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基于机器学习的多模态医学影像信息处理与分析
多模态医学影像信息处理与分析,具有重大的应用背景,是国家和社会当 前高度重视的研究领域之一。 本项目拟基于机器学习方法,主要研究医学影像的特征描述、设备无关性 的特征评价与特征选择、基于内容的多模态医学影像检索、医学影像信息挖掘、 参考库建设与算法辅助研究平台的设计与开发等内容。研究目标为: (1)建立统一的特征描述模型,实现跨模态医学影像的统一特征描述; (2)提出有效解决特征提取层面上医学影像信息处理与分析算法的设备无 关性问题的通用框架; (3)在医学影像标注数据有限、数据库为海量等条件下,实现高效率单模 50 态影像检索,有效提高多模态、跨模态医学影像检索的精度,实现用户友好的 检索结果展示; (4)从结构复杂的多模态医学影像数据中,挖掘有用的知识,构建有效的 辅助诊断模型、实现个人疾病风险预警; (5)完成首期参考库建设与算法辅助研发平台的开发,为项目研究内容的 开展提供有效数据和环境支撑。本项目获得国家自然科学基金重点项目资助,项目执行期 2013.1-2017.12。
山东大学 2021-04-13
一种养殖场重污无害化处理装置
本实用新型公开了一种养殖场重污无害化处理装置,包括液体处理箱,所述液体处理箱的上端固定有第一进料斗,所述液体处理箱的一侧固定有第二进料斗,所述液体处理箱内设有空腔,所述空腔内的相对侧壁上共同固定有第一过滤板,所述空腔内的底部设有混合装置,所述空腔内的一端侧壁上设有传输装置,所述传输装置上设有固体处理箱,所述固体处理箱内设有挤压腔。本实用新型能将粪便和污水分离后分别处理,方便将粪便内的水分排干并挤压成型,便于存储、燃烧和添加入肥料,同时通过混凝剂和过滤网除去污水内的颗粒状杂质,通过钙离子试剂除去污水内的磷酸盐,便于将污水进行处理并排放,提高了处理效率。
青岛农业大学 2021-04-13
后 E 级时代的新型高能效处理器体系结构
研发阶段/n拟突破传统的控制流模式,开展新型高能效处理器体系结构的研究,主要研究 内容包括:(1)新型的并行计算模型,拟研究支持控数协同的新型并行计算模型, 为高能效处理器体系结构提供理论指导;(2)新型的高能效处理器体系结构,拟 研究新型计算模型指导下的控数协同处理器体系结构,兼顾通用性和高能效;(3) 基于新器件的高能效体系结构,拟研究基于超导器件的高能效体系结构设计,以进 一步提升处理器能效比;(4)高能效体系结构和应用的协同优化,拟研究后E级计 算典型应用和控数协同体系结构的协同优化,验证新
中国科学院大学 2021-01-12
基于污泥减量化的CAAC工艺处理食品加工有机废水技术
Ø 近年来我国的食品加工产业得到迅速发展,但其生产过程中所排放的大量有机废水给环境带来了极大压力。针对食品加工产生高浓有机废水的生物处理工艺所产生的剩余污泥后续处理成本高、易对环境造成二次污染等问题,本项目自行开发了污泥原位减量的连续化好氧-厌氧耦合工艺(Continuous Aerobic-anaerobic Coupled process,CAAC)。该技术对COD在1000-2500的有机废水进行连续化处理,具有较好的有机污染物去除性能和同步剩余污泥减量特性。节约污水处理成本,并避免
北京理工大学 2021-01-12
基于污泥减量化的 CAAC 工艺处理食品加工有机废水(技术)
成果简介:近年来我国的食品加工产业得到迅速发展,但其生产过程中所排 放的大量有机废水给环境带来了极大压力。针对食品加工产生高浓有机废水 的生物处理工艺所产生的剩余污泥后续处理成本高、易对环境造成二次污染 等问题,本项目自行开发了污泥原位减量的连续化好氧-厌氧耦合工艺(Continuous Aerobic-anaerobic Coupled process,CAAC)。该技术对 COD
北京理工大学 2021-04-14
强化淹没生物膜活性污泥复合生物处理工艺
在国际水科学院终身院士王宝贞教授主持下,哈尔滨工业大学(深圳研究生院与水污染控制研究中心)自主研发成功国内外首创的专利技术——强化淹没生物膜-活性污泥复合生物处理工艺(简称EHYBFAS工艺,专利号200620017991.5)。参与研发人员主要有:金文标、曹向东、王淑梅,以及哈工大深圳研究生院2005级部分研究生、2006级部分研究生。该技术不仅实现了污泥停留时间跟水力停留时间的分离,且实现了悬浮态活性污泥的停留时间与附
哈尔滨工业大学 2021-04-14
负压外循环蒸发浓缩结晶法处理盐酸酸洗废液
工艺流程 :本工艺采用蒸发浓缩—冷却结晶—离心分离新工艺,蒸发 与冷凝等关键设备采用耐温耐盐酸腐蚀的新型材质, 采用确保不发生结晶 堵塞设备及管路的新装置,使钢铁生产行业盐酸酸洗废液得以回收,稀盐 酸循环重复使用,副产工业级四水结晶氯化亚铁实现盐酸废液闭路循环, 达到盐酸废液的零排放。 南昌大学环境工程研究所为此种酸洗废液治理找 到一种理想的工业化新工艺新装置。 推广应用情况 :已经在某企业建成了日处理
南昌大学 2021-04-14
用非平衡等离子体处理颗粒和气体物质的装置
本发明公开了一种用非平衡等离子体处理颗粒和气体物质的装 置,包括前级充电器和等离子体发生器;前级充电器包括直流电源和 谐振充电电路,直流电源用于为谐振充电电路提供直流电压,谐振充 电电路用于为等离子体发生器提供交流脉冲电压;等离子体发生器为 中心设置有反应腔的圆柱状结构,包括外屏蔽层、原方低压绕组、外 绝缘层、副方高压绕组、内绝缘层、内屏蔽层、副方电容、触发极电 阻、气体间隙陡化开关、电极支架、高压电极、直线电极和金属板; 颗粒或气体物质的处理直接在反应腔内进行。该装置放电可以在大气 压开放空气以及
华中科技大学 2021-04-14
挥发性有机气体处理新技术-等离子体除臭技术
项目成果/简介:等离子体被称为是除固、液、气三态以外的第 4 种物形态,它是由电子、离子、自由基和中性粒子组成的呈电中性的导电性流体,一般分为热等离子体(平衡等离子体)和低温等离子体(非平衡等离子体),低温等离子体技术在半导体工业、聚合物薄膜、材料防腐蚀、等离子体电子学、等离子体合成、等离子体冶金、等离子体煤化工、等离子体三废处理等领域被广泛应用,通常是采用加热或放电的手段产生. 自然界中等离体产生的方
北京交通大学 2021-01-12
机器视觉解决方案 教学实验开发平台 图像处理软件
产品详细介绍机器视觉解决方案 教学实验开发平台 图像处理软件机器视觉教学实验开发平台MV-VS860机器视觉教学实验开发平台MV-VS800配套机器视觉图像处理软件、Microvision图像采集设备搭建机器视觉教学实验平台(MV -VS860),专门针对大学和研究机构开展机器视觉教学和研究,提供包括图像测量、检测、定位、跟踪识别等多个图像处理库函数,功能强大,可覆盖工业生产、机器视觉、智能交通、航空航天等众多图像处理应用领域。本机器视觉图像处理教学实验开发平台可利用其提供的大量图像处理和机器视觉算法进行二次开发,无需复杂编程,就可搭建自己的机器视觉检测系统,解决现代工业产品生产过程中涉及的各种各样视觉问题。实验平台结构开放,提供扩展接口,也可添加自己的图像处理优异算法。本机器视觉教学实验开发平台提供多种图像处理实验,如图象分割、图象融合、机器学习、模式识别、图象测量、图象处理、模式识别和人工智能、三维测量、双目立体视觉等实验,培养学生对机器视觉知识的深入理解和掌握,锻炼学生的研究能力,创新思维以及独立解决技术难题的能力。机器视觉教学实验开发平台还可提供大量机器视觉项目应用案例做为实验,为研究和学习提供了方便,通过实验操作,可学习到建立视觉应用系统所需的各种硬件、方法及图像处理技术,同时也对工业自动生产线的产品视觉检测、判定模拟过程有了深入的了解和掌握。机器视觉教学实验开发平台作为一套完整的机器视觉教学仪器,使用者可利用其配套的工业相机、LED光源、工业镜头、支架、算法软件等搭建自己的视觉处理系统原型,了解图像采集设备等配件的应用和选型,轻松设计、印证和评估自己的视觉系统,特别适合于大学和研究机构开展机器视觉教学和科研工作。机器视觉教学实验平台技术说明一、机器视觉教学实验开发平台实验装置硬件技术要求    1. 任意工件的图像动态采集;    2. USB动态图像采集接口,百万像素高分辨率;    3. 被采集物体图像大小、市场角、物距、焦距可调;    4. 强抗干扰白色环形前光源;    5. 高低速模拟圆形转盘可调;    6. 外触发定点图像采集。二、机器视觉教学实验开发平台实验装置软件性能要求    1. 具有脚本程序组态功能,提供200个库函数;    2. 具有视频显示、代码编辑、结果显示、参数设置四个组态界面窗口;    3. 具有工业检测虚拟仪器界面组态功能,包括画线、按钮、显示屏等;    4. 具有与VC++语言的接口功能;    5. 纸质和电子版机器视觉实验指导说明PPT。三、机器视觉教学实验开发平台开设的创新实验目录1. 机器视觉系统组态实验、 14. 多面积尺寸测量实验2. 多长度尺寸测量实验、 15. 多圆弧检测实验3. 焊点缺陷检测实验、 16. 喷码字符识别实验4. 零件分类识别实验、 17. 开关状态识别实验5. 血管造影处理实验、 18. 粒子识别统计实验6. 交通流动态跟踪实验、 19. 交叉阻挡跟踪实验7. 算法验证研究性实验、 20. 自命题图像采集实验8. 自命题零件检测实验、 21. 多光照图像融合实验9. 篮球目标跟踪实验、 22. 花瓶三维重构实验10. 耳环与齿轮识别实验、 23. 车牌号码识别实验11. 多聚焦图像融合实验、 24. 三维重构研究性实验12. 划痕检测实验、 25. 缺陷检测试验13. 自命题算法研究实验、 26. 视觉硬件组态实验
维视数字图像(北京)有限公司 2021-08-23
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