科学规划

在过去的十年里，文化旅游得到了广泛的关注，并促进了各种有形和无形文化资产的保护。为了准确预测长三角文化旅游客流，提高其经济效益，本文设计了基于回归分析的长三角文化旅游客流预测模型。本文以客流竞争力为核心，从文化旅游品牌资源、文化旅游支持与保护、城市旅游市场收入四个方面选取28项指标，构建客流影响因素评价指标体系。采用主成分分析法将多个相关因素简化为几个不相关因素，以消除因变量过多造成的多重共线性;在此基础上，构建主成分回归模型，并利用决定系数对模型拟合进行检验。在长江三角洲15个文化旅游城市为研究对象,设计结果表明,该模型具有良好的拟合程度,和平均误差仅为0.41%,可满足文化旅游客流的预测长江三角洲。应用该预测模型后，每个文化旅游城市的外汇收入可增加12%以上。这项研究显示了良好的结果。

原油是石油化工工业的主要原料和总生产成本的主要成本。它也是石油化工企业不可或缺的资源。石油化工企业的原油电子商务采购的实施不仅可以降低原油的采购成本，而且在该领域也产生了良好的经济效益。它还可以建立与石油田企业的战略合作伙伴关系，为企业科学发展奠定基础。基于公司A和“1000万吨炼油”项目的生产，本文介绍了原油采购管理各方面存在的电子商务采购的概念。本文深入研究了电子商务采购理论，构建了电子商务采购管理实施框架，并提出了对原油供应商的科学评估是石化企业实施企业电子商务采购管理的关键思想。与此同时，它还对公司原油电子商务采购的内部和外部环境进行了深入的分析，对现有的原油供应商和潜在供应商进行了全面评估，并制定了相应的采购策略。研究结果表明拟议的研究成功，并在拟议的研究的基础上，研究人员可以设计新的解决方案。

随着先进技术和工具的使用，软件开发的革命正在增加。软件开发组织正在考虑标准、方法、方法和工具来支持他们维护软件的有效性。软件过程改进(SPI)的有效实施对于提高软件行业的效率是非常重要的。灾难在软件项目和软件行业中不断发生，阻碍着软件的成功，最终导致软件的失败。组织的工作人员要求设计方法来减少软件的失败率，但是它看到了轻微的成功。该研究旨在为软件产业的持续互联网提供多标准决策，并报告与软件开发相关的早期决策的文献。本研究以多准则决策为基础，对软件行业现有的软件改进方法、工具和机制进行了全面综述。本研究从不同的角度对现有文献进行分析，然后进行报道。本研究的结果将有助于研究人员为有效的软件过程改进设计新的解决方案，并作为证据的支持。

视网膜血管是血液循环系统中唯一的深微血管，可直接和非血液循环系统观察，为我们提供观察血管病理的手段。心血管和脑血管疾病，如青光眼和糖尿病，可导致视网膜微血管网络的结构变化。因此，对有效视网膜分段方法的研究对于早期诊断心血管疾病和血管网络的定量结果具有重要意义。本文提出了一种基于改进的U-Net网络的自动视网膜分段方法。首先，旋转图像贴片以放大图像数据，然后，RGB眼底图像被归一化预处理。其次，在改进的U-Net模型以23卷积层构建之后，4个汇集层，4个上采样层，2个丢弃层和挤压和激发（SE）块，用于训练模型。最后，通过训练模型进行眼底图像，以实现视网膜血管的精确提取。根据实验结果，精度为0.9701,0.9683和0.9698，敏感性为0.8011,0.6329和0.7478，特异性为0.9849,0.9967和0.9895，F在DRIVE、STARE、HRF数据库上分别获得了0.8099、0.8049、0.8013的1分，曲线下面积(area under the curve, AUC)分别为0.8895、0.8845、0.8686，优于大多数经典算法。

随着经济的不断发展，机动车数量急剧增加，城市交通拥堵也越来越频繁。城市交通拥堵已成为阻碍大城市持续发展的重要原因之一。为了更好地解决城市交通拥堵问题，建设城市智能交通系统显得更加迫切。物联网相关技术越来越成熟，成为收集交通信息、为交通提供便利、为智能交通布局研究注入活力的新思路。该交通系统在城市或主要交通路口，通过交通引导布局道路，在高速公路网络上为乘客提供交通指导，使驾驶员能够选择合适的驾驶道路，能够为驾驶员提供出行引导服务，调整流量分布，并改善了交通状况。本文描述了智能交通布局的研究现状，利用压缩感知的基本理论和信息交互技术，进行了智能交通中的数据融合与重构算法。最后总结了压缩感知在智能交通布局中的应用，实现了智能交通网络中的数据采集。本文将压缩感知理论应用于智能交通网络的数据采集，以减少数据量，提高数据的有效采集。采用重构算法实现数据重构，保证信号重构的准确性和稳定性以及网络传输信息的准确性。

神经胶质瘤是由神经胶质细胞引起的最常见、最致命的恶性脑肿瘤之一。对于个体化治疗，胶质瘤患者的术前预后是非常理想的。最近，各种基于机器学习的方法已经发展出来，以预测预后基于术前磁共振成像(MRI)放射组学，从放射图像提取定量特征。然而，优化特征提取和在临床环境中提供快速信息流的方法学发展仍然面临着重大挑战。本研究研究了两种基于机器学习的预后预测任务，使用从术前多模态MRI脑数据中提取的放射组特征:(i)术前MRI扫描对肿瘤分级(高分级vs低分级胶质瘤)的预测，以及术前MRI扫描对高分级胶质瘤(<12个月vs > 12个月)患者总生存期(OS)的预测。具体来说，这两个任务利用了传统的基于机器学习的模型与各种分类器建立。此外，采用特征选择方法提高模型性能，降低计算代价。在实验中，使用bootstrap方法对模型的预测性能和稳定性进行评估。实验结果表明，分类器选择和特征选择技术对模型的性能和稳定性都有显著影响; a variability analysis indicates that classification method choice is the most dominant source of performance variation for both tasks.