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【摘 要】
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为感知室内空间布局,提出一种基于信息化边界和多模态特征的场景布局估计方法.首先,采用VGG-16全卷积神经网络预测蕴含空间布局先验的信息化边界图.其次,采用Canny边缘检测和投票策略估计水平和竖直方向消失点,从消失点等角度间隔引出射线细采样信息化边界能量高的区域.接着,采用VGG空间多尺度卷积神经网络估计几何深度和法向特征.然后,积分几何求和候选布局多边形中多模特征描述一元共生,候选布局的表面法
【出 处】
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南京信息工程大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2019年06期
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1 资料与方法 1.1 一般资料 本组脑血栓患者78例,均为我科2007年3月～2009年12月住院患者,其中男44例、女34例,年龄40～73岁,病程最短4h,最长70h,均符合国家脑血管病学术会议制订的诊断标准,同时也符合脑梗死溶栓治疗病例选择标准。
目的：分析数字化全景曲面体层片的失真率大小。方法：在2个干燥头颅标本上用直径为5mm的金属球固定在其上下颌前磨牙及磨牙区域的16个部位，拍摄数字化曲面体层片。测量曲面体层片
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本文提出了一种利用方向性特征进行显著性建模的MRI脑图像肿瘤自动检测算法.该模型首先将MRI脑图像进行预处理,去除掉图像中头骨区域的干扰;然后使用基于方向特征的显著性检测增加病变区域的对比度,实现更准确地提取肿瘤图像区域.本文算法在脑图像数据集上进行了大量的实验,并且与主流的肿瘤自动检测方法进行了对比,证明了本文算法的有效性,并为医生提供可靠的辅助诊断和临床参考.
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摘要 对说话人意图的识别极大地推进了自然语言理解任务的发展.之前的工作大多采用Bi-LSTM即双向LSTM模型进行词汇特征与词汇之间语义关系的提取，但这并不能很好地使句子整体和构成句子的词汇个体之间的信息进行交流.而S-LSTM（Sentence-state LSTM）模型，即句子状态LSTM模型可以很好地将自然语言中句子整体与词汇个体的信息相结合，以便于我们挖掘与利用意图检测与槽值填充之间的关系