专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]基于扩散模型的文图生成任务推理加速方法和系统-CN202310598298.X在审
  • 汪诚愚;段忠杰;黄俊 - 阿里云计算有限公司
  • 2023-05-24 - 2023-10-10 - G06T11/00
  • 本公开涉及一种基于扩散模型的文图生成任务推理加速方法和系统。该方法包括:运行完整生成过程以采集中间变量;从完整过程中选择n个步骤,并且在这n个步骤的迭代计算中:将在前隐变量与所述输出中间变量的线性组合作为当前步骤获取的隐变量的估计值;通过最小化所述估计值与对应隐中间变量的均分误差求取所述线性组合中的系数;以及基于求取的系数,生成作为所述文图生成任务的推理结果的图像。本发明通过分析完整生成过程,将调度器的设计问题转化成若干参数的确定,并进一步将加速的生成过程转化成线性子空间的张成过程,由此通过重构短步数的近似过程,将成百上千步的迭代减少到几十步,甚至几步,在显著提升效率的同时,保证生成效果。
  • 基于扩散模型生成任务推理加速方法系统
  • [发明专利]图像处理方法、网络模型训练方法、装置、设备、介质-CN202310659387.0在审
  • 刘腾龙 - 北京百度网讯科技有限公司
  • 2023-06-05 - 2023-10-10 - G06T11/00
  • 本公开提供了图像处理方法、网络模型训练方法、装置、设备、介质,涉及图像处理领域,尤其涉及计算机视觉、深度学习、图像重建等技术领域。具体实现方案为:通过将待处理文档输入预先训练的擦除网络,对待处理文档图像中第一格式文字进行擦除,获取待处理文档图像对应的最终擦除图像;其中,擦除网络和分割头网络、判别器网络组成擦除网络模型,擦除网络通过使用样本文档图像对对擦除网络模型预先训练获取;样本文档图像对包括样本文档图像以及样本文档图像对应的擦除了第一格式文字的标签图像;擦除网络模型至少根据内容损失函数以及风格损失函数进行训练;内容损失函数和风格损失函数根据样本文档图像的混合图像特征以及标签图像获取。
  • 图像处理方法网络模型训练装置设备介质
  • [发明专利]一种反投影重建方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310673830.X在审
  • 王鹏;张超 - 俐玛精密测量技术(苏州)有限公司
  • 2023-06-08 - 2023-10-10 - G06T11/00
  • 本公开提供了一种反投影重建方法、装置、电子设备及存储介质,其中,该方法包括:获取当前的运行配置信息;在基于运行配置信息确定满足投影数据分组条件的情况下,对投影数据进行分组处理,得到多个投影数据块;每个投影数据块包含至少一个投影数据;响应于针对当前待重建切片的重建请求,将多个投影数据块依次从运行内存转入图形处理器GPU中的纹理缓存,并利用GPU对每个投影数据块进行反投影重建,得到重建后切片。本公开在确定需要针对当前待重建切片进行重建的情况下,可以利用GPU的缓存机制实现投影数据的反投影计算,在确保的计算结果的情况下实现了高速率和高兼容性,可以重建获得高质量,高清晰度的重建切片。
  • 一种投影重建方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]一种煤岩微观信息的多能谱CT成像方法-CN202310815054.2在审
  • 李刚;陈明;张敏;王永丽;韩景奇;尹喜玲 - 山东科技大学
  • 2023-07-05 - 2023-10-10 - G06T11/00
  • 本发明公开了一种煤岩微观信息的多能谱CT成像方法,包括以下步骤:步骤一,CT成像;步骤二,IFBP算法重建;步骤三,重建公式推导;步骤四,公式带入;步骤五,数值仿真实验;步骤六,实验结果分析;本发明在使用时,采用多能谱的X射线对煤岩进行扫描,得到多色的投影数据真实值,将数值代入公式中进行迭代计算,相较于现有的单能谱成像和双能谱成像,使用多套能谱投影数据,具有更好的物质区分能力,能够有效对硬化伪影和环状伪影问题进行校正,尤其是当多材质物体中含有相对高密度或高原子序数材料时效果更加明显,多能谱CT重建算法能清晰地分离出煤岩的三种有机微组分,避免了组分之间干扰的情况出现。
  • 一种微观信息多能ct成像方法
  • [发明专利]一种基于深度神经网络的端到端低剂量CXT重建方法-CN202310852276.1在审
  • 马旭;房震 - 北京理工大学
  • 2023-07-12 - 2023-10-10 - G06T11/00
  • 本发明提供一种智能化端到端低剂量CXT成像方法。首先,本发明提出了一种新型的两阶段端到端CNN用于低剂量CXT重建,称为SPA‑Net。在细化阶段,本发明设计一种具有残差学习和自注意力模块的浅层三维编码‑解码网络去同时捕捉重建结果的局部和非局部依赖,进一步有效地提高重构质量。其次,本发明提出一种端到端联合训练策略,其可以同时对SPA‑Net中的两个阶段进行微调,从而进一步提高重构性能。本发明是第一个针对低剂量CXT的端到端智能化重建方法,可以从测量域和图像域中直接学习压缩投影值和层析图像之间的映射,能够有效提高低剂量CXT系统的成像效率和精度。本发明提供了一种低成本、高效和高质量的重建网络方法。
  • 一种基于深度神经网络端到端低剂量cxt重建方法
  • [发明专利]脑磁图数据的溯源重建方法、装置、电子装置和介质-CN202311136376.0在审
  • 钱浩天;张瑜;蒋田仔;刘盛锋;赵博涛;张靖 - 之江实验室
  • 2023-09-05 - 2023-10-10 - G06T11/00
  • 本申请涉及一种脑磁图数据的溯源重建方法、装置、电子装置和介质,其中,该方法包括:获取目标对象的待处理脑磁图数据;对待处理脑磁图数据进行标准化预处理,以及事件相关场分析,得到事件相关场结果;基于目标对象的磁共振结构像数据构建目标对象的头部模型,并基于用户指令构建源空间;基于头部模型与源空间计算正向解;基于事件相关场结果以及正向解进行溯源重建,得到源空间的源估计结果;基于源空间的源估计结果以及标准空间中脑图谱模板,生成脑图谱溯源重建结果。通过本申请,解决了脑磁图数据溯源重建结果通用性较低的问题,借助神经影像领域常用的脑图谱工具,给脑磁图数据处理和分析流程增加了一定的通用性和可比较性。
  • 脑磁图数据溯源重建方法装置电子介质
  • [发明专利]用于能谱成像的投影域材料分解-CN202280015531.0在审
  • B·J·布伦德尔;K·A·艾哈尔德;C·邦图斯;A·索欣;A·特伦;H·德尔 - 皇家飞利浦有限公司
  • 2022-02-15 - 2023-10-10 - G06T11/00
  • 本发明涉及用于对能谱成像投影数据的材料分解的方法(1)、相应的设备、系统和计算机程序产品。所述方法包括:接收(2)由能谱成像系统采集的投影数据,并且通过对针对不同投影射线的对应能谱值进行组合来减少(3)所述投影数据中的噪声,以获得噪声减少的投影数据。所述方法包括:将第一投影域材料分解算法应用(6)于所述噪声减少的投影数据,以获得第一组材料路径长度估计结果,并且将第二投影域材料分解算法应用(7)于所述投影数据,以获得第二组材料路径长度估计结果。所述第二投影域材料分解算法包括优化,所述优化惩罚被优化的所述第二组材料路径长度估计结果与所述第一组材料路径长度估计结果之间的偏离。
  • 用于成像投影材料分解
  • [发明专利]一种用于量子压缩成像的方法-CN202310583065.2在审
  • 李军;高静毅;王炜皓;张宝山;卫容宇;宋航;沈鹏阳 - 西安电子科技大学
  • 2023-05-22 - 2023-10-10 - G06T11/00
  • 本发明公开了一种用于量子压缩成像的方法,包括:获取目标的测量值;测量值是对目标的参考光路和信号光路进行符合计数得到的,参考光路中的空间光调制器上加载有预设压缩感知矩阵,信号光路中的空间光调制器上加载有目标的图像;将测量值输入预训练的初步重建子网络,输出目标的初步重建图像;将初步重建图像输入预训练的混合池卷积子网络,经过预训练的混合池卷积子网络的卷积处理、条形池化处理、金字塔池化处理、注意力机制处理和融合处理后,输出目标的重建图像;其中,预训练的初步重建子网络和预训练的混合池卷积子网络是采用引入泊松噪声的样本进行训练得到的。本发明重建质量高、所需采样数更少,重建时间短,且网络训练时间短。
  • 一种用于量子压缩成像方法
  • [发明专利]一种基于Web的图像处理方法-CN202210315167.1在审
  • 王昕;陈宗健;王鹏;袁陶;曹蕾 - 比亚迪股份有限公司
  • 2022-03-28 - 2023-10-10 - G06T11/00
  • 本发明公开了一种基于Web的图像处理方法,包括:基于原始图像生成多个图像副本;获取所述多个图像副本的多个序列化操作数据并保存;对所述多个序列化操作数据执行筛选;基于所述筛选后的序列化操作数据在新建的图像副本上进行重绘。根据本发明提供的一种基于Web的图像处理方法,通过生成多个图像副本对图像副本执行操作,并将操作记录序列化为多个序列化操作数据进行保存,避免了对原始图像的污染,减少了内存占用和带宽资源占用,然后根据需求筛选序列化操作数据并进行重绘操作,实现了图像的多用户同步处理。
  • 一种基于web图像处理方法

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