伤

最新推荐文章于 2024-09-22 20:45:55 发布
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分类专栏： 心　境地
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手指放在键盘上，已不知怎样的文字能来描绘现在的感受。文字的苍白无力，让人有点绝望！

在过去的二十六年里，学会了放弃，学会了承受，学会了坚强，学会了微笑，可还是不能释怀这点苍白，让人难过！

2023年深圳杯D题之基于机理的致伤工具推断附思路及参考代码
qq_59747472的博客
07-25 492
由于作用位置、作用方式的不同，相同的致伤工具在人体组织上会形成不同的损伤形态，不同的致伤工具也可能形成相同的损伤形态。分析工具特征：在收集到相关信息后，需要对工具的特征进行分析。通过对这些特征的分析，可以初步判断该工具的致伤方式和可能造成的伤害程度。问题1 建立某一类尖锐工具（如刀、刺等）对人体造成的伤口形状模型，重点考虑头部、手臂和腹部的伤口，并给出模拟结果。问题3 建立一种通过被害人身上所留的创口的受力点源、形变范围、应变机制以及人体受创部位的相关介质信息，反推致伤工具的数学模型，并给出相应的例子。
杨树愈伤遗传转化
weixin_46795596的博客
01-07 1572
总结了常用的杨树愈伤组织遗传转化的方法。
伤脑筋十二块游戏程序设计制作
baidu_41801770的博客
01-19 2724
伤脑筋十二块游戏程序制作 大家都玩过手机的小游戏吧。我是编程爱好者，喜欢动脑筋研究一些算法，编程做出小游戏程序，很有趣很有成就感。在学习VB6编程时就编制过钻石棋和伤脑筋十二块那样的游戏，都是标准Windows图形界面的。现在有空闲时就玩手机上编译手机游戏。这里用简单的C语言编制伤脑筋十二块游戏，是安卓手机版图形界面的，全是用编译器绘图方法绘制的。 MySpringC是一个简化的C语言编译器。主要用于科学计算、个人娱乐和个性化的设备控制等场合。当前运行在Android平台上，是Android平台的一款应用。
毒蛇防御行为研究：了解人类与蛇的接触被咬伤的新途径
u013669912的博客
09-22 986
……
python遍历法解决伤脑筋的十三块全部可行解
zhaoqianglao4005的博客
08-15 2382
伤脑筋十三块，又被称为“八阵图”，这款玩具基于“伤脑筋十二块”的基础上，将其可玩性、多变性升华到了极致。本文利用python遍历法解决伤脑筋十三块所有组合，采用遍历法，不重不漏的遍历所有排列，采用每增加一块积木都会检验可行性，对于不可行解提前终止的方法，保证可以在有限时间内完成遍历。最终计算结果显示，全部可行解一共：16146（翻转、旋转均算作一种）...
风伤卫，寒伤营，真不是你想的那么容易
神都燕
08-26 1093
主张“寒伤卫，风伤营”的首推清代唐容川，他认为：“风之与寒，不得以阴阳二字截分之也。惟寒则伤卫，气闭束故脉紧，风则伤营，营血受伤则血脉弱而其动缓，故脉缓。注家不去分析风寒对于卫气的不同影响，也不分析荣和卫的相互关系，却强把风、寒、荣、卫分了家，就造成了上述错误。如果卫气伤了，调节的作用失灵，不是开而不合，就是合而不开，开而不合就自汗脉浮缓，就卫强荣弱；中医入门之营卫，学者皆可道出一二，虽可谓基础中基础，奈何亦不可得完备之解。纵天资愚昧，某毅不惧。风为阳，寒为阴，同气相求，故风伤卫，寒伤营，风寒俱中伤营卫”.
晒伤 芦荟
weixin_30752699的博客
07-28 458
当地市场上看看有卖芦荟的，买一块回家，掰一小块，擦上就顶事。个人感觉还不错。芦荟胶、芦荟凝胶一类。绿绿的，很多牌子都有。 都会脱一层皮。没法。 【转载】千万别被晒伤，血的教训啊June 26, 2011 by fay 半夜两三点钟，起床上网google晒晒伤后补救的良方。不是我爱美，而是我痛得受不了，呼吸有通畅。查看网上的信息后，才发现我是多么的愚蠢！晒黑是小事，晒伤就坏事...
剑心 十字伤
菜鸡的学习之路
06-08 2508
在日本明治维新，战争多发，生灵涂炭的乱世背景下，浪客剑心，讲述了一个男孩成长为男人的故事。 如果单单说十字伤，其实更多人第一个反应可能是，这表面上是脸上的刀疤，啊，这就是人生的阅历，啊，这就是岁月的洗礼，啊，这就是成熟男人的魅力。那么我们要是再说一个条件，这个刀疤他不是一次弄出来的，这是先后各一刀——那其实和没说一样，这不废话，反正不都是人生的阅历经历嘛。 那我们换个视角，重点不在刀伤本身，重点可能在谁给的。第一个是一个男人，名外清里明良，第二个是一个女人，名为雪代巴，后者是前者的未婚妻，换言之未婚夫妇各砍
matlab绿色 不伤眼,蓝光和超清哪个伤眼睛 伤害都很低不用过多担心
weixin_30147611的博客
03-23 2658
蓝光和超清对于眼睛的损害都是很小的，对于画面质量来讲，越模糊的画面对人的眼睛的损害度更高。而蓝光和超清都能够达到极高的清晰度，因此，如果观看蓝光画面，或者是超清画面对眼睛的损害是非常小的。两者如果在分辨率上能够比较出个高低，但是若是在伤眼睛方面，其都是伤害度不高的。与蓝光和超清相比，越模糊的画面对于眼睛的损害越强。一、蓝光比超清更为先进蓝光的视频清晰，标准比超清更高。以超清举例，超清也就是全高清，...
划痕、压伤检测
mooklab的博客
02-22 709
—————永久免费授权视觉检测软件SGVision案例：油管垫片的划痕、压伤检测 一、检测实现功能 本案例实现检测油管垫片划痕、压伤。如下图所示，检测合格标准为：油管垫片没有划痕、压伤。 二、检测系统需求分析 ①、为了将油管垫片表面上的划痕、压伤打亮，这里选用蓝色环形低角度光源、平行背光源，相机从上往下垂直拍摄，产品置于平行背光源上； ②、为了检测达到足够分辨率，这里选用工业百万像素级12-36mm变焦镜头； 检测算法选用分析 (1)、为了油管垫片周围以及内圈不影响检测结果、这里
道德与法治一年级上册《别伤着自己》评课稿.pdf
11-19
一年级是孩子们认知世界的起点，因此《别伤着自己》这堂课程的设计和教学实施显得尤为关键。本次评课，旨在审视张老师的教学方法和课程设计，以探讨其在道德教育与法治教育相结合，以及如何通过实践活动强化儿童自我...
蚂蚁叮咬螫伤急救方法基本自救解救治疗现场如何怎么处理应急紧急救援步骤措施.docx
09-09
【蚂蚁叮咬螫伤的急救方法】 蚂蚁叮咬是日常生活中常见的一种情况，尤其是对于某些对蚂蚁抗原过敏的人来说，可能会引发严重的反应。蚂蚁属于膜翅目蚁科，其腹部末端的螫针在叮咬人体时，可能遗留在皮肤内，导致疼痛...
部队训练伤防治学习教案.pptx
11-16
《部队训练伤防治学习教案》针对这一问题，从多个角度对训练伤的预防与处理进行了详细阐述。该教案不仅是部队训练中的指导性文件，也是提升士兵自我保护能力的重要教育材料。 训练伤是一个包含广泛概念的术语，它...
鱼伤追踪：追踪鱼注射伤口以确定其面积和长度。-matlab开发
05-30
本项目“鱼伤追踪：追踪鱼注射伤口以确定其面积和长度”利用MATLAB强大的图像处理功能，实现了一种自动化的方法来分析鱼类手术后的伤口情况。 首先，这个MATLAB算法的核心在于图像处理。图像处理是计算机视觉领域的...
伤脑筋的十二块TwelveBlock.exe
10-31
《伤脑筋的十二块》是方不圆先生（1919-2008)于一九五六年发明的拼盘玩具。其十二个拼件形状各不相同，但都是由五个相同大小的“小立方体”经不同组合而成，简称《十二块》。 《十二块》的特点在于：可用她填充体积...
基于Python的天气预测和天气可视化项目源码+文档说明（高分毕设/大作业）
04-25
基于Python的天气预测和天气可视化项目源码+文档说明（高分毕设/大作业），个人经导师指导并认可通过的高分设计项目，评审分99分，代码完整确保可以运行，小白也可以亲自搞定，主要针对计算机相关专业的正在做大作业的学生和需要项目实战练习的学习者，可作为毕业设计、课程设计、期末大作业，代码资料完整，下载可用。 基于Python的天气预测和天气可视化项目源码+文档说明（高分毕设/大作业）基于Python的天气预测和天气可视化项目源码+文档说明（高分毕设/大作业）基于Python的天气预测和天气可视化项目源码+文档说明（高分毕设/大作业）基于Python的天气预测和天气可视化项目源码+文档说明（高分毕设/大作业）基于Python的天气预测和天气可视化项目源码+文档说明（高分毕设/大作业）基于Python的天气预测和天气可视化项目源码+文档说明（高分毕设/大作业）基于Python的天气预测和天气可视化项目源码+文档说明（高分毕设/大作业）基于Python的天气预测和天气可视化项目源码+文档说明（高分毕设/大作业）基于Python的天气预测和天气可视化项目源码+文档说明（高分毕设/大作业）基于Python的天气预测和天气可视化项目源码+文档说明（高分毕设/大作业）基于Python的天气预测和天气可视化项目源码+文档说明（高分毕设/大作业）基于Python的天气预测和天气可视化项目源码+文档说明（高分毕设/大作业）基于Python的天气预测和天气可视化项目源码+文档说明（高分毕设/大作业）基于Python的天气预测和天气可视化项目源码+文档说明（高分毕设/大作业）基于Python的天气预测和天气可视化项目源码+文档说明（高分毕设/大作业）基于Python的天气预测和天气可视化项目源码+文档说明（高分毕设/大作业）基于Python的天气预测和天气可视化项目源码+文档说明（高分毕设/大作业
2025工业5G终端设备发展报告.pdf
04-25
2025工业5G终端设备发展报告.pdf
基于分布式ADMM算法与碳排放交易的MATLAB代码：电力系统优化调度
04-25
内容概要：本文介绍了一段基于分布式ADMM算法的MATLAB代码，用于电力系统优化调度，尤其关注碳排放交易的影响。代码首先对电力系统进行分区，接着构建DC-DOPF最优潮流问题，考虑碳排放交易的成本，并利用ADMM算法求解。文中详细解释了各个关键步骤，如系统分区、目标函数设计、碳排放交易成本计算以及ADMM算法的具体实现。此外，代码还包括了多种优化技术和实用技巧，如自适应惩罚因子调整、边界条件处理等，确保算法的有效性和实用性。 适用人群：适用于对电力系统优化调度感兴趣的科研人员、工程师和技术爱好者，尤其是希望深入了解分布式算法和碳排放交易机制的人群。 使用场景及目标：①研究电力系统优化调度的新方法和技术；②探讨碳排放交易对电力系统调度策略的影响；③提高电力系统运行效率和环保性能。 其他说明：代码不仅提供了详细的注释和模块化设计，还展示了丰富的可视化结果，便于理解和进一步研究。同时，文中提到了一些实际应用案例，证明了该方法的有效性和优越性。
IDEA中本地运行配置文件
最新发布
04-25
适配于jdk8版本
YOLO伤口检测
03-17
<think>嗯，用户想用YOLO实现伤口检测。首先，我需要回顾YOLO的基本原理和它在目标检测中的应用。YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测算法，它将图像划分为网格，每个网格预测边界框和类别概率，这样可以在一次前向传播中完成检测，速度快，适合实时应用。用户可能需要了解如何将YOLO应用到医疗图像，特别是伤口检测上。 接下来，我得考虑伤口检测的具体挑战。伤口可能形状不规则，颜色和纹理变化大，且可能出现在不同的身体部位，光照条件也可能不一致。所以数据集的质量和多样性很重要。根据引用[2]，扩展数据集可以提高模型的鲁棒性，尤其是在复杂环境中。用户可能需要收集各种类型的伤口图像，并确保标注准确。 然后是数据准备阶段。用户需要收集足够的伤口图像，可能包括不同种类的伤口（如擦伤、割伤、烧伤等），不同拍摄角度和光照条件。数据标注需要使用工具如LabelImg，标注伤口的位置和类别。数据增强技术如旋转、翻转、调整亮度对比度等能增加数据多样性，提升模型泛化能力。 模型选择方面，YOLO有多个版本，比如YOLOv5、YOLOv8等。用户需要根据计算资源和实时性需求选择适合的版本。引用[4]提到YOLOv6在检测小目标和简单目标时表现良好，但可能需要优化，比如加入注意力机制。对于伤口检测，可能也需要类似的调整，比如使用CBAM注意力模块（如引用[2]中的YOLO11-CBAM模型）来提升模型对伤口区域的关注。 训练过程中，预训练模型可以加速收敛。用户需要配置好训练参数，如学习率、批次大小、迭代次数。监控损失函数和评估指标（如mAP）来调整超参数。引用[3]中的X光膝关节韧带识别系统也使用了YOLO模型，说明在医疗图像中YOLO是可行的。 模型优化方面，如果检测效果不佳，可能需要调整锚框尺寸，添加注意力机制，或者使用更复杂的特征融合方法。例如，引用[4]中通过多头注意力机制优化YOLOv6，提升了对轧钢缺陷的识别，类似的思路可以应用到伤口检测中。 部署和应用阶段，用户可能需要将训练好的模型集成到应用程序中，比如使用Flask创建API，或者移植到移动设备。实时检测需要考虑模型的推理速度和硬件兼容性。 此外，用户可能需要参考相关的研究和教程。引用[2]、[3]、[4]都涉及YOLO在不同医疗或工业检测中的应用，可以借鉴他们的方法。例如，引用[2]提到数据集扩展和图像年龄登记技术，这对处理不同季节或光照条件下的伤口图像可能有帮助。 最后，用户可能需要了解如何评估模型性能，使用测试集计算准确率、召回率、mAP等指标，并进行错误分析，调整模型或数据。同时，考虑实际应用中的隐私和伦理问题，尤其是在处理医疗图像时。 总结来说，步骤大致是数据准备、模型选择与调整、训练与优化、部署应用。需要关注数据多样性、模型结构调整、评估指标，以及实际应用中的挑战。</think>### 如何用YOLO实现伤口检测 #### 1. **核心原理与流程** YOLO（You Only Look Once）是一种单阶段目标检测算法，通过将图像划分为$S \times S$网格，每个网格预测边界框（Bounding Box）和类别概率，实现实时检测。其核心公式可简化为： $$P_{\text{class}} \times \text{IoU}(B_{\text{pred}}, B_{\text{true}})$$ 其中$P_{\text{class}}$是类别概率，$\text{IoU}$是预测框与真实框的交并比。 #### 2. **数据准备** - **数据集构建** 需收集包含不同类型伤口（如擦伤、割伤、烧伤）的图像，建议使用公开医疗数据集（如Medetec Wound Database）或自行采集。 **标注要求**：使用LabelImg等工具标注伤口区域并生成YOLO格式标签（`class_id x_center y_center width height`）[^3]。 - **数据增强** 通过旋转、翻转、调整亮度和对比度等增强数据多样性，提升模型鲁棒性[^2]。 #### 3. **模型选择与调整** - **YOLO版本选择** 推荐使用YOLOv5或YOLOv8，因其在速度和精度间平衡较好。若需轻量化，可选择YOLOv5s；若追求精度，选YOLOv8x。 - **注意力机制优化** 可参考YOLO-CBAM模型（如引用[2]），在主干网络中加入通道和空间注意力模块，增强对伤口区域的聚焦能力。 #### 4. **训练与调参** ```python # 示例代码（YOLOv5训练命令） !python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 100 --data wound.yaml --weights yolov5s.pt ``` - **关键参数**： - 输入分辨率（`--img`）：建议≥640×640 - 学习率（`--lr`）：初始值设为0.001，根据损失曲线调整 - 损失函数：采用CIoU Loss优化边界框回归 #### 5. **评估与优化** - **指标**：mAP（平均精度）、Recall（召回率）、F1-Score - **优化方向**： 1. 调整锚框尺寸以适应伤口形状（通过K-means聚类重新计算锚框） 2. 引入FPN+PAN结构增强多尺度特征融合[^4] 3. 使用迁移学习，基于预训练模型（如COCO）微调 #### 6. **部署与应用** - **嵌入式部署**：通过TensorRT或OpenVINO加速，移植到Jetson系列设备 - **Web集成**：使用Flask/Django构建API，实现实时检测服务 ```python from flask import Flask, request import cv2 app = Flask(__name__) @app.route('/detect', methods=['POST']) def detect(): image = request.files['image'].read() results = model(image) return results.pandas().xyxy[0].to_json() ``` #### 7. **挑战与解决方案** - **小目标检测**： 通过添加高分辨率检测头（如YOLOv8的P2层）提升小伤口识别能力[^4]。 - **类别不平衡**： 使用Focal Loss替代交叉熵损失函数，缓解正负样本不均衡问题。
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