苏州大学智能信息处理平台的目标是能处理多模态文字数据，精准分析语言内部结构，对人类语言进行深层理解，以支持各种应用需求。 一、项目分类 显著效益成果转化 二、技术分析 苏州大学智能信息处理平台的目标是能处理多模态文字数据，精准分析语言内部结构，对人类语言进行深层理解，以支持各种应用需求。系统可以处理多种非结构化数据，比如说明书、技术标准、车间工单等纸质文档或电子文档。把图像识别技术(OCR)和自然语言理解技术(NLP)相结合，从表单图像中抽取关键要素信息。在此基础上，我们搭建了包括知识图谱问答 (KBQA)、常见问题检索 (FAQ)、对话 (Chatbot)在内的智能问答及对话系统、以及面向大数据的文档信息抽取系统。能够对给定的自然语言问题通过查询、推理提供精准满意的答案，和面向大规模文档提供信息抽取和舆情分析等服务。目前已经向多家公司提供各项相关服务。

本发明公开了一种可见光宽带光谱图像配准方法，包括对图像进行灰度化、去噪和降采样处理，利 用 SIFT 算法提取图像特征点并构造特征描述算子;通过 k-d 树最近邻方法对特征点进行匹配，对匹配 特征点进行坐标升采样处理;根据图像退化阈值 T，利用欧式距离对错误匹配点进行约束，获得约束后 匹配点集 ΩN;对约束后匹配点集进行 m 对匹配点空间均匀采样，获得均匀分布的匹配点集 Ωm;利用最 小二乘方法求解图像放射变换参数矩阵 Tm，利用 Tm 对待配准图像进行坐标变换和双线性插值计算;以 参考图像和配准图像的互信息 MIm 作为评价指标，锁定最大互信息 MImax 对应的配准图像，实现可见光 宽带光谱图像的配准。本发明能显著降低错误匹配点数目、提高图像配准精度。

本发明提供一种图像全局最小可觉察差异的测定方法，模型建立阶段根据每组测试图片特征参数生 成相对应的测试图片，利用阶梯法得到对应的噪声强度阈值，获取针对对比度掩蔽的视觉特性模型，提 出全局最小可觉察差异的计算模型。模型应用阶段，利用模型建立阶段所得全局最小可觉察差异的计算 模型，计算获取任意输入灰度图像的图像全局最小可觉察差异。本发明生成的测试图片具有更大的均方 误差 MSE 与隐藏噪声的能力，更有效地挖掘人眼的感知冗余;本发明提出的图像全局最小可觉察差异 的计算模型，综合了对比度掩蔽效应与其他掩蔽效应，结果更准确。

本发明公开了一种基于对数差值点集模板的图像配准方法，包 括：（1）分别确定基准图像和待配准图像的搜索区域；（2）计算搜索区域的像素灰度值对数差值矩阵；（3）将基准图像搜索区域的对数 差值矩阵中绝对值最大的若干个点进行平均分组，每一组点的集合构 成一个基准模板；（4）在待配准图像搜索区域的对数差值矩阵中搜索 各基准模板的最佳匹配模板；（5）根据各基准模板及其最佳匹配模板 得到最终配准结果，实现配准。本发明的对数差值点集模板方法在配 准显微图像时计算操作主要为查表和减法等简单运算，计算速度快。 同时，在保证配准速度的前提下可以评价配准结果的可信度，从而提 高配准结果的可靠性。

本发明所提供了一种基于超像素分割的图像语义标注方法，首先将基于图像超像素分割提取的特征图块输入卷积神经网络，再将卷积神经网络训练得到的特征向量进行扩展和加权处理，最后构建条件随机场模型进行语义类别标注预测。由于采用本发明的技术方案，该方法将超像素块作为研究对象，简化了用于基于图像超像素分割提取的特征图块的复杂度，提高了语义标注的计算效率；另外，采用多层的超像素块进行语义分析，并将其标注结果进行综合，提高了语义标注的准确率和鲁棒性。

本发明涉及一种基于交替优化和序列化正交匹配追踪的SAR图像散射中心参数估计方法，包括以下步骤：获取原始SAR图像并进行预处理，得到原始频域回波数据；根据原始频域回波数据，使用点散射中心模型和OMP算法初始化目标散射中心所在的重点区域，得到初始散射中心位置参数集合和初始散射中心能量占比；根据初始散射中心位置参数集合和初始散射中心能量占比，基于属性散射中心模型和SOMP算法进行属性参数提取，输出散射中心属性参数估计结果、散射中心系数估计结果和散射中心能量占比序列。与现有技术相比，本发明能高效的提取散射中心参数，获取有意义的目标散射部件属性信息。

成果与项目的背景及主要用途：该项目是天津市科技发展计划项目，通过了科委组织的专家验收。项目组采用自顶向下的设计方法，完成了 CMOS 图像传感器 1024×768 像素阵列的版图设计，通过了仿真验证，结果达到了设计要求。在 Chartered 公司0.35um 工艺线上成功试制了关键模块和小规模完整的 CMOS 图像传感器样片。样片工作正常，能够正确的拍摄运动物体，各项指标均满足设计要求。 背景：CMOS 图像传感器是当前已广泛用于民用、工业、科技和国防领域的各类图像摄取系统，近年来民用电子产品领域发展迅猛，如照相手机、PC 机、像机等。该成果主要用于图像摄取系统的核心部件—CMOS 图像传感器设计中。 技术原理与工艺流程简介：CMOS 图像传感器利用成熟的 CMOS 工艺制作光敏像素单元，因此可以把光电接收器和信号处理电路集成在单个芯片上。 主要设计内容包括：像素阵列、消噪放大电路、模数转换器、时序控制电路和测试系统设计。采用自顶向下的设计方法，首先根据功能要求对系统进行架构设计，将系统分为时序控制电路部分（数字电路实现）和从像素阵列到 AD 转换的信号处理部分（模拟电路实现）。版图设计完成后，导出 GDSII 文件，在新加坡 Chartered 公司 0.35um 工艺线进行流片，然后进行封装。根据芯片工作对外界的要求设计 PCB电路板，搭建测试系统，对芯片功能和各项电学指标进行测试分析。  技术水平及专利与获奖情况：技术水平属国内先进。 应用前景分析及效益预测：该项目取得了 CMOS 图像传感器的核心设计技术，可用于各种CMOS图像传感器设计中，中国CMOS图像传感器市场需求庞大，年复合成长率达到 60%，因此有着广阔的应用前景。目前国外同类产品的销售价格远远高于芯片的开发成本，因此存在很大的利润空间，将产生很好的经济效益。功能上可完全兼容、并替代进，通过合作根据市场需求，随时调整产品种类和指标，使经济效益最大化。 应用领域：CMOS 图像传感器广泛应用于消费类、工业和科技等各个领域。 民用领域：拍照手机、数码相机、可视门镜、摄像机、汽车防盗等；工业领域：生产监控、安全监控等。

本发明公开了一种基于多尺度空洞融合迭代优化的增强图像隐写，适用于图像隐写领域，包括以下步骤：使用封面图像C获取其对应的增强图像E后，分别对其进行特征提取，后引入多尺度空洞融合的注意力机制；再将两个图像的特征融合得到图像X；之后与秘密连接形成载密张量M；编码器接收三个输入：图像M的特征、当前的扰动，以及这个扰动的损失函数的梯度进行拼接形成GRU单元的输入；通过反复应用编码器，最终生成的隐写图像；解码器接收编码器生成的隐写图像，经过一系列卷积，从隐写图像中恢复原始的隐藏信息；批评者网络来评估生成的隐写图像的自然性，并提供反馈；重复步骤2到5。最终生成的图像即为包含隐藏信息的隐写图像。本方法将学习和迭代优化方法结合起来，在双通道输入图像增强下结合多尺度融合注意力机制，从而找到图像中更适合隐藏信息的部分，使生成的隐写图像更加隐蔽。

TDA（芯片热设计自动化）软件是清华航院曹炳阳教授团队全自主研发的国际首个芯片跨尺度热仿真与设计系统。TDA软件可实现芯片从纳米至宏观尺寸的热设计与仿真，支持芯片微纳结构内部热输运过程的模拟研究，直接提高芯片热仿真精度与结温预测准确度，进而提高芯片性能、寿命和可靠性。

本系统是一款专为中小学音乐教师设计的备授课一体化软件。它深度融合了备课与授课两大核心环节，通过配套的海量音乐教学资源，旨在有效降低教师的备课难度，全面提升课堂教学质量。 备课模块：灵活高效，资源随心 备课模块为教师提供了一个功能强大且易于操作的创作平台，让音乐课件的制作变得前所未有的简单。 混合编辑与排版：支持五线谱、简谱、图像、音频、视频、动画、文本、表格、图形等多种元素的混合编辑。教师可以在一个课件中创建任意数量的页面，自由组合，满足多样化的教学设计需求。 智能乐谱生成： 乐器指法谱：可一键在五线谱或简谱上方生成口风琴、竖笛、陶笛、葫芦丝等多种小乐器的指法参照谱，方便器乐教学。 节奏参照谱：支持生成独立的节奏谱，并与主曲谱上下混合排版，强化节奏教学。 简谱与五线谱对照：支持在五线谱上方生成简谱参照，或在简谱上方生成五线谱参照，实现两种记谱法的同步教学与转换。 专业乐谱编辑： 五线谱编辑：提供音符组输入、和弦输入及符尾自动调整等专业功能。 简谱编辑：支持便捷地添加减时线等操作。 完备符号库：内置齐全的乐谱符号库（谱表、谱号、调号、拍号等）和丰富的乐谱标注符号库（演奏记号、强弱标记、速度术语等）。 智能辅助功能： 歌词处理：具备歌词智能对齐和自动添加带声调拼音的功能，并能自动识别多音字。 图文混排：可自由输入文本、插入图形和表格，并支持将任何乐谱符号、音符等元素拖入文本框或表格中，自定义其颜色与大小。 无缝对接办公软件：所有音符及乐谱片段均可复制为透明背景，直接粘贴到PPT或WORD中，与文档背景完美融合，方便教师制作美观的教案与课件。 授课模块：互动演示，生动课堂 备课模块制作的课件可一键无缝切换至授课模块，为课堂带来生动、专业的互动演示体验。 动态播放与展示： 多种播放模式：支持旋律、节奏、唱名、试唱、哼唱、范唱、伴唱等七种播放模式，并可在同一界面内自由切换，满足不同教学环节的需求。 精准播放控制：支持通过点击曲谱或歌词的任意位置来设定播放范围，可跨小节、跨段落播放，甚至精确到单个音符。 同步高亮显示：播放时，曲谱上的音符、歌词与屏幕上的虚拟音乐键盘会同步高亮，帮助学生实现音谱同步、视听结合。 灵活的课堂调整： 指法谱动态更新：在授课时，当教师修改曲谱的调号，上方的小乐器指法参照谱会自动随之改变，极大方便了课堂上的即兴移调教学。 音乐元素变更：可随时变更播放的调式和速度，以适应不同的教学情境。 课件再编辑：支持在授课过程中直接修改五线谱或简谱的音符、歌词，修改后的课件可立即播放试听。 丰富的教学工具： 歌词显隐：支持一键显示或隐藏歌词，方便学生在学会歌曲后进行背唱练习。 3D索引：对于包含多个页面的课件，可通过3D索引画面快速定位，提升授课效率。 集成白板工具：内置笔迹、板擦等高效白板工具，方便教师直接在课件上进行圈点标注。 多媒体支持：支持插入并播放视频、动画及音频文件，其中MP3、WAV格式音频支持变速、变调播放。 完备的音乐教学资源 系统内置了丰富且专业的音乐教学资源库，为教师的日常教学提供坚实后盾。 专业符号库：包含齐备的乐谱符号库与乐谱标注符号库。 海量知识库：拥有超过20万字的音乐知识库，涵盖乐理、中西方乐器、中国音乐（民乐、曲艺、戏曲）、西方音乐及名曲名家等内容。 丰富图库：提供不少于50个基本图形和200个装饰图库。 配套乐谱课件：提供与主流音乐课本配套的可播放乐谱课件。 云端资源共享：接入音乐资源网络云平台，持续更新和扩充教学资源。 资源便捷调用：所有教学资源均可快速复制并粘贴至PPT课件或WORD教案中。