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2025年12月19日星期五

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新一代信息技術(shù)

一種全連接CRF級聯(lián)FCN和K均值腦腫瘤分割算法
本發(fā)明涉及一種基于深度學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)分割算法結(jié)合的腦腫瘤分割算法，特別是一種全連接CRF級聯(lián)FCN和K均值腦腫瘤分割算法。DenseCRF將原始圖像中的所有像素與FCN算法的分割結(jié)果中的每個像素進(jìn)行匹配，尋找具有相同屬性的像素，對輸入進(jìn)行補(bǔ)充平滑，改善分割結(jié)果的細(xì)節(jié)信息，提高分割精度。同時，在不同的分割算法中，其分割的標(biāo)準(zhǔn)也會有所不同，通過融合具有不同分割標(biāo)準(zhǔn)的深度學(xué)習(xí)算法FCN和傳統(tǒng)分割算法K均值聚類，基于不同分割標(biāo)準(zhǔn)的算法得到的分割結(jié)果互相補(bǔ)充，使分割的結(jié)果更接近于真實分割圖像。從而更精確地分割腦腫瘤核磁共振圖像，為腦腫瘤核磁共振圖像的高精度的重復(fù)性測量和評估提供更精確的腫瘤圖像。

長春工業(yè)大學(xué) 授權(quán)發(fā)明
新一代信息技術(shù)

一種面向云制造任務(wù)變化的資源動態(tài)調(diào)度方法
本發(fā)明提供一種面向云制造任務(wù)變化的資源動態(tài)調(diào)度方法，所屬技術(shù)領(lǐng)域為先進(jìn)制造技術(shù)領(lǐng)域。其特征在于該方法首先根據(jù)資源需求方和資源提供方上傳至云平臺的服務(wù)需求，對云制造環(huán)境下資源調(diào)度需求狀況進(jìn)行了綜合分析；然后根據(jù)制造任務(wù)和制造資源的屬性特點，并結(jié)合實際資源調(diào)度規(guī)則構(gòu)建面向云制造任務(wù)變化的資源動態(tài)調(diào)度模型，最后應(yīng)用多層編碼的遺傳算法對資源調(diào)度過程進(jìn)行優(yōu)化求解，以獲得滿足條件的云制造資源調(diào)度方案和實時調(diào)度更新策略。本發(fā)明廣泛應(yīng)用于云平臺下的加工制造服務(wù)企業(yè)，考慮了云制造環(huán)境下影響資源調(diào)度的眾多擾動因素，實現(xiàn)了對高度動態(tài)云制造環(huán)境下制造資源的高效優(yōu)化調(diào)度，改善了制造企業(yè)服務(wù)成本高、制造質(zhì)量低、制造負(fù)載不均衡等問題。

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指靜脈識別模型訓(xùn)練方法及識別方法、系統(tǒng)和終端
本發(fā)明提出了一種指靜脈識別模型訓(xùn)練方法及識別方法、系統(tǒng)和終端，指靜脈識別模型訓(xùn)練方法包括：對原始的手指靜脈圖像進(jìn)行ROI定位，得到每張指靜脈圖像的ROI；對指靜脈數(shù)據(jù)集中所有指靜脈圖像樣本進(jìn)行處理，得到每張圖像的ROI并進(jìn)行保存；對處理后的指靜脈數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練集和測試集的劃分；對數(shù)據(jù)集中的指靜脈圖像進(jìn)行分塊處理，將分塊后的指靜脈圖像拉平重組；對指靜脈圖像進(jìn)行線性映射處理，將二維的指靜脈圖像處理為一維的向量；搭建模型的Transformer Encoder模塊；搭建模型的膠囊網(wǎng)絡(luò)模塊；使用訓(xùn)練集和測試集對所述的融合視覺Transformer和膠囊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到指靜脈識別網(wǎng)絡(luò)模型。

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一種面向云制造資源變化的動態(tài)調(diào)度方法
本發(fā)明提供一種面向云制造資源變化的動態(tài)調(diào)度方法，所屬技術(shù)領(lǐng)域為先進(jìn)制造技術(shù)領(lǐng)域。其特征在于該方法首先綜合云服務(wù)平臺的需求結(jié)合資源調(diào)度過程中可能會出現(xiàn)的資源屬性變化、新資源接入、資源撤出等干擾情況，對云制造環(huán)境下資源的變化進(jìn)行分析，構(gòu)建面向云制造資源變化的動態(tài)調(diào)度模型，最后應(yīng)用改進(jìn)粒子群算法對資源的動態(tài)調(diào)度模型進(jìn)行求解，以獲得能夠滿足條件的云制造環(huán)境下的資源調(diào)度方案和實時的資源調(diào)度更新策略。本發(fā)明廣泛應(yīng)用于云制造平臺下的加工制造服務(wù)企業(yè)，實現(xiàn)了對云制造環(huán)境下動態(tài)資源的調(diào)度優(yōu)化，改善了制造企業(yè)成本高，資源負(fù)載不均衡等問題。

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一種基于殘差注意力機(jī)制的指靜脈識別方法
本發(fā)明提出了一種基于殘差注意力機(jī)制的指靜脈識別方法，包括以下方法步驟：對原始指靜脈圖像進(jìn)行邊緣檢測，得到單像素寬的手指邊緣線后，對原始指靜脈圖像進(jìn)行旋轉(zhuǎn)矯正；獲取不包含背景信息的指靜脈前景圖像；確定指靜脈感興趣區(qū)域ROI；對數(shù)據(jù)集各類別中的指靜脈圖像樣本重復(fù)以上步驟得到每張指靜脈圖像的ROI；對處理后的指靜脈數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練集和測試集的劃分；使用改進(jìn)的殘差注意力網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行融合特征提取；對所述改進(jìn)的殘差注意力網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練即可得到指靜脈圖像分類網(wǎng)絡(luò)；將對獲取到的原始指靜脈圖像輸入已訓(xùn)練好的基于殘差注意力機(jī)制的指靜脈圖像分類網(wǎng)絡(luò)，即可輸出識別結(jié)果。

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一種魯棒的手指靜脈圖像感興趣區(qū)域提取方法
本發(fā)明提出了一種魯棒的手指靜脈圖像感興趣區(qū)域提取方法，包括：步驟1，利用提供的基于邊界跟蹤的手指靜脈圖像邊緣檢測算法得到連續(xù)完整的單像素手指邊緣；步驟2，對手指邊緣坐標(biāo)進(jìn)行最小二乘估計得到旋轉(zhuǎn)角度，通過仿射變換對手指靜脈圖像進(jìn)行矯正；選擇手指邊緣最小內(nèi)切寬度作為初步水平參考線，結(jié)合得到的旋轉(zhuǎn)角度更新水平參考線；步驟3，選擇更新后的水平參考線作為水平分割參考線，對矯正后的圖像進(jìn)行分割，得到手指區(qū)域；對手指區(qū)域利用提供的大感受野梯度算子完成對垂直分割參考線的搜索；將最小內(nèi)切寬度限定在垂直參考線內(nèi)，更新水平參考線；步驟4，利用步驟3獲得的水平參考線與垂直參考線完成對感興趣區(qū)域ROI的提取。

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