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发展兰花产业 打造美丽经济
【出 处】
:
惠州日报
【发表日期】
:
2020年01期
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基于深度学习实现施工现场人员是否佩戴安全帽的检测方法因卷积神经网络层数多、结构复杂、计算量庞大,难以在嵌入式平台上实现实时检测。针对该问题,提出一种基于改进YOLOv4-Tiny的轻量化网络算法。该算法首先通过改进特征提取网络进一步融合多尺度特征信息以提高对小目标区域的识别能力;其次通过引入EIOU损失函数提高定位精确度以及模型收敛速度;最后采用聚类算法K-means++提取先验框中心点,选取更为
目的:探究肱骨外髁骨折术后患儿恐动症的现状,并分析影响因素。方法:选取我院2020年3月—2021年3月98例肱骨外髁骨折患儿作为观察对象,收集患儿基础资料,了解患儿恐动症现状,并进行单因素及多元线性回归分析。结果:肱骨外髁骨折术后患儿恐动症量表(TSK)评分为(47.32±5.20)分;疼痛程度为轻度疼痛13.27%(13/98);中度疼痛43.88%(43/98);重度疼痛33.67%(33/
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