基于人工智能的实验室常用芯片判定系统

基于人工智能的实验室常用芯片判定系统是为了提高学生实验的效率、减轻实验室管理员的工作量的一套系统。该系统AT89S52单片机为主控,配有液晶显示、键盘、测试等多个模块,可以进行芯片型号的判定,也可以进行指定芯片型号进行判断功能是否完好可以正常使用。     

基于长短时记忆单元和卷积神经网络混合神经网络模型的视频着色方法

视频可以看作是连续的视频帧图像组成的序列,视频彩色化的实质是对图像进行彩色化处理,但由于视频的长期序列性,若直接将现有的图像着色方法应用到视频彩色化上极易产生抖动或闪烁现象。针对这个问题,提出一种结合长短时记忆（LSTM）和卷积神经网络（CNN）的混合神经网络模型用于视频的着色。该方法用CNN提取视频帧的语义特征,同时使用LSTM单元学习灰度视频的时序信息,保证视频的时空一致性,然后融合局部语义特征和时序特征,生成最终的彩色视频帧序列。通过对实验结果的定量分析和用户研究表明,该方法在视频彩色化上实现了较好的效果。     

基于RFID技术的快递透明化传输系统研究

针对目前消费者在进行网上消费的时候经常遇到信息被泄露的情况,设计了一款基于RFID技术的快递透明化传输系统。此系统应用RFID、GPRS、GPS等技术,模拟数据包在路由上传输。各节点上只获取到快递包上一站与下一站的信息。全过程皆对个人信息进行加密隐藏,避免了个人信息泄露的可能。