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林业院校中“数据科学导论”的课程改革探索
计算机教学与教育信息化本栏目责任编辑：王力林业院校中“数据科学导论”的课程改革探索熊飞,曹涌,孙永科（西南林业大学大数据与智能工程学院，云南昆明650224）摘要：数据科学导论是数据科学与大数据专业中很重要的导论性课程，课程中涉及了统计学、计算机、机器学习和深度学习的大量前沿内容，具有理论复杂、知识点繁多的特点。
理工科基础较为薄弱的林业院校学生掌握难度较大。
本文提出了数据分析基础、机器学习与深度学习和数据管理与产品开发的三大模块构成的课程体系以及相应的教学模式，侧重于培养学生以数据为中心的思维模式，形成了符合林业院校特色的导论课程。
关键词:数据科学导论;课程改革;导论课程;林业院校;思维模式中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1009-3044(2021)15-0147-03开放科学（资源服务）标识码（OSID ）：Exploration on Course Reform of Introduction to Data Science in Forestry Universities XIONG Fei,CAO Yong,SUN Yong-ke(College of Big Data and Intelligent Engineering,Southwest Forestry University,Kunming 650224,China)Abstract:Introduction to Data Science is an important introductory course for Data Science and Big Data Technology,which covers a wide range of cutting-edge content in statistics,computers,machine learning,and deep learning.Therefore learning of this course is a challenging work for students that whitweak foundations in science and engineering in forestry universities.A teaching model focus on cultivating a data-centric mindset is introduced in this paper,which includes three parts:data analysis,Machine learning and deep learning,data management and product development.The redesign of Introduction to Data Science makes it con⁃form to the characteristics of forestry university.Key words:introduction to data science;course reform;introductory course;forestry universities;1引言2015年由国务院印发了《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》标志着国家把大数据上升到了国家战略的层面，随后在2016年教育部在《教育部高等教育司关于2016年度普通高等学校本科专业设置工作有关问题的说明》中增加了数据科学与大数据技术专业（专业代码：08910T ）来促进数据科学专业人才的培养。
一种用于图像内容认证的半脆弱数字水印
在 图像 的细 节 子带 中 自适 应 地抽取 反映 图像 内容的边 缘纹 理特 征作 为水 印信 息 ． 利 用混 沌系 统进 行 加密 。然 后 利用 图 并
像 内容相邻 特 征确定 量 化步 长 ， 过对小 波 系数进行 量 化调 制 来嵌 入 水 印 ， 印 的提 取 不 需要 原 始 图像 。最 后 通过 对 比 通 水 提取 出 的水 印信息 与重 新提取 出的图像边 缘纹 理特 征 ， 实现 对 待检 测 图像 的定位 认 证 。实 验证 明 ， 算法 能 够 忍受 常规 该 的 图像 处理 操 作 ， 对恶 意 的篡改 具有较强 的敏感性 和精 确定位 能力 ， 而 适用 于 图像 完整 性 和真实性 认 证 。 关键 词 ： 小波变 换 ； 混沌 系统 ： 图像认 证 ； 脆弱 水印 ； 半 盲检测
ｐ ｒｍｅ ｔｌｒ ｓ ｌ ｓ ｏ ａ ｈ ｓｓ ｈ ｍｅｉ ｏ ｅ ａ ｔｏ ｇ ｌ ｎ ｐ ａ ｏ ｓ ｅ ｉ ｎ ａ ｅ ｕ ｔ ｈ ｗｓｔ ｔｔ ｉ ｃ ｅ ｓｔ ｌｒ ｆｒ ｕ ａ ｍａ ｉｕｌｔ ｎ ．Ｂｕ ｌ ｉ ｕ ｈ ｎ ｅ ｆｔ ｅｉ ｇ ｌ ｒ ｓ ｌ ｒ ａ ｈ ｓｏ ｈ ｎ ｅ ｒ ｉ ｔｍａｉ ｏ ｓ ｃ ａ ｇ ｓｏ ｃ ｈ ｍａ ｅｗｉ ｕ ｔｉ ｂ ｅ ｃ ｅ ｆ ｌｅ ｎ
第２卷 １
第 １ 期
计 算 机 技 术 与 发 展
Ｃ ０ＭＰ ＥＲ ＥＣＨＮ ＵＴ Ｔ Ｏ１０ＧＹ ＡＮＤ ＤＥ ＶＥＩ Ｍ Ｅ ＯＰ ＮＴ
Ｖｏ ． Ｎｏ． １ ２１ １
２１ 年 １ ０１ 月
Ｊ ｎ ２ １ ａ． ０１
一
种用 于 图像 内容认证 的半脆 弱数 字水 印
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基于深度学习及GPU计算的航天器故障检测技术
关 键 词 深 度 学 习 $:8; 计 算 $航 天 器 $故 障 检 测
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加州大学伯克利分校数据科学专业设置
《数据科学》硕士专业设置俞梦怡 14723396专业（方向)名称：Data Science学位名称：professional Master of Information and Data Science (MIDS)信息和数据科学专业硕士级别：master 硕士所属院系：The UC Berkeley School of Information (I school) 信息学院所属学校：加州大学伯克利分校网址：/专业介绍：Designed by I School faculty, our curriculum is multidisciplinary. You will bring together a range of methods to define a research question; to gather,store, retrieve, and analyze data; to interpret results; and to conveyfindings effectively. Using the latest tools and practices, you will identifypatterns in and gain insights from complex data sets.由信息学院的教师设计，课程是多学科的。
你将使用一系列方法来定义一个研究问题：去收集、存储、检索和分析数据，去解释结果并有效地传达发现。
采用最新的工具和实践，你会识别模式，并从复杂的数据集中获得见解。
专业培养目标：train leaders in the ever-evolving field of data science培养在数据科学领域的领导人专业培养方案：The program focuses on problem solving, preparing you to creatively apply methods of data collection, analysis, and presentation to solvethe world’s most challenging problems.侧重于问题解决，帮助你准备创造性地运用数据的收集、分析和图像的方法来解决世界上最具挑战性的问题。
智能运维因果推断
智能运维因果推断
智能运维因果推断（Intelligent Maintenance Causal Inference，IMCI）是一种用于智能运维的深度学习算法，它可以有效地利用大量历史数据和运维指标，从根本上提高设备性能，改善运维效率。
IMCI的主要任务是利用因果推断理论，从历史数据中抽取有用的信息，从而预测未来可能的情况，为运维决策提供支持。
在IMCI中，我们的目标是通过利用历史数据中的信息，预测未来可能的情况。
我们通过运用机器学习算法，建立预测模型，以期从数据中找到“原因”，从而找到最佳的因果解释，这就是基于扰动的因果微积分。
IMCI的关键技术包括，数据预处理，建立因果图，根据因果图建立因果模型，模型训练，模型预测，以及最终的结果可视化等。
值得注意的是，我们在利用因果图进行预测的同时，也会使用主观概率理论来优化预测结果。
这一方法能有效解决统计学方法论中的“混杂因”难题，接近于人类的智能。
IMCI的核心算法架构主要基于深度学习框架，包括深度神经网络、深度强化学习、强化学习等。
在实际应用中，我们会对模型进行优化，以提高预测精度和泛化能力。
同时，我们也会使用基于因果推断的商家经营智能诊断实践，即，混合因果网络发现新技术HCM和基于因果的深度归因技术，以期获得更优的预测结果。
IMCI在实际运维领域有广泛的应用，比如设备故障预测、性能优化、预测维护等。
此外，IMCI也可以用于设备自适应维护，帮助设备实时自动监测运行状态，根据设备性能指标调整维护计划，从而提高运维效率。
综上所述，智能运维因果推断（IMCI）是一种深度学习算法，它可以有效地利用历史数据和运维指标，从根本上提高设备性能，改善运维效率。
北京大学数据科学与大数据技术专业(大数据分析方向)人才培养方案
数据科学与大数据技术专业（大数据分析方向）
人才培养方案
1.专业简介
计算机科学与技术系建立于1978年，它的前身是北大数学力学系计算数学专业软件专门化组与无线电电子学系计算技术专业。
2.专业培养要求、目标
在计算机科学技术中，掌握坚实的理论和专业知识，具有分析问题和解决问题的能力，以及知识自我更新和不断创新的能力。
在计算机的工程实践和应用方面受过良好训练，能适应计算机飞速发展.在个人素质方面，具有全面的文化素质、良好的知识结构和较强的适应新环境、新群体的能力，并具有良好的语言（中、英文）运用能力。
本科毕业后可在科研机构、高等院校、企业事业单位从事计算机科学与技术学科领域的研究、教学、开发、管理工作，并可继续攻读计算机科学与技术以及相关技术学科、交叉学科的研究生学位。
3.授予学位
本专业为理科专业，学制4年，毕业授予理学学士学位。
4.学分要求与课程设置
总学分：143学分，其中：全校必修课：48学分，其中公共必修课29学分，本学科通识课程19学分；专业核心课程：33学分；专业限选课程：38学分，含毕业论文6学分；自主选修课程：24学分。
1）全校必修课（48学
分）（1）公共必修课（29学分）说明：大学英语如因根据大学英语教研室要
2）专业核心课程（33学分）
4）自主选修课程（24学分）（1）通选课（12学分）
（2）实践创新类（2~6学分）本科生训练计划课程（2~6学分，三上下）以及其他实践创新课程。
（3）全校所有其他课程。
Nature Research Reporting Summary说明书
October 2018Corresponding author(s):Sinem K. Saka, Yu Wang, Peng YinLast updated by author(s):June 05, 2019Reporting SummaryNature Research wishes to improve the reproducibility of the work that we publish. This form provides structure for consistency and transparency in reporting. For further information on Nature Research policies, see Authors & Referees and the Editorial Policy Checklist .StatisticsFor all statistical analyses, confirm that the following items are present in the figure legend, table legend, main text, or Methods section.The exact sample size (n ) for each experimental group/condition, given as a discrete number and unit of measurement A statement on whether measurements were taken from distinct samples or whether the same sample was measured repeatedlyThe statistical test(s) used AND whether they are one- or two-sided Only common tests should be described solely by name; describe more complex techniques in the Methods section.A description of all covariates tested A description of any assumptions or corrections, such as tests of normality and adjustment for multiple comparisons A full description of the statistical parameters including central tendency (e.g. means) or other basic estimates (e.g. regression coefficient) AND variation (e.g. standard deviation) or associated estimates of uncertainty (e.g. confidence intervals)For null hypothesis testing, the test statistic (e.g. F , t , r ) with confidence intervals, effect sizes, degrees of freedom and P value notedGive P values as exact values whenever suitable.For Bayesian analysis, information on the choice of priors and Markov chain Monte Carlo settingsFor hierarchical and complex designs, identification of the appropriate level for tests and full reporting of outcomesEstimates of effect sizes (e.g. Cohen's d , Pearson's r ), indicating how they were calculatedOur web collection on statistics for biologists contains articles on many of the points above.Software and codePolicy information about availability of computer codeData collection Commercial softwares licensed by microscopy companies were utilized: Zeiss Zen 2012 (for LSM 710), Leica LAS AF (for Leica SP5), ZeissZen 2.3 Pro Blue edition (for LZeiss Axio Observer Z1), Olympus VS-ASW (for Olympus VS120), PerkinElmer Phenochart (version 1.0.2) .Data analysis Open-source Python (3.6.5), TensorFlow (1.12.0), and Deep Learning packages have been utilized for machine learning-based nucleiidentification (the algorithm and code is available at https:///HMS-IDAC/UNet). We used Matlab (2017b) for watershed-based nuclear segmentation using the identified nuclear contours. Python 3.6 was used for the FWHM calculations, as well as plotting ofhistograms. We used MATLAB and the Image Processing Toolbox R2016a (The MathWorks, Inc., Natick, Massachusetts, United States)for quantifications in mouse retina sections and for Supplementary Fig. 4. We utilized Cell Profiler 3.1.5 for the quantifications of signalamplification in FFPE samples in Figure 2 and 3. FIJI (version 2.0.0-rc-69/1.52n) was utilized for ROI selections and format conversions.HMS OMERO (version 5.4.6.21) was used for viewing images and assembling figure panels.For manuscripts utilizing custom algorithms or software that are central to the research but not yet described in published literature, software must be made available to editors/reviewers. We strongly encourage code deposition in a community repository (e.g. GitHub). See the Nature Research guidelines for submitting code & software for further information.DataPolicy information about availability of dataAll manuscripts must include a data availability statement . This statement should provide the following information, where applicable:- Accession codes, unique identifiers, or web links for publicly available datasets- A list of figures that have associated raw data- A description of any restrictions on data availabilityData and Software Availability: The data and essential custom scripts for image processing will be made available from the corresponding authors P.Y.(**************.edu),S.K.S.(***********************.edu),andY.W.(********************.edu)uponrequest.Thedeeplearningalgorithmandtestdataset for automated identification of nuclear contours in tonsil tissues is available on https:///HMS-IDAC/UNet . The MATLAB code for nuclear segmentation isOctober 2018available on: https:///HMS-IDAC/SABERProbMapSegmentation .Field-specific reportingPlease select the one below that is the best fit for your research. If you are not sure, read the appropriate sections before making your selection.Life sciencesBehavioural & social sciences Ecological, evolutionary & environmental sciencesFor a reference copy of the document with all sections, see /documents/nr-reporting-summary-flat.pdfLife sciences study design All studies must disclose on these points even when the disclosure is negative.Sample size Each FFPE experiment batch were performed on consecutive sections from the same source, each containing over 600,000 cells. Due to largenumber of single cells with tens of distinct germinal center morphologies being present in each section, ROIs from different parts of a wholesection was used for quantification of signal improvement for each condition (consecutive sections were used for all the conditions of onequantification experiment). Number of ROIs are noted in the respective figure legends. For quantifications in retina samples, due toconserved staining morphology and low sample-to-sample variability n = 6 z-stacks were acquired from at least 2 retina sections. ForSupplementary Fig. 4, minimum 5 z-stacks were acquired for each condition to collect images of 18-45 cells. Number of cells are reported in the graphs.Data exclusions Parts of the FFPE tissue sections were excluded from analysis due to automated imaging related aberrations (out-of-focus areas) or tissuepreparation aberrations (folding of the thin sections at the edges, or uneven thickness at the edge areas). For FWHM calculations inSupplementary Fig. 2, ROIs that yield lineplots with more than one automatically detected peak were discarded to avoid deviations due tomultiple peaks. For Supplementary Fig. 4 cells in the samples were excluded when an external bright fluorescent particle (dust speck, dye aggregate etc.) coincided with the nuclei (as confirmed by manual inspection of the images). The exclusion criteria were pre-established.Replication Each FFPE experiment batch were performed on consecutive sections from the same source, each containing over 600,000 cells. Forevaluation and quantification of our method, multiple biological replicates were not accumulated in order to avoid the error that would beintroduced by the natural biological and preparation variation, and to avoid unnecessary use of human tissue material. In the case of themouse retina quantifications a minimum of two distinct retinal sections were imaged, and each experiment was performed at least twice. ForSupplementary Fig. 4 dataset, 16 different conditions were prepared and each were imaged multiple times (before linear, after linear, beforebranch, after branch). Although the data was not pooled together for the statistics reported in the figure, low cell-to-cell variability was observed and high consistency was seen across the samples for comparable conditions, suggesting low sample to sample variability.Randomization Randomization was not necessary for this study.Blinding Blinding was not possible as experimental conditions were mostly evident from the image data.Reporting for specific materials, systems and methodsWe require information from authors about some types of materials, experimental systems and methods used in many studies. Here, indicate whether each material, system or method listed is relevant to your study. If you are not sure if a list item applies to your research, read the appropriate section before selecting a response.AntibodiesAntibodies used The full list is also available in Supplementary Information, Supplementary Table 4.Ki-67 Cell Signaling #9129, clone: D3B5 (formulated in PBS, Lot: 2), diluted 1:100-1:250 after conjugationCD8a Cell Signaling #85336 clone: D8A8Y (formulated in PBS, Lot: 4) diluted 1:150 after conjugationPD-1 Cell Signaling #43248, clone: EH33 (formulated in PBS, Lot: 2), diluted 1:150 after conjugationIgA Jackson ImmunoResearch #109-005-011 (Lot: 134868), diluted 1:150 after conjugationCD3e Cell Signaling #85061 clone: D7A6E(TM) XP(R) (formulated in PBS, Lot:2), diluted 1:150 after conjugationIgM Jackson ImmunoResearch #709-006-073 (Lot: 133627), diluted 1:150 after conjugationLamin B Santa Cruz sc-6216 clone:C-20, (Lot: E1115), diluted 1:100Alpha-Tubulin ThermoFisher #MA1-80017 (multiple lots), diluted 1:50 after conjugationCone arrestin Millipore #AB15282 (Lot: 2712407), diluted 1:100 after conjugationGFAP ThermoFisher #13-0300 (Lot: rh241999), diluted 1:50 after conjugationSV2 HybridomaBank, Antibody Registry ID: AB_2315387, in house production, diluted 1:25 after conjugationPKCα Novus #NB600-201, diluted 1:50 after conjugationCollagen IV Novus #NB120-6586, diluted 1:50 after conjugationRhodopsin EnCor Bio #MCA-A531, diluted 1:50 after conjugationCalbindin EnCor Bio #MCA-5A9, diluted 1:25 after conjugationVimentin Cell Signaling #5741S, diluted 1:50 after conjugationCalretinin EnCor Bio #MCA3G9, diluted 1:50 after conjugationVLP1 EnCor Bio #MCA-2D11, diluted 1:25 after conjugationBassoon Enzo ADI-VAM-#PS003, diluted 1:500Homer1b/c ThermoFisher #PA5-21487, diluted 1:250SupplementaryAnti-rabbit IgG (to detect Ki-67 and Homer1b/c indirectly) Jackson ImmunoResearch # 711-005-152 (Multiple lots), 1:90 afterconjugationAnti-mouse IgG (to detect Bassoon indirectly) Jackson ImmunoResearch #715-005-151) (Multiple lots), diluted 1:100 afterconjugationAnti-goat IgG (to detect Lamin B indirectly) Jackson ImmunoResearch # 705-005-147) (Lot: 125860), diluted 1:75 afterconjugationAlternative antibodies used to validate colocalization of VLP1 and Calretinin in Supplementary Fig. 8d-f:Calretinin (SantaCruz #SC-365956; EnCor Bio #CPCA-Calret; EnCor Bio #MCA-3G9 AP), VLP1 (EnCor Bio #RPCA-VLP1; EnCor Bio#CPCA-VLP1; EnCor Bio #MCA-2D11). All diluted 1:100.Fluorophore-conjugated secondary antibodies used for reference imaging:anti-rat-Alexa647 (ThermoFisher #A-21472, 1:200), anti-rabbit-Alexa488 (ThermoFisher #A-21206, 1:200), anti-rabbit-Atto488(Rockland #611-152-122S, Lot:33901, 1:500), anti-mouse-Alexa647 (ThermoFisher #A-31571, 1:400), anti-goat-Alexa647(ThermoFisher # A-21447, 1:200), anti-rabbit-Alexa647 (Jackson ImmunoResearch, 711-605-152, Lot: 125197, 1:300).Validation All antibodies used are from commercial sources as described. Only antibodies that have been validated by the vendor with in vitro and in situ experiments (for IHC and IF, with images available on the websites) and/or heavily used by the community withpublication in several references were used. The validation and references for each are publicly available on the respectivevendor websites that can reached via the catalog numbers listed above. In our experiments, IF patterns matched the distributionof cell types these antibodies were expected to label based on the literature both before and after conjugation with DNA strands. Eukaryotic cell linesPolicy information about cell linesCell line source(s)BS-C-1 cells and HeLa cellsAuthentication Cell lines were not authenticated (not relevant for the experiment or results)Mycoplasma contamination Cell lines were not tested for mycoplasma contamination (not relevant for the experiment or results)Commonly misidentified lines (See ICLAC register)No commonly misidentified cell lines were used.October 2018Animals and other organismsPolicy information about studies involving animals; ARRIVE guidelines recommended for reporting animal researchLaboratory animals Wild-type CD1 mice (male and female) age P13 or P17 were used for retina harvest.Wild animals The study did not involve wild animals.Field-collected samples The study did not involve samples collected from the field.Ethics oversight All animal procedures were in accordance with the National Institute for Laboratory Animal Research Guide for the Care and Useof Laboratory Animals and approved by the Harvard Medical School Committee on Animal Care.Note that full information on the approval of the study protocol must also be provided in the manuscript.Human research participantsPolicy information about studies involving human research participantsPopulation characteristics We have only used exempt tissue sections for technical demonstration, since we do not derive any biological conclusions, thepopulation characteristics is not relevant for this methodological study.Recruitment Not relevant for this study.Ethics oversight Human specimens were retrieved from the archives of the Pathology Department of Beth Israel Deaconess Medical Centerunder the discarded/excess tissue protocol as approved in Institutional Review Board (IRB) Protocol #2017P000585. Informedinform consent was waived on the basis of minimal risk to participants (which is indirect and not based on prospectiveparticipation by patients).Note that full information on the approval of the study protocol must also be provided in the manuscript.October 2018。
《2024年基于上下文感知及边界引导的伪装物体检测研究》范文
《基于上下文感知及边界引导的伪装物体检测研究》篇一一、引言随着人工智能技术的不断发展，计算机视觉在众多领域得到了广泛应用。
其中，伪装物体检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向。
伪装物体指的是在特定场景中，通过伪装手段（如改变颜色、形状等）试图隐藏或混淆真实物体的存在。
伪装物体检测的目的是在图像或视频中准确地识别出这些伪装物体，为后续的图像处理和识别任务提供支持。
然而，由于伪装物体的多样性和复杂性，传统的伪装物体检测方法往往难以取得满意的效果。
因此，本文提出了一种基于上下文感知及边界引导的伪装物体检测方法，旨在提高伪装物体检测的准确性和效率。
二、相关工作在伪装物体检测领域，传统的检测方法主要依赖于手工设计的特征提取器和分类器。
然而，这些方法往往难以应对复杂多变的伪装手段和场景变化。
近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的伪装物体检测方法逐渐成为研究热点。
这些方法通过训练大量的数据来学习图像中的特征和模式，从而实现对伪装物体的准确检测。
然而，现有的方法仍然存在一些局限性，如对上下文信息的忽视和边界信息的利用不足等。
三、方法本文提出的基于上下文感知及边界引导的伪装物体检测方法主要包括以下两个部分：1. 上下文感知模块：该模块通过分析图像中的上下文信息，提取出与伪装物体相关的特征。
具体而言，我们利用卷积神经网络（CNN）来学习图像中的局部和全局特征，同时结合图像中的语义信息，如物体的形状、颜色等。
通过上下文感知模块，我们可以更准确地识别出伪装物体及其周围环境的关系。
2. 边界引导模块：该模块通过分析图像中物体的边界信息，提高对伪装物体的检测效果。
我们利用边缘检测算法来提取图像中的边缘信息，并结合上下文感知模块的结果，对边缘信息进行优化和补充。
通过边界引导模块，我们可以更准确地定位和识别出伪装物体的位置和形状。
四、实验为了验证本文提出的方法的有效性，我们在多个数据集上进行了实验。
实验结果表明，我们的方法在伪装物体检测任务中取得了显著的效果提升。
《2024年稀疏角CT重建的算法研究》范文
《稀疏角CT重建的算法研究》篇一一、引言近年来，随着计算机技术的发展和医疗设备精度的提升，稀疏角CT（Computed Tomography）重建技术在医学诊断和放射学研究中发挥着越来越重要的作用。
由于其在处理三维数据时的卓越表现，稀疏角CT成像已成为现代医学诊断中不可或缺的技术手段。
本文将着重对稀疏角CT重建的算法进行深入研究，并分析其优势与挑战。
二、稀疏角CT重建算法概述稀疏角CT重建算法是利用计算机断层扫描（CT）获取的投影数据，通过数学计算方法重构出目标体的内部结构图像。
该算法主要分为两大类：解析法和迭代法。
解析法基于傅里叶变换等数学原理，通过直接计算投影数据的反投影来重建图像。
迭代法则通过不断迭代优化，逐步逼近真实图像。
三、稀疏角CT重建算法的原理及特点1. 解析法：解析法利用投影数据的傅里叶变换进行反投影，计算速度快，但重建图像的分辨率和信噪比相对较低。
此外，解析法对于噪声和伪影的抑制能力较弱，因此在实际应用中往往需要与其他技术结合使用。
2. 迭代法：迭代法通过不断迭代优化，逐步逼近真实图像。
其优点在于可以更好地处理噪声和伪影，提高图像的分辨率和信噪比。
然而，迭代法的计算量较大，所需时间较长。
目前，研究人员正致力于开发优化算法和加速技术，以提高迭代法的计算效率。
四、稀疏角CT重建算法的应用与发展趋势稀疏角CT重建算法在医学诊断、放射学研究和工业检测等领域具有广泛应用。
随着计算机技术的不断发展和算法的不断优化，稀疏角CT重建技术将更加成熟和高效。
未来，该技术将朝着更高分辨率、更低噪声、更短扫描时间等方向发展。
同时，随着人工智能技术的引入，稀疏角CT重建算法将更加智能化和自动化。
五、挑战与展望尽管稀疏角CT重建算法在医学诊断和放射学研究中取得了显著成果，但仍面临诸多挑战。
首先，如何进一步提高图像的分辨率和信噪比是当前研究的重点。
其次，如何更好地处理噪声和伪影，提高图像的准确性也是亟待解决的问题。
2024年深度学习技术的突破
应用阶段：2016年至今，深度学习技术广泛应用于语音识别、图像处 理、自然语言处理等领域，成为人工智能发展的重要驱动力。
深度学习的应用领域
计算机视觉：图像分类、目标检测、人脸识别等 自然语言处理：机器翻译、文本生成、情感分析等 语音识别：语音助手、智能客服、语音翻译等 游戏AI：智能对战、游戏角色控制等
2024年深度学习 技术的突破性进展
新型神经网络结构的出现
简介：新型神经网络结构在2024年取得了重大突破，为深度学习领域带来 了新的发展方向。
具体表现：新型神经网络结构在图像识别、自然语言处理等领域取得了显 著提升，超越了传统神经网络的性能。
创新点：新型神经网络结构采用了更加复杂的连接方式，使得模型能够更 好地模拟人类的认知过程。
对社会生活的影响
人工智能助手普及，提高生活便利性 医疗诊断准确率提升，改善医疗健康服务 自动驾驶技术发展，改变出行方式 个性化推荐算法优化，丰富娱乐生活体验
对科学研究的影响
加速科学发现：深度学习技术能够处理大规模数据集，发现隐藏在数据中的模式和规律，从 而加速科学发现的过程。
提高实验效率：深度学习技术可以帮助科学家更快地设计和优化实验方案，减少实验次数和 成本，提高实验效率。
工业自动化：利用深度学习技术对工业设备进行智能监测和维护，提高生产效率和设备可 靠性。
智能物流：通过深度学习技术优化物流配送路线和提高配送效率，降低物流成本和运输损 耗。
农业智能化：利用深度学习技术对土壤、气候等条件进行智能分析和预测，提高农业生产 效率和品质。
深度学习在医疗领域的应用前景
基因测序：通过深度学习技 术提高基因测序的准确性和 效率
清华-伯克利深圳学院数据科学交叉学科硕士项目培养方案
清华-伯克利深圳学院数据科学交叉学科硕士项目培养方案（2016年6月修订）一、适用学科、专业：数据科学与信息技术（学科代码99J3）数据科学交叉学科作为面向信息技术与跨学科前沿交叉领域的国际化高端人才培养项目，适用学科、专业包括：计算机与数据科学类、电子信息技术类、机械工程类（含仪器仪表）和人文与社会科学类等。
二、培养目标通过课程学习和研究实践，具备数据科学与信息技术相关科技领域较宽广的专业知识，掌握扎实的专业技能，具备在智能传感、信息器件、信息处理、网络技术、数据科学、人机交互等领域开展创新性工作的能力，创办相关高新技术企业的能力和管理全球性产业的能力，培养全球科技、工程领袖和未来企业家，为解决区域和全球性重大挑战输送高素质人才。
三、学习年限与学位设置采用全脱产的培养方式,培养地点在深圳和加州伯克利。
学习年限2～3年，不超过清华大学硕士学位研究生最长修业年限。
按照以下两种方式的一种设置。
1、全程在清华-伯克利深圳学院学习，完成各培养环节，并满足清华大学硕士学位授予要求的学生将被授予清华大学“数据科学与信息技术”学术型硕士学位。
2、第一学年在清华-伯克利深圳学院学习，第二学年到加州伯克利大学学习（9个月），第三学年回到清华学习。
完成各培养环节，并同时满足清华大学和加州伯克利大学硕士学位授予要求的学生，可获得清华大学与加州伯克利大学双硕士学位。
四、培养方式数据科学交叉学科硕士研究生项目采用前沿交叉研究与创新实践紧密结合的教育模式，实行导师组负责制。
培养环节主要包括：基础课程、专业模块、工程领导力、专题研究、企业实践、毕业论文等环节。
五、学位学分要求研究生在攻读全日制的数据科学交叉学科硕士期间，总学分不少于24学分。
具体如下：1、公共必修课 5学分2、专业必修课程不少于15学分3、学术与职业素养课程不少于1学分4、必修环节 3学分攻读全日制的数据科学交叉学科硕士项目的研究生，可以向加州伯克利大学申请攻读工程硕士项目，如获得加州伯克利大学工学院工程硕士项目录取，且修满该校学位要求学分，可向该校申请工程硕士学位。
《2024年深度学习和Spark在电影推荐系统上的应用》范文
《深度学习和Spark在电影推荐系统上的应用》篇一一、引言随着互联网的飞速发展，数据量呈现爆炸式增长，如何在海量的数据中提取有用的信息成为了一个重要的问题。
电影推荐系统作为信息过滤的一种应用，其目的是根据用户的喜好和需求，为用户推荐他们可能感兴趣的电影。
传统的电影推荐系统主要依赖于基于内容的推荐和协同过滤推荐等方法，但这些方法在处理大规模数据时存在一定局限性。
近年来，深度学习和Spark技术的应用为电影推荐系统带来了新的发展机遇。
本文将探讨深度学习和Spark在电影推荐系统上的应用。
二、深度学习在电影推荐系统中的应用深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，能够从海量数据中自动提取特征并进行学习。
在电影推荐系统中，深度学习可以应用于用户行为分析、电影内容分析和推荐算法优化等方面。
1. 用户行为分析深度学习可以通过分析用户的观影历史、浏览记录、搜索记录等行为数据，挖掘用户的兴趣偏好和需求。
通过建立用户画像，可以为每个用户提供个性化的推荐服务。
同时，深度学习还可以预测用户的未来行为和需求，进一步提高推荐的准确性。
2. 电影内容分析深度学习可以对电影内容进行深度分析和理解，包括电影的情节、角色、场景、对白等多个方面。
通过对电影内容的分析，可以提取出电影的语义特征和情感特征，为推荐系统提供更丰富的信息。
此外，深度学习还可以对电影进行分类和标签化处理，方便用户进行搜索和筛选。
3. 推荐算法优化深度学习可以与传统的推荐算法相结合，优化推荐算法的性能。
例如，可以通过深度学习对用户和电影的隐含特征进行提取和学习，然后利用这些特征进行协同过滤或内容推荐。
此外，深度学习还可以通过神经网络模型对推荐结果进行排序和优化，进一步提高推荐的准确性和个性化程度。
三、Spark在电影推荐系统中的应用Spark是一种大数据处理框架，具有高性能、高可靠性和高扩展性等特点。
在电影推荐系统中，Spark可以应用于数据处理、算法实现和系统优化等方面。
欧阳光电产品说明书
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面向时间序列事件的动态矩阵聚类方法
面向时间序列事件的动态矩阵聚类方法马瑞强，宋宝燕，丁琳琳，王俊陆+辽宁大学信息学院，沈阳110036+通信作者E-mail:**********************摘要：时间序列事件聚类是研究事件分类及挖掘分析的基础。
现有聚类方法多直接针对具有时间属性且结构复杂的持续事件聚类，未考虑聚类对象的转化，聚类准确性低且效率差。
针对这些问题，提出一种面向时间序列事件的动态矩阵聚类方法RDMC 。
首先，构建事件近邻评价体系，根据评价值优劣衡量事件的代表性，通过近邻评分的后向差分计算策略构建RDS 候选集；其次，提出基于组合优化的RDS 选取方法，从候选集上快速得到RDS 最优解；最后，动态构建RDS 与数据集的距离矩阵，提出基于K -means 的矩阵聚类方法，实现时间序列事件所属类别的有效划分。
实验表明，相比现有方法，所提方法在聚类准确率、聚类可靠性、聚类效率等方面具有明显优势。
关键词：聚类；后向差分；组合优化；K -means 文献标志码：A中图分类号：TP311Dynamic Matrix Clustering Method for Time Series EventsMA Ruiqiang,SONG Baoyan,DING Linlin,WANG Junlu +School of Information,Liaoning University,Shenyang 110036,Chin aAbstract:Time series events clustering is the basis of studying the classification of events and mining analysis.Most of the existing clustering methods directly aim at continuous events with time attribute and complex structure,but the transformation of clustering objects is not considered,hence the accuracy of clustering is extremely low,and the efficiency is limited.In response to these problems,a time series events oriented dynamic matrix clustering method RDMC is proposed.Firstly,the r -nearest neighbor evaluation system is established to measure the represen-tativeness of the event according to the evaluation value,and the candidate set of RDS (representative and diversifying sequences)is constructed by the backward difference calculation strategy of the nearest neighbor score.Secondly,a method of RDS selection based on combinatorial optimization is proposed to obtain the optimal solution of RDS from the candidate set quickly.Finally,on the basis of dynamically constructing the distance matrix between RDS and the data set,a matrix clustering method based on K -means is proposed to realize the effective division of time series events.Experimental results show that compared with the existing methods,the method proposed in this paper has obvious advantages in clustering accuracy,clustering reliability,and clustering efficiency.Key words:clustering;backward difference;combinatorial optimization;K -means计算机科学与探索1673-9418/2021/15(03)-0468-10doi:10.3778/j.issn.1673-9418.2008094基金项目：国家自然科学基金（61502215，51704138）；中国博士后科学基金（2020M672134）；辽宁省教育厅科学研究项目（LJC201913）。
《2024年深度学习和Spark在电影推荐系统上的应用》范文
《深度学习和Spark在电影推荐系统上的应用》篇一一、引言随着互联网技术的快速发展，人们获取信息的渠道越来越广泛，其中包括电影资源的获取。
如何从海量的电影资源中为观众推荐出符合其喜好的电影，成为了电影推荐系统的重要任务。
传统的电影推荐系统主要依赖于人工筛选和简单的算法推荐，但这种方式已经无法满足日益增长的电影需求和用户个性化需求。
因此，深度学习和Spark等先进技术的应用在电影推荐系统中显得尤为重要。
本文将详细探讨深度学习和Spark在电影推荐系统上的应用，分析其原理、实现方法及优势。
二、深度学习在电影推荐系统中的应用1. 深度学习原理深度学习是一种模拟人脑神经网络的工作原理，通过构建多层神经网络来学习和识别复杂模式的过程。
在电影推荐系统中，深度学习可以用于学习用户的观影历史、喜好等数据，从而预测用户可能感兴趣的影片。
2. 深度学习实现方法在电影推荐系统中，深度学习主要通过构建用户-电影的矩阵来分析用户喜好和电影特征。
常用的深度学习模型包括协同过滤模型、自编码器等。
其中，协同过滤模型可以根据用户的观影历史等数据预测其可能的喜好；自编码器则可以从用户的历史观影数据中提取出用户的行为特征和偏好信息，为推荐系统提供更多维度的数据。
三、Spark在电影推荐系统中的应用1. Spark原理及优势Spark是一个基于内存的大规模数据处理框架，具有高性能、可扩展等优点。
在电影推荐系统中，Spark可以用于处理大规模的用户数据和影片数据，提高数据处理速度和准确性。
同时，Spark还支持多种数据源的接入和多种算法的实现，为电影推荐系统提供了更多可能。
2. Spark在电影推荐系统中的实现方法在电影推荐系统中，Spark可以通过构建大规模的用户-电影矩阵来实现数据的快速处理和高效分析。
同时，结合深度学习的技术手段，可以从多个维度分析用户行为和喜好信息。
在Spark 上实现的推荐算法可以根据不同的业务需求和算法原理选择，如基于矩阵分解的协同过滤算法、基于模型协同过滤的推荐算法等。
《2024年深度学习和Spark在电影推荐系统上的应用》范文
《深度学习和Spark在电影推荐系统上的应用》篇一一、引言在信息技术迅猛发展的时代，电影娱乐业迎来了巨大的变革。
为了更好地满足用户的电影需求和提高用户满意度，推荐系统的研究和应用逐渐受到业内的关注。
而随着大数据技术的飞速发展，尤其是深度学习和Apache Spark等技术的崛起，为电影推荐系统的优化和升级提供了新的思路和方法。
本文将探讨深度学习和Spark在电影推荐系统上的应用，分析其优势和挑战，并展望未来的发展趋势。
二、深度学习在电影推荐系统中的应用深度学习是一种模拟人脑神经网络工作方式的机器学习方法，其强大的特征提取和学习能力为电影推荐系统提供了新的可能性。
在电影推荐系统中，深度学习主要应用于以下几个方面：1. 用户画像构建：通过深度学习算法对用户的历史观影记录、评分等数据进行学习，提取用户的兴趣偏好和观影习惯，从而构建出精准的用户画像。
2. 内容理解：利用深度学习技术对电影的文本描述、海报图像等信息进行语义分析和情感分析，提取出电影的属性和特点，为推荐系统提供更丰富的信息。
3. 推荐算法优化：通过深度学习算法对用户和电影之间的交互数据进行学习和建模，发现用户和电影之间的潜在联系和规律，从而优化推荐算法，提高推荐的准确性和满意度。
三、Spark在电影推荐系统中的应用Apache Spark是一种基于内存的大规模数据处理框架，其强大的计算能力和高效的数据处理速度为电影推荐系统的实时性和大规模数据处理提供了支持。
在电影推荐系统中，Spark主要应用于以下几个方面：1. 数据处理和存储：Spark能够高效地处理大规模的用电影户观影数据、电影信息等数据，并进行实时存储和处理，为推荐系统的运行提供支持。
2. 实时推荐：利用Spark的实时计算能力，可以在用户观影过程中实时进行推荐，提高用户体验。
3. 分布式计算：通过Spark的分布式计算能力，可以有效地处理大规模的数据集，提高计算效率和准确性。
四、深度学习和Spark的融合应用深度学习和Spark的融合应用可以充分发挥各自的优势，进一步提高电影推荐系统的性能和效果。
人工智能在形态学检验中的研究进展2024(全文)
人工智能在形态学检验中的研究进展2024（全文）摘要形态学检验是医学检验的重要组成部分，在临床诊断、治疗和预后评估中发挥着重要作用。
传统的形态学检验主要依靠人工镜检，受限千人眼的局限性，存在漏检、误检等问题。
人工智能技术的快速发展为形态学检验提供了新的解决方案。
该文阐述人工智能在图像识别领域的应用以及形态学检验相关的临床研究进展，以期为人工智能在医学检验中的拓展提供参考。
人工智能(artificial intelligence, AI)具有优化学习和预测的能力，自1956年首次被提出以来，其始终作为研究热点活跃千各个行业[1 ]。
近年来随着计算机芯片的迭代、数学算法的发展以及数据库质量的提升，AI历经神经网络、机器学习、深度学习、生成式AI,其与医学融合，已广泛涉及医疗影像、辅助诊断、药物研发、健康管理、疾病预测等领域[ 2 ] 。
AI技术辅助传统医疗模式已在多方面对医学产生影响，医疗模式正经历巨大革新[ 3 ]，其中以图像识别相关的研究最为成熟[ 4 ]。
图像分析作为计算机视觉的重要分支，在医学领域中迅速发展，相应算法利用像素模式作为图像分析的关键特征，已被广泛应用千生物医学成像[ 5 ] '如肿瘤放疗靶区勾画[ 6 ] 、心血管造影[ 7] 等。
与此同时，相关技术也拓展至检验医学领域。
作为医学检验的重要组成部分，形态学检验依据细胞计数、分类、形态学异常分析等结果进行疾病类型的诊断和鉴定。
传统的形态学检验主要依靠人工镜检，需专业知识和经验积累，对操作者有较高要求，受限千人眼的局限性，存在漏检、误检等问题[ 8 ] 。
AI通过提取显微图像中的大晕细胞形态特征与轮廓，结合全玻片成像(whole slide ima驴ng,WS I)技术，使用AI分析代替肉眼判断，提供相应鉴定诊断信息，为形态学检验提供了新的解决方案。
形态学检验在AI技术的参与下，正处千技术变革的前沿。
本文梳理了国内外相关领域中AI技术在形态学检验中的研究方向和研究内容，从数据训练模型、临床应用实践、挑战与展望等角度全面介绍AI 图像识别技术对形态学检验的影响与推动，旨在为广大临床检验人员、相关研究人员了解和拓展AI在医学检验中的实践提供参考，以期推动AI技术在形态学检验领域中的新发展。
防范模型和算法风险的措施
防范模型和算法风险的措施引言随着人工智能和大数据技术的快速发展，模型和算法在各个领域中得到了广泛的应用。
然而，模型和算法也存在一定的风险，可能会导致错误的预测、歧视性决策以及隐私泄露等问题。
为了确保模型和算法的可靠性和安全性，我们需要采取一系列措施来防范这些风险。
本文将从模型评估、数据质量、算法选择、解释性和可解释性、隐私保护等方面介绍防范模型和算法风险的措施。
1. 模型评估模型评估是确保模型质量的关键步骤。
在评估过程中，应该注意以下几点：•使用多种评估指标：单一的评估指标可能无法全面反映模型的性能。
我们应该采用多种评估指标，如准确率、召回率、F1值等，并根据具体情况选择合适的指标进行评估。
•使用交叉验证：交叉验证可以有效地减少因数据集划分不合理而导致的模型评估误差。
通过将数据集划分为多个子集，我们可以在每个子集上进行训练和测试，从而得到更可靠的评估结果。
•进行稳定性分析：模型的稳定性对于部署和使用非常重要。
我们可以通过对模型进行扰动来评估其稳定性，例如添加噪声或删除部分特征进行训练和测试。
2. 数据质量数据质量是模型和算法的基础，对于防范风险至关重要。
以下是一些保证数据质量的措施：•数据清洗：在使用数据之前，应该对数据进行清洗，包括处理缺失值、异常值、重复值等。
这可以确保模型在训练和测试过程中不受到脏数据的影响。
•特征选择：选择合适的特征对于建立高效和准确的模型非常重要。
我们应该根据领域知识和实际需求选择相关性高、冗余度低的特征，并且避免使用可能引入偏见或歧视性信息的特征。
•样本平衡：在某些情况下，数据集可能存在样本不平衡问题，即某一类别样本数量远远小于其他类别。
这会导致模型对少数类别的预测能力较差。
为了解决这个问题，我们可以通过欠采样、过采样或生成合成样本等方法来平衡样本分布。
3. 算法选择在选择算法时，应该根据实际需求和问题特点进行综合考虑。
以下是一些需要注意的方面：•适用性：选择的算法应该适用于具体的问题和数据类型。
冰雹猜想源编代码器
冰雹猜想源编代码器概述冰雹猜想是一个著名的数学猜想，也称为Collatz猜想或3n+1猜想。
该猜想的规则很简单：取任意一个正整数n，如果n是偶数，则将它除以2；如果n是奇数，则将它乘以3再加1。
重复这个操作，最终得到的序列一定会变成1。
冰雹猜想源编代码器的目的就是编写一个程序，根据用户输入的正整数n，计算并打印出冰雹猜想的序列。
算法实现冰雹猜想的实现可以通过递归或迭代的方式来完成。
以下是一个使用迭代的算法实现示例：def collatz_sequence(n):sequence = [n]while n != 1:if n % 2 == 0:n = n // 2else:n = 3 * n + 1sequence.append(n)return sequence以上代码定义了一个名为collatz_sequence的函数，该函数接受一个正整数n作为参数，并返回冰雹猜想的序列列表。
在函数中，我们使用一个循环来迭代计算冰雹猜想的下一个数，直到最终得到1。
示例我们可以通过调用collatz_sequence函数来生成冰雹猜想的序列。
以下是一个示例程序，它从用户输入获取正整数n，并使用collatz_sequence函数计算并打印冰雹猜想的序列：def main():n = int(input("请输入一个正整数："))sequence = collatz_sequence(n)print("冰雹猜想序列：", sequence)main()用户输入一个正整数后，程序将调用collatz_sequence函数来计算并打印冰雹猜想的序列。
以下是一个运行示例：请输入一个正整数：6冰雹猜想序列： [6, 3, 10, 5, 16, 8, 4, 2, 1]优化冰雹猜想的序列长度很难预测。
有些数的序列可能很短，而有些数的序列可能非常长。
因此，我们可以对算法进行优化，以减少计算时间。