早早起床，拥抱太阳

肿瘤预防与治疗课心得体会 摘要： 有这样一个比喻，人的财富就像一连串零，而身体健康就好比这一串零前面的一，没有健康的身体，再多的财富也只能化为乌有。据2019年国家癌症中心发布的全国癌症统计数据显示，中国恶性肿瘤每年发病约392.9万人，死亡约233.8万人，每分钟有7.5人被确诊为癌症。可以毫不夸张地说癌症已经成为了严重威胁生命健康的“杀手”。一直以来由于受父母（母亲职业：医生）影响，个人对健康，营养等知识有着浓厚兴趣，加上对生命的爱护，我选择了肿瘤预防与治疗这门通识，罗忠老师以其易懂的语言讲述肿瘤的相关知识，同时也传递着人文关怀，下面我将就自己的上课所得知识，心得体会说一下通识收获。 关键词： 肿瘤，预防，治疗，心得体会 正文： 首先学到的是关爱女性健康，中国女性十大高发癌症，分别是肺癌、胃癌、结直肠癌、乳腺癌、肝癌、食管癌、胰腺癌、子宫颈癌、脑部恶性肿瘤及卵巢癌，其中相对女性比较特殊、独有的高发恶性肿瘤为乳腺癌、宫颈癌，还有卵巢癌。可以看出很多癌症是和生殖有关的，女性作为人类文明的延续者，为人类作出了巨大的贡献。关爱女性要从实做起，比如提供九价HPV疫苗给女性来预防宫颈癌，定期让 ...

《枪炮、病菌与钢铁》读后感 前言： 更加明白什么是“每当你想要批评别人时，你要记住，这个世界上所有的人，并不是个个都有过你拥有的那些优越条件”。更加理解“世界潮流，浩浩荡荡，顺之则昌，逆之则亡”。 关键词： 文明，环境，心得体会 正文： 作者以“为什么你们白人制造了那么多的货物并把它运送到新几内亚来，而我们黑人却几乎没有属于我们自己的货物呢？”这一问题作为引子，总领全书。对于这个问题，种族主义者可以在一秒内回复到，这是因为白人聪明，能干且勇敢，而黑人愚蠢，懒惰，基因低贱。而作者贾雷德·戴蒙德（Jared Diamond）阐述了一种观点：某些地理和环境因素导致了世界上一些地区的先进文明的发展，而阻碍了其他地区的发展。比如“新月沃地”环境宜人，适合种植粮食，野畜容易被驯化，属于天时地利人和，老天赏饭吃。而其他地区如澳大利亚、美洲等由于可驯化的动植物不占优势，发展比较落后，地理屏障阻碍了技术传播，且由于跟欧亚大陆隔绝，不能从欧亚大陆的技术进步中获益。当一个种族有充足的食物后，人口便会迅速增加，社会分工会更加细化，更有可能根据需求去发明创造，通过创新进一步提高生产力，如此良性循环。此外，欧亚大 ...

Overcoming catastrophic forgetting in neural networks（EWC） 摘要 Our approach remembers old tasks by selectively slowing down learning on the weights important for those tasks. 通过有选择地减缓对那些任务重要的权重的学习来记忆旧任务。 该算法根据它们对先前看到的任务的重要性来减缓对某些权重的学习。 EWC 弹性权重整合( EWC )确保在对任务B进行训练的同时记住任务A。 训练轨迹在示意性参数空间中显示，参数区域在任务A (灰色)和任务B (黄色)上表现良好。 在学习完第一个任务后，参数在θA*处。如果我们单独根据任务B采取梯度步骤(蓝色箭头)，我们将最小化任务B的损失 但破坏了我们对任务A的学习。另一方面，如果我们用相同的系数(绿色箭头)约束每个权重，施加的限制过于严厉，我们只能记住任务A，而不学习任务B。 EWC，相反，通过显式计算任务A的重要权重，找到任务B的解决方案，而不会对任务A造成显著的损失(红色箭头) ...

Continual Learning/Incremental Learning/Lifelong Learning 目的： Learn a sequence of contents one by one and behave as if they were observed simultaneously Obtain strong generalizability to accommodate distributional differences within and between tasks （获得强泛化能力以适应任务内和任务间的分布差异） Ensure the resource efficiency of model updates, preferably close to learning only new training samples. (保证模型更新的资源效率，最好接近只学习新的训练样本。) Learn from dynamic data distributions. 困难： catastrophic forgetting trade-off between learn ...

二维图形的变换 §为什么需要齐次坐标？ 所谓齐次坐标, 就是将一个原本是n维的向量用一个n+1维向量来表示。 例如, 向量(x1, x2, …, xn)的齐次坐标表示为 (Hx1, Hx2, …, Hxn, H), 其中H是一个不为0的实数。 对称变换:变换后的图形是原图形关于某一轴线或原点的镜像。 错切变换 也称为剪切、错位变换，用于产生弹性物体的变形处理。 仿射平面（或空间）到自身的一类变换，最重要的性质是保持点的共线性（或共面性）以及保持直线的平行性。 变换的坐标x‘和y’都是原始坐标x和y的线性函数。仿射变换具有平行线转换成平行线和有限点映射到有限点的一般特性。平移、比例、旋转、对称和错切变换是二维仿射变换的特例，任何常用的二维仿射变换总可表示为这五种变换的组合。

投影 基本概念 投影的分类 平面投影&透视投影 在平行投影中，图形沿平行线变换到投影面上； 对透视投影，图形沿收敛于某一点的直线变换到投影面上，此点称为投影中心，相当于观察点，也称为视点。 平行投影和透视投影区别在于透视投影的投影中心到投影面之间的距离是有限的，而平行投影的投影中心到投影面之间的距离是无限的。 当投影中心在无限远时，投影线互相平行，所以定义平行投影时，给出投影线的方向就可以了，而定义透视投影时，需要指定投影中心的具体位置 平行投影保持物体的有关比例不变，这是三维绘图中产生比例图画的方法。物体的各个面的精确视图可以由平行投影得到。 另一方面，透视投影不保持相关比例，但能够生成真实感视图。对同样大小的物体，离投影面较远的物体比离投影面较近物体的投影图象要小，产生近大远小的效果 灭点：不平行于投影平面的平行线，经过透视投影之后收敛于一点，称为灭点. 主灭点:坐标轴方向的平行线在投影面上形成的灭点称作主灭点。 平行投影 投影中心与投影平面之间的距离为无限 是透视投影的极限状态 三视图： 包括主视图、侧视图和俯视图三种，投影面分别与X轴、Y轴和Z轴垂直 当投影平 ...

[toc] 复习提纲 (谢谢同学们查看，我自己也没有想到😁，后面几张记录的不是很全，所以还需要自己查看老师所讲的 我做了相应的手写笔记，字迹有点丑，这是直接的下载地址： https://minhaskamal.github.io/DownGit/#/home?url=https:%2F%2Fgithub.com%2FLeevan001%2FComputerGraphics_CQU%2Fblob%2Fmain%2F计算机图形学.pdf) 点击即可下载 github仓库 部分预览： 第一章 计算机图形学： 计算机图形学是研究通过计算机将数据转换为图形，并在专门的显示设备上显示的原理、方法和技术的学科。 表示图形的方法： **点阵表示：**简称为图像（数字图像）——枚举出图形中所有的点。 **参数表示：**简称为图形——由图形的形状参数(方程或分析表达式的系数，线段的端点坐标等)+属性参数(颜色、线型等)来表示图形 §图形与图像 –图像纯指计算机内以位图(Bitmap)形式存在的灰度信息。 –图形含有几何属性，更强调场景的几何表示，是由场景的几何模型和景物的物理属性共同组成的。 – ...

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[toc] 基于遗传算法的图像二值化 本实验采用遗传算法和大津算法确定图像二值化的最佳阈值，从而对图像进行二值化分割 (重庆大学2020级软件学院人工智能导论第一次实验) 大津算法(OTSU) 最大类间方差法是1979年由日本学者大津提出的，是一种自适应阈值确定的方法，又叫大津法，简称OTSU，是一种基于全局的二值化算法. 它是根据图像的灰度特性,将图像分为前景和背景两个部分。当取最佳阈值时，两部分之间的差别应该是最大的，在OTSU算法中所采用的衡量差别的标准就是较为常见的最大类间方差。前景和背景之间的类间方差如果越大，就说明构成图像的两个部分之间的差别越大，当部分目标被错分为背景或部分背景被错分为目标，都会导致两部分差别变小，当所取阈值的分割使类间方差最大时就意味着错分概率最小 实验思路 Q&A 1.如何建立灰度图和染色体的联系： 灰度图中，每个像素点的灰度值从0到255，二进制形式是8比特位，将八个比特位看成一个染色体，每一个比特位就是一个基因点。 2.如何考虑选择下一代种群： 首先先把种群中的每一个个体计算适应度，借助OTSU算法，计算得出个体适应度，适应度的大小即可 ...

2022年11月24日 17:22:48 搜索求解 是AI的基本技术之一 , 在人工智能各应用领域中被广泛地使用 早期的AI程序与搜索技术联系紧密：几乎所有的（智力难题、棋类游戏、简单数学定理证明）都是以搜索为基础的 现在，搜索技术已渗透在各种AI系统中，可以说没有哪一种AI应用不用搜索方法，在专家系统、自然语言理解、自动程序设计、模式识别、机器人学、信息检索和博弈都在广泛使用 搜索算法——问题求解智能体 智力游戏：3传教士+3野人渡河、一条船、每次2人；如何规划摆渡方案？ 可有几种方案？所用步骤是否最少——如何找到？ 什么是搜索？ •根据问题的实际情况不断寻找可利用的知识，构造出一条代价较少的推理路线，使问题得到圆满解决的过程。 包括两个方面： •找到从初始事实到问题最终答案的一条推理路径 •找到的这条路径在时间和空间上复杂度最小 状态图搜索 由于搜索的目的是为了寻找初始节点到目标节点的路径，所以在搜索过程中就得随时记录搜索轨迹font>。 必须记住下一步还可以走哪些点： OPEN表（存放待扩展的节点表） 必须记住哪些点走过了： CLOSED表（存放已扩展的 ...