卷积

主要技术指标： 1.高灵敏：得益于精密和高效的光路，以及领先的还原型反卷积技术，DeltaVision将宽场显微镜的灵敏度和分辨率提高到新的水平。 2.高速： 标配下可达到21帧/秒（512×512）的成像速度。当配备EM-CCD后，最高可达到224帧/秒（64×64）

（映维网 2019年04月19日）在穿戴VR头显后，用户一般无法看到双手的存在。为了支持用户通过双手与虚拟环境交互，有必要渲染所述肢体的临在。VR系统可以利用手部追踪系统来追踪双手的运动和位置，进而在虚拟环境中渲染它们

陈俊芬，1976年3月出生，博士，副教授，硕士生导师。2005年7月获得河北大学基础数学硕士学位；2016年4月获得马来西亚理科大学图像处理博士学位。主要社会兼职为中国计算机学会会员，中国人工智能学会会员

文章来源： 作者：潘欣 发布日期：2022年11月10日 浏览： 近日，学校长白山历史文化与VR技术重构吉林省重点实验室、计算机科学与技术学院与英国兰卡斯特大学环境中心合作的研究成果在遥感应用领域国际顶级期刊《ISPRS JOURNAL OF PHOTOGRAMMETRY AND REMOTE SENSING》（中科院一区，影响因子11.774）上发表。 目前，大多数利用卷积神经网络（CNN）的面向对象的方法采用额外的模型来克服这种异质性内容的不利影响。然而，这些异质性抑制机制为整个分类过程引入了额外的复杂性，而且这些方法通常不稳定，很难在实际应用中使用

2020年6月22日-7月3日，国际电信联盟第十六研究组(简称ITU-T SG16)召开在线会议。经过会议审议，中国主导的两项文物艺术品领域国际标准获准立项，分别为《基于区块链技术的文物艺术品追溯系统元数据标准》和《文物艺术品图像识别系统参考架构》。 该两项标准均由易拍全球(北京)科贸有限公司牵头制定，北京邮电大学、中国信息通信研究院、腾讯科技(深圳)有限公司、深圳传音控股股份有限公司作为支持单位

中科迪宏多人无驻足人脸识别系统，是针对大流量考勤及安全问题、公共卫生防疫（体温监测+佩戴口罩监测）需求，基于先进深度学习卷积神经网络算法和边缘计算的计算机视觉处理技术，集硬件设备及管理系统软件一体的系统。 该系统通过智能人脸识别技术、目标检测技术、红外测温技术，结合员工及上班基础信息，实现智能人脸考勤、陌生人识别告警、体温监测、佩戴口罩监测，以及相应的异常/违规告警等。 系统通过智能人脸识别技术实现无驻足式人脸识别考勤，实时检测、显示考勤结果和异常/违规告警，并进行工时统计分析和预警，支持陌生人识别告警；通过目标识别技术和红外测温技术实现体温检测和佩戴口罩检测，实时显示结果和异常报警，并统计分析

卡耐基梅隆大学计算机图形学课程有哪些重点? 你好，我想咨询一下卡内基梅隆大学计算机图形学课程，想知道有哪些重点知识，可不可以分享一下? 同学你好，关于计算机图形学的课程重点，我们考而思可以给同学提供的。计算机图形学为本科阶段的同学提供了学习计算机图形基础和来自各种应用和研究领域的专业知识的机会。参与课程的同学将在介绍性课程中获得计算机图形学的广阔视野，并从主题领域的选择中获得深入的经验，包括独立研究的选择

池化层的作用是将经过卷积、激活函数处理后的图像进行采样，缩小到更小的尺寸。池化可以压缩数据和参数数量，减小过拟合，提高模型的容错性。 让我们用一个例子来说明

舆情监控技术可为网络语言治理提供技术支撑。本研究提出了一种网络安全话题识别的语义计算模型——LSTM-DCNN模型。使用长短时记忆（LSTM）模型提取社交网络中有关网络安全的话题信息，随后使用深度卷积神经网络（DCNN）对社交网络中的网络安全信息的话题分类

4月29日下午，应数学与计算机科学学院邀请，日本神奈川大学张善俊教授来我校讲学，为师生作题为“AI与计算机视觉”的专题讲座。 张善俊教结合计算机和人工智能AI的发展历史及演变进程，详细阐述了卷积神经网络技术在相关领域的应用及优势以及如何利用深度学习方法来进行图像去噪、图像补全等方面的处理技术。讲座中张教授通过互动与现场师生们交流了如何利用小波变换方法对图像进行学习，图像数据集的来源，利用图像反转、压缩等技术得到的图像集是否可靠等人工智能与图像处理方面的前沿研究知识及问题