算法
在多媒体如此盛行的今天,人们享受着各种精彩的视觉盛宴,这一切都得益于一项基本技术的发展:图形加速技术。那么图形加速功能具体是如何实现的呢? 工作之余,炫酷特效的3D电影、场景逼真的大型游戏都是人们的主要消遣,这些“高大上”的图像视频效果都离不开一项重要的计算机技术:图形加速。那么我们现在来扒一扒什么是“图像加速”吧
根据《国家知识产权局关于第二十一届中国专利奖授奖的决定》(国知发运字〔2020〕28号),兰州大学为专利权人、胡斌教授为第一发明人的发明专利“一种脑电与温度相结合的抑郁人群判定系统(ZL201610709400.9)”荣获第二十一届中国专利金奖,这是兰州大学首次获得中国专利金奖。 该专利公开了一种脑电与温度相结合的抑郁人群判定系统,针对心理生理信息持续化跟踪难、监测精度低、普适化感知差等卡脖子技术问题,发明了多项指标优于同类产品的便携式无线三导脑电传感器,同步集成了基于石英晶体的高精度多通道温度传感器,发明了一次性磁吸式贴片电极,提出了新颖的实时眼电去噪算法。创新性优选并融合了与情感异常相关的前额三导联脑电及温度特征,进一步提升了对抑郁等异常情感状态的感知水平
高静怀教授,国家自然科学基金重大项目负责人,西安交通大学“腾飞人才特聘教授”、博士生导师,海洋石油勘探国家工程实验室副主任,西安数学与数学技术研究院数学与地球探测技术中心主任,西安交通大学波动与信息研究所所长。 长期从事油气探测领域地震波传播与成像、地震储层及流体识别、反问题的理论方法及其应用等领域的教学与研究工作。近年来主要从事非常规油气勘探开发地球物理基础理论与方法研究
新年伊始,全球知名的指纹传感器技术供应商——瑞典Fingerprint Cards(简称FPC)公司副总裁David Burnett与冠伦生物公司领导再次来访杭州晟元数据安全技术股份有限公司。DavidBurnett在晟元总裁李海江的带领下,参观了晟元各产品线及行业解决方案,对晟元领先的集成安全指纹识别芯片、高性能的指纹算法、丰富的行业解决方案均给予高度评价,对双方合作的重点产品——安全指纹模组AM110表示高度认可。 李海江总裁向来宾介绍了2017年晟元整体经营状况,2017年晟元秉承“以客户为中心”的原则实施战略转型,持续深化以芯片为载体、以算法为灵魂,强化晟元自身的技术优势,在市场、产品和营收方面均得到快速发展
1、熟练掌握各种常用传感器的原理、硬件调理电路、滤波算法等; 2、熟悉STM8 STM32 等ARM平台,有独立的嵌入式开发,平台搭建和使用,软件移植的能力。 5、熟悉各种常用的PLC、HMI、OPC、自动控制元件、modbus总线结构的编程; 6、熟悉PCB工艺,具有独立产品项目开发经验; 1、本科及以上学历,电子、通信、计算机技术或相关专业; 2、有较扎实的电子电路应用基础,精通模拟、数字电路设计和调试; 3、熟悉常用电子元器件特性和用法,精通硬件底层通信接口及相关协议; 4、熟悉嵌入式开发架构,物联网系统架构及其技术实现; 5、对待工作认真负责、责任心强,有良好的团队合作精神、沟通能力; 6、有智慧城市、施工设备、建筑行业服务开发项目经验者优先。 1、负责公司云中心网络设备、办公网络等网络相关方面的的规划建设和运维(包含防火墙、IPS、VPN、安全审计、态势感知平台、网管平台、VLAN规划等); 2、负责公司云中心服务器、虚拟机的运维工作(包括华为、浪潮服务器、FusionCompute、云桌面等); 3、负责公司的网络安全防护、网络攻击、安全事件、故障的处理;分析安全设备的日志和告警信息,对安全事件进行核实和处理; 4、负责公司日常的云中心管理工作
如何让自己所在的城市在抖音上像西安一样热门,是许多城市管理者思索的问题。 谁是抖音上最火的城市?什么内容的城市短视频更受欢迎?我的家乡怎样才能像西安那样红透抖音?今年以来,随着重庆、西安、济南等城市在抖音上受到追捧,越来越多的城市政府、城市形象传播者以及广大网友发出这样的疑问。 如今这些问题有了答案
现今,新闻资讯大全不再能满足互联网用户对于信息接收的需求,垂直化发展使专业性新媒体异军突起,面对挑战和机遇,新闻资讯类媒体该如何继续保持权威性和独特性的同时还能满足人民日益增长的阅读精准度和趣味性需求?8月23日,由见道网倾力打造的一款以工程、战略、宏观政策、产业投资为核心,密切关注一带一路倡议下全球范围内的建设走势与市场走向,全面观察并追踪国内国际重大工程 、基础设施投资战略趋势和战略政策的新闻资讯APP——见道APP交出答卷。 见道APP着重突出了全媒化、深度化、移动化和人性化,力求给阅读者以完美体验。设计以页面精练,栏目明晰,内容精彩,形式丰富,打开速度快,展示技术高端为准则,真正解决了移动端的打开速度慢且耗费流量,阅读体验差,重点不突出而使用户毫无头绪的明显劣势
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脑肿瘤是一类常见的肿瘤类疾病,发病率和死亡率极高,如果不及时治疗可能会造成视力障碍、瘫痪、甚至危及生命。 目前,脑肿瘤的临床诊断与治疗主要依据相应的医疗检查结果进行判断,其中有超过90%的信息来自于各种类型的医学影像数据。 现有医学影像数据的分析大多需要通过医生进行人工解读,耗费大量的时间和人力
传统的K-means算法的最大缺点之一是初始类聚数k值的选择,选择不当容易得到局部最优解,无法得出更准确的结果,针对k值的选择进行优化,使用其他算法或方法得出更合适的k值,使得K-means算法的结果更加精确,优化后的K-means算法能够获取更加精准的结果,对数据的分析挖掘更加准确,能够获取更多的潜在信息,为使用者提供更加准确的数据结果。本项目针对K-means算法的聚类数和聚类中心的选择进行优化形成优化K-means算法。 1.使用Java语言实现K-means算法,并且完成对大量数据的分析






