【摘 要】
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为了有效提高宫颈癌的诊断准确率，提出一种基于SE-Res2Net网络的宫颈癌超声肿瘤特征提取技术。在YOLOv3算法模型的基础上，将SE模块嵌入Res2Net网络中，创建一种能够替换原特征提取网络的SE-Res2Net网络，使模型的特征提取能力得到提升。利用重新构建的下采样模块，保证了下采样操作后信息的完整性。将密集连接网络与残差连接网络相结合，组建Res-DenseNet网络以改进YOLOv3模
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为了有效提高宫颈癌的诊断准确率，提出一种基于SE-Res2Net网络的宫颈癌超声肿瘤特征提取技术。在YOLOv3算法模型的基础上，将SE模块嵌入Res2Net网络中，创建一种能够替换原特征提取网络的SE-Res2Net网络，使模型的特征提取能力得到提升。利用重新构建的下采样模块，保证了下采样操作后信息的完整性。将密集连接网络与残差连接网络相结合，组建Res-DenseNet网络以改进YOLOv3模型的原有残差连接方式。实验结果表明，该方法的性能明显优于传统YOLOv3算法，适于在临床诊断中普及应用。
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为了利用英语语音进行发音错误检测和诊断，研究了超音段中的英语词汇重音和音调重音检测，使用了多分布神经网络方法。多分布神经网络的隐藏单元和可见单元均为二进制，利用基于音节的韵律特征和规范的词汇重音模式作为输入特征。将该方法与已有方法进行了比较实验，结果表明：基于MD-DNN的词汇重音检测方法对三个或三个以上音节的单词进行音节分类（主/次/无重音）的准确率为87.9%,性能明显优于使用高斯混合模型（G
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