搜索结果: 76-90 共查到“知识库 计算机应用”相关记录10751条 . 查询时间(2.984 秒)
数字货币(Digital currency)作为区块链技术迄今为止最典型也最成功的应用,得益于区块链分布式共识与去中心化信任的技术优势,也促使了区块链技术与经济活动的深度融合,并由此改变了数字社会的组织方式.近年来,无论是在基础理论研究方面,还是在实践应用发展方面,数字货币均呈现出了蓬勃向上的态势.本文从技术创新、机制设计以及风险监管三个角度梳理了数字货币的主要研究问题,详细阐述了基础支撑技术、隐...
多视点稀疏测量的图像绘制方法
多视点图像重建 基于图像的绘制 极平面图像 压缩感知
2024/1/23
为了减少所需采集的视频数据量,基于图像绘制(Image-based rendering,IBR)的前沿方法将稠密视点信息映射成压缩感知框架中的原始信号,并将稀疏视点图像作为随机测量值,但低维测量信号由所有稠密视点信息线性组合而成,而稀疏视点图像仅仅来源于部分视点信息,导致稀疏视点采集的图像与低维测量信号不一致.本文提出利用间隔采样矩阵消除测量信号与稀疏视点图像位置之间的差异,进而通过约束由测量矩阵...
工业过程的运行状态评价对保证产品质量及提升企业综合经济效益具有重要意义.针对工业过程中存在强非线性、信息冗余以及不确定性因素影响而难以建立稳健可靠的运行状态评价模型问题,提出一种基于综合经济指标驱动的稀疏降噪自编码器模型(Comprehensive economic index driven sparse denoising autoencoder,ISDAE)的复杂工业过程运行状态评价方法.首先...
基于局部补数-导数模式的光照反转和旋转不变纹理表达
纹理分类 特征提取 光照变化 局部二值模式
2024/1/23
针对现有局部二值模式(Local binary pattern,LBP)算法对光照反转变化敏感和特征描述力不足的问题,本文提出一种基于局部补数-导数模式(Local complement and derivative pattern,LCDP)的纹理表达方法.其中,局部补数模式(Local complement pattern,LCP)用于编码原始图像空间中的近邻差分符号信息,局部导数模式(Loc...
成都工业学院智能制造学院机器视觉研究与应用科研团队
成都工业学院智能制造学院 机器视觉
2022/7/24
机器视觉作为生产过程中关键技术之一，在机器或者生产线上，机器视觉可以检测产品质量以便将不合格的产品剔除，或者指导机器人完成组装工作，与整个生产密切相关。主要研究内容有：图像获取、图像预处理、图像分割、图像识别、物体定位、视觉测量、视觉检测、手眼标定、深度学习等。
城市污水处理过程动态多目标智能优化控制研究
城市污水处理过程 动态多目标智能优化控制 动态多目标粒子群优化 优化设定值
2024/1/23
城市污水处理过程(Municipal wastewater treatment process,MWWTP)是一个典型的复杂流程工业过程,其优化运行涉及到多个动态性能指标.为了实现城市污水处理运行过程的优化控制,本文提出了一种城市污水处理过程动态多目标智能优化控制方法(Dynamic multiobjective intelligent optimal control,DMIOC).首先,建立了一...
机场智能运行与协同决策系统关键技术研究及应用推广
机场 智能运行与协同决策系统 决策系统 交通信息工程及控制
2022/9/9
机场智能运行与协同决策系统关键技术研究及应用推广，获奖年度：2020年，获奖级别：中国智能交通协会科学技术奖一等奖。该项目由中国民用航空总局第二研究所、民航成都信息技术有限公司、民航成都电子技术有限责任公司等单位完成，项目隶属于交通信息工程及控制领域。
基于莱维飞行樽海鞘群优化算法的多阈值图像分割
多阈值图像分割 最大类间方差法 樽海鞘群优化 莱维飞行
2024/1/23
针对Otsu算法用于多阈值图像分割中存在运算时间长和精度低的不足,利用群智能优化算法对图像分割算法进行优化.本文首先应用莱维飞行算法对樽海鞘群优化算法进行改进,将多阈值Otsu函数作为优化算法的适应度函数,利用改进后的LSSA寻找适应度函数的最大值,同时获得相对应的多阈值.其次,通过对几幅基本图像、伯克利大学图像分割库中的图像和实际污油图像进行多阈值Otsu分割研究,在最佳适应度值、PSNR、SS...
级联稀疏卷积与决策树集成的病理图像细胞核分割方法
数字病理 细胞核分割 级联稀疏可分离卷积 集成决策树
2024/1/23
数字病理图像分析对于乳腺癌、肾癌等良恶性分级诊断具有重要意义,其中细胞核的形态测量是病理量化分析的关键.然而,由于病理图像背景复杂,细胞核高密度分布、细胞粘连等,个体细胞核精准分割是一个挑战性问题.本文提出一个级联稀疏卷积与决策树集成学习的细胞核分割模型.该模型由稀疏可分离卷积模块和集成决策树学习的正则化回归模块堆叠级联组成。
一种基于双层框架的仿射类图像抠像方法
图像抠像 仿射类抠像 Matting Laplacian KNN搜索 颜色线性模型
2024/1/23
仿射类抠像方法主要分为KNN(K-nearest neighbor)类和Matting Laplacian类方法,本文结合这2种方法的优点提出了一种基于仿射类的双层次抠像方法.其中,第一层为绝对像素的划分层次或预处理层次,采用了基于KNN类简单权重与相对远距离的搜索方法,并结合初始Trimap未知区域大小无关的方式;第二层为混合像素的计算层次或最终抠像层次,充分利用了第一层计算获得的剩余混合像素的...
针对存在大量不规则斑点噪声、目标边缘弱化的超声医学图像分割中较难识别目标的问题,提出了一种复小波域中混合概率图模型的超声医学图像分割算法.采用具有近似平移不变性和良好方向选择性的双树复小波变换(Dual tree-complex wavelet transform,DT-CWT)提取超声医学图像6个方向的高频特征信息;其次,为关联目标的弱特征信息并抑制统计独立的高频噪声,构建了复小波域混合概率图模...
旨在培养具有大数据思维、运用大数据思维及分析应用技术的高层次大数据人才。掌握计算机理论和大数据处理技术，从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）系统地培养学生掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法，实际提升学生解决实际问题的能力。具有将环境生态知识与计算机技术和大数据技术融合、创新的能力，能够从事环境生态大数据研究和开发应用的复合性次人才。
东南大学电子科学与工程学院嵌入式系统及软件学科始建于2004年。该学科致力于前沿嵌入式技术的研究与开发，经过数年的努力，培养了一大批优秀科技人才和教育骨干，为国家的经济技术发展做出贡献。嵌入式系统对性能以及功耗的追求越来越成为设计的瓶颈。为了迎接这一挑战，嵌入式系统以及软件学科从处理器微体系结构评估，嵌入式系统与应用，以及嵌入式并行计算这三个方向开展了大量研究工作。
