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全栈全谱:医疗影像人工智能的探索与应用
1
作者 陈磊 孙开聪 +2 位作者 吴交交 石峰 沈定刚 《中国图象图形学报》 北大核心 2025年第6期2187-2206,共20页
医疗影像人工智能(artificial intelligence, AI)作为医疗影像领域的重要技术,受到广泛关注与研究。医疗影像AI在疾病检测、诊断和治疗中发挥着关键作用,但目前在应用中仍面临众多挑战。本文对医疗影像AI的现状、主要方法和进展进行了... 医疗影像人工智能(artificial intelligence, AI)作为医疗影像领域的重要技术,受到广泛关注与研究。医疗影像AI在疾病检测、诊断和治疗中发挥着关键作用,但目前在应用中仍面临众多挑战。本文对医疗影像AI的现状、主要方法和进展进行了系统性探讨,并对其在真实医疗场景中的表现进行了分析和总结。首先介绍了主要的医疗影像AI算法,包括AI映射模型、AI检测模型、AI分割模型和AI分类模型,并阐述了这些算法在医疗影像中的应用和进展。然后重点阐述了全栈全谱的理念,全面介绍了其在医疗影像中的应用,包括人工智能在MR(magnetic resonance)成像、CT(computed tomography)成像和PET(positron emission tomography)成像中的影像重建应用与进展。接着描述了脑卒中一站式流程中的AI应用场景,包括出血性脑卒中和缺血性脑卒中的AI解决方案、危险因子的识别与管理,以及智能诊疗流程。进一步介绍了肺癌防治流程中的AI应用,从早期筛查和靶重建、表征量化分析、恶性风险评估,到三维术前规划、随访评估及结构化报告自动生成,全面展示了AI在肺癌防治中的应用。最后介绍了心血管AI全流程,包括冠状动脉精准成像、钙化积分智能早筛、三维分析辅助诊疗及其他疾病中的探索。本文总结了当前医疗影像AI的研究现状与未来发展方向,并对相关文献进行了回顾与分析,为后续研究提供了参考。 展开更多
关键词 医疗影像 人工智能(AI) 深度学习 全栈全谱 医疗场景
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基于Stacking集成学习的福建省火电行业碳足迹情景预测 被引量：3
2
作者 项康利 陈津莼 陈思敏 《福州大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第4期558-565,共8页
提出一种基于Stacking集成学习的福建省火电行业碳足迹情景预测方法.首先,基于扩展Kaya恒等式识别火电行业碳排放的主要影响因素;然后,以决定系数和平均绝对百分比误差作为评价指标优选模型的初级学习器与元学习器,构建融合不同学习器... 提出一种基于Stacking集成学习的福建省火电行业碳足迹情景预测方法.首先,基于扩展Kaya恒等式识别火电行业碳排放的主要影响因素;然后,以决定系数和平均绝对百分比误差作为评价指标优选模型的初级学习器与元学习器,构建融合不同学习器优势的Stacking集成学习碳足迹预测模型;最后,设置4种不同的碳达峰行动情景,以福建省为例对其2021—2035年火电行业的碳达峰进行计算.结果表明,所提方法能够准确预测火电行业的碳足迹,并得出在低碳发展情景下该省可在2027年实现碳达峰战略目标的结论. 展开更多
关键词 碳足迹 火电行业 stacking集成学习 情景预测 碳达峰 福建省
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基于复杂特征提取和Sinkhorn距离的风光荷多阶段场景树生成方法
3
作者 王蕊 傅质馨 +1 位作者 王健 刘皓明 《中国电力》 CSCD 北大核心 2024年第12期30-40,共11页
新能源发电出力和负荷长期增长的不确定性增加了电网规划复杂性,开展新能源出力和负荷长时间尺度上的不确定性分析,对电网的规划与建设具有重要意义。提出了一种基于复杂特征提取和Sinkhorn距离的风光荷多阶段场景树生成方法。首先,为... 新能源发电出力和负荷长期增长的不确定性增加了电网规划复杂性,开展新能源出力和负荷长时间尺度上的不确定性分析,对电网的规划与建设具有重要意义。提出了一种基于复杂特征提取和Sinkhorn距离的风光荷多阶段场景树生成方法。首先,为提高风光荷场景的聚类效率,提出基于堆叠稀疏自编码器的风光荷场景特征提取方法,并采用基于密度峰值改进的近邻传播算法对风光荷场景特征集合进行聚类,获得风光荷典型曲线,作为场景树的根节点;然后,考虑负荷不同增长率,逐年生成风光荷场景树,并提出基于Sinkhorn距离的场景树削减方法以降低场景树的规模;最后,算例仿真结果表明,所提方法计算效率高,生成的风光荷多阶段场景树可反映风光出力和负荷增长的不确定性。 展开更多
关键词 场景树 堆叠稀疏自编码器 改进近邻传播算法 Sinkhorn距离 负荷不确定性
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基于实际运行场景下燃料电池堆振动测试评价方法 被引量：1
4
作者 吴迪 高岩 郭婷 《中国标准化》 2024年第13期255-258,共4页
本文基于燃料电池汽车的应用场景,提出了基于实际运行需求的燃料电池堆的台架振动的测试评价方法。首先,针对燃料电池物流车进行实际路面的载荷谱采集;其次,基于用户关联等损伤的原理,进行全生命周期载荷谱外推;最后,建立了基于物流车... 本文基于燃料电池汽车的应用场景,提出了基于实际运行需求的燃料电池堆的台架振动的测试评价方法。首先,针对燃料电池物流车进行实际路面的载荷谱采集;其次,基于用户关联等损伤的原理,进行全生命周期载荷谱外推;最后,建立了基于物流车使用场景的台架振动试验方法。研究表明,燃料电池堆在50 Hz得振动频率最大,200 Hz以上基本没有。 展开更多
关键词 燃料电池堆 使用场景 振动
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未来无线接入网组件化探究和实践 被引量：6
5
作者 赵喆 王菲 +1 位作者 杨立 谢峰 《无线电通信技术》 2022年第5期885-890,共6页
从2G到5G移动通信系统,协议栈架构变化主要从成本、性能的角度进行功能拆分和重组,较少考虑不同场景需求引入的变化。基于未来通感算智等新业务融合的趋势,需针对新业务新场景在架构层面做原生的设计,移动系统将从管道单一角色转变到综... 从2G到5G移动通信系统,协议栈架构变化主要从成本、性能的角度进行功能拆分和重组,较少考虑不同场景需求引入的变化。基于未来通感算智等新业务融合的趋势,需针对新业务新场景在架构层面做原生的设计,移动系统将从管道单一角色转变到综合业务一体化处理角色。系统梳理了5G-NR网络架构中的协议栈设计,回顾相关功能编排,分析其对未来新场景业务的限制约束等,并进一步解析和展望未来系统架构在组件化方面的发展和应用趋势。 展开更多
关键词 新业务场景 网络架构 协议栈 组件化设计
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我国企业人工智能应用现状与挑战 被引量：12
6
作者 徐文伟 肖立志 刘合 《中国工程科学》 CSCD 北大核心 2022年第6期173-183,共11页
深度学习增强了人工智能(AI)算法的通用性,近年来催生了AI产业的快速发展,但实践表明AI技术和算法在产业领域的落地应用依然面临极大困难;企业用上并用好AI、学术界和产业界协同以解决算法落地困难等问题,受到广泛关注。本文着眼我国AI... 深度学习增强了人工智能(AI)算法的通用性,近年来催生了AI产业的快速发展,但实践表明AI技术和算法在产业领域的落地应用依然面临极大困难;企业用上并用好AI、学术界和产业界协同以解决算法落地困难等问题,受到广泛关注。本文着眼我国AI产业的健康可持续发展,从企业AI应用落地的实际案例出发,梳理业界现状、剖析发展挑战、探讨根本原因、提出应对策略。企业AI落地应用的复杂性表现在业务需求、数据、算法、基础设施、配套方案等多个维度,应用成熟度取决于数据的准备程度及治理水平。在国家宏观层面,有必要构建更友好的AI产业生态环境,促进AI全产业链协同发展;以更有力的具体举措支持AI产业的技术研发,特别是全栈AI、AI基础平台及工具体系、AI根技术等,提高我国AI核心技术的自主可控能力;鼓励企业积极实施数字化转型,采用AI技术进行智能化升级,形成AI产业技术研发、企业AI落地创新的强耦合及双向循环。 展开更多
关键词 人工智能 企业场景 智能解决方案 落地应用 全栈AI AI根技术
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基于深度特征融合网络的风电机组行星齿轮箱故障诊断方法 被引量：20
7
作者 李东东 赵阳 +1 位作者 赵耀 蒋海涛 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2022年第10期1-10,共10页
行星齿轮箱是风电机组中的重要部件,对风电机组的安全可靠运行具有重要意义。为此,提出一种基于深度特征融合网络的行星齿轮箱故障诊断方法,用于实现变速工况、样本不足和强噪声场景下的故障诊断。首先将原始信号扩展到多个特征域。其... 行星齿轮箱是风电机组中的重要部件,对风电机组的安全可靠运行具有重要意义。为此,提出一种基于深度特征融合网络的行星齿轮箱故障诊断方法,用于实现变速工况、样本不足和强噪声场景下的故障诊断。首先将原始信号扩展到多个特征域。其次利用多维堆栈稀疏自编码器提取各域特征。最后针对传统Softmax分类器对融合信息分类能力不足的问题,提出基于竞争粒子群算法优化的回声状态网络进行特征融合并输出诊断结果。经多场景不同故障诊断方法对比实验,所提方法在行星齿轮箱变速工况下分类效果良好,并对训练样本的减少和外界噪声有很强的鲁棒性。 展开更多
关键词 行星齿轮箱 故障诊断 多场景 深度学习 堆栈稀疏自编码器 回声状态网络 深度特征融合网络
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基于特征面提取和点云配准的堆叠工件定位算法 被引量：1
8
作者 李苏芙 王琨 +3 位作者 王纲 贺昊辰 陈泽欣 周霁宇 《激光与光电子学进展》 北大核心 2025年第6期207-217,共11页
针对现有方法存在难以定位点云部分缺失的工件、打破研究对象内部连接形式局限性等问题,提出一种基于特征面提取和点云配准的凹凸工件定位算法。首先,提取并还原工件几何特征较为明显的特征面,根据其位姿来粗略估计工件的位姿;然后,通... 针对现有方法存在难以定位点云部分缺失的工件、打破研究对象内部连接形式局限性等问题,提出一种基于特征面提取和点云配准的凹凸工件定位算法。首先,提取并还原工件几何特征较为明显的特征面,根据其位姿来粗略估计工件的位姿;然后,通过改进的迭代最近点(ICP)配准算法进一步精定位;此外,对ICP配准算法进行改进,在局部特征中加入全局特征的描述,并加入损失函数用以限制配准方向;最后,在不同堆叠程度下进行定位实验,工件定位基本准确。实验结果表明所提算法适用于不同堆叠情况下的工件定位,还可用于工业机器人的抓取定位。 展开更多
关键词 堆叠场景 凹凸件 特征面提取 迭代最近点 损失函数
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