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Dual driving strategy from micro-polarization to macroscopic conductance:Tailoring optimized low-frequency and wide-band microwave absorption in high-entropy oxides
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作者 Yao Li Yongheng Jin +7 位作者 Hassan Raza Yuping Wang qingkui chen Xingjian Zou Zhengyang Ren Junjie Guo Guangping Zheng Junye cheng 《Journal of Materials Science & Technology》 2025年第32期110-121,共12页
Recently,the strategy of tuning the dielectric parameters of absorbers for their excellent electromag-netic wave absorption(EMA)performance has attracted much attention.Among those candidates used for EMA application,... Recently,the strategy of tuning the dielectric parameters of absorbers for their excellent electromag-netic wave absorption(EMA)performance has attracted much attention.Among those candidates used for EMA application,high-entropy oxides(HEOs)can be implemented with this strategy due to their rich composition modulability.In this work,a series of implementation approaches varying from elemental design to structural modulation are employed to modulate the dielectric parameters of HEOs,resulting in their excellent EMA performance.The addition of Ti element optimizes the dipole distribution at the microscopic scales,improving the dielectric polarization of the materials.Moreover,a composite mate-rial is constructed by physically blending HEO with acetylene black(ACET),which significantly improves the macroscopic conduction loss of the material.The optimization of the dielectric genes of HEO/ACET is achieved with the blending effect and excellent EMA performance could be obtained.Among them,HEO with 17.5%ACET addition exhibits dual-band absorption,while Ti-HEO containing Ti element exhibits not only low-frequency absorption with reflection loss(RL)up to-29.81 dB at C-band but broadband absorption over 6 GHz as well as an optimal RL value up to-52.31 dB.In addition to the development of innovative EMA materials,this study offers a new perspective on how the EMA characteristics can be effectively regulated. 展开更多
关键词 High-entropy oxides Dielectric gene Broadband absorption Polarization loss Conductive networks
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基于极坐标拉伸的CT胃癌关键特征增广方法
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作者 张贻钦 陈庆奎 +3 位作者 黄陈 张正杰 陈美玲 付直兵 《建模与仿真》 2025年第4期736-748,共13页
目的:缓解CT影像的切面空间定义域与神经网络特征提取范围不匹配的问题。资料与方法:在临床中收集了7年跨度内被诊断为胃癌的病人在诊疗过程中生成的895例CT影像资料,清洗出689个高质量序列,由第一名医师确定最大癌症负载横断面并进行标... 目的:缓解CT影像的切面空间定义域与神经网络特征提取范围不匹配的问题。资料与方法:在临床中收集了7年跨度内被诊断为胃癌的病人在诊疗过程中生成的895例CT影像资料,清洗出689个高质量序列,由第一名医师确定最大癌症负载横断面并进行标注,并由另一名医师进行审核,组建实验数据集。引入一种基于拉伸的图像增广方法,对齐CT横断面定义域与神经网络特征提取范围,最大化利用CT影像序列的定义域外空间进行数据增广,提高训练效率。结果:在使用所提出的增广方法后,神经元前向响应与反向梯度的均匀度得到提升。同等复杂度下,更少的迭代轮次即能达到更优的效果。结论:所提出的增强方法可以提高神经网络在CT模态上的计算效率,在临床识别任务中有一定应用潜力。 展开更多
关键词 数据增广 胃癌成像 神经网络 数据效率
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基于VMamba-CNN混合的结直肠癌切片图像分割
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作者 王劭羽 陈庆奎 黄陈 《建模与仿真》 2025年第4期799-810,共12页
该研究提出一种基于VMamba和卷积神经网络(CNN)混合架构的结直肠癌(CRC)病理切片图像分割方法VMDC-Unet,旨在解决传统方法在处理肿瘤异质性、复杂背景及模糊边界时的不足。该方法通过融合VMamba模型的长距离依赖处理能力和CNN的局部特... 该研究提出一种基于VMamba和卷积神经网络(CNN)混合架构的结直肠癌(CRC)病理切片图像分割方法VMDC-Unet,旨在解决传统方法在处理肿瘤异质性、复杂背景及模糊边界时的不足。该方法通过融合VMamba模型的长距离依赖处理能力和CNN的局部特征提取优势,引入改进的ConvNext模块以增强细粒度特征提取,并设计局部自注意力机制优化跳跃连接的特征融合效率。实验结果表明,在SJTU_GSFPH和Glas数据集上,VMDC-Unet的分割精度与泛化能力均优于其他基准模型,消融实验进一步验证了各模块的有效性。该工作为医学图像分割提供了多模型协同的新思路,其结合全局依赖建模与局部特征强化的策略,为CRC精准诊疗提供了可靠的技术支持。 展开更多
关键词 医学图像分割 卷积神经网络 结直肠癌 VMamba
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