2021保持初心,2022竭尽全力

2021年我们在深圳开设了办公室,在西安开设了实体店铺,在无锡开设了永久店址,体现对客人终身售后的承诺。互联网、直播浪潮浩浩汤汤,冲击着珠宝实体商家。面对网络的良莠不齐,各种利益诱惑,我们选择在产品上保持初心,始终坚持高品质、高服务与高性价比.     

基于先验知识的文本实体识别方法

阐述文本实体识别作为医疗相关人工智能应用的关键中间任务，其效果直接决定下游任务表现上限，然而传统方法中通常忽略医学知识的应用，很难取得良好表现。提出一种基于RoBERTa与CRF并融合医学知识的医学文本实体识别方法，将医学知识作为先验引入到CRF最优路径搜索环节，极大程度地提升了标签转换的连贯性，并在相关数据集主指标上取得了改善。     

基于面元素重排的三维网格模型数据隐藏算法

目的 为了解决目前三维数据隐藏算法不能兼顾无失真和盲提取的问题，提出一种新的完全无失真的三维网格模型数据隐藏盲算法。方法 首先使用混沌逻辑映射选择嵌入与提取模式，保证数据的安全性。然后利用面元素重排，完全不会造成三维模型失真的性质，通过不同嵌入模式规则对三角面元素进行重排，以嵌入秘密数据。接收端则可根据相应的提取模式规则提取秘密数据。结果 仿真结果与分析表明，该算法不会对三维模型造成任何失真，嵌入容量为每顶点2比特，且能抵抗仿射变换攻击、噪声攻击和平滑攻击等。结论 这种三维数据隐藏盲算法无失真，容量大、安全性高、鲁棒性强，适用于三维载体不容修改的情形，如军事、医学、秘密通信和版权保护等。     

销售企业怎样在疫情中掘金

疫情当下,抓住机遇助力企业高质量发展;克服挑战使其成为业务增长点,是销售公司需要关注的。当前,国内新冠肺炎疫情虽然整体得到控制,但仍然无法根绝疫情传播,给国内实体零售业带来了冲击的同时,也会给成品油零售行业带来新的发展机遇。如何抓住机遇,助力企业实现高质量发展提速?是当下销售公司需要关注的问题。     

印刷电路板缺陷检测的实际应用

电路板在我们的日常生活中非常常见,这就使得印刷电路板的缺陷检测显得尤为重要。AOI作为新兴的检测PCB板缺陷的系统,在生产实际中正在被大家熟知并且应用。相较于传统的检测方式,AOI系统比较灵活,无论是在检测时间还是系统运算上,或者是对相关技术人员的要求相较于传统方式都比较有优势,本文就AOI系统在实际中的应用展开讨论,分析并且介绍了在实际应用中的具体细则。     

基于阶段注意力机制的电力线提取算法

电力系统维护是电力系统稳定运行的重要保障，应用智能算法的无人机电力巡检则为电力系统维护提供便捷。电力线提取是自主电力巡检以及保障飞行器低空飞行安全的关键技术，结合深度学习理论进行电力线提取是电力巡检的重要突破点。本文将深度学习方法用于电力线提取任务，结合电力线图像特点嵌入改进的图像输入策略和注意力模块，提出一种基于阶段注意力机制的电力线提取模型（SA-Unet）。本文提出的SA-Unet模型编码阶段采用阶段输入融合策略（Stage input fusion strategy， SIFS），充分利用图像的多尺度信息减少空间位置信息丢失。解码阶段通过嵌入阶段注意力模块（Stage attention module，SAM）聚焦电力线特征，从大量信息中快速筛选出高价值信息。实验结果表明，该方法在复杂背景的多场景中具有良好的性能。     

中药桂枝总黄酮的提取工艺研究

优化桂枝总黄酮的提取工艺，建立桂枝的提取和含量测定方法。通过单因素试验，考察提取方法、提取溶剂浓度、提取体积、提取时间对药材总黄酮含量的影响，采用正交试验，优化提取工艺条件，筛选出桂枝总黄酮的最佳提取工艺。总黄酮最佳提取工艺为75%乙醇、料液比1:40、回流提取时间60 min。该方法能有效测定桂枝药材总黄酮的含量，为该药材的质量标准研究提供一定的科学依据。本方法重复性较好、方法稳定、可行。     

坛紫菜蛋白质提取工艺优化及其特性分析

为了开展坛紫菜高值化加工利用，以坛紫菜为原料、蛋白质提取率为评价指标，通过考察提取溶剂、超声时间和功率、料液比、pH等单因素实验、正交试验设计优化超声波提取工艺，对其等电点、乳化性、起泡性等基础特性进行分析，并进行抗氧化活性测定。结果表明，在超声全程时间50 min、超声功率1350 W条件下，坛紫菜蛋白质提取率为60.98%±1.01%。同时通过对所提取的坛紫菜蛋白质特性分析结果显示，坛紫菜蛋白质的等电点为4.5，在等电点附近，坛紫菜蛋白质有较好的泡沫稳定性，可达80.84%±2.95%；抗氧化测定结果显示，坛紫菜蛋白质在5~50 mg/mL范围内具有较强的抗氧化活性，浓度为50 mg/mL时，总抗氧化能力为2.89±0.09 U/mL，ABTS+自由基清除能力相当于0.83±0.08 mmol/L Trolox，DPPH清除率在10 mg/mL时达到68.04%±0.73%。该研究可以为坛紫菜资源的开发利用提供一定的理论依据和技术支持。     

智能玩具赛车赛道图像的畸变校正问题研究

本次图像畸变研究主要针对智能玩具赛车的赛道图像。赛道图像信息由智能玩具赛车采集,采集到的图像呈现出近宽远窄的梯形畸变。针对此梯形畸变,首先采用几种不同的边缘检测算子对图像进行边缘检测及轮廓提取,再使用连接点法对处理后的图片进行畸变校正,然后针对现有方法中出现的问题提出调整改进。最后通过MATLAB仿真实验仿真分析,该方法能够有效地实现赛道的畸变校正,为后续对赛道图像的进一步处理奠定了基础。