XM-919牙周病分类模型   XM-919牙周病分类模型由正常下颌磨牙与牙周病牙等5个部件组成，显示正常下颌磨牙的形态和构造以及牙周病牙病变发展过程等结构。 尺寸：放大，4.5×16×3cm 材质：PVC材料

本发明公开了一种结合字符级和字符串级分类的文本检测和识 别方法，在图像中提取可能属于同一字符的像素集形成备选字符；滤 除不满足字符几何特征统计规律的备选字符；采用基于字符旋转和尺 度不变性特征的字符级分类器对备选字符分类，以确定备选字符为某 字符的概率；将字符两两合并形成初始字符串；计算两两字符串间的 相似度，将相似度最高的两字符串合并成新的字符串，直到没有可再 合并的字符串；采用基于字符串结构特征的字符串级分类器对字符串 分类，以确认具有语意的字符串；利用待识别字符为某一字符的概率 对字符串识别，得到语意文本。本发明将文本检测和识别过程作为一 个整体，利用检测和识别的相互作用提高结果精度，简单高效。 

（一）项目背景 人工智能技术快速发展，“无人车”“无人船”“无人机”等大量无人装备应运而生并运用于实战。无人装备具有“空间多维、全天候、非对称、非接触、非线性”等作战运用特点，改变了战争构成要素、作战观念、组织形态和保障模式，颠覆了行业模式，重新定义了人们的生活方式。无人装备对未来社会影响和改变必将是整体性和革命性的，存在着无限的发展和应用空间。 智慧化，是无人装备发展的必然趋势。实时感知、动态组网、自主控制、智能决策、自我学习等是未来智慧无人装备必须具备的能力，而这一切能力的赋予，离不开支持智能应用的高级综合电子及基础软件的支持。无人装备中计算系统的性能、可靠性、智能化、交互性等能力的高低是决定或制约无人装备智慧化水平的重要因素，因此，必须围绕未来无人装备的发展趋势与需求，研究满足要求的国产智能计算系统，为无人装备提供智能算力支撑。 （二）项目简介 针对未来无人装备对高性能、高可靠、智能计算能力的需要。研究了基于国产处理器、加速器和基础软件的智能计算系统，重点突破了国产器件系统安全认证、高性能、高可靠综合电子架构、异构资源统一开发环境、异构资源自适应管理、系统多级容错重构、面向领域的轻量化网络模型设计、智能应用容器化开发部署等关键技术。研制了出满足无人装备智能应用的高可靠、高性能、高可用、高安全、标准接口的国产计算系统原理样机，并通过航天领域场景验证测试。 （三）关键技术 如下图所示，围绕无人装备智能应用，需要分别从高性能、高可靠硬件构成、高效平台管理、高可用应用接入和高效算法设计开发等方面分别展开研究。平台硬件层主要包括系统硬件身份认证技术、异构硬件资源统一组件服务技术，解决系统级硬件身份认证和异构资源统一表征和管理问题，为高安全、高性能异构计算奠定技术基础；平台管理层主要包括可重构计算架构、任务资源自组织协同与动态自演化策略、面向节点协同的动态集群构建、系统多级容错模型、多目标多约束下的任务资源最优匹配算法，为无人装备智能应用提供高性能、高可靠的计算平台；高可用应用接入主要包括异构资源统一开发环境构建、系统感知的智能编译优化以及自动代码生成等内容，支撑系统综合调试，满足系统高可用要求；高效算法设计主要包括面向领域的智能应用开发流程设计、基于硬件感知的神经网络自动设计及联合压缩等技术。

本发明涉及计算机技术领域，提供一种文本分类方法与设备，所述方法包括：S1，利用基于关键词库扩充的特征选择规则，确定各目标文本的特征词集合；S2，利用基于特征词类内均匀度和特征词类间区分度的权重计算公式，计算所述特征词集合中各特征词的权重；S3，利用最大权重融合算法，对同一目标文本的特征词在不同文本类别中的权重进行权重融合运算，构建目标文本特征向量；S4，基于所述目标文本特征向量，利用多标记分类模型对所述目标文本进行分类。本发明提供的一种文本分类方法与设备，能够有效提高文本信息表达的准确性、提高模型构建的效率，确保准确高效地对文本信息进行多标记分类。

项目简介： 市场上的塑料制品应用十分广泛。塑料的废弃物由于自然降解困 难，对环境污染较大。同时，塑料原料的价格较高，大约 7000-13000 元/吨，其回收价格大约在 5000 元/吨左右。对塑料制品进行回收利用具有较高的环境保护意义和经济价值。 在塑料制品的回收利用中，如何对塑料进行分类是一个重要的过 程。不同的塑料、不同的颜色和品质都具有不同的价格，回收后用于 生产的产品范围也不同。 本项目基于近红外传感技术和颜色传感识别，设计了一种便携式 的低功耗塑料分选设备，可针对饮料瓶中的 PET 和 HDPE 两种塑料 品进行分选。 项目特色： 低功耗手持式垃圾分类检测装置包括红外光源、红外传感器、颜 色传感器、传感器检测电路以及 BLE 通信电路等。可以识别分选饮 料瓶片中的 PET 和 HDPE 塑料，并对 PET 的颜色进行识别。 识别检测装置的模型如下图所示。其中的锂电池长度为 65 mm， 布局优化后整个装置所占空间会进一步缩小。

本系统采用Core图像数据库51135幅，每幅图像提取纹理与颜色相综合的128维特征值构建特征数据库，采用自行设计的度量距离分类学习算法，在传统的图像检索基础上引入学习机制，系统共分类369个，每一类选取少量有代表性的图像（最多不超过6幅），试验表明，在提供有限的学习样本条件下，能有效提高图像检索的精度。 系统采用两种检索方法进行比较，一种是传统的欧氏距离，另一种是本系统设计的分类距离学习方法，比较两者在图像检索精度上的差异。 该原型系统核心程序在Linux下用C编译实现，图像检索界面由PHP实现，通过Web服务器实现在线检索功能。

提出一种基于人工智能技术的电子线路软故障检测方法，采用多个电路进行仿真分析，均能够较好的实现对电路故障特征的提取和分析，实现对电子故障器件的精准定位和故障类型识别。 该技术将人工智能技术与传统的信号处理技术进行结合，运用STFT技术实现电路信号的表征形式变换，再结合人工智能技术中的深度残差网络学习技术分析模拟电路的性能特征，可以实现对元件故障类型的确定，完成电路的软故障分析和诊断。

产品详细介绍 电压：6V-24V 额定电流：10A(持续工作无需散热器) 额定电流：30A(持续工作需铝散热器) 额定电流：60A(持续工作需铝风扇散热器) 注：固态开关小，安静，没有移动部件，防止击穿和温度过高而熔融。出口商品，出口品质。

本项目研究面向成渝地区双城经济圈大数据智能产业需求，尤其是对智能制造、公共安全场景提供高效的视频流在线推理和管理平台，研发了一个通用性的智能中台架构，支持视频流和智能模型模块化管理，支持全程可视化操作交互式界面，支持视觉智能感知模型在线推理快速部署，支持感知与识别结果实时推送、预警和报警。