搜索结果: 1-9 共查到“知识要闻 计算机科学技术 中国科学院合肥物质科学研究院”相关记录9条 . 查询时间(0.444 秒)
2023年9月14日，中国科学院合肥物质院智能所陈雷副研究员团队提出一种基于融合注意力机制改进的水稻病害图像域自适应识别方法，该研究成果发表在农林科学领域期刊Computers and Electronics in Agriculture上。
近日，中科院合肥研究院智能所智能感知技术研究中心研制的超高速全视角防爆高速摄像设备，在中煤科工集团上海检测中心爆炸实验中拍摄到测试样机的完整传爆瞬间和热成像过程，并准确确定了传爆位置。本次拍摄为国内首例拍摄传爆过程，为验证和改进电气产品防爆可靠性提供了直观准确的高速视频数据，为煤矿防爆电气产品安全准入提供了更为科学的验证手段。
近期，中科院合肥研究院医学物理中心李海、王宏志课题组和中国科学技术大学生命和医学学部张效初课题组在无创神经调控研究领域取得重要研究进展。相关研究成果“Neural and psychological predictors of cognitive enhancement and impairment from neurostimulation”作为封面故事，发表在2020年第4期的Advanced...
当前，我国农业生产中存在盲目施药、病虫害监测能力不强、数据感知与技术服务手段相对落后等问题。针对这一重大需求，智能所与安徽省农科院合作，历时5年多时间，通过自己采集、比对100多万张农作物病虫害样本图像，并基于大数据、深度学习技术率先突破了田间自然条件下水稻病虫害图像自动识别应用瓶颈，研发了水稻病虫害智能识别与服务系统，实现了水稻病虫害田间诊断的实时、高效、智能化，真正把成果从实验室搬到了网络，大...
中国科学院合肥物质科学研究院发表稀疏学习研究综述（图）
中国科学院合肥物质科学研究院 稀疏学习 机器学习 模式识别
2017/6/26
近期，中国科学院合肥物质科学研究院智能机械研究所副研究员桂杰在稀疏学习研究方面的综述文章发表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (TNNLS)的第七期中。近年来，稀疏学习作为机器学习和模式识别领域的一个研究热点，已经应用到机器学习和模式识别的很多子领域，包括分类、聚类和子空间学习等。桂杰等首先给出了稀疏学习综述，并着...
近期，智能所桂杰副研究员在分类器研究方面取得重要进展，相关研究成果发表在SCI一区期刊IEEE Transactions on Cybernetics (TCYB)。
2016年7月11日，超级蒙特卡罗核计算仿真软件系统SuperMC成功通过经济合作与发展组织/核能署（OECD/NEA）认证，并被OECD/NEA软件数据库收录。
2013年8月16日，中科院合肥物质科学研究院先进制造技术研究所承担的2011年常州市国际科技合作计划项目“高空救援灭火机器人演示样机的研发”通过了常州市科技局组织的专家验收。
