针对受肺肩区域和胸膈角以及肋骨影响胸部肺野难以准确分割的问题，提出了一种改进的u-net网络的肺野分割算法。首先使用inception模块代替u-net编码块中的卷积层，增加网络宽度的同时能够捕获更多图像特征；其次，在编码块与解码块中引入残差网络，提升网络深度且保证网络稳定；然后，在编码与解码之间使用跳跃连接来增强特征的传递和利用，解决编码部分连续下采样对胸部肺野特征丢失的问题，最后在编码与解码部分结合通道和空间注意力机制来对图像特征进行重标定，从而有效提高分割精度。在公开的Montgomery County (MC)数据集上实验表明，本文所提算法的准确性、召回率、特异性、Miou(均交并比)分别为98.90%、97.81%、99.28%、97.17%。与其他分割算法对比，改进u-net算法能够对肺野精准分割，具有更高分割性能。
近年来,材料基因组计划(material genome initiative,MGI)已成为全球热点。数据源的缺乏和数据存储方法的不规范导致材料领域缺乏可用于机器学习模型训练的结构化数据,这成为了研究人员对材料性能进行预测的瓶颈。随着材料科学的不断发展,材料领域文本中包含的大量信息,已成为材料领域研究人员应用机器学习的主要数据来源,如何获取大量有效的材料数据是成为现阶段的一项具有挑战意义的工作。本论文采用自然语言处理技术从铝硅合金材料文献中获取有效数据。命名实体识别是自然语言处理中一项重要的子任务,旨在识别文本中具有特定意义的实体。具体研究方法是从材料科学文献中选择五类实体,手工标注构建了铝硅合金材料实体识别数据集,包括5347个句子,2835个实体。为了减少自然语言处理任务对标注语料的依赖,利用迁移学习将语言模型预训练后应用到特定领域任务中;结合实体特征,基于ALBERT(A Lite BERT)预训练语言模型与条件随机场(conditional random fields,CRF)进行联合建模,并将预训练模型基于主动学习应用于合金材料实体识别。在基于少量标注的训练集样本下,结合主动学习,使得模型的F1值、精确率、召回率分别提高了0.61%,2.68%,0.29%。实验证明结合预训练和主动学习能够进一步减少实体识别任务模型对标注数据的依赖及人工标注的成本。论文研究成果可解决材料数据孤岛问题,改善材料基因组机器学习一直处于小规模数据集的困境,将促进铝硅合金的研发进程,为材料基因组新材料设计提供科学依据。
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