检索结果分析
- 一种基于多模态分类器的超声造影肿瘤识别方法
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申请号：CN201710787546.X
申请日：20170904
申请人：重庆大学
浏览量：0 - 摘要：本发明涉及一种基于多模态分类器的超声造影肿瘤识别方法，所述方法包括：预先获取超声造影模态数据和多普勒彩色超声模态数据；对所述超声造影模态数据和所述多普勒彩色超声模态数据进行预处理；对经过预处理的超声造影模态数据进行特征学...
- 一种基于深度学习的超声造影肿瘤自动识别与检测方法
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申请号：CN201710219065.9
申请日：20170405
申请人：重庆大学
浏览量：0 - 摘要：本发明公开了一种基于深度学习的超声造影肿瘤自动识别与检测方法，包括以下步骤：获取目标区域的特征视频数据；对所述特征视频数据进行数据预处理：将预处理后的特征视频数据进行分块得到若干视频块；将视频块作输入到3D卷积神经网络中...
- 基于地址译码的压缩感知视频图像采集电路
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申请号：CN201710216185.3
申请日：20170401
申请人：重庆大学
浏览量：0 - 摘要：本发明公开了的基于地址译码的压缩感知视频图像采集电路,包括传感器模块、模拟选通器和ADC单元；及矩阵参数配置、地址译码器、时序控制器、存储RAM和加法器；传感器模块将采集的数据信号输入到模拟选通器中,地址译码器将片选控制...
- 面向深度学习的稀疏自适应神经网络、算法及实现装置
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申请号：CN201510944909.7
申请日：20151216
申请人：重庆大学
浏览量：0 - 摘要：本发明公开了一种面向深度学习的稀疏自适应神经网络，包括至少一层自适应有限玻尔兹曼机，所述至少一层自适应有限玻尔兹曼机包括可视层和隐藏层，所述可视层和隐藏层之间的连接是稀疏的。在本发明所述的神经网络中，可视层与隐藏层的连接...