【CN209371975U】一种牙齿石膏模型Spee曲线深度测量器【专利】
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)实用新型专利
(10)授权公告号 (45)授权公告日 (21)申请号 201920429987.7
(22)申请日 2019.04.01
(73)专利权人 中南大学
地址 410083 湖南省长沙市麓山南路932号
(72)发明人 刘欧胜 沈小平
(74)专利代理机构 长沙欧诺专利代理事务所
(普通合伙) 43234
代理人 欧颖
(51)Int.Cl.
G01B 5/18(2006.01)
A61C 19/04(2006.01)
(54)实用新型名称
一种牙齿石膏模型Spee曲线深度测量器
(57)摘要
本实用新型公开了一种牙齿石膏模型Spee
曲线深度测量器，包括直尺、测量尺和定位结构，
所述测量尺上设置有刻度线，定位结构的上表面
和/或下表面为平面，所述直尺的长度方向与测
量尺的长度方向垂直，测量尺的长度方向与定位
结构的上表面和/或下表面所在平面垂直，测量
尺与定位结构或直尺固定连接，测量尺与定位结
构固定连接时，测量尺和定位结构能相对直尺上
下移动；测量尺与直尺固定连接时，定位结构能
相对测量尺上下移动。本实用新型结构简单、使
用方便，能够帮助口腔正畸医生更快更方便的准
确测量出Spee曲线深度，使得计算牙齿移动所需
的间隙量更准确，从而为病人制定更精确的治疗
方案。权利要求书1页 说明书4页 附图1页CN 209371975 U 2019.09.10
C N 209371975
U
权 利 要 求 书1/1页CN 209371975 U
1.一种牙齿石膏模型Spee曲线深度测量器，其特征在于，包括直尺(1)、测量尺(2)和定位结构(3)，所述测量尺(2)上设置有刻度线，定位结构(3)的上表面和/或下表面为平面，所述直尺(1)的长度方向与测量尺(2)的长度方向垂直，测量尺(2)的长度方向与定位结构(3)上表面和/或下表面所在平面垂直，测量尺(2)与定位结构(3)或直尺(1)固定连接，测量尺(2)与定位结构(3)固定连接时，测量尺(2)和定位结构(3)能相对直尺(1)上下移动；测量尺(2)与直尺(1)固定连接时，定位结构(3)能相对测量尺(2)上下移动。
2.根据权利要求1所述的测量器，其特征在于，所述直尺(1)上设置有刻度线，且直尺(1)的最小刻度为0.5mm或1mm，所述直尺(1)的长度为6cm以上，直尺(1)上设置的零刻度线位于直尺(1)的一端，直尺(1)与测量尺(2)相连的位置位于距离直尺(1)零刻度线3～5cm的位置。
3.根据权利要求1所述的测量器，其特征在于，所述直尺(1)的长度为10～20cm。
4.根据权利要求1所述的测量器，其特征在于，所述测量尺(2)与定位结构(3)固定连接时，测量尺(2)上设置的零刻度线位于与定位结构(3)的上表面或下表面等高的位置，直尺(1)底面与测量尺(2)交点处的测量尺(2)读数即为所测石膏模型的一侧Spee曲线深度；所述测量尺(2)与直尺(1)固定连接时，测量尺(2)上设置的零刻度线位于与直尺(1)的底面等高的位置，定位结构(3)上表面或下表面与测量尺(2)交点处的测量尺(2)读数即为所测石膏模型的一侧Spee曲线深度。
5.根据权利要求1所述的测量器，其特征在于，所述定位结构(3)上表面内的任意两点之间的直线长度小于等于5cm。
6.根据权利要求1所述的测量器，其特征在于，所述测量尺(2)的刻度范围长度为5mm以上。
7.根据权利要求6所述的测量器，其特征在于，所述测量尺(2)的刻度范围长度为6～15mm，测量尺(2)的最小刻度为0.5mm。
8.根据权利要求1所述的测量器，其特征在于，所述测量器还包括测量丝(4)，测量丝(4)的一端与直尺(1)的一端相连。
9.根据权利要求8所述的测量器，其特征在于，所述测量丝(4)为柔性金属丝，测量丝(4)的长度大于等于直尺(1)的刻度范围长度。
10.根据权利要求9所述的测量器，其特征在于，所述测量丝(4)为黄铜丝，测量丝(4)不与直尺(1)相连的一端还设置有卡扣可以将测量丝卡在直尺(1)上固定住。
2
叠前时间偏移与叠前深度偏移
叠前时间偏移与叠前深度偏移 摘要：偏移使倾斜反射归位到它们真正的地下界面位置，并使绕射波收敛，即可以提高空间分辨率。按所处理的地震资料是否做过水平叠加划分为叠后偏移和叠前偏移两大类。这里主要讨论叠前偏移。偏移方法分为时间域和深度域两类，时间偏移技术是基于横向速度变化弱的水平层状介质模型产生的，而深度偏移技术是基于横向变速的真实地质深度模型发展而来的。这里主要介绍克希霍夫积分法叠前时间偏移、有限差分法叠前时间偏移、Fourier变换法叠前时间偏移三种叠前时间偏移方法。在叠前深度偏移上面，主要根据其技术的发展历史，现状，及未来趋势进行叙述，并进行了不同偏移技术的成像对比。 关键字：叠前时间偏移叠前深度偏移克希霍夫积分法 正文： 一、引言 偏移使倾斜反射归位到它们真正的地下界面位置，并使绕射波收敛，即可以提高空间分辨率。 按所处理的地震资料是否做过水平叠加划分为叠后偏移和叠前偏移两大类。 偏移方法分为时间域和深度域两类。时间偏移技术是基于横向速度变化弱的水平层状介质模型产生的，而深度偏移技术是基于横向变速的真实地质深度模型发展而来的。 从当前技术发展的状况看，目前国内应用的叠前偏移技术基本上可以概括为以下两类。一种是基于波动方程积分解的克希霍夫积分法叠前偏移。这种技术，在20世纪90年代以前就在研究，目前，随着多年来持续不断地改进和完善，已经成为一种高效实用的叠前偏移方法，它具有高角度成像、无频散、占用资源少和实现效率高的特点，能适应不均匀的空间采样和起伏地表，比较适合复杂构造的成像。目前国际上有多种较为成熟的积分法叠前成像软件，是当前实际生产中使用的主要叠前深度偏移方法。一种是基于波动方程微分解的波动方程叠前偏移。这种技术目前在国内的应用还处于试验阶段。 叠前时间偏移与叠后时间偏移和叠前深度偏移一样，都是基于三大数学工具，即克希霍夫积分、有限差分和Fourier变换。
儿童牙齿生长的四个关键阶段
儿童牙齿生长的四个关键阶段 ? 妊娠6周：牙胚开始生长发育 ? 6个月：婴幼儿的乳牙一般在出生后6个月开始萌出 ? 2－3岁：20颗乳牙完全长出 ? 6－13岁：换牙 孩子出牙迟，或者牙齿稀疏、牙缝很大甚至超过齿宽，排列不整齐，这些现象都是由于在婴儿期甚至胚胎期就缺钙造成牙齿发育不良所导致的。 健康的婴儿于6~8个月开始萌出乳牙。也有早在4个月或晚至10个月出牙的，均属于正常范围。1岁左右共出6~8颗乳牙。15个月时有10颗左右乳牙，18~24个月时有12~18颗乳牙。发育好的孩子在2岁时20颗乳牙出齐，一般到2岁半时全部乳牙也都能出齐。 不同月龄的婴儿，正常乳牙长出数也可以这样估计：即月龄-4（或6）=乳牙数。如10个月的婴儿乳牙数应为6颗或4颗。婴儿出牙的时间和速度也是反映生长发育的一个指标。发育好的及时出牙，牙质优良；否则出牙延迟，牙质欠佳。 宝宝在6岁左右，乳牙逐渐开始脱落，然后，恒牙陆陆续续长出。它们除了替换所有的乳牙外，还在乳牙的后部各长出几颗恒磨牙（成年人的板牙）。一般来讲，先长出的乳牙先脱落，到了12岁左右，20颗乳牙则全部脱落而换上了恒牙。此后，18岁时长出第二恒磨牙，第三恒磨牙的萌出因人而异，有的可能24-25岁才长出，有的则终身不长，总共有28-32颗。由于恒牙的牙体比乳牙大、数目多，因此功能较强。 ? 妊娠6周：牙胚开始生长发育 ? 6个月：婴幼儿的乳牙一般在出生后6个月开始萌出 ? 2－3岁：20颗乳牙完全长出 ? 6－13岁：换牙 孩子出牙迟，或者牙齿稀疏、牙缝很大甚至超过齿宽，排列不整齐，这些现象都是由于在婴儿期甚至胚胎期就缺钙造成牙齿发育不良所导致的。 健康的婴儿于6~8个月开始萌出乳牙。也有早在4个月或晚至10个月出牙的，均属于正常范围。1岁左右共出6~8颗乳牙。15个月时有10颗左右乳牙，18~24个月时有12~18颗乳牙。发育好的孩子在2岁时20颗乳牙出齐，一般到2岁半时全部乳牙也都能出齐。 不同月龄的婴儿，正常乳牙长出数也可以这样估计：即月龄-4（或6）=乳牙数。如10个月的婴儿乳牙数应为6颗或4颗。婴儿出牙的时间和速度也是反映生长发育的一个指标。发育好的及时出牙，牙质优良；否则出牙延迟，牙质欠佳。 宝宝在6岁左右，乳牙逐渐开始脱落，然后，恒牙陆陆续续长出。它们除了替换所有的乳牙外，还在乳牙的后部各长出几颗恒磨牙（成年人的板牙）。一般来讲，先长出的乳牙先脱落，到了12岁左右，20颗乳牙则全部脱落而换上了恒牙。此后，18岁时长出第二恒磨牙，第三恒磨牙的萌出因人而异，有的可能24-25岁才长出，有的则终身不长，总共有28-32颗。由于恒牙的牙体比乳牙大、数目多，因此功能较强。
基于深度学习的图像字幕生成方法研究
基于深度学习的图像字幕生成方法研究 发表时间：2019-02-28T15:08:21.577Z 来源：《基层建设》2018年第36期作者：王珊珊 [导读] 摘要：几年之前，由于计算能力的不足以及大规模图像字幕数据集的缺少，这就导致了国外很少有人做这方面的研究，其所得到的结果也让人不尽满意，在国内更是鲜有人涉及这个方向。 华风气象影视技术中心北京 100000 摘要：几年之前，由于计算能力的不足以及大规模图像字幕数据集的缺少，这就导致了国外很少有人做这方面的研究，其所得到的结果也让人不尽满意，在国内更是鲜有人涉及这个方向。不过，随着近两年计算机运算能力的提高、深度学习（DL）的发展以及众多大规模图像字幕数据集的出现，这才使得这项任务重新回归到人们的视野并逐渐成为了计算机视觉与自然语言处理领域中的一个研究热点。本文就图像字幕生成任务中所涉及的深度学习算法，在总结前人提出的各种网络及其成效的基础上，研究适合图像字幕生成任务的深度学习模型，为该研究方向提供一定的指导意义。 关键词：深度学习；图像字幕；生成方法 1图像字幕生成概述 图像字幕生成是继图像识别、目标定位、图像分割后又一新型计算机视觉任务。在计算机视觉发展的初期，研究者们尝试利用计算机程序来模拟人类视觉系统，并让其告诉我们它看到了什么，这也就是最基本的图像识别。继图像识别之后，人们又提出更高的要求，即在识别的基础上确定目标在图像中的位置或将其从图像中分割出来。但是，上述任务都是将图像划分到一个或者多个离散的标签中去，它既没有描述出图像中各个对象的关系，也没有给出图像中正在发生的事情。为此，图像字幕生成应运而生，图像字幕生成方法也开始逐渐产生、发展并不断成熟起来。上个世纪七十年代，研究者们认为要让计算机理解它所看到的是什么东西时，必须像人眼一样具有立体视觉。在这种认知的情况下，研究者们希望把物体的三维结构从图像中恢复出来，并在此基础上再让计算机理解和判断。到了八九十年代，研究人员发现要让计算机理解图像，不一定要先恢复物体的三维结构，而是靠物体所具有的一些表面或局部特征。例如，当计算机识别一个苹果时，假设计算机事先知道苹果的形状纹理等特征，并且建立了这样一个先验知识库，那么计算机就可以将看到的物体的特征与先验知识库中的特征进行匹配。如果能够匹配，计算机就可以被认为理解了这个物体。随后，研究者们又利用这些特征，设计各种分类器来达到理解图像的目的。在计算机理解图像的基础上，研究者们又设计不同的算法来实现目标定位、图像分割、简单的图像字幕生成。其中，传统的图像字幕生成方法就是在得到图像里面的不同物体的基础上，采用自然语言处理技术通过一些检索的方法生成对应的字幕描述。 2基于深度学习的图像字幕生成方法研究 深度学习是机器学习（ML）领域中的一个新的研究方向，它的概念来源于人工神经网络（ANN）的研究，其实质就是通过构建机器学习模型和利用海量的训练数据，来逐层变化特征，以提升分类或者预测的准确性。同传统的机器学习方法一样，深度学习也有监督学习和无监督学习之分，不同学习框架下建立的学习模型也是不同的。 2.1基于卷积与循环神经网络的图像字幕生成 2.1.1基于卷积神经网络的图像特征提取 图像特征提取是指计算机经过一系列算法将一幅原始RGB图像转化成一个特征向量或一个特征矩阵，该向量或矩阵就在其空间中代表了这幅图像。图像特征一般包括低级特征和高级特征。常见的低级特征包括颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。低级特征的优点是计算简单直接，缺点是对图像敏感，不能反映图像本身所包含的对象信息。图像的高级特征是指该特征包含了一定的语义信息，利用该特征可以更加容易地识别该图像所包含的内容。本文将利用最先进的卷积神经网络结构进行图像特征提取，常见的有AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet等，这些网络在ImageNet图像分类比赛（ImageNet是由美国斯坦福大学计算机视觉实验室建立的，目前世界上最大的图像识别数据库）中可以达到与人类相媲美的优异结果。本文同大多数计算机视觉应用一样，将采用在ImageNet数据集上预训练好的卷积神经网络，然后通过迁移学习的方法将其用于图像字幕生成任务。对于上述任何一个卷积神经网络可以将其简化成如下图的结构： 2.1.2基于循环神经网络的语言建模与生成 图像可以通过卷积神经网络转变成含有高级语义信息的特征向量。类似的，对于句子也要将其转换成向量才能方便后续处理。一般的，句子往往是由很多个单词组成，将每个单词转变成成一个有意义的词向量比向量化整个句子处理起来更加灵活。有了词向量以后，句子则可以通过一系列按顺序排列的词向量表示。为了能表示出所有字幕，本章将字幕集出现过的所有单词组成一个集合，并将该集合形象化地称为“字典（V ocabulary）”。对于字典里的所有单词，可以将其按顺序排列，并将其序号作为其唯一索引。假设字典的大小为V，即字典共包含V个单词。对于每一个单词，为了方便可以将其进行独热（One-hot）编码，即用长度为V的向量S表示，该向量除了单词对应的索引位为1以外其余全部为0。one-hot编码只是给出了单词的唯一索引信息，想要将其应用在其他任务中就必须将其特征向量化，即word2vec （Word to Vector）。常见的word2vec模型有CBoW（Continuous Bag of Words）模型、Skip-grams模型，采用这些模型就必须单独将其在语料库上训练，这同样会导致模型不能进行端到端训练。近些年，研究证明循环神经网络是一种非常适合该任务的时序模型，它不仅可以根据语句的上下文信息完成word2vec，还可以非常方便地生成新的句子。 2.2基于注意力机制模型的图像字幕生成 2.2.1图像特征提取 上一节的图像字幕生成模型所提取的图像特征是来自卷积神经网络最后的全连接层，它是一个一维向量。因此，它只包含了图像全局的语义信息，而丢失了图像内容之间的位置信息。对于图像的卷积运算来说，它有一个很好的特点，就是卷积的结果能够保留输入图像大致的位置信息。因此，不含有全连接网络的卷积神经网络同样具有这个性质。根据上述思想，为了将每个特征向量与二维图像内容的位置
动物的牙齿教案
动物的牙齿 活动目标： 1、熟练地朗诵儿歌，了解问答调的传统儿歌形式。 2、了解几种动物牙齿的特点。 3、尝试根据牙齿特点仿编儿歌。 活动准备: 假牙一副、各种动物以及牙齿图片 活动过程： 一、引入 1、拿出假牙，引入课题， 2、分别出示大象、老虎、骆驼、鸭子的牙齿图片。 二、猜一猜 1、这是哪几种动物的牙齿，他们各自有什么特点。 2、为什么他们的牙齿不一样呢？ 3、分别出示儿歌： 谁的牙齿长又长？大象牙齿长又长。 谁的牙齿尖又尖？老虎牙齿尖又尖。 谁的牙齿平又平？骆驼牙齿平又平。 谁的嘴里没有牙？鸭子嘴里没有牙。 4、幼儿齐读儿歌。 三、分发图片，讨论 1、分发图片（各种动物）
2、自由讨论，提问： a你手上的图片是什么动物？ b他有没有牙齿？ C如果有牙齿，它的牙齿是什么特点？ 3、交流结果。 四、创编儿歌 以换动物名字的方式创编儿歌（简单）。
仅供个人用于学习、研究；不得用于商业用途。 For personal use only in study and research; not for commercial use. Nur für den pers?nlichen für Studien, Forschung, zu kommerziellen Zweck en verwendet werden. Pour l 'étude et la recherche uniquement à des fins personnelles; pas à des fins commerciales. толькодля людей, которые используются для обучения, исследований и не должны использоваться в коммерческих целях. 以下无正文
二维叠前深度偏移连片处理及成像建模技术
文章编号:167221926(2003)0320203204 收稿日期:2003204217;修回日期:20032052101 作者简介:张建伟(19632),男,山西长子人,博士生,主要从事地震资料处理、解释与深度偏移等研究1 二维叠前深度偏移连片处理及成像建模技术 张建伟1,2,鲁烈琴2,强芳青2,马 龙2,岳伏生2 (11成都理工大学,四川成都 610059;21中国石油勘探开发研究院西北分院,甘肃兰州 730020) 摘 要:塔里木盆地塔中地区深层低幅度构造是有利的含油气区,但因构造探明程度低,很难准确确定钻探井位,再加上一些地区利用二维地震资料做构造图,使得小幅度构造的可靠性进一步降低。为了在利用二维地震资料条件下提高深层小幅度构造的可靠性,进一步提高构造成像的真实性,提出了如下研究思路:在时间域解决近地表静校正闭合差和提高资料信噪比;在深度域消除相交测线的速度闭合差;进行二维叠前深度偏移连片处理。基于这种思路,在时间域首先对每条二维测线做初至折射静校正,以便消除由近地表引起的剖面闭合差。然后利用二维测线按照三维叠前深度偏移方法建立全区统一的速度场,并从该速度场中抽取每条二维测线的叠前深度偏移速度场,使每条二维测线准确成像。从最终结果来看,新剖面较老剖面在信噪比和成像精度上有较大的提高,新落实的小幅度构造与井分层数据吻合较好。因此认为,依据所提思路和方法进行连片处理较好地解决了中深层低幅度构造的成像问题。 关键词:深层小幅度构造;剖面闭合差;二维叠前深度偏移连片处理中图分类号:P 63114 文献标识码:A 1 问题的提出 塔里木盆地塔中地区深层低幅度构造所处位置有利于油气成藏。该区地震勘探工作始于1986年,1991年发现该构造;在塔中35井石炭系东河砂岩 段见丰富油气显示并获得了低产油流,预示着该区有良好的勘探前景。但是,对于低幅度构造来说,不同年度采集处理的地震资料之间的闭合差严重影响 了圈闭的可靠性,常常导致构造高点偏移。为了进一步查明该区的低幅度构造和解决闭合差问题,我们借助于老的二维地震资料重新进行了精细处理。 工区内共有25条二维地震测线,其中南北向主测线13条,东西向联络测线12条。野外采集用4种仪器接收,覆盖次数有60次和48次2种。施工期从1986年到1994年,时间跨度较大,造成测线间闭合差大。另外,由于地表沙山与沙丘发育,造成近地表低降速带厚度剧烈变化,给准确求取静校正量带来难度[1]。这些不利条件对查明塔中深层低幅度构造造成很大影响。处理难点主要表现为以下方面。 (1)原始单炮上倾斜干扰波及低频面波较发 育,有效波频带宽度在6～38H z 之间,而深层目的层段主频只有13H z 左右。 (2)深层目的层段有效波能量很弱,低幅度构造在二维地震资料上表现为15m s 左右。 (3)本区存在火成岩,严重影响了对其周围速度分析的精度。 (4)工区内较为突出的静校正问题属沙漠区的中、长波静校正问题。 2 我们的研究思路和主要技术措施、 实现方法 为了在利用二维地震资料条件下提高深层小幅度构造的可信度,进一步提高构造成像的真实性,提出了如下研究思路:①在时间域解决近地表静校正闭合差和提高资料信噪比;②在深度域消除相交测线的速度闭合差;③进行二维叠前深度偏移连片处理。基于这种思路,在时间域首先对每条二维测线做初至折射静校正,以便消除由近地表引起的剖面闭合差。然后按照三维叠前深度偏移方法利用二维测线建立全区统一的速度场,并从该速度场中抽取每 第14卷第3期 2003年6月 天然气地球科学 NA TU RAL GA S GEO SC IENCE V o l .14N o.3Jun . 2003
【CN109933661A】一种基于深度生成模型的半监督问答对归纳方法和系统【专利】
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910266295.X (22)申请日 2019.04.03 (71)申请人 上海乐言信息科技有限公司 地址 200030 上海市徐汇区番禺路1028号 数娱大厦8楼 (72)发明人 褚善博 沈李斌 (51)Int.Cl. G06F 16/332(2019.01) (54)发明名称 一种基于深度生成模型的半监督问答对归 纳方法和系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于深度生成模型的半 监督问答对归纳方法和系统，该方法包括以下步 骤：通过候选问答对生成方法从输入的对话数据 中整理出候选问答对；通过采用基于深度生成模 型的问答对评价方法对所述候选问答对打分；根 据所述候选问答对打分结果利用问答对筛选方 法得到高质量问答对；通过半监督学习方式对所 述深度生成模型进行预先训练后再应用到所述 问答对评价方法中。通过以上方式能够进行自动 化的问答对归纳，极大减少了人工参与并获取高 质量的问答对。权利要求书4页 说明书13页 附图3页CN 109933661 A 2019.06.25 C N 109933661 A
权 利 要 求 书1/4页CN 109933661 A 1.一种问答对归纳方法，其特征在于，问答对归纳的自动化方法包括以下步骤： 通过候选问答对生成方法从输入的对话数据中整理出候选问答对； 通过采用基于深度生成模型的问答对评价方法对所述候选问答对打分； 根据所述候选问答对打分结果利用问答对筛选方法得到高质量问答对； 通过半监督学习方式对所述深度生成模型进行预先训练后再应用到所述问答对评价方法中。 2.一种问答对归纳方法，其特征在于，问答对归纳的自动化方法包括以下步骤： 通过候选问答对生成方法从输入的对话数据中整理出候选问答对； 通过采用基于深度生成模型的问答对评价方法对所述候选问答对打分； 根据所述候选问答对打分结果利用问答对筛选方法得到高质量问答对； 通过半监督学习方式对所述深度生成模型进行预先训练后再应用到所述问答对评价方法中。 3.根据权利要求1所述的问答对归纳方法，其特征在于，所述问答对评价方法使用的半监督学习方式训练的深度生成模型可采用序列到序列（Sequence to Sequence）的深度生成模型，如，基于Transformer的Sequence to Sequence模型，和基于LSTM和GRU等的 encoder、decoder的sequence to sequence模型，还可采用统计机器翻译中用到的生成模型。 4.根据权利要求3所述的问答对归纳方法，其特征在于，所述基于Transformer的Sequence to Sequence模型参数设置为：multi-head的数量设置为8，encoder和decoder中layer为6，进一步地，所述模型的输入端使用预训练的字向量拼接所述字的位置向量，进一步地，使用word2vec训练字向量，字向量维度设置为100。 5.根据权利要求3所述的问答对归纳方法，其特征在于，所述半监督学习方式训练的深度生成模型采用的可采用自学习(Self Learning)的半监督方法、基于EM（Expectation Maximization）算法的生成式半监督方法以及基于图的半监督学习等。 6.根据权利要求5所述的问答对归纳方法，其特征在于，所述采用自学习方式训练的基于Transformer的Sequence to Sequence模型训练步骤进一步包括： 通过问答对生成方法从训练用对话数据中获得训练数据，进一步，从中采样，其中，采样部分数据标记为“未审阅有效问答对”，生成数据集De，剩余部分标记为“未审阅问答对”，生成数据集Dw； 通过人工审阅过程对所述“未审阅有效问答对”数据集De进行审核，得到高质量的问答对数据集Dc； 使用所述数据集Dc与所述数据集Dw作为训练数据，采用所述自学习方式对所述基于Transformer的Sequence to Sequence模型进行训练。 7.根据权利要求6所述的问答对归纳方法，其特征在于，所述问答对生成方法可通过基于启发式规则实现，执行步骤进一步包括： 将训练用对话数据中问题语句和回复语句按照长度过滤，筛选出满足长度条件的对话语句； 按照位置顺序，分别判断每个回复语句在所述对话语句中是否位于两个问题语句之间，或者是否紧接最后一个问题语句且位于所述对话语句的结束句处，若是，寻找对应回复 2
很详细的牙齿矫正基本操作规范
提前预约初诊时间。先挂当日正畸科的初诊号，携带一本小病例，医生会向您讲述您的问题所在以及严重程度，可能的矫治方法和大致的疗程、费用，安排第一次检查时间。 二：常规检查（一般情况下，一和二可以同一天进行） 本次就诊时间约1-2个小时，包括： （1）初步口腔检查。 （2）咬牙模存档。 （3）拍X线片。 （4）拍面牙合像。 （5）预约下次看方案时间。 三:确定治疗方案，谈治疗方案 本次就诊时间约30分钟左右，包括：
（1）医生将分析测量您的牙模，X线片等资料，从最佳治疗效果角度设计出一个或多个适合您本人的治疗方案。您可以依据自己的条件和要求，与医生确定出一个最终的治疗方案。 （2）治疗方案确定后患者或其监护人签字同意。 （3）确定治疗费用以及所选矫治器种类费用，患者或其监护人签字同意。 （4）预约下次就诊时间。 四：戴矫治器 本次就诊时间2-3小时，包括： （1）医生根据患者情况将分一次或多次将矫治器安装在患者牙齿上。 （2）医生将告知患者矫治器的使用方法和注意事项，口腔卫生宣教。 （3）预约下次就诊时间 五：定期复诊 按照预约时间定期（一般4到6周一次）到医生处复诊，时间约0.5小时，包括：（1）医生检查口腔矫治器情况以及治疗进展，依据病情进行下一步治疗。 （2）患者积极配合。 （3）预约下次复诊时间。 六：拆除矫治器 本次就诊需要3小时。 治疗结束，拆除矫治器，戴用保持器 经过漫长的治疗过程，达到预期治疗效果，即可拆除矫治器，大部分患者开始戴用保持器。
（1）拆除口内矫治器。 （2）咬牙模。 （3）拍X线片。 （4）拍面牙合像。 （5）设计制作保持器。 （6）预约戴保持器时间并讲述注意事项。 七：保持器复查 每3个月至半年复查一次。 常规检查：一个月→三个月→六个月→一年 ＊要注意保持器没按医嘱配戴的话，牙列不齐容易复发，这就要及时到医院复诊！
保护牙齿的四大方法
保护牙齿的四大方法 牙齿保健是慢功、细活，其日常护理非常重要。所以，牙齿医疗专家提醒人们，要多掌握一些牙齿日常护理的知识和技巧，只有持之以恒地爱牙、护牙，才能长期“享用”它们。 实行“三三制”：每天刷牙3次，每次刷3分钟或更长的时间。且要注意将刷毛与牙面成45度角，转动刷头，尽最大的可能每一颗牙齿都刷到，让牙刷在上下牙列面间来回移动，以清除深处的残垢。不要横着刷牙，也不要非常用力。 牙刷：只有选用符合口腔卫生要求的保健牙刷，才能起到洁牙的效果，并且不损伤牙齿及牙周组织。保健牙刷的特点是：刷头小，在口腔中转动灵活；刷毛排列合理，便于清洁牙齿，刷牙后牙刷本身也容易清洗；刷毛细而有弹性；刷毛的顶端呈圆形，不易损伤牙齿和牙龈。电动牙刷也是不错的选择，其高速旋转产生的轻微振动，不仅能促进口腔的血液循环，对牙龈组织也有按摩效果。 牙膏：为了预防蛀牙，可以选择具有修复功能的防蛀牙膏，配方中含有能够直接作用于牙齿表面的游离氟成分，牙齿发生裂纹的地方特别容易吸收游离氟，因此游离氟能起到定向修复的作用，有效修补破损的牙釉质，从而防止细菌的入侵。
高纤维食品，比如蔬菜、粗粮、水果等对牙齿都很有利；还有含钙较高的肉、蛋、牛奶都应多食用；避免食入过多的甜食。特别是在婴幼儿时期就应注意饮食的选择，家长应给孩子多吃能促进牙齿咀嚼的蔬菜，如芹菜、卷心菜、菠菜、韭菜、海带等，有利于促进下颌的发达和牙齿的整齐。 利用超声洁治等手段及时清洗口腔内的牙菌斑、牙结石就是人们所说的“洗牙”，它是预防牙周病的主要手段之一。刷牙和洗牙不能相互代替，因为牙齿在 __清刷后的数小时内即可有新的菌株形成，在30天内可达到最大量，如果不注意口腔卫生或刷牙方法不够正确，牙齿表面就会有大量菌斑积聚，特别是牙刷刷不到的部位，久而久之即成为牙结石。如果牙齿表面有牙菌斑、牙结石，而又没能及时消除，就可引起牙龈炎、牙周炎等一系列疾病。 你也刷、我也刷， 小小牙刷手中拿， 上下左右全刷遍， 爱清洁的好娃娃。
乳牙的生长过程
乳牙生长历程 2005-3-18 9:56:53 牙齿对于宝宝一生的健康太重要了！然而，很多妈咪并不了解，宝宝的牙齿是什么时间形成的？应从什么时候开始保护？怎样才能让宝宝拥有一口健康的牙齿？这一切，还是要从宝宝牙齿的生长历程说起—— 孕期 孕妈咪怀孕6周时，胎宝宝的口腔黏膜细胞在未来牙齿形成的地方迅速增生，形成上下两个弧形牙板。随后，口腔黏膜细胞继续增生，在上下弧形牙板形成10个球形隆起，这就是日后生长发育成的20个乳牙胚。 孕妈咪怀孕5-10个月间，乳牙胚增生膨大，又形成20个恒牙胚。但是，宝宝出生时人们却看不到他们嘴里有牙齿，20个乳牙胚和16个恒牙胚都已悄悄地藏在口腔里了。它们是否健康，与孕妈咪怀孕时期的健康密切相关。 萌出乳牙 牙胚已经隐藏在上、下颌骨中，并被牙龈覆盖着。当它们穿出牙龈时，也就是说，牙齿到达了生长历程的第一站。 3岁前从牙龈萌出的牙齿被称为小乳牙。受遗传、性别、种族等遗传因素以及气温、营养、疾病等环境因素的影响，每个宝宝萌出小乳牙的时间不尽相同。正常情况下，寒冷地区的宝宝，比温带地区宝宝的萌出要晚一些；营养好、身高和体重增长得较快的宝宝，又比营养差、身高和体重增长慢的宝宝萌出得要早一些。 一般来讲，小乳牙在宝宝6-7个月时开始萌出。可有的宝宝会在出生后4个月就长出小乳牙，有的宝宝却晚到出生后10个月，这都属于正常现象。 乳牙正常萌出规律 乳牙的萌出遵循着这样一个生理规律：一定时间萌出、一定顺序长出、左右牙齿对称发育。 乳牙的下颌牙，比上颌牙先萌出，并是成双成对地萌出，即左右两侧同名的乳牙同时长出。宝宝最先萌出4颗下切牙（下门牙），随后长出4颗上切牙；大多在1岁时长出4个上切牙和4个下切牙；然后，长出上下4颗第一乳磨牙（俗称板牙），它们的位置离前面的切牙稍远，这是为即将长出的乳尖牙（虎牙）留下生长空隙。 略微停顿后，4颗尖牙从留下的空隙中“脱颖而出”。通常，宝宝1岁半时萌出14-16颗乳牙，最后萌出的4颗乳牙是第二乳磨牙。它们紧紧地靠在第一乳磨牙之后。到了宝宝2-2.5岁时，20只小乳牙就全部出齐了，上、下颌各拥有10颗小乳牙。 乳牙异常萌出现象 现象1 萌出过早 宝宝还未到乳牙萌出的时间，却在一出生或出生后不久就萌出了乳牙。过早萌出的乳牙，通常没有牙根，很不牢固，极易脱落下来。 如果落入气管，就很容易造成窒息，危及宝宝生命。这种牙齿对宝宝没有任何用处，还会经常咬伤妈咪的乳头，发生乳头感染，影响宝宝吃奶。因此，当宝宝乳牙萌出过早时，妈咪一定带宝宝及早去医院拔掉。 现象2 萌出过晚 尽管宝宝出牙的时间有早有晚，但不应相差得太远。如果到了1周岁，宝宝还没有长出乳牙，可能是身体里有某种异常。通常，乳牙萌出过晚要比乳牙早萌的发生率高。
保护牙齿四大方法!
牙齿保健是慢功、细活，平时要注意护理，是很重要的。所以，要多学习一些关于牙齿日常护理的知识和技巧，只有爱牙、护牙，才能长期“享用”它们。 1.每天必须保证每次刷牙都为有效刷牙！ 实行“三三制”：每天刷牙3次，每次刷牙时间再3分钟或3分钟以上。同时要注意，刷牙的时候要使刷毛与牙面成45度角，转动刷头，要保证，每一颗牙齿都刷到，牙刷在上下牙面上来回移动，以保证做到彻底清洁。切记不要横着刷牙，也不要非常用力。 2.选择适合自己的牙刷、牙膏。 牙刷：只有选用符合口腔卫生要求的保健牙刷，才能起到洁牙的效果，并且不损伤牙齿及牙周组织。保健牙刷的特点是：刷头小，在口腔中转动灵活；刷毛排列合理，便于清洁牙齿，刷牙后牙刷本身也容易清洗；刷毛细而有弹性；刷毛的顶端呈圆形，不易损伤牙齿和牙龈。另外，电动牙刷也是不错的选择，其高速旋转产生的轻微振动，不仅能促进口腔的血液循环，对牙龈组织也有按摩效果。 牙膏：为了预防蛀牙，可以选择具有修复功能的防蛀牙膏，配方中含有能够直接作用于牙齿表面的游离氟成分，牙齿发生裂纹的地方特别容易吸收游离氟，因此游离氟能起到定向修复的作用，有效修补破损的牙釉质，从而防止细菌的入侵。 3.多吃“爱牙食品”。
高纤维食品，比如蔬菜、粗粮、水果等对牙齿都很有利；还有含钙较 高的肉、蛋、牛奶都应多食用；避免食入过多的甜食。特别是在婴儿高纤维食品，比如蔬菜、粗粮、水果等对牙齿都很有利；还有含钙较高的肉、蛋、牛奶都应多食用；避免食入过多的甜食。特别是在婴幼儿时期就应注意饮食的选择，家长应给孩子多吃能促进牙齿咀嚼的蔬菜，如芹菜、卷心菜、菠菜、韭菜、海带等，有利于促进下颌的发达和牙齿的整齐。 4.洗牙不能少。 “洗牙”就是利用超声洁治等手段及时清洗口腔内的牙菌斑、牙结石，它是预防牙周病的主要手段之一。刷牙和洗牙不能相互代替，因为牙齿在彻底清刷后的数小时内即可有新的菌株形成，在30天内可达到最大量，如果不注意口腔卫生或刷牙方法不够正确，牙齿表面就会有大量菌斑积聚，特别是牙刷刷不到的部位，久而久之即成为牙结石。如果牙齿表面有牙菌斑、牙结石，而又没能及时消除，就可引起牙龈炎、牙周炎等一系列疾病。
KIRCHHOFF叠前深度偏移处理流程样本
经过仔细的试验和分析, 我们确定了本次的时间域处理流程, 常规处理流程简图如下:
1 、深度偏移处理主要技术措施 1．1、相干反演 相干反演是用来建立初始速度―深度模型的常见手段。 其主要思路是: 用射线追踪产生的旅行时曲线, 沿该曲线的时间窗口计算叠加道的相干值, 用不同的层速度进行相同的处理, 取最大相干值对应的层速度为期望的速度。输入的是未叠加的数据(如共中心点道集或共炮点道集), 输出的是初始速度模型。该模型一般是基于附近的井信息和叠加剖面的解释。反演是一层一层进行, 在迭代中完成。该方法依赖于: ①介质模型的解释; ②射线追踪算法; ③目标函数的选择; ④找最大目标函数方法。 1．2、层析成像 初始模型(速度模型和深度模型)往往是粗糙的, 要得到精确的深度域结果, 就要综合利用各种技术方法不断调整、优化层速度模型, 直至每一个共偏移距的成像结果一致为止, 使之与地下地质情况最佳吻合。层析成像技术, 是速度模型优化的主要手段, 在地震学和地震勘探的研究工作中, 人们引进了医学上的CT技术(Computerized Tomography), 就是利用X射线检查人体内部的技术。在医学上X射线是直线路径, 而地震波在地球内部传播是沿着弯曲的路径。层析成像模型修改也是重复迭带进行的。 1．3 、射线偏移 对地下倾斜界面, 在地表记录的地震资料经处理获得的剖面, 在横向和垂向位置以及倾角都与真实情况有差异, 只有经过层位偏移后才能恢复到真实位置。将时间域零炮检距剖面上层位转化为深度域层位, 称之为射线偏移。输入的是零炮检距剖面上解释的时间层位(一般在叠加剖面上解释)和层速度。输出的是深度域层位。 1.4 共反射角Kirchhoff叠前深度偏移 Paradigm的具有专利技术的从目标成像点向地面进行射线追踪的共反射角偏移。广泛用于目标区的偏移成像。 1.5 波动方程叠前深度偏移
幼儿园小班教案《牙齿》
幼儿园小班教案《牙齿》 幼儿园小班教案《牙齿》 作为一名老师，就有可能用到教案，借助教案可以更好地组织教学活动。那么写教案需要注意哪些问题呢？下面是小编收集整理的幼儿园小班教案《牙齿》，欢迎阅读与收藏。 幼儿园小班教案《牙齿》1 活动目标： 1、认识牙齿特征，初步了解牙齿作用。 2、知道门牙和磨牙的的使用方法。 3、能养成餐后漱口的习惯。 4、积极的参与活动，大胆的说出自己的想法。 5、学会在日常生活中保持乐观的情绪，逐渐养成乐观开朗的性格。活动准备： 1、知识经验准备：认识牙齿、牙刷，有刷牙经验。 2、物质材料准备：茶杯、镜子(每个小朋友各一);牙齿模型一个、奥利奥饼干;ppt《爱护我们的牙齿》。活动过程： 1、出示牙齿模型，认识牙齿特征。认识上牙、下牙、门牙、磨牙，知道门牙、磨牙的不同用处。“请小朋友看看小镜子，你的牙齿长在哪里?”“牙齿长得都一样吗?”“哪里不一样?”“吃东西的时候你门牙会怎么做?磨牙又做什么呢?”小结：门牙主要是切断食物的，磨牙主要是磨碎食物的。因此，我们在吃东西时，要用门牙咬断食物，再用磨牙磨碎食物，这样，食物的营养才能被人体吸收，我们才能长高、长大。 2、知道饭后漱口、早晚刷牙的重要性。“牙齿的本领这么大，我们要怎么样保护我们的牙齿呢?”“为什么我们要养成饭后漱口、早晚刷牙的习惯呢?”3、了解蛀牙产生的原因。“老师给小朋友带来了一些小饼干，请小朋友一边吃一边用小镜子观察一下自己的牙齿。”“我们怎么样才能把食物弄掉呢?”4、学习正确漱口、刷牙的方法，并进行练习。延伸活动： 1、练习使用磨牙咀嚼。 2、餐后漱口。 3、叮嘱幼儿早晚刷牙。 4、和家庭合作，共同帮助孩子养成餐后漱口的习惯以及养成早晚刷牙的习惯。活动反思：本活动在小二班进行。小二班的幼儿是今年新入园的孩子，在家娇生惯养，吃饭全靠大人追着喂，吃饭也特别慢，了解到相关情况后，我每天都去观察孩子们吃饭的情况，发现他们在咀嚼食物方面存在问题，通过认识门
单目深度估计文献翻译unsupervised monocular depth estimation with left-right consistency
左右（视差）一致的非监督式单目深度估计 摘要 以学习为基础的方法已经在对单张图片的深度估计上取得了可观的结果。大多数现有的方法是将深度预测作为监督式的回归问题来处理，然而这种方式需要大量相应的真实深度数据用于训练。然而，单单从复杂环境中获取高质量的深度数据就已经很有难度了。我们将在本文中对已有方式进行创新，不再对深度数据进行训练，而是训练更容易获得的双目立体连续镜头。 我们提出了一种新颖的训练目标，即使在缺少真实深度数据的情况下，仍然能够使用卷积神经网络来完成单张图片的深度估计。利用极线几何限制，我们通过训练有图像重构损失函数的网络生成了视差图像。我们曾发现单独进行图像重构会导致深度图像质量很差。为了解决这个问题，我们提出了一个新颖的训练损失函数，可以使左右图像产生的视差趋于一致，以此来提高当前方式的表现和健壮度。我们的方法在KITTI 驾驶数据集上展示出艺术般的单目深度估计效果，甚至优于基于真实深度数据的监督式学习的效果。 1.简介 在计算机视觉领域，对图片进行深度估计已经有了很久的历史。目前的成熟方式依赖于连续动作、X 射线下的形状、双目和多视角立体模型。然而，多数的上述技术是基于可获取相关场景的观测数据的假设。其中，数据可能是多角度的，或者观测是在不同的光线环境下进行的。为了突破这个限制，近期涌现出大量在监督式学习下对单目深度识别的讨论。这些方法试图直接在线下通过大量真实深度数据训练的模型来对图像中的每一个像素进行深度估计。这些方法虽然已经取得巨大的成功，但是是建立在可获取大量图像数据集和相应的像素深度的情况下的。 在单张图像里获取不受外表干扰的场景形状是机器感知的基础问题。很多此类的应用，比如在计算机图形学中合成对象的插入、在计算机摄影学中对深度的合成、机器人抓握，会使用深度为线索进行人体姿
牙齿形态解剖口诀
牙齿的解剖形态【口诀】 1.上颌中切牙 上切唇长大于宽，近切角直别左右， 唇切三分发育沟，舌窝周是嵴边缘， 唇切舌切各轴面，颈三就是外高点； 近远中面似三角，顶为切嵴底颈线， 根单粗壮唇侧宽，横剖切面三角圆， 有些根尖略偏远，此乃皆是它特点。 （解释） 上颌中切牙从唇面观：长度大于宽度，近中切角较直，以此区分左右，在切1/3处有两条发育沟；舌侧观：中央有舌窝，四周由近远中边缘嵴、切嵴及舌隆突围成；唇、舌侧的外形高点在颈1/3处；侧面观：近、远中面象一个三角形，三角形的顶为切嵴，底为牙颈线；上颌中切牙的根为单根，较粗壮，且唇侧较宽，横剖面象圆三角形，有些根尖略偏向远中。 2.上颌尖牙 上尖宽厚长又大，撕肉穿食永不怕， 唇似五边轴嵴显，将此分为两斜面， 牙尖偏近远缘短，颈中三分是高点； 边缘嵴是近中长，牙尖嵴是近中短， 尖到隆突舌轴嵴，近远中窝面不一， 邻似三角比切突，接触区则分高低。 （解释）
上颌尖牙牙冠较厚，尖长大，主要功能是穿刺撕裂食物。唇侧观：呈五边形，唇 轴嵴显突，并将唇面分为近、远中斜面，牙尖偏向近中，远中缘较短突，外形高 点在中1/3与颈1/3交界处。舌侧观：近中边缘嵴较长，近中牙尖嵴较短，从牙尖至 舌隆突有一线形的隆起叫舌隆突，将舌窝分成较大的远中舌窝和较小的近中舌窝。邻 面似三角形较切牙的邻面突。近中接触区距近中牙尖嵴近，远中反之且偏舌侧。 3.上颌第一前磨牙 上4 前磨牙最大，颊面形态似尖牙， 尖偏远中近颈凹，轴嵴长轴是一条， 两侧各有发育沟，外高点在颈嵴处； 舌似卵圆小于颊，边缘不显面光滑， 舌尖偏近舌中突，邻面有沟合面跨， 颊舌三角嵴相对，近远中沟各当家。 （解释） 上颌4是前磨牙组中最大的牙齿，颊面的形态与尖牙相似，牙尖偏向远中，近中 缘近颈处稍凹，唇轴嵴与牙体长轴平行，两侧可见发育沟各一条，外形高点在颊颈嵴处。舌侧观：似卵圆形且小于颊面，光滑而圆突，各边缘界限不明显，舌尖偏向近中，外形高点在舌中1/3处。有沟从合面近中缘跨过至近中面，有颊舌两个三角嵴，在中 央窝由近中点隙向近中方向越过近中边缘嵴至近中面的沟，称近中沟；由远中点隙向 远中方向越过远中边缘嵴至近中面的沟，称远中沟。 4.上颌第一磨牙 恒牙上6 萌最早，颊舌相近舌稍小， 两面分有颊舌沟，偶见五尖近舌有， 近颊舌尖宽远中，外形高点与4 同； 合面斜方四边构，近颊远舌锐角收， 近中舌尖主功能，斜嵴相连颊远中， 远中稍小近中窝，唯颊斜面无咬合。
最有效的牙齿美白小方法
最有效的牙齿美白小方法 一、大口嚼芹菜、多吃粗纤维食物 芹菜含有丰富的粗纤维可有效清除附着在牙齿上的食物残渣，减少色素沉着。法国健康专家让·吉格非常推荐芹菜作为护牙食品。他认为，在你大口嚼芹菜时，等于为牙齿进行了一次大扫除。另外，芹菜中的磷、铁还能让牙齿更坚硬!但要注意的是，要嚼生芹菜才能达到效果! 咀嚼粗纤维食物的时候，粗纤维能摩擦牙齿，从而清除牙齿上的残留食物和滋生在牙齿表面的细菌，减少蛀牙。因此，就不能理解为什么韭菜、芹菜等粗纤维食物对美白牙齿很有效了吧! 二、注意摄取富含钙质、维生素C的食物 在日常生活中，多摄入钙质，不仅有利于牙齿的健康美白，还能减少口腔中细菌活动滋生的可能。牛奶、奶酪、豆制品都是富含钙质的食物， 维生素C是维护牙龈健康的重要营养素，人体过于缺乏维生素C，会导致牙齿松动、牙龈充血等健康问题!因此在日常生活中还要注意维生素C的摄取。 三、适当饮用绿茶 众所周知，绿茶中富含的氟是美白和坚固牙齿必须的物质，氟能和牙齿中的磷灰石结合，从而达到抗酸防蛀的效果。因此，多喝绿茶、使用含绿茶物质的牙膏对美白牙齿也有一定的作用! 四、柠檬 +苹果醋 DIY牙齿美白方法 柠檬中的烟酸能有效去除牙垢，而苹果醋中的醋胶也可使牙齿变白。建议将柠檬汁与苹果醋按1:1的比例调好，蘸在化妆棉上，轻轻擦拭牙齿表面。每天早晚进行一次，一周即可让牙齿美白效果明显出现。 五、去除不良的生活习惯 其实，要从根本上美白牙齿一点都不难!戒烟、戒酒，不吃过烫和辛辣的食物，节制甜食、甜饮料的摄入。经常为牙齿保健、坚持早晚刷牙、饭后漱口的好习惯，此外，每半年或一年到医院做一次口腔检查，及时发现口腔问题。只要持之以恒，定能拥有一副洁白健康的牙齿。 牙齿美白食物
基于深度学习的创意三维体素模型的建模系统的构建方法与制作流程
本技术涉及三维体素模型的建模领域，其公开了一种基于深度学习的创意三维体素模型的建模系统的构建方法，构建一种可自动生成具有创意性的三维体素模型，同时具有可交互编辑功能的建模系统。该方法包括：A、制作三维模型的体素数据集以及组成三维模型的语义部件数据集；B、搭建三维模型的生成模型以及三维模型组成部件的生成模型，并采用体素数据集和语义部件数据集分别进行训练；C、基于训练后的三维模型的生成模型中的编码器和训练后的三维模型组成部件的生成模型中的编码器构建语义结构模型，并进行训练；D、将训练后的语义结构模型整合入系统中作为建模算法，同时为用户提供交互界面以及针对生成的三维模型组件的可控编辑接口。 权利要求书 1.基于深度学习的创意三维体素模型的建模系统的构建方法，其特征在于， 包括以下步骤： A、制作三维模型的体素数据集以及组成三维模型的语义部件数据集； B、搭建三维模型的生成模型以及三维模型组成部件的生成模型，并采用体素数据集和语义部件数据集分别进行训练；
C、基于训练后的三维模型的生成模型中的编码器和训练后的三维模型组成部件的生成模型中的编码器构建语义结构模型，并进行训练； D、将训练后的语义结构模型整合入系统中作为建模算法，同时为用户提供交互界面以及针对生成的三维模型组件的可控编辑接口。 2.如权利要求1所述的基于深度学习的创意三维体素模型的建模系统的构建方法，其特征在于， 步骤A中，基于已知数据集ShapeNetCore，并进行人工的分类和对齐来制作三维模型的体素数据集；然后利用MeshLab软件对ShapeNetCore数据集提供的三维模型的部件根据语义结构进行分割和分类，以此制作组成三维模型的语义部件数据集。 3.如权利要求1所述的基于深度学习的创意三维体素模型的建模系统的构建方法，其特征在于， 步骤B中，采用整体变分自编码器作为三维模型的生成模型，采用部件变分自编码器作为三维模型组成部件的生成模型；采用KL散度和二进制交叉熵作为损失函数，利用体素数据集中的数据训练所述整体变分自编码器；采用KL散度和二进制交叉熵作为损失函数，利用三维模型的语义部件数据集中的数据训练所述部件变分自编码器。 4.如权利要求3所述的基于深度学习的创意三维体素模型的建模系统的构建方法，其特征在于， 所述整体变分自编码器和部件变分自编码器均采用编码器-解码器的结构，编码器和解码器均由深度卷积神经网络组成；其中，部件变分自编码器采用的卷积层数少于整体变分自 编码器采用的卷积层数。 5.如权利要求1所述的基于深度学习的创意三维体素模型的建模系统的构建方法，其特征在于，
牙齿基本知识
牙齿基本知识 人的一生有两副牙齿，根据萌出的时间和形态不同，分别称为乳牙和恒牙。 乳牙俗称奶牙，共20颗。通常情况下，从胚胎第2个月开始发生，出生后6个月左右萌出，到2岁半左右全部萌出。 0～6岁之前，嘴里全是乳牙，医学上称为乳牙列。6～12岁左右，嘴里既有乳牙又有恒牙，医学上称为混合牙列。12岁以后，嘴里全是恒牙，医学上称为恒牙列。 恒牙有28或32颗，从胚胎第5个月开始发生，在6岁左右开始萌出，随后乳牙便按一定的顺序和年龄逐次脱落而相继被恒牙替换。除了第三磨牙以外，大约在13～14岁左右乳牙就可全部脱落，恒牙全部长齐。第三磨牙约在18～25岁萌出。第三磨牙又叫智齿，萌出数目因人而异，少者不萌（全口牙数为28颗），多者4颗（全口牙数为32颗）。 根据牙齿各自所发挥作用的不同，它们在形态上也有差异，有的以切割食物为主，叫切牙；有的以撕裂食物为主，叫尖牙（俗称虎牙）；有的以磨碎食物为主，叫磨牙。28～32颗恒牙中有切牙8颗，尖牙4颗，前磨牙双尖牙8颗，磨牙8～12颗。 牙齿功能 牙齿的作用是十分巨大的。 首先，必须先通过牙齿对食物的切断、磨细，才能完成食物的吞咽。若牙齿因病而影响咀嚼时，常常导致消化功能障碍，甚至引起消化系统的疾病。 其次，牙齿有辅助发音的功能。有很多音如舌齿音、唇齿音等都需要牙齿的帮助才能正确发出，如有牙齿疾患或牙颌畸形、义齿修复时，常常影响正确发音。 再者，牙齿对于颜面美观是至关重要的。有一口洁白健康的牙齿，不仅使人笑口常开，还能令别人赏心悦目。如果牙齿参差不齐，或因龋齿疼痛难忍，或伴有其它口腔疾患，不但影响外表的美观，还会造成心理负担而导致心理障碍。无论是儿童还是老年人都应该将口腔卫生纳入日程，让健康的牙齿伴随终生。 什么样的人应该洁牙？ 洁牙，就是指到口腔专科医院或综合医院的口腔科，由专业的口腔医生借助专业设备清除牙面上的菌斑、色素、牙垢和牙石。医学上建议以下几种情况，应当去正规的医院洁牙。 （1）牙周健康的人群，应当每半年到1年去正规医院作一次洁牙，预防牙周疾病发生。