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1.
现有的多光谱成像技术通常采用光学分光的方式,使用多个探测器对成像场景的光谱图像进行采集,导致现有成像系统复杂,数据量大、效率低。针对现有技术的不足,提出基于正交调制模式的光谱编码计算关联成像技术。通过正交光谱编码矩阵融合Hadamard基图案构造投影散斑对宽带光源进行调制,单像素探测器收集成像物体与调制光源相互作用后的反射信号;应用演化压缩技术复原成像物体的混叠光谱图像;利用编码矩阵的正交性质解码出欠采样的光谱分量图像,对分离出的图像应用组稀疏压缩感知算法重构全采样的光谱分量图像,最后融合出成像物体的多光谱图像。通过数值模拟与实验两方面验证了所提方法的高效性。所提的技术简化了多光谱关联成像系统,降低了数据量。光谱编码方法可以扩展到更多的光谱通道,也可以应用在偏振关联成像、信息加密等领域。 相似文献
2.
本文分析教育大数据的研究现状,针对目前教育领域存在问题,运用最新的互联网+大数据技术,建立智慧教育平台,从数据源采集、挖掘、分析到功能应用,形成一体化的解决方案,为教育行业的领导、教师、学生、家长提供数据、决策支撑,推动教学质量提升、教学决策优化、教育信息共享. 相似文献
3.
利伐沙班是一种新型口服抗凝药,它具有疗效确切、安全性好、使用方便等优点,所以经常用于静脉血栓栓塞性疾病的预防与治疗,以及非瓣膜性房颤的卒中预防。由于利伐沙班在患者体内的浓度会影响其对凝血因子Xa的抑制作用,这导致患者的临床反应有个体差异,影响最终治疗效果。为了更加合理地使用利伐沙班,临床上需要监测人体血液或尿液中利伐沙班的浓度。针对该临床需求,文中基于远红外指纹谱和拉曼特征谱在物质有效识别和定量分析的优势,采用傅里叶变换红外光谱仪和激光共聚焦拉曼光谱系统,针对液体状态下利伐沙班进行识别并定量检测。文中先通过傅里叶变换红外光谱仪检测利伐沙班的远红外吸收谱随其浓度发生的变化,再通过激光共聚焦拉曼光谱系统检测了利伐沙班的拉曼光谱随其浓度发生的变化,最后比较了远红外光谱法与拉曼法的准确率。经过比较,远红外检测的精度比拉曼光谱检测的精度提升2倍。这些结果对临床医学中利伐沙班的使用具有重要意义。 相似文献
4.
5.
潘荣成 《电脑编程技巧与维护》2021,(10):75-77
从顶层设计开始,强化了数据的规范性、完整性,以统一的数据标准对多源异构数据进行归一化处理.在大数据利用层面,利用经过数据治理之后的数据中心的大数据资源,达到互联互通、数据共享的效果.最终形成互联网和医院内网数据的互联互通,为患者构建一个诊疗服务全流程自助服务的应用模式. 相似文献
6.
学生表情逐渐成为感知学生状态的重要途径,因此准确的识别学生表情因具有重要价值而受到广泛的关注.本文针对学生表情识别这一问题,提出基于数据融合与迁移学习的识别模型,该模型融合3个数据集,以解决学生表情数据缺乏与多样性问题,同时引入迁移学习来提升预测精度.在数据集及实际学生表情图像上的实验结果表明,本文提出的模型可以准确识别学生表情,提升了预测精度. 相似文献
7.
8.
9.
李强 《电脑编程技巧与维护》2021,(6):103-107
数据时代的到来,给银行应用通过文件同步数据带来了挑战,文件的增大导致处理时间过长.针对此问题,介绍了海量数据的常见处理技巧,基于案例测试单记录同步、批量同步、多线程单记录同步、多线程批量同步4种方案,并对不同大小文件的用时进行了统计和分析,为银行提供了技术路线,以帮助实现应用间快速数据同步. 相似文献