蓬勃发展的国内外图象图形学术团体

蓬勃发展的国内外图象图形学术团体中国图象图形学会学术委员会主任李叔梁编者按“单位巡礼”专栏的宗旨是宣传国内外为促进图象图形科学技术的进步与发展做出贡献的“产、学、研、用”诸相关单位与机构。介绍它们的工作性质、业务范围、设备能力、成果专利和软硬件产品，...

特约主编寄语

为贯彻落实双碳任务目标,加快能源转型,我国风能、太阳能等可再生能源占比不断增加,逐渐形成了清洁、安全、高效的能源结构,并在沙漠、戈壁、荒漠地区规划建设了大型风电光伏基地项目。但基地的系统特性已由原有的同步机主导转变为了电力电子装备主导,其规划建设、控制装备、安全运行均发生了重大变化,系统的安全稳定运行及其送出均面临严峻挑战。下面将对沙戈荒新能源基地的建设及安全稳定运行的部分问题给出建议。

基于图像的视景景深能见度数字仿真

图形仿真所采用的分辨单元简单几何关系模拟法,得到的视景图象往往没有景深和能见度等视觉效果,缺乏真实感。在视景图象仿真研究中,真实感是关键因素,也是研究视景真实视觉效果模拟技术的难题。本文试图从图象仿真与图形仿真的区别入手,探索解决这一难题的途径。通过对不同距离景物的成象影响因素分析,发现能见度差异是以往线性投影关系模拟法不能解决的障碍,研究大气光学传递特性及传递函数表征方法,利用计算机数字技术模拟反映能见度差异本质的空间频率域滤波变换,建立了能见度模拟模型和方法,探索实现了视景真实视觉效果图象的数字仿真。

数字视网膜:构筑反恐维稳的“慧眼”与“智脑”

一、为什么反恐维稳需要“慧眼”与“智脑”我国反恐任务非常艰巨。2009年以来,新疆每年打掉的危安现行组织团伙案均在百起以上。仅2014年新疆暴恐案件立案就有1000余起。2013年鄯善县鲁克沁镇“6·26”暴恐案件发生后的2个月间,新疆公安机关查处涉及传播涉稳谣言类违法犯罪人员256人,传播“圣战”等宗教极端思想人员139人。

基于视觉信息编解码的深度学习类脑机制研究

深度学习是机器学习研究的一个新的领域,通过深度神经网络学习大量样本的内在规律和层次表征,其在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域都取得了巨大的进步。最早的深度神经网络结构受到了生物神经系统的启发,深度神经网络的层次化结构借鉴了人脑中前馈视觉表征的层次化结构。多项功能性磁共振成像(fMRI)研究表明,深度神经网络在视觉信息处理方面与人类大脑的视觉处理过程具有相似的表现。然而,深度学习是否类脑?目前并没有统一的结论。在此,我们将从视觉信息编解码的角度来探讨深度学习的类脑机制。

大脑信号解码技术已走进现实

人工智能技术极大地提高了大脑信号解码的准确度,让基于视觉、听觉等神经信号的应用逐渐变为现实。

宽带网络中的流媒体技术及其发展状况

二十世纪九十年代中期，普通网民欣喜于56kb/s拨号上网方式所带来的收发电子邮件的快捷、浏览网页的奇妙、查询资料的高效，也正是由于网络带来的这些乐趣使上网人数不断增加。需求不断提高。更丰富的网络资源、更多的冲浪乐趣以及更快地网络访问，促进了网络宽带化、应用多元化的蓬勃发展。