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摘要： 一、欧洲音乐文化的概念与分类（一）欧洲音乐文化的概念欧洲的音乐文明始终是令人瞩目的，歌曲的统一化和多元化在维也纳音乐中体现得尤为突出。它把人们的生活融入一起，哪怕在语言和习俗上存在差异，但是人们依旧能够用歌曲去沟通，能够在旋律中明确理解歌曲所要表达的情感。（二）欧洲音乐文化的分类欧洲音乐文化分为西欧文化和东欧文化。西欧文化包括芬兰、瑞典、挪威、冰岛、英国、法国、意大利、西班牙、葡萄牙、荷兰、比利时、卢森堡等；东欧文化包括俄罗斯、乌克兰、波兰、捷克、塞尔维亚、保加利亚、波西米亚等。

关键词： 建筑工程   大直径旋挖桩施工   技术要点   防治措施  

摘要： 大直径旋挖桩是一种广泛应用的基础形式，其较高的承载力为建筑的稳定和安全提供了坚实保障。本文以川东北金融中心二期项目为例，介绍了大直径旋挖桩施工技术要点，分析了大直径旋挖桩施工中常见的质量问题，并提出了防治措施，旨在为施工单位进行大直径旋挖桩施工提供有益参考。

关键词： 圆锥角膜   亚临床圆锥角膜   SCANet模型   点云   注意力  

摘要： 圆锥角膜是最严重的的角膜疾病之一。当前圆锥角膜的诊断方法主要依赖于角膜形态学的变化,这些方法在检测典型的圆锥角膜和正常角膜方面表现出色,但检测形态变化微小的亚临床圆锥角膜则比较困难。因此,寻找一种能够同时辅助诊断圆锥角膜和亚临床圆锥角膜的方法是十分必要的。本文提出了基于点云深度学习的SCANet模型,该模型从角膜生物力学特性为出发点,首先采集角膜受压形变视频,将其转化为带有时空信息的角膜点云数据,然后利用结合多种注意力机制的点云深度学习模型提取角膜点云的特征信息,并映射到多分类结果,得到准确的角膜类别,辅助医生进行诊断。本文的主要工作有以下三方面: (1)针对形态学数据难以诊断亚临床圆锥角膜的问题,采集并构建了基于角膜生物力学特性的角膜点云数据集。首先,从Corvis ST中对角膜受压形变并恢复的过程进行视频采样;其次,将视频数据进行分帧、去噪、二值化等处理后,提取角膜轮廓数据,通过对每个样本全部轮廓图像的像素点进行扫描,构建角膜的三维点云数据;最后,对密集数据点进行最远点采样构建角膜点云数据集。针对亚临床圆锥角膜数据量少导致的类别间样本数量不平衡问题,采用随机平移和随机缩放的手段,对亚临床圆锥角膜的数据进行扩充,以更好地适应深度学习模型的训练需求。 (2)针对点云神经网络忽视全局特征的问题,提出SCANet模型。该模型引入自注意力机制,通过学习局部特征点之间的联系,增加网络提取全局特征的能力。为了有效提取特征,减少关键信息的丢失,SCANet中多次利用共享权重MLP对特征点进行升维操作来增加点云的特征通道数。然而,高维通道中会包含不利于特征提取的干扰信息。因此,本文引入通道注意力机制,训练通道权重矩阵,来清洗高维通道中的干扰信息。 (3)为了验证本文提出的SCANet模型的有效性,使用相同数据集对传统的点云分类网络进行训练并与SCANet实验结果进行对比,实验结果表明,SCANet的各项评估指标均高于传统网络。对网络中增加的模块进行单项消融实验,两个模块均能提升模型分类性能,验证了本文加入模块的合理性。