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基于深度学习的图像重建方法

近日,来自加州大学洛杉矶分校的Aydogan Ozcan团队,报道了基于深度学习的图像重建框架,该框架能够使用欠采样光谱数据重建扫频源光学断层扫描(OCT)图像,并且不会产生任何空间混叠伪影。这种基于深度学习的图像重建方法可广泛用于各种形式OCT 系统,能够在不牺牲图像分辨率和信噪比的情况下显著提高其成像速度,对于光学成像领域的应用有着重要的现实意义。

  • 2021-08-18
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工业互联网安全关键技术研究

边缘计算助力工业互联网_架构、应用与挑战

  • 2021-07-28
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数字孪生等前沿技术,将如何解码未来交通?

目前,国内在交通领域的技术创新层出不穷,交通出行领域已经成为创新科技聚集和爆发的领域。众多新科技的出现,正在给我们描绘出一幅未来交通的蓝图。在面向未来的诸多关于智慧交通的前沿应用和解决方案中,大规模的自动驾驶或将实现,数字化的交通基础设施也将不断发展。在这当中,虚拟仿真、数字孪生、虚拟孪生等新技术将发挥重要的作用。

  • 2021-07-20
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架构与思维:设计容量,到底有多重要 ?

单位每年都会举行运动会,有一个2000m长跑的项目,大约每年报名人员为男选手40人,女选手20人,只有一条橡胶跑道。一次比赛10人齐跑,所以至少需要6场比赛。2000米的完成时间要求是20分钟,超过20分钟不计数,所以比赛耗时我们计算为20分钟,加上比赛前的动员组织,比赛后的清场,我们假定每场比赛耗时30分钟。现在我们预估下耗时:1、60人/10人每场 = 6场,至少需要举行6场2、总耗时 = 6场 * 0.5h = 3h所以每年把这个比赛安排在下午3点到6点,是最后一个比赛项目,晚上7点举行颁奖晚会。这个预估容量也算合理。但是今年比较特别,取消了4000米的长跑,所以2000米报名人员激增50人。时间还是下午3点到6点,这个就有问题了,最后为了保证晚会的正常进行,一半的人员的比赛时间推迟到另外一周的周末,搞得怨声四起,大骂举办的行政部门不讲武德。这个是我们单位真实的故事,这就是设计容量,当你的业务场景的容量发生了变化时候,没有预估到他的变化,以及变化可能产生的影响,没有按照这个影响及时的做调整(比如将比赛时间提前,拉长整个比赛的过程时间,或者增加比赛跑到,同时进行两场比赛),就会造成灾难。

  • 2021-06-28
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微服务API设计的实践与思考总结

随着微服务的越来越流行,越来的越多的公司开始实行微服务架构,相对于单一应用架构,微服务将复杂性拆分并且打散到一个个粒度更加细分的应用中,极大了减少了开发中单个服务的复杂性,开发人员只需要面向专注单一业务场景编程,从技术开发角度,单一服务代码量上减少很多,从业务角度上,业务复杂性的降低降低了需求的沟通成本,然而,整体业务复杂性依然存在,当我们需要接入或者依赖其他服务时,通常作为接入方来说,我们不需要深入了解服务提供方的业务,此时API成为了开发人员间的沟通语言。良好的API设计,能极大的减少沟通成本,甚至有时候可以代替文档,尤其是对于基础性服务来说,服务的可扩展性有时候体现在API的可扩展性,我曾经参与过一个基础业务微服务的业务升级,由于旧版本的API划分不够清晰,部分API存在重复性,后面不得不对大部分API进行重构(替换为新版本的API),仅仅在服务消费方升级这个阶段就持续1-2个月之久,在这个过程中也不断对API设计中存在的一些问题以及应该遵循哪些原则进行了一些思考。

  • 2021-06-28
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工业、服务机器人关键技术解析

业界认为机器替换人已是大势所趋,同时也是实现中国制造2025的重要推手。你怎么看? 目前的发展过程中,由于多学科的交叉,机器人不断拓宽了应用,功能越来越完备了。通过像纳米技术、生物技术的融合,又出现了医疗机器人、仿生机器人、纳米机器人等等。随着当前网络技术和人工智能技术的发展,加快了机器人的研发和应用。机器人是一个学科交叉的领域,人工智能、网络、生命科学、微纳技术、3D技术结合,瞄准的目标是智能制造、智慧生活。

  • 2021-06-11
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B树和B+树

那么回到主题,B树是啥,B+树为啥是plus,这俩有啥区别嘞

  • 2021-05-24
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集成式大功率LED路灯散热器的结构设计

LED作为新一代绿色光源,正在被广泛的应用于照明行业。对于LED灯具来说,正常工作的前提是要具备良好的散热能力。利用CAE并结合正交分析法模拟分析了集成式大功率LED路灯散热器结构。通过分析翅片的高度、厚度、个数以及基板的长度、厚度、宽度等六个参数对其温度场的影响,得出较优的结构参数组合,使LED.工作温度降低到要求温度以下,并使散热器的质量较轻。

  • 2021-05-17
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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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