基于对比学习的急性早幼粒细胞白血病智能检测算法模型在全血细胞分析中的建立与验证

目的利用学习统计软件建立基于对比大模型的急性早幼粒细胞白血病(M3)智能检测算法模型(简称M3模型),并验证其有效性。方法通过实验室信息系统(LIS)和医院信息系统(HIS)检索并统计北京协和医院8256例行全血细胞分析的门诊及住院患者数据,建立M3筛查模型。采用2023年7—10月本院行全血细胞分析的门诊及住院患者数据对M3模型进行验证。结果M3模型对全血细胞分析中M3的筛查具有一定应用价值,在筛查中性粒细胞毒性变化方面有一定作用,成功筛出2例中性粒细胞蓝绿色包涵体。结论M3模型对M3诊断的特异性有待提高。后续研究将增加M3阳性病例以优化模型,在保证高敏感性的同时提高特异性,为全血细胞分析智能审核提供帮助。

基于深度学习的桥梁表观病害智能检测算法研究

为提升桥梁表观病害智能检测效果,使用深度学习方法研究了一种桥梁表观病害智能检测算法。通过采集和标注桥梁表观病害图像,建立四种不同类别的桥梁表观病害数据集,对桥梁表观病害数据集进行预处理,通过深度学习中的卷积神经网络方法实现桥梁表观病害智能检测算法。最后进行测试试验,结果表明所设计的基于深度学习的桥梁表观病害智能检测算法的检测精度更高,具备实际应用的可行性。

基于电磁卫星的闪电哨声波智能检测算法的研究进展

闪电哨声波作为探索空间物理环境的重要媒介,淹没在海量的电磁卫星数据中.近年来随着计算机视觉和深度学习等人工智能技术的发展,从电磁卫星的存档数据中自动检测闪电哨声波的算法取得了一定的效果.本文对近年来闪电哨声波智能检测算法的文献进行了整理和总结.首先,阐述闪电哨声波在电磁卫星数据中呈现的时频特征和类型;然后,介绍了闪电哨声波智能检测算法的流程并从闪电哨声波的特征提取、分类和定位三个方面对主要的智能检测算法进行归纳、总结和评述;其次,简述了闪电哨声波智能检测模型的评价指标;接着,在张衡一号(ZH-1)卫星的磁场数据上对三种典型的闪电哨声波智能检测算法进行复现,并对三种算法的优缺点进行了较深入的分析;最后,对基于电磁卫星的闪电哨声波智能检测的研究领域进行总结和展望.

复杂噪声场景下的电子音乐信号智能检测算法设计

电子音乐信号检测有利于音乐的分类和后续处理,针对当前电子音乐信号检测方法没有考虑噪声对电子音乐信号检测结果的干扰,导致电子音乐信号检测错误率大,检测时间长,无法满足现代大规模电子音乐信号检测的实际要求。为了解决当前电子音乐信号检测过程中存在的一些局限性,提出一种复杂噪声场景下的电子音乐信号智能检测算法。首先分析电子音乐信号智能检测的原理,引入小波变换对电子音乐信号中的噪声进行抑制;然后从消噪的电子音乐信号中提取特征,并根据电子音乐信号类型构建学习样本;最后引入最小二乘支持向量机对电子音乐信号智能检测模型进行构建,分析电子音乐信号的变化特点,并对其参数进行相应的优化。仿真实验结果表明,对于复杂噪声场景下的电子音乐信号,文中方法可以获得较高精度的检测结果,检测时间也明显得到了减少,获得了比其他方法更优的电子音乐信号,对复杂噪声具有较强的鲁棒性。

基于图像处理的楼宇智能火灾检测算法

国民经济的发展与社会生产力的增强使得城市基础建设水平逐渐提高,城市化进程不断加快,在越来越多的城市楼宇建筑持续崛起的同时,各类火灾安全隐患日益增多,导致城市建筑空间发生火灾的几率增加,影响到建筑财产安全与居民的生命安全。传统的火灾检测识别技术在复杂的楼宇建筑空间内部已无法满足精准检测识别火灾的需求,需要利用基于图像处理技术的智能火灾检测算法对火灾情况进行评估,以实现精准识别火灾并及时防控的效果。本文从智能火灾检测算法的技术原理出发,介绍了智能火灾检测算法在火灾防控工作中的重要作用,分析了现阶段存在的应用优势与问题,并提出了基于图像处理的楼宇智能火灾检测算法的设计方案。

基于视觉检测技术下机械零件尺寸精度控制系统研究

机械零件产品的加工逐渐呈现出结构复杂、尺寸精度要求高等特点,传统控制技术及方法已经无法满足日益增长的工业生产制造机械零件加工精度要求。该文基于机器视觉检测技术,阐述了基于机器视觉技术下机械零件尺寸精度控制平台的基本组成与工作原理,论述了智能检测算法在该技术中的应用,并通过试验检验其应用效果。结果表明,该技术能够显著提高零件加工精度,同时降低生产成本。研究结果为机械零件尺寸精度控制领域提供了一种先进的解决方案,同时也可以为制造业的智能化发展和提高产品质量水平提供参考和借鉴。

论智能侵权检测算法在著作权保护中的应用

智能侵权检测算法能显著缓解大量诉讼带来的司法压力,进而使得法官更好地去通过法律解释和适用弥补不足,但是其存在的不足之处需要通过相关措施加以规制。对智能侵权检测算法规范的重点是解决“通知—移除”规则与《著作权法》难以适配、平台对侵权行为的界定难以与侵权事实对应、平台对不同主体的权益保护失衡等问题,应厘清智能侵权检测算法与“通知—移除”规则适用的关系、加强对智能侵权检测算法的法律规制和建立多元共治的纠纷解决方式,以使智能侵权检测算法在著作权保护中更好地发挥作用。

基于目标检测算法的安全帽佩戴智能识别

针对工程项目现场安全帽佩戴检测问题,基于目标检测算法,提出前后端分离方法来实现安全帽佩戴智能检测和展示。后端主要以YOLO V3算法为核心,对现场摄像头视频和图片进行目标检测分析,并将违规数据存入数据库。前端用Web开发框架搭建智能算法平台,对数据库中的违规数据进行可视化展示。该算法和实施平台已在实际工程项目现场进行了应用,结果表明,YOLO V3算法模型具有较高的计算精度和实时的检测速度。

星载触发式瞬态目标智能感知算法

星载触发式瞬态智能感知系统采用动态有效像素+传统积分型帧图探测的新解决方案,解决单一探测器对快速运动目标检测与识别等问题.星载触发式瞬态目标智能感知算法针对远距离瞬态暗弱高速目标的捕获、追踪和识别定位开展研究,采用脉冲神经网络与联合概率滤波算法,实现对目标进行智能检测、追踪和识别.

朔黄铁路隧道衬砌表观病害检测技术

为实现朔黄铁路隧道衬砌表观病害远距离非接触快速检测,提出一种基于多源数据深度融合的隧道病害检测方法。首先利用高清线阵相机、激光扫描传感器等检测设备获取隧道衬砌表观高清图像和激光点云数据,然后利用特征提取网络提取图像和点云特征图,并采用空间变换方法将图像特征图投影到点云特征俯视图上得到融合特征图,最后利用候选区域网络和金字塔场景分析网络对融合特征图进行检测识别,输出病害的类型与位置信息。在朔黄铁路重点隧道开展的现场试验表明,该方法能检测隧道裂缝、掉块、渗水等表观病害状态,有效提升重载铁路隧道运维的智能化程度及综合检测水平。

基于百万级别分布式架构的远程医疗平台研发

设计一个高可用、高性能、高并发(百万级)的远程医疗平台,丰富强大的功能极大程度简化医院相关医护人员的办事效率以及方便患者就医,省时省事。平台配套的急救手环,将给予老人一个安全保障,紧急情况下,智能检测身体健康以及碰撞压力指标,通过算法分析触发"一键急救"发消息通知到就近的医疗点以及子女终端。平台系统采用分布式系统架构以及先进软件技术,急救手环核心部件为传感器、芯片、通讯模块。