CHIFNET总结
C中国侵袭性真菌耐药监测网CHIF-NET 2014年度总结报告
FLU
总株数：495株
药物 氟康唑 伏立康唑
S 76.2% 76.8%
SDD/I 2.8% 1.8%
R 21.0% 21.4%
VOR
2013年常见念珠菌氟康唑敏感性变化
VOR
> 40 39 38 37 36 35 34 33 32 31 30 29 28 27 26 25 24 23 22 21 20 19 18 17 16 15 14 13 12 11 10 9 8 7 6
50%R：T1（3）
FLU
总株数：561株
药物 氟康唑 伏立康唑
S 92.3% 98.4%
SDD/I 5.5% 0.4%
R 2.1% 1.2%
VOR
总株数：495株
药物 氟康唑 伏立康唑
S 76.2% 76.8%
SDD/I 2.8% 1.8%
R 21.0% 21.4%
≥50%R：AH/DL（4）、Z2/N2（5）、 ZR（6）、AS（11）
100%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
0%
总株数：3026株
• 区域分布性差异
白念珠菌 近平滑复合体 热带念珠菌 光滑复合体 其他念珠菌
TS QD LZ XH HS ZS X1 Z2 K1 T1 PU Y2 DZ N2 FS NX SY ZD JX SR JS GX Z3 W3 LS CQ WZ TJ GH G1 XY F1 BD SD ZZ HZ Z4 H4 NJ GZ A1 XN GR DL FJ T4 ZR HX S1 XJ H1 J3 SJ HB NM TZ AH SS LR AS Z1
ShuffleNet总结
ShuffleNet总结在2017年末，Face++发了⼀篇论⽂讨论了⼀个极有效率且可以运⾏在⼿机等移动设备上的⽹络结构——ShuffleNet。
这个英⽂名我更愿意翻译成“重组通道⽹络”，ShuffleNet通过分组卷积与1×1的卷积核来降低计算量，通过重组通道来丰富各个通道的信息。
这个论⽂的mxnet源码的开源地址为：。
论⽂说中到“We propose using pointwise group convolutions to reduce computation complexity of 1 × 1 convolutions”，那么为什么⽤分组卷积与⼩的卷积核会减少计算的复杂度呢？先来看看卷积在编程中是如何实现的，Caffe与mxnet的CPU版本都是⽤差不多的⽅法实现的，但Caffe的计算代码会更加简洁。
在不分组与输⼊的样本量为1（batch_size=1）的条件下，输出⼀个通道上的⼀个点是卷积核会与所有的通道卷积之积，如图1所⽰：图1 输⼊层（第⼀层）只有⼀个通道，那个第⼆层⼀个通道上的点是第⼀层通道相应区域与相应卷积核的卷积，第三层⼀个通道上的点是与第⼆层所有通道上相应区域与相应卷积核的卷积，⽽且对于输出通道每个输⼊通道对应的卷积核是不⼀样的，不同的输出通道也有不同的卷积核，所以说卷积核的参数量是C out×C in×K h×K w在Caffe的计算⽅法中，先要将输⼊张量为n×C in×H in×W in（n是batch_size）转化为⼀个$ \left(C_{in} \times K_h \times K_w\right) \times \left(H_{in} \times W_{in}\right)的矩阵，这个过程叫∗∗im2col∗∗。
最后得到的输出张量为n \times C_{out} \times H_{in} \times W_{in}$。
efficientnet解读
EfficientNet解读一、简介EfficientNet是谷歌研究团队在2019年提出的一种高效的卷积神经网络架构。
它通过对网络深度、宽度和分辨率进行统一的缩放来实现优化，达到了在计算资源有限的情况下提高模型性能的效果。
EfficientNet在多个计算机视觉任务上取得了优异的表现，成为了当今领域内备受关注的模型之一。
二、网络架构EfficientNet的网络架构采用了一种称为复合缩放 (Compound Scaling) 的方法，通过对网络的深度、宽度和分辨率进行统一的缩放，实现了在有限的计算资源下提升模型的性能。
具体地，EfficientNet使用了一个复合系数φ来同时控制深度、宽度和分辨率的缩放，使得模型既能够充分利用计算资源，又能够达到更好的性能。
三、性能表现EfficientNet在各种计算机视觉任务上都取得了优异的表现，例如在图像分类、目标检测和语义分割等任务上都取得了state-of-the-art的性能。
其高效的模型架构使得在计算资源有限的情况下也能够获得很好的性能，这使得EfficientNet成为了很多计算机视觉研究者和工程师们研究和使用的对象。
四、应用领域由于其高效的性能和优异的表现，EfficientNet在各种计算机视觉任务的应用领域非常广泛。
例如在智能手机上进行图像识别、无人驾驶领域的视觉感知、医疗影像识别等方面，EfficientNet都能够发挥重要作用，成为了当前人工智能领域内备受关注的模型之一。
五、未来展望随着计算资源的不断提升和深度学习技术的不断发展，EfficientNet有望在未来进一步发展壮大，在更多的应用领域展现出其优异的性能。
未来，EfficientNet还有望在模型的压缩和加速领域有更多的发展，在计算资源有限的环境下依然能够取得更好的性能，为人工智能技术的发展做出更大的贡献。
六、总结EfficientNet的神经网络架构和性能表现都使得它成为了当前领域内备受关注的模型之一。
优秀范文：学习.net心得3篇
优秀范文：学习.net心得 (2)优秀范文：学习.net心得 (2)精选3篇（一）学习.net心得在学习.net的过程中，我深刻地体会到了它的强大和实用性。
.net是微软公司开发的一种编程框架，它具有很多优点和特点，使得开发人员可以轻松地构建多种类型的应用程序。
首先，.net具有良好的兼容性和可扩展性。
无论是在Windows系统还是在其他操作系统上，都可以轻松地运行.net应用程序。
而且，.net还支持多种编程语言，如C#、等，这使得开发人员可以根据自己的喜好和需求选择最合适的语言进行开发。
此外，.net还提供了丰富的类库和工具，开发人员可以直接调用这些类库和工具，大大提高了开发效率。
其次，.net具有很强的安全性。
在.net中，所有的代码都是在托管环境下运行的，这意味着代码的执行受到了严格的控制，可以预防一些常见的安全漏洞。
此外，.net还提供了很多安全机制，如代码权限控制、代码签名等，可以保证应用程序的安全性。
另外，.net还具有很好的性能和可靠性。
通过.net编写的应用程序通常具有较高的性能，可以快速响应用户的请求。
而且，.net还具有内存管理和异常处理机制，可以有效地避免内存泄漏和程序崩溃的问题，保证应用程序的稳定运行。
最后，我发现学习.net对我的职业发展有很大的帮助。
.net是一种非常流行的编程框架，很多企业在招聘开发人员时都会要求掌握.net技术。
通过学习和掌握.net，我可以更好地应对就业市场的竞争，增加自己的就业机会。
总的来说，学习.net是一项值得投入时间和精力的事情。
它不仅能够提高我们的开发效率和编程能力，还能够为我们的职业发展带来更多的机会。
因此，我将继续努力学习和应用.net技术，不断提升自己的能力。
优秀范文：学习.net心得 (2)精选3篇（二）学习.NET的过程中，我不仅学会了很多关于软件开发的知识和技能，还收获了很多宝贵的心得体会。
下面是我在学习过程中总结的一些心得：第一，坚持不懈是学习.NET的关键。
UCINET的用法小结
★怎么用ucinet1。
数据输入-—只要有的输入1就行，输完点fill就会把空的自动填上0 2。
《整体网分析讲义（UCINET软件实用指南）》刘军第九章2012年5月16日星期三之前ucinet只是拿来画图，今天打算算中心度了……【关于图的中心势，百度了一段：更宏观地看，一个图也具有一定的中心性质。
为了与点的中心度相区别，称图的中心性质为“中心势"。
图的密度刻画了图的凝聚力水平,而图的中心势则描述了这种凝聚力在多大程度上是围绕某个或某些中心而组织起来的。
计算中心势的想法也比较直观:找出图中的最核心点，计算该点的中心度与其他点的中心度之差.也就是定量讨论图中各点中心度分布的不均衡性。
差值越大，则图中各点中心度分布得越不均衡，则表明该图的中心势越大——该网络很可能是围绕最核心点发散展开的。
同样作归一化处理,将图的中心势定义为实际差值总和/最大差值总和。
于是，完备图的中心势为0(每个点都有相互联系,无所谓中心不中心），星型或辐射型的网络的中心势接近1。
对上述中心势的定义做一定理解，可以发现其核心问题在于寻找图中的最核心点,也就是寻找可能的中心。
一种策略是寻找所谓的“结构中心”，即将各点的中心度依次排列，从高中心度向低中心度过渡时如果存在一定的数值断裂，则可以明白地找到图中的核心部分.另一种策略是寻找图的“绝对中心"，类似圆的圆心和球的球心,是图中的单个点。
“绝对中心"并不一定存在，寻找的方法之一是建立距离矩阵，将每一列的最大值定义为该列对应点的“离心度”,这个概念与前述接近性有一定相似。
具有最低离心度的点就是所要寻找的绝对中心（绝对点），因此并不一定存在。
】下面是算桥的办法：。
ucinet软件学习
第一章社会网络分析简介模（mode）指行动者的集合，社会网络类型包括：✧1-模网络：由一个行动者集合内部各个行动者之间的关系构成的网络，如一个班级内45名同学✧2-模网络：由一类行动者集合与另一类行动者集合之间的关系构成的网络✧隶属网络：如果一个行动者集合（模态）为“各个行动者”，另外一个模态为这些行动者所“隶属”的“各个部门”，则称这样的2-模网络为“隶属网络”社会网络分析处理的是关系数据，其分析单位是关系。
社会网络分析的核心在于，从“关系”的角度出发研究社会现象和社会结构。
社会网络研究的内容包括三个层次：1、个体网络（ego-network）：一个个体及与之直接相连的个体构成的网络。
测度指标：相似度（similarity）、规模（size）、关系的类型、密度（density）、关系的模式（pattern of ties）、同质性（homogeneity）、异质性（heterogeneity）等。
2、局域网（partial network）：个体网加上与个体网络成员有关联的其他点构成局域网。
可以将局域网分为2-步局域网、3-步局域网等，2-步局域网指的是由与“自我点”的距离不超过2的点构成的网络，3-步局域网的概念以此类推。
3、整体网（whole network）。
由一个群体内部所有成员之间的关系构成的网络。
整体网需要研究的测度指标包括：各种图论性质、密度、子图、角色和位置。
社会网络的分析方法主要有图论、矩阵代数、概率统计、计算机编程等方法。
第二章整体网研究概要第一节整体网研究的内容一、整体网的密度1、整体网络中的“个体网络密度”的计算Network->Ego-networks->Egonet basic measures2、整体网络密度的计算Network->cohesion->density二、整体网成员之间的距离1、一个最优途径是费用最小途径，而一个途径“费用”是该路径上的所有边值（赋值）之和，也就是说，在两个点之间的多条途径中，费用最小者为最优途径如果说个体网研究得到的结论具有推断的意义话（因为个体网数据往往是根据随机抽样方式得到的），那么就整体网的研究结论来说，由于多数整体网的资料都是通过“方便抽样”得到的，因此，整体网研究得到的结论王万不具有统计推断的意义，其结论只适用于所研究的群体。
efficientnet 训练
efficientnet 训练EfficientNet 是由谷歌研究团队在2019年提出的一种高效的卷积神经网络模型。
通过使用深度神经网络和自动化方法，它设计了一个比以前的模型更加高效和准确的网络架构。
在本文中，我们将讨论EfficientNet 的训练过程和一些关键细节。
EfficientNet 的训练过程与其他卷积神经网络模型类似，主要包含以下几个步骤：数据准备、网络构建、参数初始化、损失函数选择、优化算法选择和训练。
首先，数据准备是训练一个有效的模型的关键。
合适的数据集对模型的性能有很大的影响。
对于 EfficientNet，通常使用大规模的图像数据集，例如 ImageNet 数据集，来训练模型。
这个数据集包含数百万个标注的图像，可以用于分类任务。
其次，EfficientNet 的网络构建是基于深度神经网络的原理。
它采用了一种叫作深度可扩展网络（Scaling Network Depth）的方法，通过增加网络的深度来提高模型的性能。
然而，仅仅增加深度会导致过度拟合的问题，为了解决这个问题，EfficientNet 还采用了一种叫作深度和宽度可扩展网络（Scaling Network Width and Resolution）的方法，通过增加网络的宽度和分辨率来平衡模型的性能和复杂度。
第三，参数初始化是在 EfficientNet 中非常重要的一步。
通过适当地初始化网络参数，可以使模型在训练过程中更快地收敛和更好地优化。
EfficientNet 采用了一种叫作均匀化分配（Efficient Model Scaling）的方法，通过保持每一层的输入和输出特征图的方差和均值在一个合理的范围内来初始化网络参数。
然后，选择合适的优化算法来优化模型的参数。
EfficientNet 使用了一种叫作自适应矩估计（Adaptive Moment Estimation，Adam）的优化算法，它能够根据参数的梯度和二阶矩估计自适应地调整学习率，从而更好地优化模型。
2024年范文学习NET心得
2024年，学习.NET技术对于IT人员来说已成为了一种必备技能。
作为一名IT从业者，我也加入了.NET的学习队伍，经过一段时间的学习，我对学习.NET技术有了一些心得体会。
.NET是一个开放源代码的应用程序框架，由微软公司所开发，它可以支撑跨平台和网络应用程序的开发。
同时，.NET还提供了多语言互操作的支持，让开发者更加灵活地运用各种语言进行开发。
在学习.NET技术时，我们需要掌握对C#、等开发语言的基本掌握，并且熟悉常用库的使用，如、LINQ等。
同时，我们还需要熟悉.NET的特性，如多线程、反射等。
只有熟练掌握这些，才能在.NET技术上打造出高质量的应用程序。
在学习.NET技术的过程中，我们最重要的任务就是不断去实践。
实践是最好的老师，只有不断地实践才能真正地掌握.NET技术。
我们可以尝试去做一些简单的应用程序，了解.NET编程思路和代码编写方式。
同时，我们要学会借助外界的帮助，如参加.NET社区或者技术论坛，向高手请教问题。
这些资源都可以让我们更加轻松地学习.NET技术。
在学习.NET技术的过程中，我们要时刻对自己提出要求，不断地完善自己。
我们不但要拥有扎实的.NET基础，还要有一定的技术视野和创新精神。
我们要善于学习新技术，不断地提高自己的技术水平，以应对日新月异的IT变革。
同时，在解决问题的过程中，我们也要有独立思考的能力，不断地优化我们所编写的代码，让自己的程序更加高效、稳定。
学习.NET技术不是一件简单的事情，需要我们付出很多的时间和精力。
但是也一定会有收获，只要我们坚持下去，耐心学习，相信我们一定能够成为一名优秀的.NET开发人员。
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R
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1
33.3%
1
33.3%
2 100.0%
2 100.0%
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白念珠菌 34%
念珠菌属89%
葡萄牙念 珠菌 1%
克柔念珠菌 2%
其他念珠菌属 3% 光滑念珠菌 14%
近平滑念珠菌 20%
热带念珠菌 15%
CHIF-NET 2010
菌种分布——血(347株)
季也蒙念珠菌 克柔念珠菌 毛孢子菌
葡萄牙念珠菌 2%
1%
属1%
2%
其他1% 未长2%
念珠菌属4%
新型隐球菌 5%
S
64 91.4%
70 100.0%
4 100.0%
4 100.0%
7
87.5%
8 100.0%
2
66.7%
2
66.7%
0.0%
0.0%
1 100.0%
1 100.0%
注：本表仍采用CLSI M44-S2念珠菌折点进行分析
S-DD
2
2.9%
0.0%
0.0%
0.0%
1
12.5%
0.0%
0.0%
0.0%
R%
氟康唑
97.6
0.6
1.8
163
伏立康唑 98.2
1.2
0.6
CHIF-NET 2010
热带念珠菌敏感性分析
总数
药物
S%
S-DD%
R%
氟康唑
92.4
1.7
5.9
119
伏立康唑 93.3
0.8
5.9
CHIF-NET 2010
光滑念珠菌敏感性分析
总数 114
药物 氟康唑 伏立康唑
S% 62.3 78.9
CHIF-NET 2010
代码
单位名称
PU
北京协和医院
BD
北京大学第一医院
GZ
广州中山医科大学附属第一医院
H1
哈尔滨医大第一附属医院
H4
哈尔滨医大第四附属医院
HX
四川大学华西医院
LR
辽宁省人民医院
NJ
南京军区总医院
RJ
上海交通大学医学院附属瑞金医院
TJ 华中科技大学同济医学院附属同济医院
TZ
天津医科大学总医院
罗伦隐球菌 5%
光滑念珠菌 1%
白念珠菌 18%
毛孢子菌属 热带念珠
2%
菌
3%
新型隐球菌 71%
CHIF-NET 2010
白念珠菌敏感性分析
总数
药物Leabharlann S%S-DD%R%
氟康唑
98.3
0.7
1.0
288
伏立康唑 99.0
0.0
1.0
CHIF-NET 2010
近平滑念珠菌敏感性分析
总数
药物
S%
S-DD%
S-DD% 21.9 8.8
R% 15.8 12.3
其他真菌敏感性分析 CHIF-NET 2010
新型隐球菌 罗伦隐球菌 毛孢子菌属 奥默毕赤酵母 红酵母属 魏氏原壁菌
总计 药物 氟康唑
70 伏立康唑 氟康唑
4 伏立康唑 氟康唑
8 伏立康唑 氟康唑
3 伏立康唑 氟康唑
2 伏立康唑 氟康唑
1 伏立康唑
近平滑念珠菌 30%
热带念珠菌 14%
白念珠菌 21%
光滑念珠菌 17%
CHIF-NET 2010
菌种分布——引流液(112株)
毛孢子菌属1%
罗伦隐球菌1%
克柔念珠菌 2%
近平滑念珠菌 5%
热带念珠菌 21%
白念珠菌 56%
假热带念珠菌 1%
光滑念珠菌13%
CHIF-NET 2010
菌种分布——脑脊液(68株)
Z1
中国医科大学附属第一医院
项目负责人 徐英春 李若瑜 廖康 路娟 邹桂玲 范红 胡铁石 邵海枫 倪语星 孙自镛 胡志东 褚云卓
CHIF-NET 2010
传代存活的829株菌株的标本类型分布
CHIF-NET 2010
829株菌株菌种总体分布
其他真菌 1%
毛孢子菌 属 1%
其他隐球 菌属 1%
新型隐球 菌 8%