微信小程序在医院患者订餐中的应用微信小程序在医院患者订餐中的应用摘要：随着医疗技术的不断发展和医院服务的日益完善，订餐服务在医院患者生活中扮演着重要的角色。然而，传统的医院订餐方式存在一系列问题，例如人力资源浪费、订餐流程复杂以及信息传递可能存在的偏差等。为了解决这些问题，本文提出了一种基于微信小程序的医院患者订餐系统，旨在提供更加便捷、高效和准确的订餐服务。通过对现有医院订餐方式的分析，本文详细介绍了微信小程序的特点和优势，并探讨了其在医院订餐中的应用。本文的研究结果表明，微信小程序在医院患者订餐中具有

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2024-12-05

应用TreeNet算法建立原发性高血压早期预测模型标题：基于TreeNet算法的原发性高血压早期预测模型摘要：原发性高血压是一种常见的慢性疾病，早期预测对于预防和干预具有重要意义。本论文基于TreeNet算法，建立了一种原发性高血压早期预测模型。首先，对原发性高血压的相关特征进行收集和筛选，并对数据集进行预处理。然后，介绍TreeNet算法的基本原理和算法流程，并在建模过程中对参数进行调优。最后，通过实验验证模型的预测效果，并与其他常用算法进行比较，结果表明TreeNet算法在原发性高血压早期预测方面具有

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2024-12-05

基于锁增广分段图的多线程程序死锁检测基于锁增广分段图的多线程程序死锁检测摘要：随着计算机系统的快速发展，多线程编程在现代软件开发中变得越来越重要。然而，多线程编程也带来了新的问题，其中之一是死锁。死锁是指两个或多个线程互相等待对方所拥有的资源，从而导致程序无法继续执行。为了有效地检测死锁，本文提出了一种基于锁增广分段图的多线程程序死锁检测方法。该方法通过分析程序中的互斥关系和资源请求关系，构建一个增广分段图，并利用图算法来检测是否存在环路来判断是否发生死锁。实验结果表明，该方法能够准确地检测多线程程序中的

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2024-12-05

基于知识点的MOOC设计与开发基于知识点的MOOC设计与开发引言随着信息技术的快速发展和互联网的普及，远程教育模式也得到了快速发展。其中，最具代表性的就是大规模开放在线课程（MOOC）。MOOC以其大规模、开放式和灵活的学习方式受到了广大学习者的欢迎。然而，当前MOOC存在的问题是，由于学习者的不同背景和需求，可能存在学习效果不佳的情况。因此，基于知识点的MOOC设计与开发应运而生，它能够根据学习者的知识点进行个性化的教学，提高学习效果。一、知识点分析1.1知识点的定义和分类知识点是指某一学科内具有一定内

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2024-12-05

基于视觉注意力增强CBAM-U-Net模型的视网膜血管分割基于视觉注意力增强CBAM-U-Net模型的视网膜血管分割摘要：近年来，视网膜血管分割在医学图像处理领域扮演着重要角色。然而，由于视网膜血管与周围组织的相似性，以及光照、噪声等干扰因素，传统的图像分割算法在视网膜血管分割中面临着巨大挑战。为了提高视网膜血管分割的精确度和鲁棒性，本文提出了一种基于视觉注意力增强CBAM-U-Net模型的方法。1.引言视网膜血管分割在眼科疾病的早期诊断和治疗中起着重要的作用。然而，传统的手动标记方法耗时耗力，且易受主观

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2024-12-05

基于迟滞特性图与ResNet的执行器迟滞检测方法研究基于迟滞特性图与ResNet的执行器迟滞检测方法研究摘要：随着计算机技术的快速发展，执行器在工业控制系统中的应用越来越广泛。然而，由于执行器自身的性能问题，例如迟滞问题，会导致执行器的工作效率下降和系统的性能受损。为了解决这一问题，本文提出了一种基于迟滞特性图与ResNet的执行器迟滞检测方法。该方法通过构建迟滞特性图来描述执行器的动态特性，然后利用ResNet神经网络来学习和检测执行器的迟滞现象。实验结果表明，该方法在执行器迟滞检测方面具有较高的准确性

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2024-12-05

基于组合U-Net网络的CT图像头颈放疗危及器官自动分割摘要：在头颈部放疗中，危及器官的自动分割具有重要的临床应用价值。本文提出了一种基于组合U-Net网络的CT图像头颈放疗危及器官自动分割方法。通过组合多个U-Net网络对不同的危及器官进行分割，可以显著提高分割的精度和效率。实验结果表明，本文提出的方法可以达到较高的精度和鲁棒性，具有实际应用价值。关键词：头颈放疗；危及器官；U-Net网络；自动分割；精度引言：头颈部放疗是一种常见的治疗头颈部恶性肿瘤的方法。该方法通过放射性药物或高能量射线，对肿瘤进行破

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2024-12-05

基于线上线下教学模式的《C#程序设计基础》课程教学改革与探究基于线上线下教学模式的《C#程序设计基础》课程教学改革与探究摘要：随着网络技术的发展和教学方法的改进，线上线下教学模式已经成为现代教育的重要组成部分。本文以《C#程序设计基础》课程为例，探讨了基于线上线下教学模式的教学改革和探究。通过教学改革，我们可以更好地激发学生主动学习的积极性，提高学生的学习效果和教学质量。关键词：线上线下教学模式；教学改革；C#程序设计基础；学习效果；教学质量一、引言随着信息技术的发展和应用，线上线下教学模式已经成为现代教

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2024-12-05

基于生成对抗网络与ICNet的羊骨架图像实时语义分割标题：基于生成对抗网络与ICNet的羊骨架图像实时语义分割摘要：图像语义分割是计算机视觉领域的重要任务之一。在本论文中，我们提出了一种结合生成对抗网络（GAN）与ICNet的羊骨架图像实时语义分割方法。该方法利用GAN生成真实的羊骨架图像数据集，并将其与ICNet相结合，实现实时语义分割。实验结果表明，我们的方法在羊骨架图像语义分割任务中取得了较好的性能。关键词：生成对抗网络，ICNet，图像语义分割，羊骨架图像1.引言图像语义分割是计算机视觉领域的重要

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2024-12-05

基于自适应中值滤波下的MobileNet带钢缺陷分类基于自适应中值滤波下的MobileNet带钢缺陷分类摘要：随着计算机视觉的快速发展，自动化缺陷检测成为了工业生产中的重要环节。本文提出了一种基于自适应中值滤波下的MobileNet带钢缺陷分类方法。该方法通过结合自适应中值滤波和MobileNet深度学习模型，实现了对带钢缺陷的高效准确分类识别。实验结果表明，该方法在带钢缺陷分类任务中具有较高的准确率和鲁棒性，可以为实际工业生产提供有力的支持。关键词：自适应中值滤波，MobileNet，带钢缺陷分类，深度

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2024-12-05

基于用户网格和两级缓存的LBS位置隐私保护方案随着移动互联网和LBS技术的不断发展，越来越多的用户开始关注个人位置信息的隐私保护问题。为了保护用户的位置隐私，许多研究者提出了各种各样的方案。本文将介绍一种基于用户网格和两级缓存的LBS位置隐私保护方案，并探讨其实现细节和优缺点。一、方案原理基于用户网格和两级缓存的LBS位置隐私保护方案是一种基于位置扰动技术的方案，具体实现过程如下所示：1.用户网格的生成首先，根据用户的位置信息生成用户网格。用户网格是以用户当前位置为中心，根据一定的范围（比如说500米）生

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2024-12-05

基于编码的洪泛时间同步协议的研究基于编码的洪泛时间同步协议的研究摘要：时间同步在分布式系统中起着重要的作用，保证系统中各个节点的时钟一致性对于分布式系统的正确性和可靠性至关重要。本论文研究了基于编码的洪泛时间同步协议，通过在分布式系统中广播时间信息实现节点之间的时间同步。在该协议中，每个节点都以特定的编码方式发送当前时间戳，并通过接收来自其他节点的时间戳信息来调整自己的时钟。通过对该协议进行实验和分析，我们验证了其时间同步效果和性能。关键词：分布式系统，时间同步，编码，洪泛1.引言时间同步是分布式系统中一

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2024-12-05

基于长短码联合控制的程序完整性校验方法基于长短码联合控制的程序完整性校验方法摘要：随着计算机技术的发展和广泛应用，软件安全问题愈加突出，其中程序完整性校验是一项重要的安全机制。本论文将介绍一种基于长短码联合控制的程序完整性校验方法，该方法结合了长码和短码两种校验技术，并在校验过程中使用了联合控制策略，可以有效地提高程序完整性校验的准确性和安全性。关键词：程序完整性，长码，短码，联合控制1.引言在现代计算机系统中，软件安全问题日益突出，程序完整性校验作为一种重要的安全机制被广泛应用。程序完整性校验是通过检测

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2024-12-05

基于特征增强的中文STEM课程知识的关系抽取在现代社会中，STEM（科学、技术、工程和数学）教育已成为普及教育的标准。特别是近年来，STEM教育的重要性更加突出，因为STEM教育不仅是帮助学生发展技能和知识的机会，更能够培养创造力和思维模式，帮助学生在未来生活和职业中取得成功。但是，STEM的学生往往会遇到一些问题，比如STEM领域中广泛存在的高难度基础知识，以及学科之间的高度联系导致知识点之间存在复杂的关系和联系。为了帮助学生克服这些挑战，一种新的学习方法被提出，即基于特征增强的中文STEM课程知识的关

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2024-12-05

基于长距离依赖编码与深度残差U-Net的缺血性卒中病灶分割标题：基于长距离依赖编码与深度残差U-Net的缺血性卒中病灶分割摘要：随着神经影像技术的快速发展和医学图像数据的积累，自动化卒中病灶分割成为卒中临床研究的关键问题。本文提出了一种基于长距离依赖编码与深度残差U-Net的方法，用于对缺血性卒中病灶进行准确的分割。我们的方法充分利用了神经网络的深度特征提取能力和残差学习的优势，在分割任务中取得了良好的性能。关键词：神经影像；缺血性卒中；病灶分割；长距离依赖编码；深度残差U-Net1.引言卒中是世界范围内

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2024-12-05

基于联合复杂网络Cn-RippleNet模型的推荐方法基于联合复杂网络Cn-RippleNet模型的推荐方法摘要：推荐系统在互联网应用中起到重要的作用，通过自动化地预测用户可能感兴趣的物品，能够提高用户体验和促进交易。为了提高推荐系统的效果，研究者们不断地提出新的算法和模型。本文提出了一种基于联合复杂网络Cn-RippleNet模型的推荐方法。第一部分：引言推荐系统已经成为互联网应用中不可或缺的一部分。随着互联网的发展，数据量越来越大，用户的需求也日益复杂多变。面对海量的用户和物品数据，传统的推荐算法往往

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基于超像素与多尺度残差U-Net相结合的遥感图像飞机检测方法基于超像素与多尺度残差U-Net相结合的遥感图像飞机检测方法摘要：遥感图像飞机检测是遥感图像处理中的重要任务之一。本文提出了一种基于超像素与多尺度残差U-Net相结合的遥感图像飞机检测方法。该方法首先使用超像素分割算法将遥感图像分割成多个超像素区域，以提取图像的空间信息。接下来，我们使用多尺度残差U-Net网络来学习特征表示，以提取图像的语义信息和上下文信息。最后，通过像素级分类器将检测到的飞机目标从图像中分割出来。实验结果表明，该方法在遥感图像

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2024-12-05

基于空洞U-Net神经网络的PET图像重建算法PET（PositronEmissionTomography）技术是一种高分辨率、高灵敏度的体内分子成像技术，其独特的诊断应用已广泛应用于临床医学中。然而，PET成像模糊和噪声等质量问题对于其诊断精度的影响显而易见，因此，研究提高PET图像质量的算法成为了PET技术领域中的研究热点。本文将介绍一种基于空洞U-Net神经网络的PET图像重建算法，该算法具有高效、可靠、精度高、较强的鲁棒性等特点。I.研究背景PET图像是基于放射性核素发射的正电子进行成像，由于信号

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2024-12-05

基于轻量化网络MobileNetV2的航班延误预测模型基于轻量化网络MobileNetV2的航班延误预测模型引言：航班延误对于乘客和航空公司都是一个重要的问题，不仅影响了乘客出行计划，还给航空公司带来了客户的不满和额外的成本。因此，航空公司迫切需要一种准确、高效的方法来预测航班延误，以便采取相应的措施来减少延误。在过去的几年中，深度学习技术已经在各个领域展示了出色的性能，特别是在图像和语音处理方面。本文提出了一种基于轻量化网络MobileNetV2的航班延误预测模型，通过对航班数据的分析，利用深度学习的方

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2024-12-05

基于级联可分离空洞残差U-Net的肝脏肿瘤分割基于级联可分离空洞残差U-Net的肝脏肿瘤分割摘要：肝脏肿瘤的准确分割在临床中具有重要的意义，可以帮助医生进行诊断和治疗计划。本文提出了一种基于级联可分离空洞残差U-Net的肝脏肿瘤分割方法。该方法通过引入级联结构和可分离卷积，提高了网络的表达能力和特征提取能力。同时，利用空洞卷积增加了感受野，提高了网络对细小肿瘤的检测能力。实验结果表明，该方法在准确率和鲁棒性方面优于传统的U-Net方法。1.引言肝脏肿瘤是世界范围内造成很多人患病和死亡的原因之一。准确的肝脏

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