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铁路货物运输生产计划必须改革

铁道运输与经济 1996年第5期18卷 27-29页

作者：许华娣铁道部电子中心北京100866

由计划经济体制下长期形成的铁路货物运输生产计划，已不适应市场经济发展的要求。必须根据我国国情、路情的实际把月度货运计划、技术计划、旬计划等等运输生产计划的改革作为一个有机的整体，综合考虑，并且充分利用计算机和通信网络... 详细信息

由计划经济体制下长期形成的铁路货物运输生产计划，已不适应市场经济发展的要求。必须根据我国国情、路情的实际把月度货运计划、技术计划、旬计划等等运输生产计划的改革作为一个有机的整体，综合考虑，并且充分利用计算机和通信网络等现代化手段全路统一编制、信息共享，同时要加强对计划的分析考核机制。

关键词：货物运输生产计划铁路运输管理体制改革

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浅议当前铁路装车去向

铁道运输与经济 1991年第11期 12-14页

作者：孙元兴许华娣铁道部运输局铁道部电子中心

铁路装车去向是指货物由装车站到货物送达目的地（卸车站）所决定的货车运行去向，它是决定铁路产品（吨公里）、经济效益、运输设备综合利用的基本因素。

关键词：铁路计算机货车铁道货运车辆限制口货运计划车流调整铁道部铁路运输能力限装货票装车计划路局

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三百年来俄罗斯汉学—中国学的研究与发展

人民论坛 2024年第7期 19-24页

作者：许华中国社会科学院俄罗斯东欧中亚研究所中国社会科学院俄罗斯历史与文化研究室

萌芽于18世纪初的俄罗斯中国学，历经300余年、经历多个政权更迭和沧桑变化而经久不衰。从最初少数知识精英的皓首穷经，到目前发展成为具有历史性、前瞻性、综合性的系统研究。俄罗斯中国学熔古今于一炉，集东西方之大成，厚积薄发，... 详细信息

萌芽于18世纪初的俄罗斯中国学，历经300余年、经历多个政权更迭和沧桑变化而经久不衰。从最初少数知识精英的皓首穷经，到目前发展成为具有历史性、前瞻性、综合性的系统研究。俄罗斯中国学熔古今于一炉，集东西方之大成，厚积薄发，别具一格，具备政府扶持、机构健全，自成体系、注重学术传承，注重学科化、专业化的发展特征，在世界中国学研究的“竞赛场”上长期处于领跑位置。中俄两国文明源远流长，人文合作与交流稳步发展、成果丰硕，为大国之间文明互鉴、共同发展树立典范，是中国发展全球伙伴关系、推进大国协调与合作的重要体现。

关键词：俄罗斯中国学汉学中俄文化交流

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利用无线电极化特征的跳频网台分选方法

电子与信息学报 2024年第4期46卷 1286-1295页

作者：齐子森张梓轩许华史蕴豪空军工程大学信息与导航学院西安710077

针对现有方法在跳频通信用户“空时频能”域特征相近、跳频参数捷变等条件下,跳频网台分类识别效果不佳的问题,该文提出一种基于无线电极化特征的跳频用户分选方法。该方法将无线电双极化特征引入到跳频侦察,充分利用各用户的交叉极化... 详细信息

针对现有方法在跳频通信用户“空时频能”域特征相近、跳频参数捷变等条件下,跳频网台分类识别效果不佳的问题,该文提出一种基于无线电极化特征的跳频用户分选方法。该方法将无线电双极化特征引入到跳频侦察,充分利用各用户的交叉极化鉴别度差异,实现了跳频网台精准分选。针对同类用户交叉极化鉴别度参数易受噪声污染的问题,构建了双通道双极化接收系统,抑制了信号噪声,保证了极化特征提取的精度。在此基础上,基于谱聚类思想,完成了极化特征的分类软判决,进一步提升了跳频网台分选效果,实现了跳频信号的精准识别。仿真实验表明,在5 dB信噪比条件下,所提方法可对同步正交和非正交组网方式下的多跳频网台准确识别,识别分类成功率达99%以上,验证了新方法的有效性。

关键词：跳频网台极化特征分选识别

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采用特征图增强原型的小样本图像分类方法

计算机科学与探索 2024年第4期18卷 990-1000页

作者：许华杰梁书伟广西大学计算机与电子信息学院南宁530004 广西多媒体通信与网络技术重点实验室南宁530004 广西高校并行分布与智能计算重点实验室南宁530004 广西智能数字服务工程技术研究中心南宁530004

在基于度量学习的小样本图像分类方法中,由于标注样本的稀缺,仅用支持集样本得到的类原型往往难以代表整个类别的真实分布;同时,同类样本间也可能在多个方面存在较大差异,较大的类内差异可能使样本特征偏离类别中心。针对上述可能严重... 详细信息

在基于度量学习的小样本图像分类方法中,由于标注样本的稀缺,仅用支持集样本得到的类原型往往难以代表整个类别的真实分布;同时,同类样本间也可能在多个方面存在较大差异,较大的类内差异可能使样本特征偏离类别中心。针对上述可能严重影响图像分类性能的问题,提出一种采用特征图增强原型的小样本图像分类方法(FMEP)。首先,用余弦相似度从查询集样本特征图中选择部分相似特征加入类原型中,得到更具代表性的特征图增强原型;其次,对相似的查询集样本特征进行聚合,缓解类内差异大导致的问题,使同类样本的特征分布更接近;最后,用在特征空间中与真实类别分布都更接近的特征图增强原型和聚合查询特征进行相似度比较得到更优的分类结果。所提方法在MiniImageNet、TieredImageNet、CUB-200和CIFAR-FS等常用的小样本图像分类数据集上进行了实验,结果表明所提方法获得了比基线模型更优的分类性能,同时也优于同类型的小样本图像分类方法。

关键词：小样本学习图像分类度量学习特征图增强原型余弦相似度

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人工智能的影像学分析技术在儿童感染性肺炎中的研究进展

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中华实用儿科临床杂志 2024年第2期39卷 151-155页

作者：陶赟熙葛许华南京医科大学儿科学院南京211116 南京医科大学附属儿童医院急诊/重症医学科南京210008

儿童支气管管腔相对狭窄、肺部间质发育优于弹性组织、纤毛清除能力弱的生理结构使儿童更易发生肺部感染形成肺炎。人工智能(AI)的发展及其在医学领域的应用正在改变传统的疾病诊断、评估及治疗模式。以深度学习为核心的AI越来越多应用... 详细信息

儿童支气管管腔相对狭窄、肺部间质发育优于弹性组织、纤毛清除能力弱的生理结构使儿童更易发生肺部感染形成肺炎。人工智能(AI)的发展及其在医学领域的应用正在改变传统的疾病诊断、评估及治疗模式。以深度学习为核心的AI越来越多应用于儿童肺炎的诊断以及病情预后评估,有利于对患儿进行早期诊断、准确评估病情。除新型冠状病毒肺炎与急性呼吸窘迫综合征外,研究者很少关注其他病毒性肺炎、细菌性肺炎、支原体肺炎、真菌性肺炎,同时目前仍存在数据集少、样本量少、算法不完备等问题,且对于区分肺炎类型、亚型给予的关注度不够,有待改进。未来应建立儿童肺部感染的大样本数据集,开展医学生、医务人员对AI的学习,探索AI在儿童肺部感染中的更多价值,以推动其在诊疗相关临床决策时的辅助作用。

关键词：儿童肺炎人工智能影像分析深度学习