检索结果-内蒙古大学图书馆

中国科学：信息科学 2024年第11期54卷 2518-2532页

作者：纪雯杨哲铭王智郭斌沈博中国科学院计算技术研究所北京100190 清华大学深圳国际研究生院深圳518055 西北工业大学计算机学院西安710072 鹏城实验室深圳518055 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049

随着城市化建设进程的加速,超级智慧城市群的新格局正在形成,物联网、人工智能和大数据等技术正快速渗透至城市信息基础设施的建设,使智慧城市形成极具前景的新兴交叉研究领域.然而现有智慧城市解决方案通常是面向不同城市的定制化方案... 详细信息

随着城市化建设进程的加速,超级智慧城市群的新格局正在形成,物联网、人工智能和大数据等技术正快速渗透至城市信息基础设施的建设,使智慧城市形成极具前景的新兴交叉研究领域.然而现有智慧城市解决方案通常是面向不同城市的定制化方案,在实际应用中缺乏对城市运行状态全面智能感知和多区域协同能力.本文提出了视觉端边云融合的架构,用于智慧城市群的协同发展.首先,将推动智慧城市信息基础设施的新质生产力凝练出算力、运力、数力、智力、视力的新五维特征.之后,通过构建层次化的城市内和城市间视觉端边云架构,解决数据互通瓶颈并助力打破城市间的信息孤岛,提升整体系统的灵活性和可靠性.同时,本文还提出了特征重构的资源共享技术、面向大规模群体的跨域协同优化技术、以及面向复杂城市网络的持续演化的关键技术,从而实现城市智慧连接,形成共通、共享、共赢的新型城市网络架构,以支持智慧城市群通过视觉数据进行跨场景、精准、动态实时的计算.本文旨在为智慧城市群的发展提供一个全面的技术架构和解决方案,以支撑超级智慧城市群的协同演进,推动智慧城市群的智能化进程.

关键词：视觉端边云端边云系统智慧城市群智能系统视觉计算

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基于元模型的Simulink静态分析技术

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计算机应用研究 2022年第1期39卷 206-213页

作者：王瑞陈静王坤龙郑一凡柯文俊钟季龙中国航天科工集团第二研究院研究生院北京100854 北京计算机技术及应用研究所北京100089 中国科学院计算技术研究所北京100190 中国科学院大学北京100049 军事科学院国防科技创新研究院北京100091

为解决目前Simulink模型规则检查工具对国内如飞行控制等一些特定领域的标准规范覆盖不完善的问题,设计了41条建模准则,并基于元模型理论,提出了一种共性的解析和检查框架,在此基础上实现了Simulink模型规则检查工具SimREG。该方法通过... 详细信息

为解决目前Simulink模型规则检查工具对国内如飞行控制等一些特定领域的标准规范覆盖不完善的问题,设计了41条建模准则,并基于元模型理论,提出了一种共性的解析和检查框架,在此基础上实现了Simulink模型规则检查工具SimREG。该方法通过一种无编译的方式来实现对Simulink模型的静态规则检查,在Simulink模型到元模型的映射过程中提取针对每条准则执行检查时需要的模型信息,并将模型重构为有向图的形式,然后在遍历过程中,对图中每个节点进行选定准则的分析处理,完成检查过程。SimREG完成了全部41条建模准则的检查过程,在与三个有代表性的规则检查工具的对比实验中取得了更好的检查结果。SimREG工具将元模型理论应用于Simulink模型的规则检查过程中,在检查速度更快的同时获得了更低的漏报率和误报率。

关键词： Simulink模型 Stateflow模型元模型静态规则检查

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脑组织通道磁示踪成像分析仪的设计与应用

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磁共振成像 2023年第2期14卷 109-115,124页

作者：王卉周洁成雨萌王缪天刘会坡操江峰习科张弘李楠牛田野谢肇恒张研薛言学吕鹏宇卢嘉宾徐萌韩鸿宾北京大学医学部医学技术研究院北京100191 北京大学第三医院放射科北京100191 磁共振成像设备与技术北京市重点实验室北京100191 北京应用物理与计算数学研究所北京100094 中国科学院信息工程研究所北京100093 深圳市特深电气有限公司深圳518054 北京大学第三医院临床流行病研究中心北京100191 深圳湾实验室医学工程研究所深圳518067 膜生物学国家重点实验室北京大学生命科学学院北京100871 北京大学中国药物依赖性研究所北京100191 北京大学工学院先进制造与机器人系北京100871 北京大学深圳研究生院深圳518055

目的基于经典扩散方程建模求解,设计并研制脑组织通道磁示踪成像分析仪。材料与方法建立信号源导入系统,设计多频段射频激发与信号采集单元,开发图像处理、建模计算与可视化模块,集成脑组织通道磁示踪成像分析仪。将12只成年雄性斯普拉... 详细信息

目的基于经典扩散方程建模求解,设计并研制脑组织通道磁示踪成像分析仪。材料与方法建立信号源导入系统,设计多频段射频激发与信号采集单元,开发图像处理、建模计算与可视化模块,集成脑组织通道磁示踪成像分析仪。将12只成年雄性斯普拉-道来氏大鼠随机平均分成两组,分别应用传统磁示踪法技术方案(n=6)与本研究系统方案(n=6)进行探测,计算并比较扩散系数和容积占比等参数,对组织液(interstitial fluid,ISF)引流过程进行可视化。结果该仪器可同步提供鼠脑细胞外间隙(extracellular space,ECS)结构参数及其内分子扩散情况,实现ISF引流途径的全脑示踪。相对于传统技术方案组,本研究系统组扩散系数和容积占比均下降(P均<0.01),且两个测量结果的标准差均减小。结论脑组织通道磁示踪成像分析仪的研发将ECS探测过程标准化、自动化,使得探测结果更加稳定、更趋向于真实水平,为后续兼容电阻抗、化学等多种信息的ECS探测仪器的研发奠定了基础。

关键词：脑细胞外间隙磁示踪组织间液系统设计磁共振成像

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信息技术　高效多媒体编码　第2部分：视频

信息技术　高效多媒体编码　第2部分：视频

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作者：高文黄铁军盛志凡虞露郑萧桢马思伟郑建铧梁凡何芸何至初郭晓强董文辉余琴李蔚然陈杰李善一朴银姬邵振江王荣刚童怡新林和源赵海武张贤国姜晓龙凌勇朱兴国董思维余全合何大可刘凌志周敏华曾伟民林镇安孙俊陈方栋林涛王淑慧周开伦赵利平金欣王苫社范晓鹏陈震中马冀张娜王大东李一鸣李其胜毛琪杨家辉崔静史雪凤芦怡然贾川民张玉槐赵海英北京大学浙江大学北京三星通信技术研究有限公司深圳市海思半导体有限公司中关村视听产业技术创新联盟清华大学瑞昱半导体(深圳)有限公司北京大学深圳研究生院电子科技大学晨星软件研发(深圳)有限公司上海大学中国科学院大学联发博动科技(北京)有限公司上海国茂数字技术有限公司中国科学技术大学中山大学捷讯移动科技(中国)有限公司美国博通通信技术(上海)有限公司哈尔滨工业大学中国科学院计算技术研究所台湾成功大学上海兆芯集成电路有限公司武汉大学上海交通大学香港科技大学同济大学绍兴文理学院

标准类型：国家标准

本文件规定了适应多种比特率、分辨率和质量要求的高效视频压缩方法的解码过程。本文件适用于电视广播、数字电影、网络电视、网络视频、视频监控、实时通信、数字存储媒体等应用中视频的编码和解码。

标准号: GB/T 33475.2-2024

关键词：

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面向航空领域RTCP功能的研究与应用

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小型微型计算机系统 2018年第9期39卷 2124-2128页

作者：郎言书于东吴文江黄艳郑飂默韩文业中国科学院沈阳计算技术研究所沈阳110168 中国科学院研究生院北京100049

针对于航空领域对五轴数控机床精度的要求,对RTCP技术进行深入研究.精度达标贯穿始终,是机械、插补和控制等一系列环节准确执行的结果.因此,从系统的整体效能出发,阐述数控系统软硬件平台、高性能设计、算法研究这三级逻辑结构.为实现... 详细信息

针对于航空领域对五轴数控机床精度的要求,对RTCP技术进行深入研究.精度达标贯穿始终,是机械、插补和控制等一系列环节准确执行的结果.因此,从系统的整体效能出发,阐述数控系统软硬件平台、高性能设计、算法研究这三级逻辑结构.为实现高精度、高效率的RTCP算法,综合考虑运动队列的设计、补偿向量的计算、插补算法的选取、速度控制的方法,构建完整的算法功能模块.设计检测方案,选取源自航空领域的"S"形检测试件进行模块功能的检测,分析加工工艺及程序执行流程,采用GJ-400数控系统进行实验验证,实际加工效果表明算法的可靠性.

关键词：五轴数控系统刀具中心点运动控制非线性误差 “S”形检测试件

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基于深度监督残差网络的肝脏及肝肿瘤分割

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集成技术 2020年第3期9卷 66-74页

作者：张家兵张耀徐洪丽沈舒宁王冬刘同波刘坤王彬华解放军总医院研究生院北京100853 中国科学院大学北京100049 中国科学院计算技术研究所北京100190 解放军总医院医学大数据研究中心北京100853 解放军第984医院口腔科北京100094 解放军总医院信息科北京100853 首都医科大学附属北京友谊医院普外科北京100050

针对医生手动对肝脏肿瘤CT图像分割耗时、耗力,且易受主观判断影响的问题,该研究提出一种深度监督残差网络(Deeply Supervised Residual Unet,DS-ResUnet)算法,以实现对腹部增强CT图像中肝脏及肝脏肿瘤区域进行全自动分割的目的。首先,... 详细信息

针对医生手动对肝脏肿瘤CT图像分割耗时、耗力,且易受主观判断影响的问题,该研究提出一种深度监督残差网络(Deeply Supervised Residual Unet,DS-ResUnet)算法,以实现对腹部增强CT图像中肝脏及肝脏肿瘤区域进行全自动分割的目的。首先,利用公开发布的MICCAI2017肝脏肿瘤分割(LiTS)挑战赛数据集,并使用python及TensorFlow开源框架进行数据分析;然后,构建深度监督残差网络对肝脏及肝肿瘤图像进行自动分割;最后,通过平均Dice系数、全局Dice系数、Jaccard系数、平均对称表面距离(ASSD)、95%豪斯多夫距离(HD95)、准确率和召回率七个评价指标对所提出算法与Unet模型的性能进行比较分析。结果显示,所提出的DS-ResUnet算法在肝脏分割上的七个评价指标结果依次为96.06%、95.08%、92.54%、1.98 mm、12.87 mm、96.11%、96.06%,优于Unet模型的结果(95.71%、94.52%、91.91%、2.41 mm、14.21 mm、95.48%、96.01%);在肝肿瘤分割上的七个评价指标结果依次为67.51%、76.65%、54.21%、6.65 mm、25.34 mm、80.39%、64.27%,也优于Unet模型的结果(60.67%、73.47%、47.39%、9.43 mm、39.38 mm、79.61%、58.01%)。这表明所提出的算法有效地提高了分割效果,实现了从3D腹部增强CT图像中全自动分割肝脏和肝肿瘤区域的目的。

关键词：肝脏分割肝肿瘤分割 CT图像深度学习

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先进高效视频编码

先进高效视频编码

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标准类型：行业标准

本文件规定了适应多种比特率、分辨率和质量要求的高效视频压缩方法编码位流的结构、语法、语义和解析、解码过程。本文件适用于广播电视、网络电视、网络视音频、数字存储媒体、静止图像序列等视频编码。

标准号: GY/T 368-2023

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