FS4054H 输入电压范围3.8V~6.8V 输入最大耐压28V 输入过压关闭充电阈值6.8V
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专题什么是图像元件
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基于改进CNN的医学图像分割方法
为了提高医学图像分割的精确性和鲁棒性，提岀了一种基于改进卷积神经网络的医学图像分割方法。首先采用卷积神经网络对冠状面、矢状面以及横断面三个视图下的2D切片序列进行分割，然后将三个视图下的分割结果进行集成，得到最终的结果。其中卷积神经网络由编码部分、双向卷积长短记忆网络（BDCLSTM）和解码部分组成。为获取多尺度信息，扩大卷积层的感受野，编码部分使用不同大小
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基于成对学习和图像聚类的肺癌亚型识别
基因诊断是近年来提高肺癌治愈率的一种新型且有效的方法，但这种方法存在基因检测时间长、费用高、侵入式取样损伤大的问题。文中提出了基于成对学习和图像聚类的无监督学习的肺癌亚型识别方法。首先，采用无监督卷积特征融合网络用于学习肺癌CT图像的深度表示，有效地捕捉被忽略的重要特征信息，并使用包含不同层次抽象信息的最终融合特征来表怔肺癌亚型。然后，使用联合成对学习和图像
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基于图像增强和神经网络的脑部CT与MRI图像融合
图像在融合过程中容易引入伪吉布斯现象，在图像的边缘细节处容易产生¨伪影”和振铃现象。针对以上问题，提出了种基于形态学图像增强和脉冲耦合神经网络（ Pulse Coupled Neural Network，PCNN的脑部CT与MRI图像融合方法。首先基于形态学对源图像进行开运算和闭运算増强处理，再将増强处理过的图像作为PCNN接收堿的输入激励，输入PCNN融合
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采用自监督CNN进行单图像深度估计的方法
为了提高利用深度神经网络预测单图像深度信息的精确度，提出了一种采用自监督卷积神经网络进行单图像深度估计的方法。首先，该方法通过在编解码结构中引入残差结构、密集连接结构和跳跃连接等方式改进了单图像深度估计卷积神经网络，改善了网络的学习效率和性能，加快了网络的收敛速度;其次，通过结合灰度相似性、视差平滑和左右视差匹配等损失度量设计了一种更有效的损失函数，有效地降
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结合背景与前景的RGB-D图像显著性检测模型
RGB-D图像显著性检测是指在传统的2D图像中附加深度信息从而提取显著对象，但是现有的显著性检测模型，大多数只关注显著物体本身，却忽略了背景信息。因此，提岀了一个新颖的昰著性检测模型，将深度信息同时考虑到背景和前景中提取出显著区域。首先，通过图像边界信息的背景测量机制来去除前景噪声并从边界超像素中选择背景种子，从而计算出基于背景的显著图;其次，将输入的图像构
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multisim 10/11仿真模型的tl494元件下载
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基于神经网络的遥感图像飞机目标检测模型
针对遥感图像飞机检测中存在的背景复杂和目标尺度变化大等问题，提出基于深度神经网络的遥感图像飞机目标检测模型DC-DNN。利用图像底层特征制作像素级标签完成全卷积神经网络（FCN）模型训练，将FCN模型与 DBSCAN密度聚类算法相结合选取飞机目标的自适应候选区域，并基于VGG-16网络提取候选区域高层特征以获取飞机目标检测框，同时通过检测框抑制算法剔除重叠框
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三个被动元件的基础知识及应用
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结合多尺度边缘保持分解与PCNN的图像融合方法
在医学图像融合过程中，传统多尺度分析方法多采用线性滤波器，由于无法保留图像边缘特征导致分解阶段的强边缘处岀现模糊，从而产生光晕。为提髙融合图像的视觉感知效果，通过结合多尺度边缘保持分解方法与脉冲耦合神经网络（PCNN），提岀一种新的图像融合方法。对源图像进行加权最小二乘滤波分解得到图像的基础层和细节层，釆用高斯滤波器对基础层进行二次分解得到低频层和边缘层，将
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CNN图像识别的路径搜索设计方案
光学宇符识别技术可有效提高票据应用中票据信息录入的工作效率。针对票据的复杂背景与不规范手写字符降低票据识别准确率的冋题，结合卷积神经网络图像识别与语义可靠性，提岀一种可靠性优先的路径搜索方法，以降低模糊字符对搜索路径的干扰。利用基于公司名结构特点的前后缀推断策略，有效解决公司名前后缀识别错误问题。采用结巴中文分词与字符位置信息检査识别结果中的错误，并将长短期
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