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微型医疗机器人导航系统的磁控电路设计
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摘要:
随着医疗技术的不断进步,微型医疗机器人在疾病诊断、治疗及手术辅助等领域展现出巨大的应用潜力。导航系统作为其核心组成部分,对机器人准确抵达目标位置至关重要。磁控电路设计因具备精确控制与低功耗等优势,成为微型医疗机器人导航系统的关键技术之一。本文研究背景基于微型医疗机器人对精准导航的需求,关键设计环节涵盖磁场生成原理、电路结构选型及元件参数计算等。通过实际案例验证与实验数据对比,证明了设计的有效性。同时,针对电磁干扰与空间限制等挑战,提出了抗干扰措施与小型化策略。未来,磁控电路设计有望与人工智能等新兴技术融合,进一步提升性能,为微型医疗机器人在医疗领域的广泛应用奠定坚实基础。[1][2][3]
基于大模型的代码生成与单元测试自动生成框架开发
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基于泄露电缆的周界入侵数据增广方法研究
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基于CycleGAN超分辨重构的水下图像增强算法
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摘要:
为了提高水下图像的清晰度和对比度,恢复水下图像颜色特性,提出了一种基于非监督超分辨重构的方法(SR-CycleGAN)对水下图像进行增强。该方法采用超分辨网络和退化网络学习水下图像和陆地图像之间的跨域映射函数,使用相对平均判别器,增加了内容损失函数,并将SR-CycleGAN模型与4种传统的水下图像增强模型和5种基于深度学习的模型,在同一数据集上进行增强效果比较。结果表明:本文中构建的SR-CycleGAN模型得到了最高的PSNR值(20.277)和SSIM值(0.727),与SESS-CycleGAN模型相比,PSNR和SSIM值分别提高了5.9%、13.9%,与FEATURE FUSION-CycleGAN模型相比分别提高了13.8%、71.8%,与BM-CycleGAN模型相比分别提高了5.1%、1.1%;对7类海洋生物进行识别,经过SR-CycleGAN模型增强后图像的识别准确率提高了48%。研究表明,本文中提出的SR-CycleGAN模型在校正水下图像颜色失真的同时还增强了图像清晰度,在海洋生物水下图像识别中具有一定的实用性。
试论《论语》的文学性及其成因
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动态生成的课堂 “深度”回归的学习 —具身学习下的古诗词课堂
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