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欢迎报名 | 平行论坛“教育家精神的时代内涵与实践探索”
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中国高等教育学会
2025-05-15
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中国高等教育学会
2025-05-15
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中国高等教育学会
2025-05-15
考虑风光储协调的配电网电压控制策略研究与开发
针对分布式风光发电在配电网中的高比例接入态势，源荷存在时空不匹配特性，导致功率倒送和节点过电压等问题，面向电网网架相对薄弱地区，开展考虑风光发电不确定性的储能的选址定容研究，实现不同运行方式下储能的优化配置；提出基于有功/无功电压控制分区的新型配电系统电压控制策略，实现配电网电压的分散式与集中式协同控制，满足高渗透率风光并网场景下的电能质量要求。
沈阳农业大学
2025-05-21
用于腹盆部PET、CT 及MR 图像融合的立体定向框架
相关专利涉及一种用于医学影像学诊断、治疗的辅助设备，具体涉及一种用于 PET、CT 及 MR 图像融合的腹盆部立体定向框架，该装置固定后可通过更换装载不同造影材料的定位棒，为不同影像数据添加定位信息，通过“外部特征点提取法”实现任意两组或三组独立影像图像的精确融合。
天津医科大学
2021-02-01
一种采用多特征融合的图像自动标注方法和系统
本技术成果公开了一种采用多特征融合的图像自动标注方法和系统，标注方法是使用多种特征类型来 表示图像内容，引入多特征表示的特征签名，结合K-Means聚类算法得到基于多特征融合的图像语义统计 模型，用于对图像自动标注
中山大学
2021-04-10
基于多光谱图像的植物叶片水分含量的检测方法及系统
本发明公开了一种基于多光谱图像的植物叶片水分含量的检测方法及系统，检测方法包括以下步骤：a、获取样本植物叶片的绿光波段、红光波段和近红外波段的单色图像；b、获取单色图像的灰度信息，并获取所述样本植物叶片的灰度纹理特征量；c、将灰度信息转化为样本植物叶片的反射率信息，通过反射率信息获取叶片植被指数值；d、以灰度纹理特征量和叶片植被指数值为输入向量，以样本植物叶片的实测水分含量值为输出向量，建立模型；e、按照步骤a～c的操作获取待测植物叶片的灰度纹理特征量和叶片植被指数值，带入步骤d中模型，即得待测植物叶片的水分含量值。该方法能够实现对植物叶片的水分含量进行准确、快速、无损、实时的检测。
浙江大学
2021-04-11
用于腹盆部PET、CT 及MR 图像融合的立体定向框架
相关专利涉及一种用于医学影像学诊断、治疗的辅助设备，具体涉及一种用于 PET、CT 及 MR 图像融合的腹盆部立体定向框架，该装置固定后可通过更换装载不同造影材料的定位棒，为不同影像数据添加定位信息，通过“外部特征点提取法”实现任意两组或三组独立影像图像的精确融合。应用范围:可用于任意品牌、型号的 PET、CT 或 MR 机的图像融合，实现了昂贵 PET/CT、PET/MR 机的主要功能，提升了单项设备的应用价值。效益分析:基于相关专利开发的用于腹盆部 PET、CT 及 MR 图像融合的立体定向设备，具有操作简便、成本合理、可重复使用等优点，其主要技术优势和性能指标如下： 一、主要技术优势 （1）可用于任意品牌、型号的 PET、CT 或 MR 机，实现了昂贵 PET/CT、PET/MR 机的主要功能，提升了单项设备的应用价值； （2）该方法能对腹盆腔内固定的解剖部位或相同病变区域同时显示出PET、CT 和 MR 扫描结果。整合后的图像比组成它的各个子图具有更优越的性能，实现信息论中 1+1>2 的效果。 （3）可更加精确、直观、全面地为医生提供盆腔病变范围、形态等解剖结构变化及代谢功能信息，提供单一影像检查难以发现或定位的疾病诊断信息，突出各自的检测优势和特点，为科研、临床诊断和治疗提供了更有效、精确、直观的帮助。 二、主要性能指标 （1）为腹盆部 PET、CT 及 MR 图像提供固定识别位点，实现同层面、不同检查方法的图像的精确融合。
天津医科大学
2021-04-10
一种基于两图像互置乱隐藏及恢复的方法
本发明公开了一种基于广义中国余数定理的两图像置乱隐藏及恢复的方法。本发明对图像尺寸相同的两幅图像，首先基于预设的一组两两互质的素数分别取模后得到两组子图像，再从中随机选取部分子图对进行对应位置的像素部分互换，得到置乱隐藏后的两组子图像，实现对原图像对的同时加密。恢复处理时，首先基于置乱隐藏处理时所设置的一组两两互质的素数，从给定的两组子图像中准确恢复出所有无序的像素对，然后根据图像的特征，将得到的像素对中的无序像素对准确地分为两类，基于分类结果，无损地恢复出原来的两幅图像，实现图像对的加密传输交互。
电子科技大学
2021-04-10
一种基于深度信息提取的多聚焦图像融合方法
本发明属于图像处理技术领域，涉及一种基于深度信息提取的多聚焦图像融合方法，广泛应用于目 标识别，显微成像，军事作战，机器视觉等领域。本发明首先利用各向异性热扩散理论建模多聚焦图像 的成像过程，获取原始的多聚焦图像的深度信息，根据图像信息确定聚焦区域，得到多聚焦图像融合模 板，最后根据平滑的多层次融合模板图进行多聚焦图像的融合。本方法不仅能够有效的提高融合图像的 质量，并且具有良好的实用性和广泛的适用性。
武汉大学
2021-04-13