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北京信息科技大学计算机学院特色研究方向:1.信息检索技术与大数据应用;2.语言信息处理及智能化技术;3.文档信息处理与知识管理;4.网络安全体系结构;5.软件测试技术;6.计算机辅助材料基因工程。
山东大学软件学院软件体系结构团队面向服务计算、云计算、人工智能、大数据、社交网络技术领域,重点研究企业网络关系分析、多Agent智能在线算法、云资源并行调度优化、时序数据快速分类、工业大数据分析等科学问题,解决智能软件服务系统和云边端协同中的理论、技术和应用问题。团队承担了关系网络分析、随机网络优化、服务开发技术、数据化企业、面向对象开发技术等骨干课程,在研国家重点研发计划 、国家自然科学基金、国...
磨粒图谱智能智能检测系统采用先进的机器视觉、深度学习、满足工艺要求的数据扩增技术、消息服务等,构建适合大型设备状态诊断的磨粒图谱智能检测系统。系统针对正常、疲劳、严重滑动、切削、球状、铜合金等磨粒,采用大规模数据扩增技术,基于深度卷积神经网络并结合特征金字塔、视觉注意力等小目标检测技术,训练的模型对于不同尺度的工业弱目标具有很强的检测能力。
射线底片缺陷智能检测系统基于NB/T 47013.2—2015标准,采用大规模缺陷数据库并进行人工标记,送入深度卷积神经网络进行学习,通过学习率、RPN推荐尺寸和比例等超参数优化,集成有视觉注意力、小样本学习、数据扩增、特征金字塔网络、粗细两阶段网络模型、多种特征提取骨干网络等关键技术,开发针对X射线焊缝的高精度缺陷检测模型。
天车挂钩安全智能检测系统采用先进的云边端体系结构、机器视觉、深度学习、可靠的无线传输技术、支持深度学习模型部署的低功耗边缘计算服务器等,构建适合炼钢和有色等复杂工业环境的天车挂钩安全智能检测系统。系统针对重要的吊包位,通过定位、重量和视觉等多种手段触发检测系统开始工作,机器视觉基于深度学习模型对挂钩和钢包进行实时、精确的跟踪,通过实例分割模型准确分割出挂钩形态,基于挂钩和钢包耳轴的多个关键特征点进...

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