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公开(公告)号：CN117127050A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202310854717.1
申请日：2023-07-12
申请人： 中南大学 , 湖南株冶有色金属有限公司
摘要： 本发明涉及一种铅阳极材料，具体涉及一种三明治结构泡沫金属@铅合金复合材料，包括泡沫铝以及包覆在其表面以及填充在其孔结构中的含铅合金，所述的泡沫铝的孔骨架的表面以及径向方向含有非规则的非线性孔。本发明还包括所述的材料的制备方法，本发明所述的制备方法制备的材料具有优异的性能。
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公开(公告)号：CN111898689B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202010775260.1
申请日：2020-08-05
IPC分类号： G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/126 , G06F16/55
摘要： 本发明公开了一种基于神经网络架构搜索的图像分类方法，通过将整个卷积神经网络编码成种群，引入遗传算法产生后代，结合医疗图像分类的精确率、召回率需求，设计适应度评估策略进行种群更迭，最终找出最优种群解码后实现精准分类。相比于现有的基于特征提取的医学图像分类方法，本发明分类的速度更快并且准确率更高；相比于现有的基于人工设计神经网络的医学图像分类方法，本发明灵活度高，在各种医疗图像分类任务中都能寻找出性能更佳的架构。
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公开(公告)号：CN114565770B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210288277.3
申请日：2022-03-23
摘要： 本发明公开了一种基于边缘辅助计算和掩模注意力的图像分割方法及系统，建立由多阶级联的残差模块构建的特征编码器，通过融合三个浅层特征图得到边缘特征图，特征降维后获得边缘预测图像，增强前三层特征编码器的表征能力，最后一阶残差模块依次经过多个特征解码器与掩模注意力模块，利用掩模注意力模块提高每个层级特征解码器对局部区域的重点关注力度，并在每个层级输出对应尺度预测的分割结果图像，融合特征解码器的输出特征图与前三阶残差模块的边缘特征图，经过特征降维预测最终的分割结果图像。相比于现有的图像分割方法，本发明能够提供更精准的分割边缘预测，适用于各种复杂场景下的图像分割，泛化性能更强，分割效果更好。
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公开(公告)号：CN114565628B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210288579.0
申请日：2022-03-23
摘要： 本发明公开了一种基于边界感知注意的图像分割方法及系统。在现有分割任务的基础上，添加了一个边缘预测的辅助任务，两个任务共享同一个特征编码网络，但独享自己的特征解码网络；特征解码网络由一组基于交互注意力机制的注意力解码单元串联组成；在编码网络和分割解码网络之间设计了多个边缘感知分割模块，旨在从边缘解码网络中引入边缘信息作为增强分割特征边缘部分的强线索；融合所述的编码网络、解码网络和边缘感知分割模块，得到最终的分割网络，两个任务联合训练、相互引导和辅助。相比于现有的图像分割方法，本发明可以大大提高分割的准确度，并提升分割结果的边缘细节。
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公开(公告)号：CN114565628A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210288579.0
申请日：2022-03-23
摘要： 本发明公开了一种基于边界感知注意的图像分割方法及系统。在现有分割任务的基础上，添加了一个边缘预测的辅助任务，两个任务共享同一个特征编码网络，但独享自己的特征解码网络；特征解码网络由一组基于交互注意力机制的注意力解码单元串联组成；在编码网络和分割解码网络之间设计了多个边缘感知分割模块，旨在从边缘解码网络中引入边缘信息作为增强分割特征边缘部分的强线索；融合所述的编码网络、解码网络和边缘感知分割模块，得到最终的分割网络，两个任务联合训练、相互引导和辅助。相比于现有的图像分割方法，本发明可以大大提高分割的准确度，并提升分割结果的边缘细节。
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公开(公告)号：CN114565770A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210288277.3
申请日：2022-03-23
摘要： 本发明公开了一种基于边缘辅助计算和掩模注意力的图像分割方法及系统，建立由多阶级联的残差模块构建的特征编码器，通过融合三个浅层特征图得到边缘特征图，特征降维后获得边缘预测图像，增强前三层特征编码器的表征能力，最后一阶残差模块依次经过多个特征解码器与掩模注意力模块，利用掩模注意力模块提高每个层级特征解码器对局部区域的重点关注力度，并在每个层级输出对应尺度预测的分割结果图像，融合特征解码器的输出特征图与前三阶残差模块的边缘特征图，经过特征降维预测最终的分割结果图像。相比于现有的图像分割方法，本发明能够提供更精准的分割边缘预测，适用于各种复杂场景下的图像分割，泛化性能更强，分割效果更好。
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公开(公告)号：CN111898689A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010775260.1
申请日：2020-08-05
摘要： 本发明公开了一种基于神经网络架构搜索的图像分类方法，通过将整个卷积神经网络编码成种群，引入遗传算法产生后代，结合医疗图像分类的精确率、召回率需求，设计适应度评估策略进行种群更迭，最终找出最优种群解码后实现精准分类。相比于现有的基于特征提取的医学图像分类方法，本发明分类的速度更快并且准确率更高；相比于现有的基于人工设计神经网络的医学图像分类方法，本发明灵活度高，在各种医疗图像分类任务中都能寻找出性能更佳的架构。
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公开(公告)号：CN107023306B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN201710433148.8
申请日：2017-06-09
申请人： 中南大学 , 安徽交通职业技术学院 , 安徽省交通规划设计研究总院股份有限公司 , 长沙普氏土木工程技术有限责任公司
IPC分类号： E21D11/08
摘要： 一种螺旋型装配式隧道结构及其施工方法，所述的螺旋型装配式隧道结构，是由管片通过连接螺栓装配而成的，管片的纵向长度和环向宽度可根据岩土体的稳定性而确定。所述螺旋型装配式隧道结构的施工方法是：首先采用刀具破岩或人工挖掘方法，沿着隧道洞周环向螺旋形开挖一个管片空间，然后装配一块管片，并在管片注浆充填，重复上述步骤，使隧道结构沿螺旋线向前延伸。隧道内部的岩土体在隧道结构推进一定距离后再采用钻爆法、静态爆破法或挖掘机、铣挖机通用机械开挖，本发明缩小单次开挖断面、缩短掌子面暴露临空的时间、降低施工机械装备体量。
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公开(公告)号：CN115221798A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202211133737.1
申请日：2022-09-19
申请人： 中南大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06N3/08 , H01M10/0525 , G06F119/04 , G06F119/08
摘要： 本发明公开了一种电池热过程时空建模预测方法、系统、设备及介质，本方法根据电化学原理和能量守恒定律，构建时空域控制方程，并定义时空域控制方程的物理边界、初始条件以及产热量估计函数；基于全连接网络层，构建具有物理信息的网络预测模型；根据时空域控制方程、物理边界、初始条件以及产热量估计函数，构建网络预测模型的损失函数；初始化网络预测模型的参数，并采用梯度下降算法对网络预测模型的参数进行迭代更新，直到达到预设的最大迭代次数或损失函数稳定收敛，完成网络预测模型的训练；通过训练完成的网络预测模型预测电池热过程的温度。本发明能够提高电池热过程温度预测的精确度，提高温度预测的效率。
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