【摘 要】
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人工智能几起几落,一般认为这一轮热潮从2012年开始。这一年,Hinton和他的学生Alex Krizhevsky设计的Alex Net采用深度学习算法,在Image Net图像识别竞赛中获得冠军,图像错误识别率下降10多个百分比,同期的其他神经网络每次的成绩提升很少达到5%,立即引起业界对深度学习的极大关注。之后的两年时间,深度学习网络进一步把整体错误率下降至5%以内,达到了人眼的水平。随后,G
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人工智能几起几落,一般认为这一轮热潮从2012年开始。这一年,Hinton和他的学生Alex Krizhevsky设计的Alex Net采用深度学习算法,在Image Net图像识别竞赛中获得冠军,图像错误识别率下降10多个百分比,同期的其他神经网络每次的成绩提升很少达到5%,立即引起业界对深度学习的极大关注。之后的两年时间,深度学习网络进一步把整体错误率下降至5%以内,达到了人眼的水平。随后,Google、Micro Soft、Facebook先后开源了自己的深度学习框架Tensorflow、CN
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第四届金经昌中国城乡规划研究生论文竞赛评选结果公告由金经昌/董鉴泓城市规划教育基金、《城市规划学刊》编辑部、中国城市规划学会学术工作委员会联合主办的"第四届金经昌中国城乡规划研究生论文竞赛"评选活动圆满落幕。截止至2018年9月30日,本次竞赛共
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Soil soluble organic nitrogen(SON) is one of the most active components in soil nitrogen pools; however, limited information is available with regard to its driving factors, as well as their pathways
肾脏肿瘤已经成为威胁人类健康的重要疾病之一。超声检查具有普及率高、价格低廉、无辐射等诸多优点,已广泛应用于肾脏肿瘤的诊断中。超声图像中肾脏肿瘤的准确分割是制定治疗方案的基础。肾脏肿瘤往往生长在肾皮质中间,分割容易受到周围脏器干扰,而且超声图像对比度低、斑点噪声严重,使得肿瘤分割困难。本文根据肾脏超声图像的特点,提出基于自适应分区演化水平集(ASLSM)的肿瘤分割算法。首先,将感兴趣区域图像分区;然