检索结果-内蒙古大学图书馆

中华口腔医学杂志 2023年第6期58卷 519-526页

作者：赵一姣高林王勇北京大学口腔医学院·口腔医院口腔医学数字化研究中心、口腔修复教研室、国家口腔医学中心、国家口腔疾病临床医学研究中心、口腔生物材料和数字诊疗装备国家工程研究中心、国家卫生健康委口腔医学计算机应用工程技术研究中心、口腔数字医学北京市重点实验室北京100081 中国科学院计算技术研究所、中国科学院大学北京100000

点云数据是口腔虚拟手术设计、颜面不对称分析等环节的基础,颅颌面三维特征在口腔颌面外科、正畸矫治设计中发挥关键作用。随着口腔数字化技术临床应用的普及,颅颌面三维特征的自动化构建成为研究发展趋势,因而基于颅颌面点云数据的三... 详细信息

点云数据是口腔虚拟手术设计、颜面不对称分析等环节的基础,颅颌面三维特征在口腔颌面外科、正畸矫治设计中发挥关键作用。随着口腔数字化技术临床应用的普及,颅颌面三维特征的自动化构建成为研究发展趋势,因而基于颅颌面点云数据的三维解剖标志点定点和对称参考平面构建算法备受关注。本文结合笔者团队研究及国内外研究进展,论述基于颅颌面点云数据,构建解剖标志点和对称参考平面特征的数学算法和深度学习算法,阐述该领域的发展历程和最新研究进展,分析探讨各种方法的优势及局限,以期为口腔临床研究和应用提供参考。

关键词：人工智能测颅法牙测量学算法深度学习解剖标志点对称参考平面

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区块链共识算法研究综述

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信息安全学报 2021年第2期6卷 85-100页

作者：靳世雄张潇丹葛敬国史洪彬孙毅李鸣林业明姚忠将中国科学院大学网络空间安全学院北京中国100049 中国科学院信息工程研究所第五实验室北京中国100093 中国科学院信息工程研究所北京中国100093 中国科学院计算技术研究所北京中国100190 中国电子技术标准化研究院区块链研究室北京中国100007

共识算法是区块链系统维护数据一致性的核心机制。本文深入调研并分析了具有代表性的共识算法及其演化历程;基于共识过程提出共识算法的分类模型,并对各类型中代表性的共识算法进行详细分析;最后从去中心化、可扩展性、安全性、一致性... 详细信息

共识算法是区块链系统维护数据一致性的核心机制。本文深入调研并分析了具有代表性的共识算法及其演化历程;基于共识过程提出共识算法的分类模型,并对各类型中代表性的共识算法进行详细分析;最后从去中心化、可扩展性、安全性、一致性、可用性、分区容忍性六个方面建立了一套共识算法的评价指标体系,并对代表性的共识算法进行对比分析,给出各类算法综合性的性能评价,希望为共识算法的应用与创新提供参考。

关键词：区块链共识算法拜占庭容错评价体系

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Chiplet技术发展现状

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科技导报 2023年第19期41卷 113-131页

作者：项少林郭茂蒲菠方刘禄刘淑娟王少勇孔宪伟郑拓刘军赵明郝沁汾孙凝晖合肥复睿微电子有限公司合肥230041 上海市微电子材料与元器件微分析专业技术服务平台上海201210 宁波德图科技有限公司宁波315800 芯耀辉科技有限公司珠海519031 湖北江城实验室武汉430205 超聚变数字技术有限公司东莞523106 中国电子技术标准化研究院北京100007 芯和半导体科技(上海)股份有限公司上海201210 无锡芯光互连技术研究院无锡214104 中国科学院计算技术研究所北京100086

Chiplet(芯粒)技术是近年来兴起的新一代集成电路技术,因其具有提升良率、突破光罩极限、芯片架构灵活、芯片组件技术供应货架化等特点,受到产业界的广泛重视。为进一步推动chiplet技术在中国的发展,梳理了chiplet技术的应用场景,分析了... 详细信息

Chiplet(芯粒)技术是近年来兴起的新一代集成电路技术,因其具有提升良率、突破光罩极限、芯片架构灵活、芯片组件技术供应货架化等特点,受到产业界的广泛重视。为进一步推动chiplet技术在中国的发展,梳理了chiplet技术的应用场景,分析了chiplet中的各种核心组件技术,阐述了在chiplet技术开发中可能出现的各种技术挑战,回顾了中国chiplet标准的发展情况,最后针对中国发展chiplet技术提出了建议。

关键词： chiplet技术芯粒互连接口先进封装多物理场电子辅助设计信号与电源完整性

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增材制造可降解金属医用植入物

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金属学报 2021年第11期57卷 1499-1520页

作者：郑玉峰夏丹丹谌雨农刘云松徐钰倩温鹏田耘赖毓霄北京大学材料科学与工程学院北京100871 北京大学口腔医(学)院修复科国家口腔疾病临床医学研究中心口腔数字化医疗技术和材料国家工程实验室口腔数字医学北京市重点实验室口腔材料国家药监局重点实验室卫生部口腔医学计算机应用工程技术研究中心北京100081 清华大学机械工程系摩擦学国家重点实验室北京100084 北京大学第三医院骨科北京100191 中国科学院深圳先进技术研究院生物医学与健康工程研究所深圳518055

增材制造技术由于其高精度、高自由度等特点,可赋予医用金属植入物定制化的宏观与微观结构,使植入物与患者待修复缺损部位实现更好的生物力学适配,满足临床治疗个性化方案的需求,并为医用金属植入物的制造提供新途径。可降解金属目前是... 详细信息

增材制造技术由于其高精度、高自由度等特点,可赋予医用金属植入物定制化的宏观与微观结构,使植入物与患者待修复缺损部位实现更好的生物力学适配,满足临床治疗个性化方案的需求,并为医用金属植入物的制造提供新途径。可降解金属目前是医用金属的研究热点,增材制造可降解金属医用植入物是个新方向,本文重点对增材制造镁基、锌基、铁基可降解金属的工艺流程及影响因素、力学性能、降解行为、生物相容性相关结果进行分析与总结,并展望了增材制造技术在医用可降解金属植入物领域的未来发展方向。

关键词：增材制造可降解金属力学性能降解行为生物相容性

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受限玻尔兹曼机研究综述

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软件学报 2019年第7期30卷 2073-2090页

作者：张健丁世飞张楠杜鹏杜威于文家中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116 矿山数字化教育部工程研究中心江苏徐州221116 中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室北京100190

概率图模型是目前机器学习研究的热点,基于概率图模型构造的生成模型已广泛应用于图像和语音处理等领域。受限玻尔兹曼机(restricted Boltzmann machines,简称RBMs)是一种概率无向图,在建模数据分布方面有重要的研究价值,RBMs既可以结... 详细信息

概率图模型是目前机器学习研究的热点,基于概率图模型构造的生成模型已广泛应用于图像和语音处理等领域。受限玻尔兹曼机(restricted Boltzmann machines,简称RBMs)是一种概率无向图,在建模数据分布方面有重要的研究价值,RBMs既可以结合卷积算子构造深度判别模型,为深度网络提供统计力学的理论支持,也可以结合有向图构建生成模型,提供具有多峰分布的先验信息。主要综述了以RBMs为基础的概率图模型的相关研究。首先介绍了基于RBMs的机器学习模型的基本概念和训练算法,并讨论了基于极大似然估计的各训练算法的联系,比较了各算法的log似然损失;其次,综述了RBMs模型最新的研究进展,包括在目标函数中引入对抗损失和W距离,并构造基于RBMs先验的变分自编码模型(variational autoencoders,简称VAEs)、基于对抗损失的RBMs模型,并讨论了各实值RBMs模型之间的联系和区别;最后,综述了以RBMs为基础的模型在深度学习中的应用,并讨论了神经网络和RBMs模型在研究中存在的问题及未来的研究方向。

关键词：受限制的玻尔兹曼机神经网络概率图模型深度学习

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基于噪声数据与干净数据的深度置信网络

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软件学报 2019年第11期30卷 3326-3339页

作者：张楠丁世飞张健赵星宇中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116 矿山数字化教育部工程研究中心(中国矿业大学) 江苏徐州221116 中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室北京100190

建立以受限玻尔兹曼机(restricted Boltzmann machine,简称RBM)为基石的深度网络模型,是深度学习研究的热点领域之一.Point-wise Gated受限玻尔兹曼机(point-wise gated RBM,简称pgRBM)是一种RBM的变种算法.该算法能够在含噪声的数据中... 详细信息

建立以受限玻尔兹曼机(restricted Boltzmann machine,简称RBM)为基石的深度网络模型,是深度学习研究的热点领域之一.Point-wise Gated受限玻尔兹曼机(point-wise gated RBM,简称pgRBM)是一种RBM的变种算法.该算法能够在含噪声的数据中自适应地找到数据中与分类有关的部分,从而实现较好的分类结果.假设一组数据中有噪声数据和干净数据,如何应用不含噪声的数据提升pgRBM的性能,是一个重要的研究问题.针对这一问题,首先,在传统的pgRBM基础上提出一种基于随机噪声数据与干净数据的Point-wise Gated受限玻尔兹曼机(pgRBM based on random noisy data and clean data,简称pgrncRBM)方法,其网络中与分类有关权值的初值是通过不含噪声的数据学习得到的,所以pgrncRBM在处理随机噪声数据时可以学习到更为“干净”的数据.在pgrncRBM中,与分类有关的数据与噪声都是使用RBM建模.如果噪声是图片,pgrncRBM就不能很好地去除噪声.Spike-and-Slab RBM(ssRBM)是一种处理实值数据的RBM变种模型,其定义两种不同类型的隐层用来学习实值数据的分布特性.因此,将ssRBM与pgRBM相结合,提出一种基于图像噪声数据与干净数据的Point-wise Gated受限玻尔兹曼机(pgRBM based on image noisy data and clean data,简称pgincRBM)方法.该方法使用ssRBM对噪声建模,其在处理图像噪声数据时可以学习到更为“干净”的数据.然后,通过堆叠pgrncRBM、pgincRBM和传统的RBM构建出深度网络模型,并探讨了权值不确定性方法在提出网络模型中的可行性.最后,在含噪声的手写数据集上进行MATLAB仿真实验.实验结果表明,pgrncRBM和pgincRBM都是有效的神经网络学习方法.

关键词：受限玻尔兹曼机深度置信网络权值不确定性特征选择

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信息技术　计算机视觉　术语

信息技术　计算机视觉　术语

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作者：陈熙霖毋立芳马珊珊王亮王涛王聪马伟简萌卢汉清邓亚峰刘俊晖李实英黄严张晓垒索津莉刘烨斌杨巨峰程明明柴森春周全赵铁松牛玉贞殷绪成马占宇乔宇赵振兵翟永杰韦世奎金鑫王上飞姬艳丽谢玉凤欧阳建权钱晨蒋慧刘向增韩军伟刘海波苗启广葛仕明沈晶刘伟锋徐明亮吴月升刘文予冯镔黄小明曹刚王海棠马玉琨任桐炜杨丽芳李策马丙鹏李晖王少帆张文利李如玮王卓峥段立娟贾熹滨齐娜杨新武王瑾朱青付利华刘兆英虞晶怡何晖光谢凌曦文石磊乔利稳邓成王瑞平黄祥林肖长诗高永超张婷薛云志孟令中张媛许源蒲江波赵春昊任文奇浦世亮赵群徐圣普王珏韩霄朱亚军吴涛邹博傅建龙蒲亚坤资鑫斌王一鹤冯小雪曹晓琦张伊祎那崇宁魏晓明李军马彬田永会刘军丁雨罗家赛宋方方单海军宁皓欧阳马生朱贵波王金桥刘亦珩张磊杨春林张栋栋王长虎中国电子技术标准化研究院中国科学院计算技术研究所北京工业大学中国科学院自动化研究所北京爱奇艺科技有限公司中国工业互联网研究院上海科技大学北京格灵深瞳信息技术有限公司清华大学南开大学北京理工大学南京邮电大学福州大学北京科技大学北京邮电大学中国科学院深圳先进技术研究院华北电力大学北京交通大学北京电子科技学院中国科学技术大学电子科技大学深圳市商汤科技有限公司湘潭大学西北工业大学西安电子科技大学哈尔滨工程大学中国科学院信息工程研究所中国石油大学(华东) 郑州大学北京百度网讯科技有限公司华中科技大学北京信息科技大学中国传媒大学河南科技学院南京大学兰州理工大学中国科学院大学中科南京软件技术研究院中国科学院软件研究所武汉理工大学中国医学科学院生物医学工程研究所山东省计算中心(国家超级计算济南中心) 上海依图网络科技有限公司杭州海康威视数字技术股份有限公司小米通讯技术有限公司北京电信规划设计院有限公司深圳云天励飞技术股份有限公司哈工大机器人(合肥)国际创新研究院第四范式(北京)技术有限公司华为技术有限公司矩阵元技术(深圳)有限公司北京三快在线科技有限公司(美团) 北京佰才邦技术有限公司华夏芯(北京)通用处理器技术有限公司云从科技集团股份有限公司重庆邮电大学北京眼神科技有限公司之江实验室苏州中德宏泰电子科技股份有限公司曙光信息产业股份有限公司北京字节跳动网络技术有限公司郑州金惠计算机系统工程有限公司

标准类型：国家标准

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