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图像识别
图像识别服务基于大数据和深度学习实现,可精准识别图像中的视觉内容,包括上千种物体标签、数十种常见场景等,包含图像打标、场景分类、鉴黄等在线API服务模块,应用于智能相册管理、图片分类和检索、图片安全监控等场景。
阿里云计算有限公司 2021-02-01
N端RNA结合域的晶体结构研究
2020年3月8日,中山大学第五医院在bioRxiv上上传了一篇题为Crystal structure of SARS-CoV-2 nucleocapsid protein RNA binding domain reveal spotential unique drug targeting sites的研究,确定了SARS-CoV-2核糖蛋白N-端RNA结合域的晶体结构。虽然整体结构与其他冠状病毒核N端RNA结合域相似,但它们之间的表面静电电位特征却不同。与轻度病毒类型HCoV-OC43 等效域的进一步比较显示,β-螺旋核心旁边具有独特的潜在RNA 结合槽。结合体外数据,结果提供了SARS-CoV-2N端RNA结合域的几种原子分辨率特征,指导了针对SARS-CoV-2的新型抗病毒剂的设计。
中山大学 2021-04-10
基于OFCDM和相关域调制解调的通信方法
相比OFCDM系统,本发明的接收端链路简单,不需要知道发送端选用的扩频码块,也不需要进行信道估计和频域均衡,只要在时频相干的信道内进行相关调制解调即可达到较好的BER性能,降低了系统复杂度。
电子科技大学 2021-04-10
一种多物理域特征信息融合方法
本发明公开了一种多物理域特征信息融合方法,包括:(1)通过测量工具获取工程事件中所需要的先验信息,去除其中的冗余信息,获得优化的特征信息集;(2)将优化的特征信息集中的每个特征信息值 Xi 转换成区间形式;(3)求取广义隐马尔科夫初始模型;(4)根据获得的广义隐马尔科夫初始模型λ,获取最优模型;(5)求得每个单物理域的最优的广义隐马尔科夫模型,再各单物理域最优模型参数间的耦合关系,合成联合的广义区间后验概率分布,完成获得多物理域特征信息融合。本发明的方法通过广义贝叶斯法则
华中科技大学 2021-01-12
高分辨图像采集卡,X光专用图像采集卡,专业图像采集卡,专业黑白图像采集卡
产品详细介绍光专用图像采集卡,专业图像采集卡,专业黑白图像采集卡   高分辨图像采集卡,X MV-M系列高分辨率、高速黑白图像采集卡 MV-M系列高分辨率高速黑白图像采集卡适用于采集标准和逐行非标准黑白视频信号源、采集输出高精度、高速黑白信号的设备或摄像头信号,特点是采集黑白信号的清晰度和分辨率更高,采集频率更大,信噪比更高,图像采集的实时性更强,性能更为稳定。 【技术特点与指标】 ● MV-M系列高分辨率高速黑白图像采集卡视频输入标准视频信号和逐行非标准黑白视频信号。 ● 多路视频输入软件切换,可采集单场/单帧/连续帧。 ● MV-M系列高分辨率高速黑白图像采集卡采集分辨率为768*576,1024*1024,1280*1024,1600*1200。 ● 支持硬件任意开窗,二级缩放,硬件翻转 ● MV-M系列高分辨率高速黑白图像采集卡有类似内存映射的功能,多个应用程序/进程可以共享其采集的图像数据; ● 信号接入丢失感知,无信号不蓝屏、死机 ● MV-M系列高分辨率高速黑白图像采集卡硬件控制帧率流量,可在实际使用中和其它采集卡配合,更有效提高PCI带宽的利用 ● 支持RGB32、RGB24、YUV422、RGB8等采集格式 ● MV-M系列高分辨率高速高速黑白图像采集卡编程完全使用微软提供DirectShow / VFW接口,也可提供基于VC、VB、Delphi等演示程序和源代码。 ● 行场频全自动检测:具有全自动行场频自适应能力和信号自检测能力,信号源信号变化不需用户调节,完全适合无人值守应用 ● MV-M系列高分辨率高速黑白图像采集卡可外触发(低电平沿)硬件采集控制,具有高带宽输入,数字抗混迭滤波技术。 【开发工具】    ● MV-M系列高分辨率高速黑白图像采集卡操作系统支持:Windows 2000、XP、Vista。    ● SDK支持:VC、VB、Delphi,提供演示程序及演示程序源代码!     ● MV-M系列高分辨率高速黑白图像采集卡驱动支持:DirectX、OpenCV、LabView、Halcon、MIL。 【产品型号】 ●MV-M1000 高分辨率、高速黑白图像采集卡(最大点频170M) ● MV-M2000 高分辨率、高速黑白图像采集卡(最大点频220M) 【应用领域】 ●各种标准/非标准逐行、隔行的摄像头,X光机、CT、核磁等医疗设备。       【联系方式】     维视数字图像技术有限公司(北京) 电话: 010-51296530/ 64633715/ 51391385/ 13522851886 / 13811069287 QQ:   911109928 / 911011355/ 499848465/ 505845135/ 911644185 Email::weixuemv@126.com /   tuxiangmv@126.com 西安::029-82306717   Email:xamv123@126.com 深圳:0755-25907440    Email:Shz@AFTvision.com 上海:13917389523     Email:xamv123@126.com 更多产品,请登陆我们的网站:http://www.mv186.com 注:产品价格请以咨询为准
维视数字图像(北京)有限公司 2021-08-23
跨座式单轨交通轨道梁桥创新技术
新型25m PC轨道梁优化设计与制造工艺 在国内外首次设计并试验了25m PC轨道直线梁和22 m (R=100m)PC轨道曲线梁,并在重庆轨道交通二号线二期工程和3号线工程及其延长线上广泛应用。该项研究成果获2009年度重庆市科技进步二等奖。 PC轨道梁制造控制软件系统 该软件广泛应用于重庆轨道交通2号线、3号线和韩国大邱市地铁3号线上,2004年该软件获重庆市科技进步三等奖。     跨座式单轨交通系统盖梁支承垫石定位计算软件 该软件与PC轨道梁制造控制软件系统相配套,自动调用工法软件中的相关轨道梁的线形信息,输出跨座式单轨交通盖梁支承垫石定位全部数据,并显示相邻梁缝的宽度。 跨座式单轨交通PC轨道梁配筋计算程序 该软件可给出任一跨度和曲线半径的PC轨道梁预应力钢筋的配置、普通纵向钢筋的配置和变形计算结果。 跨座式单轨交通轨道梁桥养护管理系统 根据重庆轨道交通2号线轨道梁桥养护的需求,运用计算机技术对轨道梁运营中的技术资料和检查检测资料等海量数据进行处理和辅助评价,以报表、图形的形式得到评价结果,提出参考性的养护维修方案,包括大、中、小修计划等。
北京交通大学 2021-04-13
多域物联网安全服务关键技术及应用
以多域物联网安全保障为目标,围绕海量差异化设备安全保障、虚实孪生映射与数据受控管理及跨域微服务图谱建立与动态安全组合三个方面展开研究,取得了“接入 - 传输 - 汇聚”跨域安全体系结构、信息物理空间融合云端数字孪生架构、多域物联网微服务可信提供体系结构等三项技术发明,形成了多域物联网安全服务体系。 (1)“接入 - 传输 - 汇聚”跨域安全体系结构 采用“跨域协同认证、内生特征融合”的技术思路,提出了“接入 - 传输 - 汇聚”跨域安全体系结构,发明了基于深度学习的物理层设备认证与跨层协同认证方法,设计了海量差异化设备的跨域综合接入认证协议,屏蔽了物联网设备差异性,实现十亿量级差异化设备的高效跨域身份可信管理;实现了海量差异化跨域设备的安全管控,构建了大规模物联网设备的信任管理体系。 (2)信息物理空间融合的云端数字孪生架构 采用“虚实空间映射、数据受控共享”的技术思路,提出了信息物理空间融合的云端数字孪生构建架构,发明了信息物理空间实时精确映射方法、跨域数据受控共享与延伸控制方法,实现了大规模海量物联网系统的有序管控,建立了多域物联网安全生态系统。 (3)多域物联网微服务可信提供体系结构 采用“关联关系跨域、编排组合动态”的技术思路,提出了多域物联网微服务可信提供体系结构,发明了海量微服务关系图谱建立方法、微服务跨域动态编排与安全组合方法,设计了复杂物联网应用开发环境,实现多域物联网应用的敏捷开发与自动生成。解决服务自动柔性编排与按需动态加载的问题,实现应用快速开发与自动生成、海量微服务关联关系的预处理,与满足 Top-K 的自动化服务组合方法相比,平均处理时间降低11.5%,准确率达到 99%。 图 1 项目总体设计框架图 图 2 “接入 - 传输 - 汇聚”跨域安全体系结构
西安电子科技大学 2022-10-31
视频与图像理解
研究视频与图像的视觉特征表示与特定对象的视觉跟踪 和识别,分析视频结构化语义信息,综合视频与图像检索、 动作识别与行为分析、视频目标跟踪等技术,进而解决视频 与图像理解的难题。
浙江工业大学 2021-05-06
图像目标定位
成果与项目的背景及主要用途: 基于最大整体相似性的超像素网格,随着当今拍照设备像素不断提高,同时 照片数量成几何级数增长,在图像中进行语义级别的快速目标定位已是当下热门 问题。 技术原理与工艺流程简介: 快速的在输入图像里找到事先定义的目标物体,也是当今图像检索领域里面 的一个核心技术。 如下图所示: (a) 图中人偶为用户定义的查询目标 (b) 图为待查询图像 (e)~(h) 目前现有方法的目标定位的结果及所用时间 (i) 我们的技术的图像定位效果和所用时间 (注:红色框出的部分为算法定位并分割出的结果) 算法在图像快速目标定位上:快!准!狠! 
天津大学 2021-04-11
智能图像信息萃取
 自然场景下的文字识别更加贴近于生活和生产中的需要,可以运用到许多领域: 1.    将自然场景下的文字识别应用到试卷批阅与作业批改的过程中。通过自然场景下的文字识别技术,将试卷和作业中的答案提取出来,然后依据语义分析等技术实现对整份作业试卷的批阅,使老师有更多的精力和时间投入到日常教学任务中。 2.    将自然场景下的
南京大学 2021-04-14
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