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布拉德福德大学

作品数:61 被引量:130H指数:7
相关作者:郭亚昆阿南特·帕拉德卡彼得·约克菲尔·科茨艾德里安·凯利更多>>
相关机构:西安工程大学西北工业大学昆明理工大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金陕西省自然科学基金西安市科技计划项目更多>>
相关领域:自动化与计算机技术医药卫生轻工技术与工程经济管理更多>>

文献类型

  • 39篇期刊文章
  • 16篇专利
  • 4篇会议论文

领域

  • 21篇自动化与计算...
  • 8篇医药卫生
  • 4篇轻工技术与工...
  • 3篇经济管理
  • 3篇农业科学
  • 2篇动力工程及工...
  • 2篇建筑科学
  • 2篇交通运输工程
  • 2篇政治法律
  • 1篇化学工程
  • 1篇矿业工程
  • 1篇水利工程
  • 1篇环境科学与工...

主题

  • 5篇神经网
  • 5篇神经网络
  • 5篇组合物
  • 5篇网络
  • 4篇制剂
  • 4篇计算机
  • 4篇共晶
  • 3篇蛋白
  • 3篇药物
  • 3篇细胞
  • 3篇肤色
  • 3篇服装
  • 2篇代数
  • 2篇代数模
  • 2篇蛋白相互作用
  • 2篇调压井
  • 2篇性药
  • 2篇旋流器
  • 2篇药物制剂
  • 2篇抑制剂

机构

  • 59篇布拉德福德大...
  • 20篇西安工程大学
  • 4篇西北工业大学
  • 3篇昆明理工大学
  • 2篇国家行政学院
  • 2篇哈尔滨工业大...
  • 2篇长安大学
  • 2篇上海中医药大...
  • 2篇中山大学
  • 2篇中国社会科学...
  • 2篇中国人民银行...
  • 1篇北方民族大学
  • 1篇哈尔滨工程大...
  • 1篇广州中医药大...
  • 1篇东北石油大学
  • 1篇宁夏大学
  • 1篇江南大学
  • 1篇清华大学
  • 1篇南方医科大学
  • 1篇西南大学

作者

  • 20篇万韬阮
  • 12篇朱耀麟
  • 8篇武桐
  • 6篇汤汶
  • 4篇阿南特·帕拉...
  • 4篇郭亚昆
  • 3篇曾云
  • 3篇田丽
  • 2篇郑联盛
  • 2篇德斯蒙德·约...
  • 2篇休曼·库马·...
  • 2篇艾德里安·凯...
  • 2篇菲尔·科茨
  • 2篇董小君
  • 2篇彼得·约克
  • 2篇郑子彬
  • 2篇钟震
  • 2篇由芳
  • 2篇景军锋
  • 2篇杨刚

传媒

  • 5篇纺织高校基础...
  • 3篇单片机与嵌入...
  • 3篇西安工程大学...
  • 2篇计算机工程与...
  • 2篇程序员(游戏...
  • 2篇排灌机械工程...
  • 1篇宏观经济研究
  • 1篇诊断病理学杂...
  • 1篇经济研究参考
  • 1篇建筑结构学报
  • 1篇中国药学杂志
  • 1篇电视技术
  • 1篇企业管理
  • 1篇科学
  • 1篇化学工程
  • 1篇计算机应用
  • 1篇中国电机工程...
  • 1篇国际社会科学...
  • 1篇计算机工程与...
  • 1篇计算机与数字...

年份

  • 3篇2023
  • 2篇2022
  • 3篇2021
  • 7篇2020
  • 7篇2019
  • 1篇2018
  • 6篇2017
  • 7篇2016
  • 4篇2015
  • 1篇2014
  • 4篇2013
  • 3篇2012
  • 3篇2011
  • 1篇2009
  • 1篇2008
  • 2篇2006
  • 1篇2004
  • 2篇1999
  • 1篇1989
61 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
T-S模糊神经网络模型训练样本构建及其在鸣翠湖水质评价中的应用被引量:12
2020年
该文利用T-S模糊神经网络模型评价鸣翠湖水质。根据不同的训练样本数量和训练次数设置多种工况,基于T-S模糊神经网络探讨了训练样本的三种构成方法,利用MATLAB软件进行编程计算。结果表明:训练样本的构成方式和数量明显影响神经网络的训练效果;由标准样本或监测样本训练的T-S模糊神经网络模型认知能力和泛化能力不足,对检验样本评价的准确率在80%以内。当混合样本中有足够多的监测样本时,可训练神经网络模型完全准确评价检验样本。将混合样本训练的模型应用于银川鸣翠湖的水质评价,结果显示从2014年到2019年水质类别从Ⅳ类逐渐提高到Ⅲ类,评价结果与当地实际情况相符。说明采用混合样本进行水质预测评价是合理的,以混合样本作为训练样本是一种简单有效的数据处理方法。
杨程郭亚昆郑兰香李春光景何仿
关键词:模糊神经网络水质评价
增强现实环境快速重建系统研究
2023年
针对现有增强现实技术在进行环境重建时存在环境重建时间长、设备门槛高、户外环境重建定位困难等问题,设计并实现了AR环境快速重建系统。以谷歌ARCore作为开发基础,调用环境信息估算工具获取三维模型空间坐标和环境深度信息;设计一种新的多重目标跟踪匹配算法,以解析目标特征,并与三维模型生成对应关系;加入北斗全球卫星信号(global navigation satellite system,GNSS)接收机对原有的定位模块进行改进,采用参数转换法对高精度坐标进行本地化处理;使用分割位姿匹配法校正环境中的三维模型重建位姿。实验结果证明,该改进系统适用范围广,拥有脱离摄像头后AR环境不丢失位置等特点,增强了AR环境重建中用户的方位感知能力,降低了AR环境中不同三维模型和目标特征的匹配处理难度。
彭睿男万韬阮万韬阮
支架
本发明提供了聚合支架,其含有抗菌光敏药物并任选地包含诸如干细胞的种子细胞。本发明还包括利用该支架进行组织再生、在发生组织再生时防止或减少感染的方法,本发明还包括提高移植物或植入物存活、促进支架整合以及组织修复和创伤愈合的...
西蒙·伍德杨学斌马赛尔·德玛塔斯彼得·艾登迈克尔·莱克斯沃茨
文献传递
基于深度学习的机器人复杂动作控制技术研究
2021年
本文提出了一种基于深度学习的手势识别来控制机器人做复杂动作的解决方案。本文提出的方案展现出有效的开放性和可扩展性,无论是手势识别还是在机器人复杂动作方面,都可以根据需求做相应调整。同时,本研究工作创建了一个有效的基于人工智能网络的机器人控制实用实验平台。实验设计分别以运用6个基础手势控制机器人在危险环境中清除可疑物品为例,验证了开发的平台可以让机器人实时、远程地完成预设复杂动作,满足现实中自然人机交互的功能。
朱煜东万韬阮汤汶薛涛
关键词:手势识别人机交互
多种化合物
本发明涉及血管破坏剂的前体药物,包括与MMP蛋白裂解位点相关联的血管破坏剂(VDA)。本发明还涉及这些前体药物在癌症的靶向治疗上的用途。
罗伯特·安德鲁·福尔克纳贾森·吉尔珍妮弗·阿特金森保罗·罗德曼迈克尔·毕比劳伦斯·帕特森
用于确定受试者对以自由基引起的DNA损伤为特征的疾病状态的倾向的方法和分析产品
本发明涉及确定受试者对以自由基引起的DNA损伤为特征的癌症或其他疾病状态诸如COPD或哮喘的倾向以及鉴定患有未确诊的癌症的那些受试者的方法。方法能够使用来自受试者的全血并且基于将样品暴露至电磁辐射的不同水平或强度,优选地...
戴安娜·安德森摩根·纳加弗扎德摩根·克莱夫·托马斯·德尼尔
文献传递
基于深度学习的服装图像语义分析与检索推荐被引量:13
2020年
针对服装检测推荐方法中的服装图像分割算法分割精度不高且存在多尺度特征融合不佳的问题,提出一种基于注意力机制和多尺度特征融合的深度卷积网络服装特征提取分析检索与推荐方法。该方法以图像语义分割算法为基础,从服装图像中提取高级语义信息,通过哈希函数对提取的特征进行编码,并引入ASPP对图像进行多尺度特征提取,然后使用注意力模型对提取到的特征进行融合并构建索引库,最终实现语义相似性服装推荐的功能。实验表明:本方法可以有效提高分割准确度,解决多尺度特征提取的问题,能够成功提取图像中的高层次语义特征,具有较高的分割准确率,在很大程度上提高了服装相似性语义推荐的效率。
徐慧白美丽万韬阮薛涛汤汶
基于BP神经网络的镜头边界检测被引量:3
2009年
基于神经网络的机器学习思想,提出一种利用多种视频特征的镜头边界检测算法。突变检测中,在特征矢量形成上,分别采用了相邻两帧差值法和滑动窗口法,并加入运动信息以排除强运动对突变检测的影响;在神经网络的构架上,则分别采用了融合法和选举法。在渐变检测中,先通过三个神经网络将溶解过程中方差曲线的三种模式分别识别出来,再根据溶解过程中亮度均值呈线性递增或递减的特性将干扰排除。对大量TRECVID视频进行实验的结果表明,该算法对视频突变和渐变都具有良好的检测性能,并对运动以及闪光灯的干扰具有较好的鲁棒性。
张楠肖国强江健民邱开金
关键词:镜头边界检测视频分割BP神经网络
Kinect体感器的人体姿势交互漫游方法被引量:2
2019年
针对三维虚拟场景人机交互漫游采用传统的鼠标、键盘等交互感不强的问题,提出了一种基于Kinect人体姿势交互漫游的方法。根据Kinect骨骼跟踪原理,对用户进行实时骨骼跟踪,通过骨骼点之间的相对空间位置识别人体姿势,利用特定的人体姿势实现虚拟场景的交互漫游。
朱耀麟王丹万韬阮武桐杨宇峤
关键词:交互漫游KINECT
俄罗斯向东转:问题与前景被引量:2
2017年
乍一看,由于与西方国家的地缘冲突不断,俄罗斯“向东转”似乎是不可避免的——政治、经济方向和伙伴发生改变。彼得大帝开启的“欧洲之窗”(与欧洲的关系)正在紧紧地关闭。与此同时,俄罗斯渴望向“温暖”的亚太敞开大门,尤其是中国。
Н.И.马斯连尼科夫С.А.齐普利亚耶夫И.Ю.尤尔根斯张知备
关键词:彼得大帝
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