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通过对胃部CT图片分析，以深度学习技术为基础，实现自动化分割胃部肿瘤并进行相应分类。首先，针对在胃部肿瘤分割与T分期任务过程中出现的特征利用率低、分割结果不佳和分类结果不准确等问题，本研究在Y-Net算法模型的基础上设计了一种新型的网络模型AY-Net，该模型有两条主干线：分割主线、分类主线。这种新型的算法分为两步进行训练，第一步只训练分割主线得到肿瘤的粗分割结果，然后在第一步的基础之上联合训练分割分类主线得到最终的精分割和肿瘤T分期结果。为了提高算法对胃癌区域的关注度，引入了注意力机制来加强算法的准确性。此外还使用多核残差模块和密集连接空洞卷积模块提取深层的特性信息。本文主要对比U-Net、Y-Net、AttU-Net、CE-Net等算法，并把平均交并比(Mean Intersection over Union, MIoU)和准确率(Accuracy, Acc)作为实验结果的评价准则，AY-Net结果中的两项准则分别为0.721和0.732均优于其他网络。 其次，针对胃部肿瘤在图中所占比较小的数据，会产生过多的干扰信息缺乏针对性的问题。在AY-Net的基础上结合多尺度输入与自适应特征

用python语言编写的因子收益率回测框架，可以以因子值为输入值，检测这个因子是否具有创造收益的能力，代码可以直接调用，所用数据来在wind的收费账号。

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运用python语言，求解二维椭圆方程和双曲方程的数值解，并归纳为class类。代码包含很高深的数学知识，其所求解的方程极难通过手算解出。