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广东顺德宙思
信息
科技有限公司
广东顺德宙思信息科技有限公司成立于2016年,是一家三维虚拟仿真交互软件研发设计的国家高新技术企业,致力于为各行业提供数字孪生、XR虚拟仿真教育实训软件、3D数字化营销(3D动画、3D虚拟展厅、3D产品展示、3D营销小程序等)等系统开发综合解决方案服务商。产品广泛应用于数字化工厂、智慧城市、智慧园区、展览展会、高职院校、工业培训、产学研究等众多领域。
广东顺德宙思信息科技有限公司
2025-06-02
一种基于
图像
分层增强的
图像
去雾方法及系统
本发明公开了一种基于图像分层增强的图像去雾方法及系统,方法包括以下步骤:S1、估测原始图像的大气光值 A;S2、结合所述大气光值构造两层半逆图像,对两层半逆图像进行线性对比度增强;S3、计算原始图像和增强后的半逆图像在 CIE-LCH 空间 H 通道的绝对差值,根据所述绝对差值确定增强后的半逆图像的权值分布,根据所述权值分布将两层增强后的半逆图像进行融合;S4、对融合后的图像进一步线性增强,获得最终的对比度增强的去雾
华中科技大学
2021-04-14
山东鼎软天下
信息
技术有限公司
鼎软天下专注于供应链领域信息化20年,是国内领先的物流供应链全场景解决方案综合服务商。 鼎软天下自主研发的鼎呱呱供应链协同管理平台,可为企业提供包括OMS订单管理软件 、TMS运输管理系统、WMS仓储管理系统 、BMS计费管理系统 、PMS园区管理系统等的一体化云解决方案,为新能源汽车、设备制造、金属管材、能源化工、新零售/分销、食品冷链、循环租赁、物流园区、三方供应链、零担专线十大行业2000多家企业节约物流成本,提升供应链效率;为企业构建可视化、精细化、透明化的智能供应链管理体系,助力企业降本增效。 鼎软天下研发中心位于山东济南,并在青岛、上海、南京、安徽等地设立销售中心,服务客户包括吉利汽车、山东高速集团、交运集团、水发集团、天创管业、大牧人、杨铭宇黄焖鸡、天福连锁、苏州优乐赛、义乌红狮智慧物流园、星光大道物流等一大批行业头部优秀企业。鼎软天下曾先后荣获“CCTV-1新闻联播报道”、“2023年度中国物流信息化知名品牌”、“抗疫先进单位“、“抗疫爱心单位”、”“山东物流行业风云人物”、“数字化智能化升级改造创新案例”、“中国供应链管理最佳实践案例”等荣誉。 鼎软天下秉承“科技赋能物流,让物流人简单工作、快乐生活”的企业使命,助力企业物流与供应链数字化转型升级!鼎软天下将结合自身在物流与供应链领域信息化方面的优势,与合作伙伴齐心协力为智慧物流的可持续发展助力,促进行业整体发展!
山东鼎软天下信息技术有限公司
2024-11-18
双光学放大倍率
图像
采集装置及
图像
采集控制处理系统
通过采用两个不同光学放大倍率图像采集系统,进行巧妙的光路切换,实现了针对检测对象变换图像分辨率的要求,有效解决了高密度PCB检测速度和微小元件检测准确度的矛盾,破解了长期困扰自动光学检测技术领域共性技术难题;应用企业已累计生产销售682台套,用户已达到300多家,部分产品出口到了欧盟、东南亚等国家和地区,打破了相关高端设备一直被国外设备垄断的局面,有效促进了行业的技术进步。
华南理工大学
2021-04-14
图书馆
信息
共享与
信息
集群研究
本书首先分析目前存在的图书馆信息资源共享模式存在的弊端, 指出迫切地需要建立一个打破现有的体制和形式, 按照不同的地域组成一个个更具竞争力的信息资源共享服务系统。这种将各种系统和区域的图书馆联合起来, 从而在更大范围内建立一个信息资源共享统一体, 业界称为图书馆信息集群。
江苏海洋大学
2021-05-06
集成生物
信息
/药物
信息
服务平台及应用
药物作用潜在靶标的识别对于早期药物分子的研发、安全性评价和老药新用等领域都有着非常重要的意义,但是受制于通量、精度和费用的影响,实验手段的应用难以广泛开展。作为一种快速而低成本的手段,计算机辅助的靶标识别算法的开发正在受到越来越多的重视,发展快速、精确的靶标识别预测方法对于靶向性药物开发、药物—靶标相互作用网络图谱的构建和 小分子调控网络的分析都具有十分重要的意义。 本项目主要是综合利用化学信息学和生物信息学技术,整合现有药物及其作用途径和调控网络的信息,构建药物效应图谱。包括药物及具有生物活性数据库的建立;药物靶标及调控网络信息数据库的建立、整合及注释;药物作用靶标和调控网络预测分析方法和技术的发展;建立了一个技术先进、具有自主知识产权的集成药物设计、化学信息、靶标预测、药物调控通路信息的药物信息服务平台系统。
华东理工大学
2021-02-01
肿瘤医学
图像
智能诊断算法
简介: 1、胰腺肿瘤CT图像诊断算法。针对胰腺肿瘤分类问题,从医学CT图像出发,搭建深度学习模型。对于肿瘤分类,我们将问题建模成两部:胰腺定位查找和胰腺肿瘤分类。我们建立级联分割网络,从病人腹部的CT图像中将胰腺器官分割出来。级联分割网络比之前的层级分割网络结果提升10各点。之后建立多模态分类网络,针对CT图像的特性,将多切片多造影剂时期多区域的数据进行融合,在胰腺肿物分类中取得了较好的结果。 层级分割模型示意图 分类模型可视化热图 2、现有的乳腺癌腋窝淋巴转移的医疗诊断措施为病理活检,是一种过度医疗。基于乳腺钼靶图像的术前无创的乳腺癌腋窝淋巴转移预测手段能够有效避免过度医疗。我们构造了基于乳腺钼靶图像的深度卷积神经网络模型来处理乳腺癌腋窝淋巴转移问题。我们对乳腺钼靶数据进行了预处理和数据集的整理、划分。我们构造了三个不同的深度卷积神经网络,患病侧单体位网络、患病侧双体位网络和双侧双体位四视图网络。其中,患病侧单体位网络分为 CC 位网络和 MLO 位网络。在乳腺钼靶数据的测试集上,患病侧 CC 位网络、患病侧 MLO 位网络、患病侧双体位网络、双侧双体位四视图网络的结果依次递增。这表明了同时使用同一患者的四张钼靶图像的双侧双体位四视图网络具有更好的预测效果,更适合乳腺癌腋窝淋巴转移预测任务。对于双侧双体位四视图网络,我们不仅使用了双侧测试集 1,还使用了额外的双侧测试集 2 进行测试。 钼靶乳腺图像预处理 双侧双体位深度学习网络 优势:从客观的医学图像数据出发,结果可重复,而且高效快捷,提高识别准确率的同时,便于临床推广。
中国人民大学
2021-05-15
肿瘤医学
图像
智能诊断算法
1、胰腺肿瘤CT图像诊断算法。针对胰腺肿瘤分类问题,从医学CT图像出发,搭建深度学习模型。对于肿瘤分类,我们将问题建模成两部:胰腺定位查找和胰腺肿瘤分类。我们建立级联分割网络,从病人腹部的CT图像中将胰腺器官分割出来。级联分割网络比之前的层级分割网络结果提升10各点。之后建立多模态分类网络,针对CT图像的特性,将多切片多造影剂时期多区域的数据进行融合,在胰腺肿物分类中取得了较好的结果。层级分割模型示意图 分类模型可视化热图 2、现有的乳腺癌腋窝淋巴转移的医疗诊断措施为病理活检,是一种过度医疗。基于乳腺钼靶图像的术前无创的乳腺癌腋窝淋巴转移预测手段能够有效避免过度医疗。我们构造了基于乳腺钼靶图像的深度卷积神经网络模型来处理乳腺癌腋窝淋巴转移问题。我们对乳腺钼靶数据进行了预处理和数据集的整理、划分。我们构造了三个不同的深度卷积神经网络,患病侧单体位网络、患病侧双体位网络和双侧双体位四视图网络。其中,患病侧单体位网络分为 CC 位网络和 MLO 位网络。在乳腺钼靶数据的测试集上,患病侧 CC 位网络、患病侧 MLO 位网络、患病侧双体位网络、双侧双体位四视图网络的结果依次递增。这表明了同时使用同一患者的四张钼靶图像的双侧双体位四视图网络具有更好的预测效果,更适合乳腺癌腋窝淋巴转移预测任务。对于双侧双体位四视图网络,我们不仅使用了双侧测试集 1,还使用了额外的双侧测试集 2 进行测试。钼靶乳腺图像预处理 双侧双体位深度学习网络 优势:从客观的医学图像数据出发,结果可重复,而且高效快捷,提高识别准确率的同时,便于临床推广。
中国人民大学
2021-04-10
前景
图像
提取方法及装置
其中的前景图像提取方法包括:获取第i帧与第i-1帧中位置相同的像素点之间的距离,获取距离大于预定值的像素点集合Z,获取像素点集合Z中与第i-1帧中的前景区域的像素点位置相同的像素点集合U,将像素点集合U进行背景差分处理,获得像素点集合E,根据像素点集合E、像素点集合T以及像素点集合W的并集确定第i帧的前景区域,像素点集合W为像素点集合Z中与第i-1帧中的前景区域的像素点位置不相同的像素点集合,像素点集合T为第i-1帧的前景区域中与像素点集合U中的像素点位置不相同的像素点集合。上述技术方案能够快速准确的提取出第i帧中的前景图像。
电子科技大学
2021-04-10
应急双向视频
图像
传输系统
清华大学利用具有自主知识产权的 DMB-T 系统所开发出来的应急双向视频图像传输系统,在国务院应急办领导视察时获得了好评,并已经在国内部分地区获得了应用,反应良 好,有效地解决了特殊情况下图像信息的传输和发送问题,如在反恐演习、奥运安保、2008 年雪灾、地震灾害的现场图像回传中发挥了作用。该系统对于构建和谐社会、维护社会治安、 打击犯罪提供了重要的技术保障。清华大学数字电视技术研究中心在原有技术基础上,针对 当前频率资源紧张的现状,提出了图像传输带宽可变的新一代系统。该方案已经被公安部正 式接收成为其标准技术方案之一,未来不少要害行业和部门(公安、消防、电力、卫生、水 利、森林防火、库区大坝安全等)都可能需要配备该系统。我们愿意与当地企业合作,根据 需求进一步做好系统优化并完成产品设计,使之成为一个具有低成本、高可靠性和产业化成 熟度高的产品。
清华大学
2021-04-11
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