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构建基于卷基神经网络的胃癌HE病理切片AI辅助诊断算法
悬赏金额：95万元
发榜企业：百盛（广州）生物制品有限公司
需求领域：环医疗器械及设备及医学专用软件；临床医学-肿瘤
产业集群：生物医药与健康产业集群
技术关键词：人工智能；病理学；组织形态学
百盛（广州）生物制品有限公司
2021-11-01
一种基于改进和声搜索算法的无线传感器网络路由方法
本发明提出了一种基于改进和声搜索算法的无线传感器网络路由方法，包括以下步骤：Step1、初始化算法相关参数 HMS、HMCR、PAR 以及评价次数 eval_Nomax；Step2、利用轮盘赌初始化和声记忆库 HM；Step3、评价和声库中各和声路径的适应度；Step4、设置 eval_No＝0；Step5、设置 i＝0；Step6、产生候选和声；Step7、eval_No++，若 eval_No＜eval_Nomax，执行 Step8；否则执行 Step11；Step8、对和声库中的第 i 条和声 Xi＝{s,x2,…xj,…,d},进行邻域搜索；Step9、eval_No++，若 eval_No＜eval_Nomax，执行 Step10；否则执行 Step11；Step10、i++，若 i＜HMS，执行 Step6；否则执行 Step5；Step11、记录和声记忆库中的最优和声路径。本发明的路由方法具有较高的能效，并且能够有效地延长整个网络的生命周期。
华中科技大学
2021-04-11
一种基于多尺度池化的卷积神经网络人脸识别方法
本发明公开了一种基于多尺度池化的卷积神经网络人脸识别方法。该方法利用多尺度池化的卷积神经网络来提取人脸图像的特征以实现人脸识别。在构建卷积神经网络的过程中，采用卷积和最大值采样交替的方法对特征进行深度提取，另外对每层卷积层采用了多尺度池化的策略和步骤，一并输入到全连接层，使其具有多尺度的、固定大小的特征列向量。本发明不需要对输入的人脸图像做截取或调整尺寸，不同尺寸的图像都能使用同一个网络进行训练和识别。基于多尺度池化的卷积神经网络不但解决了输入图像尺寸可以不固定的问题，使得网络能够提取多尺度的人脸特征，而且对网络性能带来极大的提升，将会促进多尺度池化的卷积神经网络在人脸识别中的广泛应用。
浙江大学
2021-01-12
集成宽带小型化和差相位比较网络的单脉冲天线阵列
本发明设计了一种集成宽带小型化和差相位比较网络的单脉冲天线阵列，包括小型化宽带平面和差相位比较网络和平面八木阵列天线；小型化宽带平面和差相位比较网络由双面平行带线构成，包括第一级网络和第二级网络，第一级网络包括第一级环形耦合器，第二级网络包括两个第二级环形耦合器，耦合器环形部分设置有反相器，反相器上下两层之间通过金属化通孔形成电连接。
本发明增加了和差相位比较网络的带宽，并具有更小的结构尺寸，比一般的T型功分馈电网络的尺寸还小，同时不需要馈电网络到天线间的过渡结构；采用平面结构大大简化了整体构造，加工难度低，易于大规模生产，且易于同其它平面电路集成，尤其适合集成在雷达系统中，安装调试极为方便。
东南大学
2021-04-11
面向手势识别的稀疏二值网络激活图像编解码硬件加速器
本发明属于集成电路技术领域，具体为一种面向手势识别的稀疏二值网络激活图像编解码硬件加速器。本发明的硬件加速器包括：激活图像编码单元，编码图像存储单元，编码图像解码单元。该加速器针对稀疏二值网络的激活图像中存在大量相同向量进行压缩，这些相同的向量是由于二值化的手势边缘作为输入所产生的，压缩激活图像可以有效地降低片上存储容量，降低数据搬运功耗，进而降低芯片功耗；该加速器能够对压缩后的激活图进行译码，在译码过程中跳过重复的计算，从而减少计算次数，提升计算速度，有效地提升硬件性能。本发明具有低功耗，低延时的特性，有效地降低硬件资源，提升硬件的能效比。
复旦大学
2021-01-12
3671C/D/E矢量网络分析仪 100kHz~26.5GHz
上海启莫科技有限公司
2022-03-17
北京新东方迅程网络科技股份有限公司
新东方在线是新东方教育科技集团旗下专业在线教育网站，其课程涵盖中小学、考研、雅思、托福、日语、韩语、GRE、GMAT、SAT、AP、四六级等类别。致力于提供个性化、互动化、智能化在线学习体验。
北京新东方迅程网络科技股份有限公司
2021-02-01
医学影像人工智能辅助诊断关键技术—智能病灶分割及三维重建
技术分析(创新性、先进性、独占性)
为了充分利用先进的人工智能的新技术，提高医疗影像辅助诊断的水平，使得智能医疗诊断技术提高临床诊断的质量和效率，使其尽快走入家挺、社区，满足人们的医疗健康的需要。研究临床医学影像的2D病灶精细分割和三维跨模态的影像三维重建技术。首先，通过建立多层感知的神经网路，对医学影像的特征进行充分学习，得到影像的几何映射的关系，从而实现对医学影像的三维重建，克服了现有的三维重建技术中度量关键问题，关键技术对于医学影像的精准度量，具有现实意义:其次，在2D病灶分割中，利用半监督学习技术，实现少标签情况下的分割技术，半监督学习技术可以有效解决医学影像中标签难以获取的问题。技术的研究成果的特点是医学影像跨模态辅助诊断技术，对于超声、CT以及核磁共振等影像都有效，并且攻克的神经网络过于复杂的关键问题，所研究技术适用于临床快速便捷辅助诊断。此外，在医学度量方面的关键技术中，突破了人体腹腔及皮下脂肪的精细分割技术的关键技术，可以用于临床辅助诊断中，在关键技术探索中，实现对腔内脂肪特征的精细学习，该技术仅需要少量的影像标准数据，就可以实现皮下脂肪的准确分割，并证明了关键技术的有效性。
华东师范大学
2021-05-10
广东省人民政府办公厅关于印发广东省推动人工智能与机器人产业创新发展若干政策措施的通知
为深入贯彻落实国家发展人工智能与机器人产业的战略决策，按照省委“1310”具体部署，着力构筑高技术、高成长、大体量的产业新支柱，打造全球人工智能与机器人产业创新高地，制定本政策措施。
广东省人民政府办公厅
2025-03-11
第五届教创赛同期活动预告：教师教学能力提升系列交流活动之五 生成式人工智能驱动的高等教育教学模式创新学术活动
教育大模型与教学智能体的创新应用
高等教育博览会
2025-08-04