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题名风力涡轮机叶片图像缺陷自动检测
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作者
单立国
陈晨
刘书生
李金林
任大智
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机构
国家能源(山东)新能源有限公司
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出处
《电气传动自动化》
2024年第3期33-36,共4页
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文摘
研究了风力涡轮机叶片图像的数据注释过程,以减少缺陷检测的不准确度,并在最近的深度学习架构上对基于补丁的检测框架的性能进行基准测试。在研究中确定了检测任务中的最大困难是由注释中存在极端的边界框纵横比而引起的,对两个附加注释集的实验表明,具有改变长方体纵横比的集能够提高整体缺陷检测精度,特别是对于包含具有非常小纵横比的长方体的类,并通过突出问题的可视化示例提供了大量的类结果。
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关键词
风力涡轮机
叶片图像
数据注释
深度学习
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Keywords
Wind turbine
Leaf image
Data annotation
Deep learning
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分类号
TP274
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名数据引用的学术规范
被引量：5
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作者
墨愚
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机构
新疆大学
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出处
《编辑学刊》
CSSCI
北大核心
2004年第3期68-69,共2页
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文摘
一
'学术失范'正困扰着我国学术界.学术失范、违规,集中表现为引用前人、他人的研究成果不注明出处而据为己有.成章、成节、成段照抄,易露马脚而被揭穿;鸡零狗碎照搬或改头换面利用,则可轻易蒙混过关,即使偶被发现,也难定性而毫无办法.
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关键词
学术论文
数据引用
学术规范
数据注释
数据来源
审稿制度
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分类号
G353
[文化科学—情报学]
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题名面向医疗应用场景的联邦学习综述
被引量：1
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作者
周新虹
沈洁
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机构
山东电子职业技术学院电子与通信工程系
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出处
《信息技术与信息化》
2023年第11期135-141,共7页
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文摘
近年来,医疗数据的积累和应用越来越受到人们的关注。然而,传统的中心化机制往往需要将数据集中存储在一个中心服务器上进行分析和挖掘,这存在数据隐私泄露、数据不对称和数据孤岛等问题。特别是医疗数据的特殊性质和隐私保护问题,使得数据分析和挖掘面临着更大的挑战。因此,需要一种新的机器学习技术来保护各方隐私并协同学习模型。联邦学习作为一种新兴的技术,可以在保护各方隐私的前提下协同学习模型,具有广阔的应用前景。探讨联邦学习在医疗领域的应用现状和未来发展趋势,首先,介绍联邦学习技术的基本原理和常见算法;其次,综述联邦学习在医疗领域中的应用案例,包括医学图像处理、预测模型和数据注释等方面的应用;最后,展望联邦学习在医疗领域的未来发展趋势,并提出一些需要进一步研究的问题,以期为医疗健康领域的发展提供强有力的支持。
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关键词
联邦学习
隐私泄露
医疗数据
机器学习
数据注释
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分类号
R-05
[医药卫生]
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名UniProt蛋白质数据库简介
被引量：42
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作者
罗静初
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机构
北京大学生命科学学院
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出处
《生物信息学》
2019年第3期131-144,共14页
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文摘
UniProt(https://www.uniprot.org/)是国际知名蛋白质数据库,主要包括UniProtKB知识库、UniParc归档库和UniRef参考序列集三部分。UniProtKB知识库是UniProt的核心,除蛋白质序列数据外,还包括大量注释信息。UniProtKB知识库分Swiss-Prot和TrEMBL两个子库。Swiss-Prot子库中50多万条序列均由人工审阅和注释,而TrEMBL子库中1.4亿多条序列是由核酸序列数据库EMBL中的蛋白质编码序列翻译所得,并由计算机根据一定规则进行注释。UniParc归档库将存放于不同数据库中的同一个蛋白质归并到一个记录中以避免冗余,并赋予序列唯一性特定标识符。UniRef参考序列集按相似性程度将UniProtKB和UniParc中的序列分为UniRef100、UniRef90和UniRef50三个数据集。UniProt网站为用户提供了高效实用的高级检索系统和大量帮助文档。UniProt数据库每4周发布新版的同时也发布统计报表,用户可通过统计报表了解该数据库的数据量及更新情况、数据类别和物种分布等基本信息,查看常规注释信息、序列特征注释信息和数据库交叉链接等统计数据。UniProt是目前国际上序列数据最完整、注释信息最丰富的非冗余蛋白质序列数据库,自本世纪初创建以来,为生命科学领域提供了宝贵资源。
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关键词
数据库
蛋白质序列
蛋白质功能
数据库注释
数据库交叉链接
数据库高级检索
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Keywords
Database
Protein sequence
Protein function
Database annotation
Database cross-reference
Database query
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分类号
Q51
[生物学—生物化学]
TP392
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名DataFax对数据的质量控制
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作者
徐涛
姜韬
王建生
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机构
中国疾病预防控制中心公共卫生监测与信息服务中心
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出处
《中国艾滋病性病》
CAS
2006年第3期249-250,共2页
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文摘
DataFax是由加拿大开发用于“药物临床实验”数据管理的计算机系统,同时它对于队列研究的数据管理也非常具有优势。该系统是利用定制病例调查表(CRFs)和传真机完成调查表的收集;数据中心完成对数据的质量控制(QC)注释、检查程序(Editcheck)等数据管理。目前,中国疾病预防控制中心是我国唯一引进该系统的单位,现已成功地用于CIPRA项目的数据管理以及“全国艾滋病病人的抗病毒治疗”数据库的管理。此文只是从数据管理的角度讨论使用DataFax系统进行数据质量控制的优势。
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关键词
Datafax
病例调查表
数据质量控制注释
检查程序
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分类号
R181.2
[医药卫生—流行病学]
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