百科技术库 各行业技术资料 - 百科资料网
欢迎来到百科技术库 各行业技术资料 - 百科资料网！ [免费注册] | [登录] 微信快捷登录 QQ登录 微博登录 | 帮助中心 各行业技术应有尽有！

热门搜索： 干粉砂浆 填缝剂 瓷砖胶 水溶肥 切削液 聚氨酯发泡 丙烯酸乳液

全国服务热线 13310018778

栏目导航

A、生活必需 >

A、生活必需

A01 农林牧渔 A21 烘烤烘焙 A22 肉品加工 A23 食品饮料 A24 烟草 A41 服装 A42 帽类 A43 鞋类
A44 服饰配件；珠宝 A45 手携物品；旅行品 A46 刷类制品 A47 家具；家庭用品 A61 医疗 A62 救生；消防 A63 运动；娱乐
B、作业运输 >

B、作业运输

B01 沸腾 分离 混合 实验设备 B02 破碎 磨粉 粉碎 B03 分选 浮选 B04 离心装置 B05 喷射 雾化 B06 机械振动 B07 固体分离；分选
B08 清洁 B09 固废处理 B21 金属加工；金属冲压 B22 铸造；粉末冶金 B23 机床 金属加工 B24 磨削；抛光 B25 手动工具 B26 切割工具
B27 木材加工 B28 水泥 黏土 石料 B29 塑料加工 B30 压力机 B31 纸品加工 B32 层状产品 B41 印刷；排版机 B42 装订；印刷品
B43 书写绘图器具；办公用品 B44 装饰艺术 B60 一般车辆 B61 铁路 B62 无轨陆用车辆 B63 船舶 B64 飞行器；航空 B65 输送；包装；贮存 B66 卷扬；提升；牵引 B67 瓶子 罐 容器 B68 鞍具；家具罩面 B81 微观结构技术 B82 超微技术
C、化学冶金 >

C、化学冶金

C01 无机化学 C02 废水污泥 C03 玻璃；矿棉 C04 水泥；混凝土；人造石；陶瓷；耐火材料 C05 肥料 C07 有机化学 C08 有机高分子化合物
C09 染料；涂料；抛光剂；天然树脂；黏合剂 C10 石油 煤气；燃料；润滑剂 C11 动物或植物油；蜡；洗涤剂 C12 生物化学；酒；醋；微生物学
C13 糖工业 C14 皮革 C21 铁的冶金 C22 冶金；合金 C23 金属镀覆 C25 电解电泳 C30 晶体生长 C40 组合技术
D、纺织造纸 >

D、纺织造纸

D01 纤维；纺纱 D02 纱线 D03 织造 D04 编织；针织 D05 缝纫；绣花 D06 织物处理；洗涤 D07 绳；缆索 D21 造纸；纤维素
E、固定建筑 >

E、固定建筑

E01 道路 铁路 桥梁 E02 水利工程 E03 给水排水 E04 建筑物 E05 锁；钥匙；门窗零件；保险箱 E06 门窗；梯子 E21 钻矿；采矿
F、机械工程 >

F、机械工程

F01 发动机；蒸汽机 F02 燃烧发动机 F03 液力发动机；风力 弹力或重力发动机 F04 液体变容机；液体泵或弹性流体泵
F15 液压；气动 F16 工程元件；绝热 F17 贮存 F21 照明 F22 蒸汽 F23 燃烧设备 F24 供热；炉灶；通风
F25 制冷；热泵；气体的液化或固化 F26 干燥 F27 炉；窑 F28 热交换
G、物理系列 >

G、物理系列

G01 测量；测试 G02 光学 G03 摄影术；电影术 G04 测时学 G05 控制；调节 G06 计算 G07 核算装置 G08 信号装置
G09 教育；密码术；广告 G10 乐器；声学 G11 信息存储 G12 仪器的零部件 G16 通信技术 G21 核物理；核工程
H、电学系列 >

H、电学系列

H01 基本电气元件 H02 发电 变电或配电 H03 基本电子电路 H04 电通信技术 H05 其他类目不包含的电技术
更多>>

人气分享

最新技术
病理图像的处理方法、装置、电子设备及可读存储介质
本申请涉及一种病理图像的处理方法、装置、电子设备及可读存储介质,包括：对待处理的病理图像进行目标检测,得到目标检测结果,然后将目标检测结果通过双线性卷积神经网络进行甲状腺结节回声类型识别处理,得到甲状腺结节所属回声类别的第一概率信息,然后基于甲状腺结节信息所对应的结节所属回声类别的第一概率信息,以及甲状腺结节信息中所包含的各个像素分别对应的像素信息,确定甲状腺结节信息所对应的结节所属回声类别的第二概率信息,然后基于甲状腺结节信息所对应的结节所属回声类别的第二概率信息,确定甲状腺结节信息所对应结节所属回声类别。本申请可以得到关于甲状腺结节的更为精细化的特征,进而可以辅助医生准确诊断。
病理图像处理的方法、装置、电子设备及可读存储介质
本申请涉及一种病理图像处理的方法、装置、电子设备及可读存储介质,包括：对待处理的病理图像进行目标检测,得到目标检测结果,然后将目标检测结果通过细粒度分类模型进行甲状腺结节成分识别处理,得到甲状腺结节信息所对应的结节成分所属类别的第一概率信息,然后基于甲状腺结节信息所对应的结节成分所属类别的第一概率信息,以及甲状腺结节信息中包含的各个像素分别对应的像素信息,确定甲状腺结节信息所对应的结节成分所属类别的第二概率信息,然后根据甲状腺结节信息所对应的结节成分所属类别的第二概率信息,确定甲状腺结节信息中所对应的甲状腺结节成分所属类别。本申请可以得到甲状腺结节的更为精细的特征,以辅助医生进行准确的诊断。
一种基于注意力网络尺度特征融合的遥感场景分类方法
本发明公开了一种基于注意力网络尺度特征融合的遥感场景分类方法,该方法包括：输入包括多种类型遥感场景图像的训练数据集；对训练数据集进行预处理；通过卷积神经网络提取遥感图像多个尺度的特征,使用多选框注意力网络模型得到图像不同尺度下的关注区域,对关注区域进行裁剪和缩放并输入到三层网络结构中；融合原始图像不同尺度的特征及其关注区域的影像特征,并且利用LBP全局特征表达,并输入到网络全连接层来完成分类预测；将训练数据集的图像输入多选框注意力网络模型MS-APN进行学习训练；通过训练好的多选框注意力网络模型MS-APN进行遥感图像的场景分类。本发明能提取到遥感图像的多尺度和多角度特征,具有较好的遥感图像的场景分类识别效果。
一种基于改进的ResNeSt卷积神经网络模型的糖尿病性视网膜病变图像分类方法
本发明公开了一种基于改进的ResNeSt卷积神经网络模型的糖尿病性视网膜病变图像分类方法。该方法为：首先从医院获取病变图像；对图像进行预处理,眼科医生手动标注,划分数据集；再搭建实验所需的深度学习服务器平台,然后编写python代码；在ResNeSt卷积神经网络中引入OctConv和SPConv两种轻量且高效的卷积操作,并引入Warm Restart和余弦退火的学习率调解机制；采用ILSVRC2012数据集对改进的ResNeSt网络进行预训练,将得到的模型迁移到预处理后的数据集上进行微调；载入测试集,测试训练好的ResNeSt卷积神经网络分类模型,得出分类的结果,看各分类指标是否符合要求。本发明实现了对糖尿病性视网膜病变图像分类方法,利用改进的ResNeSt模型,有较高的运行效率和分类准确度,应用价值很高。
特征点匹配方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
本公开提供了特征点匹配方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质,涉及计算机视觉和深度学习等人工智能领域,可应用于图像匹配等场景下,其中的方法可包括：分别对待匹配的第一图像和第二图像进行特征点提取；根据从不同图像中提取出的特征点的特征值之间的距离构建距离矩阵；通过交叉验证,根据所述距离矩阵确定出相匹配的特征点对,其中,任一特征点对中分别包括两个来自不同图像的特征点。应用本公开所述方案,可降低实现复杂度,提升匹配效率等。
基于智能仪表的过程趋势分析预测方法
本发明公开了一种基于智能仪表的过程趋势分析预测方法,其中,包括：智能仪表记录历史感知数据；根据历史感知数据训练数据预测模型；将数据预测模型预测的感知数据加入滑动窗口；计算滑动窗口内的峭度值；将峭度值输入状态转移模型,完成状态的更新和预测。本发明基于智能仪表中的历史感知数据,通过智能仪表本身所具有的运算能力,训练数据预测模型,并加入滑动窗口,通过将峭度值输入状态转移模型,最终实现智能仪表的状态更新和预测。本发明采用峭度值、多元线性回归以及有限状态机的方法可以准确预测仪表的过程状态,相比于人工神经网络等复杂的机器学习方法,该方法的计算量非常小,可以完全在仪表端完成。
场景识别方法、训练方法、装置、电子设备及程序产品
本发明实施例提供一种场景识别方法、训练方法、装置、电子设备及程序产品,该方法包括：获取待识别场景的彩色图像与深度图像；利用特征提取算法对彩色图像与深度图像分别进行特征提取,获得彩色图像对应的第一全局特征与第一局部特征,以及深度图像对应的第二全局特征与第二局部特征；对第一全局特征、第二全局特征、第一局部特征以及第二局部特征进行融合,得到待识别场景的多模态特征；对待识别场景的多模态特征进行场景识别,得到待识别场景的识别结果。由于在提取彩色图像与深度图像的全局特征的基础上,还分别提取彩色图像与深度图像的第一局部特征与第二局部特征,并将上述局部特征与全局特征进行融合,进而提高了场景识别的准确度。
训练图像识别模型的方法、图像识别方法和图像识别设备
一种训练图像识别模型的方法、图像识别方法和图像识别设备,该方法包括：获取初始训练图像,对所述初始训练图像进行图像信号处理的增广处理,得到处理后的训练图像；基于所述处理后的训练图像来训练图像识别模型。本申请的方案通过对初始训练图像进行图像信号处理的增广处理,可以实现基于某一款或某几款相机拍摄的训练图像模拟得到各种不同款相机拍摄的训练图像的效果,因而基于增广处理后的图像训练得到的图像识别模型将增强对不同模组的泛化性,从而使得图像识别模型针对不同成像模组拍摄的待识别图像进行图像识别时均有很好的性能。
一种基于注意力机制的双向GRU轨迹预测方法
本发明涉及一种基于注意力机制的双向GRU轨迹预测方法,包括以下步骤：获取原始GPS数据,并对获取的原始GPS数据进行预处理；对预处理后的原始GPS数据进行数据扩充,以得到样本数据；构建基于注意力机制的双向GRU神经网络模型；将样本数据输入双向GRU神经网络模型,结合WOA算法进行训练,以得到轨迹预测模型；获取当前实际GPS数据,将实际GPS输入轨迹预测模型,输出得到对应的轨迹预测值。与现有技术相比,本发明对双向GRU神经网络两个方向的隐含层状态进行求和处理,使得双向GRU网络可以同时考虑过去和未来的信息,在迭代过程中利用注意力机制分析并选择重要特征,并采用WOA算法优化网络架构进而提高模型的泛化能力,以此有效提高轨迹预测的精度和速度。
一种公交车乘客OD匹配方法、装置和电子设备
本申请涉及计算机技术领域,尤其涉及一种公交车乘客OD匹配方法、装置和电子设备。本说明书提供的公交车乘客OD匹配方法包括：获取每个上车乘客在上车前的连续n帧第一截图,以及每个下车乘客在下车前的连续n帧第二截图；将所述n帧第一截图和所述m帧第二截图分别输入预先训练好的ReID模型,以得到对应每个上车乘客的n个第一向量和对应每个下车乘客的m个第二向量；根据每个上车乘客的n个第一向量和每个下车乘客的m个第二向量,对上车乘客和下车乘客进行匹配。通过本说明书的方案,大幅度提升了上下车乘客OD匹配的准确性。

热门专题更多>>
技术分类