文章-世纪中文出版社

网络爬虫在信息检索，大数据处理等领域具有广泛的应用。本研究通过使用网络爬虫算法，结合计算机视觉技术，探讨了其在计算机图像识别中的应用价值。首先，我们设计并实现了一种基于深度学习的网络爬虫算法，通过爬取互联网上的海量图像数据进行模型训练与学习。然后，使用该模型对收集到的图像进行高效识别，并对结果进行了详细分析。研究结果显示，该算法在图像识别的精度和效率上都比传统方法有显著提高，尤其在处理大规模、高维度的图像数据集时，其性能更为出色。这为计算机图像识别技术提供了一种新的解决方案，具有重要的研究价值和实际指导意义。

计算机图像处理与识别技术应用研究下载：69 浏览：820

赵郑翔《计算机研究与应用》 2024年1期

摘要:

为探究新时期背景下计算机图像处理与识别技术的具体应用情况，本文主要围绕结算及图像处理技术与计算机图像识别技术进行探讨，先阐述该类技术的应用优势，体现在处理速度快、精准度高、灵活性好方面，而后总结计算机图像处理与图像识别过程，介绍图像信息获取、图像信息预处理、图像信息特征选取及选择、图像信息分类决策各个环节的功能，最后归纳智能交通、有色金属、医学医疗、等领域的实践应用情况，希望可以为有关行业提供参考，彰显计算机图像处理与识别技术应用价值。

人工智能在头颈CTA 图像处理和诊断研究进展下载：67 浏览：2208

王婷1 夏慧琳2 李俊林2 《人工智能研究》 2023年5期

摘要:

CTA 是头颈血管病变中不可或缺的检查手段。基于深度学习（Deep learning, DL）的人工智能（Artificial intelligence, AI）逐渐走进医学领域。本文将对人工智能技术在头颈CTA研究进展情况进行论述。

关于计算机图像处理技术的应用与分析研究下载：231 浏览：2932

李伟杜晨王芮彬张扬郑子超《计算机研究与应用》 2023年6期

摘要:

近年来，计算机技术得到了迅速的发展，其应用范围越来越广。图像处理技术是一门新兴的计算机科学，且广泛应用于医疗、农业、工业、通信等多个方面，对人类社会的发展有着十分重要的现实意义。对此，本文主要介绍了计算机图象处理技术，并讨论了其目前有关的应用及未来的发展方向，以期为我国计算机图像处理技术行业的未来发展有所裨益。

现代放疗物理技术在癌症治疗中的应用与效果分析下载：114 浏览：1145

丁红伟《物理进展》 2024年8期

摘要:

本论文探讨了现代放疗物理技术在癌症治疗中的应用与效果。通过分析调强放疗（IMRT）、图像引导放疗（IGRT）和粒子治疗等技术的原理和临床应用，研究其在头颈部、胸部、前列腺和脑部等不同类型癌症中的疗效和安全性。研究结果表明，现代放疗技术显著提高了肿瘤控制率和患者生存期，同时减少了治疗相关的副作用。论文还探讨了放疗技术的未来发展方向，包括技术创新、个性化治疗方案的开发以及综合治疗方法的应用。现代放疗技术将在癌症治疗中发挥越来越重要的作用，为患者提供更有效和安全的治疗选择。

计算机图像处理的应用与发展下载：304 浏览：3047

计算机图像处理的应用与发展《计算机研究与应用》 2023年2期

摘要:

随着科技发展水平的提升，计算机的普及应用率越来越高，计算机图像处理技术具备图像处理效率较高、图像处理质量较好、能够同时处理多个图像的应用优势，因此相关工作人员应该重点研究计算机图像处理技术的应用方式，不断提高图像处理效果。本文首先分析计算机图像处理技术的实际应用，其次探讨展望计算机图像处理技术的发展趋势，以期对相关研究产生一定的参考价值。

新形势下职业教育艺术设计专业课程线上线下混合式教学改革实践研究下载：83 浏览：1683

王雪茹《中国职业教育》 2023年10期

摘要:

线上线下混合式教学融合了传统线下教学和线上网络教学的优势，是目前高职院校职业教育教学改革的发展趋势，本文以学院艺术设计专业Photoshop图形图像制作课程教学组织与实施策略线下与线上教学设计为例，通过对新形势教学背景下艺术设计专业《Photoshop 图形图像制作》适用的教学模式研究的实践，得出以下经验，旨在为线上线下混合式教学提供一定的理论与实践依据。

基于数字图像处理对汽车牌照自动识别系统的研究下载：331 浏览：3698

陈琳晶《信息通信与技术》 2023年7期

摘要:

目前，我国机动车数量和种类迅速增加，机动车车牌已经由原来的以蓝牌为主变为现在的蓝、绿混合及特种车牌都广泛存在。通过使用计算机自动识别、自动计费以及对机动车行为进行监控的需求愈来愈强烈，尤其是在光线、角度、气候造成的拍摄难度加大的情况下，提高车牌识别的精度和准确率变得尤为迫切。

大数据挖掘与分析在图像处理中的应用研究下载：120 浏览：1229

杜晨王芮彬张扬郑子超李伟《数据与科学》 2023年4期

摘要:

图像处理是以计算机信息技术为基础，对图像进行数字化处理，从而实现图像编码、压缩、增强还原等目的的技术。本文对利用大数据挖掘与分析来进行图像处理的应用以及在解决图像处理工作中所拥有的优势进行了分析，对就大数据技术在图像处理时的应用措施进行了探讨，以期为大数据技术与图像处理技术的融合发展提供参考。

高中历史图像史料教学的误区及调整策略下载：328 浏览：3262

徐淑兰《历史教学研究》 2022年8期

摘要:

在传统历史教学中，文字史料是历史教材的主要内容。而今天，随着新课改的进行和科学技术的发展，历史教材中的图像史料在数量上较之前显著增多，教师在课堂教学过程中通过多媒体设备也在一定程度上丰富了历史教学过程中的图像史料。与单纯的文字材料相比，图像史料更有利于加深学生对历史事件的理解和记忆，调动学生的学习兴趣，帮助学生进行高效的学习。

基于神经网络的频谱图像识别与图像数据提取软件研究下载：299 浏览：2917

刘欧1 王楠2 刘钢2 《数据与科学》 2021年8期

摘要:

为掌握船舶整体电磁环境和设备电磁特性而开展和形成的大量设备、系统、总体相关的电磁兼容测试报告，针对其因测试时间较为久远没有电子数据只留存了纸质测试报告问题，开展了测试报告（PDF格式）中频谱曲线识别相关研究，且对频谱曲线倾斜、清晰度不够、曲线断点等现象，构建基于神经网络的频谱图像识别与图像数据提取软件设计，完成频谱曲线识别与数据提取并形成电子数据文，对后期船舶电磁环境大数据的分析和处理有很好的支撑作用。

建筑物保温隔热材料的性能评估与优化下载：219 浏览：2527

王兴伟《新材料》 2023年9期

摘要:

建筑物保温隔热材料的性能评估和优化在建筑行业中具有重要意义。本文探讨了建筑物保温隔热材料的性能评估方法和优化策略。在性能评估方面，热传导系数测量、导热图像法、密度和孔隙率测量以及燃烧性能测试等被广泛应用。而在性能优化方面，建议从材料选择、结构设计、综合利用可再生能源和材料改良等方面着手。通过综合应用这些策略，可以提高建筑物的隔热性能，降低能耗，改善室内舒适度。最终，这将推动建筑行业向能源节约和环境可持续发展的方向迈进，并为未来的材料创新和发展提供新的机遇。

图像处理技术在建筑室内设计中的应用探究下载：173 浏览：1967

郑英《建筑技术学报》 2024年9期

摘要:

本文深入探讨了图像处理技术在建筑室内设计领域的具体应用，聚焦于其如何促进设计过程的精确性、效率与创意实现。通过详细分析图像处理技术在室内效果图制作、色彩与材质调整、空间布局优化以及设计细节完善等方面的作用机制，揭示了该技术对提升室内设计质量与用户体验的显著贡献。本文旨在构建图像处理技术在室内设计中的系统化应用框架，为相关领域的研究与实践提供参考。

莫看江面平如镜，要看水底万丈深——挖掘高中物理中函数图像的意义下载：869 浏览：2433

张立《现代物理学报》 2021年4期

摘要:

物理学的三大语言——文字、公式、图像，其中以图像语言最简洁、直观、富含的信息量最大，能清晰的反应物理状态、过程及物理量的变化规律。反应两个物理量之间变化关系的函数图像几乎在每年的高考试题中都能找到。正确识别函数图像、利用函数图像是高中物理学习中需要掌握的重要方法。

大数据时代下的医疗图像识别与诊断技术研究下载：137 浏览：1202

陈志娇《中国医学研究》 2024年4期

摘要:

随着大数据时代的到来，医疗图像的处理和分析以及随之产生的大量图像数据成为大数据处理的重要组成部分。医疗图像识别与诊断技术的研究显得尤为重要。本研究则立足于应用大数据技术，对医疗图像进行深度学习识别和疾病诊断。首先，利用分布式存储和并行计算的大数据处理技术，高效地存储和处理大量医疗图像数据；其次，依托深度学习技术，对医疗图像进行精确识别，提高了疾病的诊断准确性。研究结果显示，相比于传统的医疗图像处理方法，大数据和深度学习技术在处理医疗图像识别与诊断时，能够显著提高识别精度和诊断的准确性，减少误诊和漏诊的可能，为疾病的早期发现和治疗提供了有力的支持。此外，这种技术还能为其他大数据图像处理问题提供新的解决思路。这不仅推动了医疗技术的进步，也带来了对患者更好的诊疗效果。

背景亮度对医用内窥镜摄像系统图像性能测试影响的讨论下载：269 浏览：3564

高英哲袁青郑秀玉侯建勋杨太康《中国医学研究》 2021年12期

摘要:

随着行业标准YY/T 1603-2018《医用内窥镜内窥镜供给装置摄像系统》的启用以及内窥镜设备变为II类产品，市面上的医用内窥镜摄像系统大幅增加，对其测试的需求也随之增加。在该标准中，亮度响应特性，信噪比和静态宽容度的测试对于背景B的要求仅为制造商规定的亮度值。为了研究在测试过程中背景B的亮度对亮度响应特性等参数的影响，本文通过控制变量的方法进行试验并分析原因，最后对相关测试条件提出了补充性建议。

[6/6]

	在线客服
	客服电话：400-188-5008
	客服邮箱：service@ccnpub.com
	投诉举报：feedback@ccnpub.com