简介:一、填空(每空2分,共30分)(1)在△ABC中:∠C=90°,a=12,b=9,则sinA=,ctgA=.(2)在△ABC中,∠C=90°,sinA=45,AB=10,那么BC=,cosB=.(3)已知cos54°36′=0.5793,查表求得同一行中它的修正值是5,则cos54°34′=.(4)用“<”号连结下列各数:sin30°,tg45°,ctg90°,cos45°,ctg60°,cos30°:.(5)化简:(sin60°-1)2+|1+cos30°|=.(6)在△ABC中,∠B是锐角,sinB=22,则∠B=.(7)在Rt△ABC中,∠C=90°,sin(90°-A)=34,则cos
简介:以卷积神经网络为代表的深度学习算法在医学影像分析领域正引起广泛美注,并取得了令人惊叹的进步。为了进一步提高卷积神经网络在计算机辅助筛查肺结节应用的准确率,本文设计了2种改良的深度卷积神经网络,这些改进加快了神经网络的训练速度.有效地防止了算法的过拟合。相比只采用二维卷积核的其他检测模型,该模型能够有效地学习到CT影像三维重建后的图像特征。通过实验,改进的检测模型在LUNAl6数据集上的准确率明显好于其他模型,这种网络结构也可用于医学影像领域中其他三维图像的检测场景。最后,构建了一套适用于远程医疗的“计算机辅助肺癌筛查与诊断系统”,该系统能够自动检测出CT影像中肺结节,并给出结节的良恶性概率评估。通过该系统的应用,可以有效缓解放射科医生超高的劳动强度,提高阀片效率,服务更多患者;减少漏诊和误诊发生的次数,有助于提高肺结节的诊断准确率;从而促进我国肺癌早筛工作的推广。
简介:针对多星座情况下多卫星同时故障时的接收机自主完好性检测的问题,分析了多卫星同时故障的原因及特点,提出基于极大似然比的分层完好性检测方法。通过奇偶向量矩阵的计算,根据极大似然估计,进行故障检测与隔离,利用全量检验统计值与部分检验统计值之间的关系进行故障卫星的确定,并利用接收机的数据进行仿真验证。仿真结果表明,本方法可以快速有效地实现多星座情况下的接收机自主完好性检测,检测出并隔离故障卫星。
简介:建立了多反应监测法测定化妆品中α-萘酚和β-萘酚2种禁用着色剂的高效液相色谱-二级质谱联用(HPLC-MS/MS)的分析方法.针对几类美妆用品进行了样品前处理、色谱分离条件和二级质谱条件的研究.色谱条件经优化后确定:以常用的反相键合的十八烷基为固定相,以乙腈和水的二元流动相进行梯度洗脱,以配有电喷雾离子源的二级质谱为检测器等.考察了膏霜类、油状液体类和水类不同基质化妆品中两种萘酚异构体的加标回收率,标准偏差和变异系数.在0.05-10.0mg/L的范围内,2种目标物均有良好的线性关系,检测限(S/N≥10)均为0.2ng/g.6个样品的高、中、低3个标准添加水平下,回收率为81.95%-98.30%,相对标准偏差为0.0015%-0.078%,变异系数为0.83%-8.2%.样品中均未发现禁用着色剂萘酚的2种异构体.该方法可用于化妆品中α-萘酚和β-萘酚的检测.