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为了探讨在安卓平台上构建医用图像采集系统的开发个案,分析通过以智能手机、平板电脑为核心安卓设备通过拍照获得化验单数据后进行文本识别并提交智慧医疗系统的解决方案。本文首先通过二值化算法形成低阈值图像数据,使用卷积神经元网络算法对文本进行逐一识别,使用K-means算法对识别后的单字文本进行字段记录值的整合并形成元数据库服务于其他智慧医疗系统模块。在使用9000组数据对神经元网络进行前期训练的前提下,该系统的识别准确率达到了99.5%以上。本系统具有一定的可行性,对未来智慧医疗的系统开发有实践意义。 相似文献
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张爱红 《北京印刷学院学报》2021,29(2):57-60
中国国旗、国徽设计以五星、天安门、嘉禾稻、麦穗等彰显时代特点的现实主义素材为设计元素,具有明显的政治语态和意识形态意味.其以环绕、半环绕结构图式和红、黄色调的设计形式,表现出了中国传统图案的装饰意味.这种近乎完美的艺术形式与明显的政治意象,准确地呈现了国家意志和政党主张. 相似文献
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在基于文本生成的信息隐藏算法研究中,如何在保证生成文本质量的同时提高隐藏容量是主要存在的挑战.为此本文提出一种基于宋词生成的构造式信息隐藏算法.首先对宋词文本数据进行预训练,然后基于自回归语言模型搭建宋词生成模型;其次根据宋词词牌固有的格式信息设计格律模块,在宋词生成阶段,需要向生成模型输入该格律模块,并通过符号集设计、编码等综合作用,生成宋词诗句.在利用宋词生成模型进行秘密信息隐藏的过程中,对格律模块进行重构,通过平仄韵词牌、词牌格式模板、关键字、韵律及押韵字符的不同选择,有效实现秘密信息的隐藏.信息提取是隐藏的逆过程,且提取过程不需要利用宋词生成模型,仅需根据模板和词典库来进行索引即可,提高了信息提取的效率.实验结果表明,本文提出的算法能够生成格式严格、韵律清晰、句子完整性高的宋词,且生成的宋词文本的信息隐藏容量均值可达21比特/句、安全性高,整体性能优于已报道的主流算法. 相似文献
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《微型机与应用》2021,(1):37-44
SSD-Mobilenet目标检测模型是将SSD和Mobilenet进行结合衍生出的一种轻量化模型,同时具备了两模型各自的优势,即多尺度检测和模型轻量化。在原模型中特征提取层使用了人为设置的先验框,这样的设置存在一定的主观性,并不适用于对特定场景下单一类别目标的识别与定位。为解决这一问题,本文提出了使用K-Means算法对目标真实框的宽高比进行聚类分析,提升模型在特定场景下对单一类别目标的检测能力,规避了人为设置的主观先验性。使用Pascal VOC 2007数据集对该模型进行训练和评估,实验结果显示,模型的mAP值比Fast RCNN提高了4.5%,比Faster RCNN提高了1.5%,比SSD-300提高了3. 4%,比YOLOv2提高了2. 4%。 相似文献