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高等教育領域數(shù)字化綜合服務平臺
手寫文字的識別方法
本發(fā)明涉及手寫文字的識別方法，包括：a.歸一化手寫輸入數(shù)據(jù)，定義神經(jīng)元數(shù)，建立自動編碼器模型并初始化權重和偏置；b.通過壓縮感知模型進行數(shù)據(jù)壓縮采樣；c.對得到數(shù)據(jù)進行自動編解碼后重建手寫輸入數(shù)據(jù)，使重建數(shù)據(jù)相對原始手寫輸入的誤差最小化；d.將構建的各模型逐層堆疊組成n層神經(jīng)元的特征深度學習模型，并對所述的n層神經(jīng)元遍歷進行深度特征學習，其中n為自然數(shù)；e.輸出識別的手寫文字。本發(fā)明能夠通過模擬人腦視覺神經(jīng)元感知事物的特性，結合壓縮感知和深度學習，自動挖掘表征手寫文字的細致特征，非常有效的提高了手寫文字的表征能力和模型學習的效率，大幅度的提高了手寫文字特別是手寫數(shù)字的識別精度和識別效率。
西南交通大學
2016-10-14
一種圖案繪制方法
本發(fā)明公開了一種圖案繪制方法。首先選擇導電材料為基體、導電材料為繪制材料，然后在基體和繪制材料之間施加脈沖電源，其中，基體與脈沖電源的陰極連接，繪制材料與脈沖電源的陽極連接，控制繪制材料與基體之間的距離至繪制材料開始熔化，使熔化后的液態(tài)繪制材料沉積到基體表面的同時與基體形成化學鍵結合，通過控制繪制材料的移動方向從而形成所需圖案。在一定電壓下，當基體與繪制材料接近至二者之間的介質(zhì)被短路電流擊穿時會產(chǎn)生局部高溫，使得繪制材料熔化并沉積到基體表面的同時與基體形成化學鍵結合，結合力強，不易發(fā)生脫落等現(xiàn)象。在沉積過程中，基體所受的應力幾乎為零，因此不會有任何變形或開裂風險。
西南交通大學
2016-10-19
一種目標檢測方法
本發(fā)明公開了基于維數(shù)遞增弱線性回歸樹的目標檢測方法，其步驟為：①準備訓練樣本集(xi，yi)，i＝1，……，N，xi 表示訓練樣本的特征值集合，yi 為樣本類別，N 為訓練樣本數(shù)，N 為自然數(shù)；②初始化訓練樣本權重為其中 t 為自然數(shù)，初始化時 t＝1；③對樣本集合進行循環(huán)計算，選定循環(huán)次數(shù) T，T 為自然數(shù)每次循環(huán)都得到一個線性回歸樹作為弱分類器。等到 T 次循環(huán)完成后，再將 T 個弱分類器合成一個強分類器；④使用該強分類器對數(shù)字圖像中的各個區(qū)域進行分類，從而判斷是否為
華中科技大學
2021-04-14
一種水文預報方法
本發(fā)明公開了一種基于理想邊界和多元線性回歸的上下限區(qū)間水文預報方法。本發(fā)明分別采用同倍比放大和縮小實測流量的方法構造理想的上下限邊界，在率定期以理想上、下限邊界為目標和最小二乘法為原則確定多元線性回歸上限和下限模型的結構和參數(shù)，通過率定期和檢驗期的上下限預報結果實現(xiàn)上下限區(qū)間水文預報。以預報區(qū)間包含率、相對寬度、對稱性和均方根誤差(采用區(qū)間中值作為預報值)為精度評定指標，對比現(xiàn)有神經(jīng)網(wǎng)絡方法和不同相對寬度的回歸模型區(qū)間預報結果，本發(fā)明提出的方法表現(xiàn)出較好的預報精度和預報效果。本發(fā)明采用的方法計算簡單
華中科技大學
2021-04-14
荷葉收割裝置及其控制方法
本發(fā)明涉及一種荷葉收割船裝置，屬于農(nóng)業(yè)機械領域。精巧的機構設計系統(tǒng)設計和可靠的控制系統(tǒng)達到通過人工遙控實現(xiàn)控制收割刀具的啟動、停止，船體的前進后退、左右轉彎, 自行調(diào)節(jié)高度以適應不同荷葉高度上的差異等功能,有效提高生產(chǎn)效率,改善荷葉收割質(zhì)量,避免各種人身傷害。船在不工作時可把刀具全部推入船體內(nèi)側，減少占地空間。荷葉可廣泛應用于功能食品、保健食品和飲料中，它還是綠色食品包裝及多種藥品的生產(chǎn)原料，市場需求量大。 該裝置實現(xiàn)荷葉的自動收割去梗，提高工作效率，降低人力勞動成本。收割刀具可升降能夠適應大多數(shù)荷葉的高度差異，適用范圍廣。整體裝置采用遙控控制，遠程操作大大降低安全隱患。整個裝置結構簡單輕便，自動化程度高，生產(chǎn)成本低，提高勞動生產(chǎn)率，具有良好社會經(jīng)濟效益。
青島大學
2021-04-13
荷葉收割裝置及其控制方法
本發(fā)明涉及一種荷葉收割船裝置，屬于農(nóng)業(yè)機械領域。精巧的機構設計系統(tǒng)設計和可靠的控制系統(tǒng)達到通過人工遙控實現(xiàn)控制收割刀具的啟動、停止，船體的前進后退、左右轉彎, 自行調(diào)節(jié)高度以適應不同荷葉高度上的差異等功能,有效提高生產(chǎn)效率,改善荷葉收割質(zhì)量,避免各種人身傷害。船在不工作時可把刀具全部推入船體內(nèi)側，減少占地空間。荷葉可廣泛應用于功能食品、保健食品和飲料中，它還是綠色食品包裝及多種藥品的生產(chǎn)原料，市場需求量大。 該裝置實現(xiàn)荷葉的自動收割去梗，提高工作效率，降低人力勞動成本。收割刀具可升降能夠適應大多數(shù)荷葉的高度差異，適用范圍廣。整體裝置采用遙控控制，遠程操作大大降低安全隱患。整個裝置結構簡單輕便，自動化程度高，生產(chǎn)成本低，提高勞動生產(chǎn)率，具有良好社會經(jīng)濟效益。
青島大學
2021-04-13
基于3D打印的復雜結構模具制作方法及成型方法
本發(fā)明公開了一種基于3D打印的復雜結構模具制作方法和成型方法，包括：構建目標模型和模具制作裝置，得到目標模型文件和模具制作裝置文件；將三維模型文件和模具制作裝置文件導入3D打印機，制作目標模型和模具制作裝置；在目標模型表面鋪設硅膠膜或明膠膜固化；在模具制作裝置內(nèi)表面和目標模型的薄膜表面涂覆隔斷材料層，在模具制作裝置中定位模型；澆注下模液，固化，得到下模；在下模上的分型面上涂覆隔斷材料層，澆鑄上模液，固化，去除目標模型得到復雜結構型面特征的上下模模具。本發(fā)明基于成熟的三維打印技術，穩(wěn)定性、可控性好，結構簡單、價格經(jīng)濟，加之可以脫機打印，使得生產(chǎn)更易于配置和優(yōu)化。
浙江大學
2021-04-11
加深X光影像背景的方法、X光影像打印系統(tǒng)與打印方法
本發(fā)明提供一種加深X光影像背景的方法，包括以下步驟：提供一影像至一打印工作系統(tǒng)，所述影像包括載有特定影像信息的特定影像部分和不包括特定影像信息的背景部分；所述打印工作系統(tǒng)以第一色階曲線生成定義所述X光影像的一第一指令數(shù)據(jù)；所述打印工作系統(tǒng)以第二色階曲線生成定義所述X光影像的一第二指令數(shù)據(jù)，所述第二指令數(shù)據(jù)中過濾所述特定影像部分的信息；將所述第一指令數(shù)據(jù)和第二指令數(shù)據(jù)疊加后，驅動一打印機打印所述X光影像。本發(fā)明還涉及一種X光影像打印系統(tǒng)和X光影像打印方法，加深X光影像的背景，并降低打印成本。
青島大學
2021-04-13
高效容多錯的快速恢復編碼方法及其驗證矩陣生成方法
本發(fā)明公開了一種高效容多錯的快速恢復編碼及其驗證矩陣生 成方法，該編碼是基于 XOR 運算的一種編碼。且該編碼是以編碼單元 為單位的編碼。在一個編碼單元中存在多個條帶集，每個條帶集之間 存在著一定的聯(lián)系。在該種編碼中一個編碼單元的前面 Rp 行存放著校 驗碼，后面的 Rp 行存放著數(shù)據(jù)，Rp 行中的數(shù)據(jù)通過一個或幾個條帶 集中的一些數(shù)據(jù)塊進行異或得到。同時還提供了一種驗證該編碼的容 錯能力的方法，用一個變換矩陣來表示
華中科技大學
2021-04-14
一種 FCoE 讀寫處理系統(tǒng)、處理方法及交換 ID 分配方法
本發(fā)明公開了一種 FCoE 讀寫處理系統(tǒng)，包括交換 ID 管理模塊、 請求幀封裝發(fā)送模塊、數(shù)據(jù)幀封裝發(fā)送模塊、數(shù)據(jù)幀接收處理模塊、 準備幀接收處理模塊、響應幀接收處理模塊和接收隊列；本發(fā)明還公 開了一種基于該 FCoE 讀寫處理系統(tǒng)的讀寫處理方法，對來自上層的 對應多隊列塊通用塊層請求或塊設備驅動層請求，按照 FCoE 協(xié)議和 FCP 協(xié)議處理，生成的 FCoE 幀通過標準以太網(wǎng)網(wǎng)絡接口傳輸；縮短 了讀寫路徑，減小處
華中科技大學
2021-04-14