一种实现中厚板热处理加热速度自适应的方法和装置

    公开(公告)号:CN116334378A

    公开(公告)日:2023-06-27

    申请号:CN202310276788.8

    申请日:2023-03-21

    Abstract: 本发明提供一种实现中厚板热处理加热速度自适应的方法和装置,包括:S1、对中厚板热处理炉的待装炉中厚板钢坯进行规格检测;S2、根据规格检测结果,自动设置单双排料混装的排料模式;S3、依据生产节奏和装炉侧剩余空间,设置所述待装炉中厚板钢坯的自动装钢时间;S4、所述待装炉中厚板钢坯在所述自动装钢时间装炉后,实时计算炉内钢坯温度场,对于双排料分别单独计算;S5、依据具体场景,设置加热制度模式为:在炉时间一定模式或在炉时间可调节模式,实现中厚板钢坯加热速度自适应。本发明能够实现钢坯加热速度的自适应,确保钢坯目标温度和保温时间满足精度要求。

    一种基于亮暗通道先验景深估计的神经元提取方法及装置

    公开(公告)号:CN116416253B

    公开(公告)日:2023-08-29

    申请号:CN202310689836.6

    申请日:2023-06-12

    Abstract: 本发明公开一种基于亮暗通道先验景深估计的神经元提取方法及装置,方法包括:输入原始图像视频数据;计算原始图像视频数据的亮暗通道先验,利用两种先验估计原始图像视频数据景深对应的传输率;将原始图像视频数据以像素为单位点除景深对应的传输率,构建约束性非负矩阵分解的神经元提取框架;迭代求解神经元的相关参数,包括:空间位置及形状大小、动作电位及时序变化、背景,直至迭代结束,最终输出神经元的提取信息,包括:空间位置及形状大小、动作电位和时序变化。本发明能够快速估计与利用原始数据景深,有效地去除原始数据的散射,准确地提取神经元的空间位置及形状大小、动作电位和时序变化等特征信息。

    一种一阶电路过渡过程实验教学系统和方法

    公开(公告)号:CN114049821A

    公开(公告)日:2022-02-15

    申请号:CN202111402152.0

    申请日:2021-11-19

    Abstract: 本发明公开了一种一阶电路过渡过程实验教学系统和方法,该系统包括:客户端、服务器以及实验装置;其中,客户端用于向用户显示实验电路电路图、实验参数设定界面和数据表格;服务器用于根据客户端上传的实验电路类型和实验参数,计算出时间常数理论值和数据采集时间长度,并确定激励信号类型;实验装置与实验电路连接,用于在服务器的指令下,向实验电路输出指定的激励信号,并同时采集实验电路的响应波形数据,将采集的数据显示给用户,同时将采集的数据传输给服务器,由服务器传输给客户端进行显示。

    一种早期脑部肿瘤分割方法及系统

    公开(公告)号:CN116543166B

    公开(公告)日:2023-09-05

    申请号:CN202310808414.6

    申请日:2023-07-04

    Abstract: 本发明公开了一种早期脑部肿瘤分割方法和系统,包括:收集并预处理不同脑部肿瘤患者不同时期的MRI影像数据;划分为早期与中、晚期数据,进行标注并排序;将中、晚期脑部肿瘤数据作为源域输入基于3D‑GRU、3D‑CNN和Transformer融合设计的语义分割基模型进行预训练,提取中、晚期肿瘤的时序变化特征与肿瘤的形态学特征信息,获得预训练权重;将预训练权重作为先验知识,早期肿瘤训练集数据作为目标域进行迁移学习模型的训练,利用中、晚期肿瘤特征反演早期肿瘤特征,从源域进行参数高效迁移目标域;将待分割的早期肿瘤MRI影像数据预处理后,输入训练完成的迁移学习模型,生成早期脑部肿瘤病灶区域的分割结果。采用本发明,能在肿瘤尚处于早期的时候就将其准确分割。

    一种早期脑部肿瘤分割方法及系统

    公开(公告)号:CN116543166A

    公开(公告)日:2023-08-04

    申请号:CN202310808414.6

    申请日:2023-07-04

    Abstract: 本发明公开了一种早期脑部肿瘤分割方法和系统,包括:收集并预处理不同脑部肿瘤患者不同时期的MRI影像数据;划分为早期与中、晚期数据,进行标注并排序;将中、晚期脑部肿瘤数据作为源域输入基于3D‑GRU、3D‑CNN和Transformer融合设计的语义分割基模型进行预训练,提取中、晚期肿瘤的时序变化特征与肿瘤的形态学特征信息,获得预训练权重;将预训练权重作为先验知识,早期肿瘤训练集数据作为目标域进行迁移学习模型的训练,利用中、晚期肿瘤特征反演早期肿瘤特征,从源域进行参数高效迁移目标域;将待分割的早期肿瘤MRI影像数据预处理后,输入训练完成的迁移学习模型,生成早期脑部肿瘤病灶区域的分割结果。采用本发明,能在肿瘤尚处于早期的时候就将其准确分割。

    一种基于亮暗通道先验景深估计的神经元提取方法及装置

    公开(公告)号:CN116416253A

    公开(公告)日:2023-07-11

    申请号:CN202310689836.6

    申请日:2023-06-12

    Abstract: 本发明公开一种基于亮暗通道先验景深估计的神经元提取方法及装置,方法包括:输入原始图像视频数据;计算原始图像视频数据的亮暗通道先验,利用两种先验估计原始图像视频数据景深对应的传输率;将原始图像视频数据以像素为单位点除景深对应的传输率,构建约束性非负矩阵分解的神经元提取框架;迭代求解神经元的相关参数,包括:空间位置及形状大小、动作电位及时序变化、背景,直至迭代结束,最终输出神经元的提取信息,包括:空间位置及形状大小、动作电位和时序变化。本发明能够快速估计与利用原始数据景深,有效地去除原始数据的散射,准确地提取神经元的空间位置及形状大小、动作电位和时序变化等特征信息。

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