【摘 要】
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欠压实/构造抬升背景下附加生烃增压是形成页岩气储层异常高压的主要成因机制，单一成因机制的压力评价方法无法准确解决这类储层压力评价难题。本研究以页岩孔隙组分测井评价为基础，分析页岩储层压力与不同类型孔隙的成因关系，依据压实平衡原理，评价欠压实/构造抬升作用形成的“背景孔隙压力”，进而推导I型高-过熟干酪根生烃附加增压测井评价模型，评价生烃作用形成的“附加孔隙压力”，通过两部分孔隙压力叠加，实现上述双
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欠压实/构造抬升背景下附加生烃增压是形成页岩气储层异常高压的主要成因机制，单一成因机制的压力评价方法无法准确解决这类储层压力评价难题。本研究以页岩孔隙组分测井评价为基础，分析页岩储层压力与不同类型孔隙的成因关系，依据压实平衡原理，评价欠压实/构造抬升作用形成的“背景孔隙压力”，进而推导I型高-过熟干酪根生烃附加增压测井评价模型，评价生烃作用形成的“附加孔隙压力”，通过两部分孔隙压力叠加，实现上述双重成因作用下的储层压力测井评价。评价结果经实测资料检验，具有较高可靠性。该模型描述了页岩孔隙组分、埋深、
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手写汉字评价推动了计算机辅助教学的快速发展，如何通过手写汉字评价技术，在无教师帮助的情况下实现手写汉字的等级/规范性评价是当前研究的重点。该文首先对手写汉字评价相关概念以及发展趋势进行阐述；其次对手写汉字评价的不同研究方法进行详细介绍，包括基于规则、特征相似度计算、模糊矩阵以及机器学习等方面，并对各种方法的优缺点进行总结归纳；然后对手写汉字评价的反馈形式进行介绍，包括数据到文本生成、字形匹配与图形
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针对低质量虹膜图像分割精度低问题，提出一种基于SRN-UNet(SEResNext-UNet)的虹膜分割算法。在编码阶段增加SE-ResNext模块，该模块在RexNext模块后级联SENet模块，以聚焦目标特征，在不增加网络参数的情况下提升分割精度和网络性能。在解码阶段的上采样层降低模型参数量，以提升训练速度。为解决图像类别不均衡问题，结合两种损失函数Dice Loss和Focal Loss训练
近年来，乳腺癌严重威胁全球女性的身体健康，乳腺X线摄影是乳腺癌筛查的有效影像检查手段。乳腺X线图像计算机辅助诊断（Computer Aided Diagnosis， CAD）运用计算机视觉、图像处理、机器学习等人工智能先进技术，自动分析处理乳腺X线图像，可为医生在临床中提供重要的诊断参考。本文主要面向肿块和微钙化病变检测、分割和分类等问题，从传统方法和深度学习方法两个角度，综述乳腺X线图像计算机辅
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