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公开(公告)号：CN112258410B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202011136928.4
申请日：2020-10-22
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种可微分的低秩学习网络图像修复方法。将一个含有噪声的不完整的图像矩阵作为神经网络的输入，并输出重构后的图像。通过将近端梯度映射方法转换为带约束的优化问题，本发明方法提出了一种可以进行低秩矩阵重构的神经网络，该神经网络由多个可微分且可复用的模块堆叠组成，每一个模块都可以解决一个关于低秩优化的子问题。本发明方法的每一个模块输出一个优化得到的子矩阵，并对这些子矩阵连乘以得到重构后的图像矩阵。本发明成功利用了神经网络来解决图像低秩修复问题，并避免了传统方法在迭代过程中进行的奇异值分解过程，从而节省大量的计算时间，同时本发明依然能够在图像修复上有良好的性能，具有一定的实用价值。
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公开(公告)号：CN112258410A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011136928.4
申请日：2020-10-22
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种可微分的低秩学习网络图像修复方法。将一个含有噪声的不完整的图像矩阵作为神经网络的输入，并输出重构后的图像。通过将近端梯度映射方法转换为带约束的优化问题，本发明方法提出了一种可以进行低秩矩阵重构的神经网络，该神经网络由多个可微分且可复用的模块堆叠组成，每一个模块都可以解决一个关于低秩优化的子问题。本发明方法的每一个模块输出一个优化得到的子矩阵，并对这些子矩阵连乘以得到重构后的图像矩阵。本发明成功利用了神经网络来解决图像低秩修复问题，并避免了传统方法在迭代过程中进行的奇异值分解过程，从而节省大量的计算时间，同时本发明依然能够在图像修复上有良好的性能，具有一定的实用价值。
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公开(公告)号：CN221143330U
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202322526084.X
申请日：2023-09-15
Applicant: 中建海龙科技有限公司 , 广东海龙建筑科技有限公司 , 福州大学
Abstract: 本实用新型公开一种用于建筑固废再生一体化墙体锚固增强构造，包括：建筑固废饰面板、建筑固废墙体、锚固件、纤维网格布；所述建筑固废饰面板与建筑固废墙体之间预埋有锚固件；所述建筑固废饰面板与建筑固废墙体的连接面设置有纤维网格布；所述锚固件包括锚板、锚杆、与锚杆连接的端头；所述纤维网格布的表面为轻微的凹凸不平表面。本实用新型在建筑固废饰面板与建筑固废墙体之间预埋锚固件，其中埋锚固件的锚板由螺母与方形穿孔钢板焊接相连并预埋入建筑固废饰面板以增强预埋件与饰面板之间的锚固作用；建筑固废饰面板与墙体的连接面设置纤维网格布，纤维网格布轻微凹凸使得其他位置能更好的与墙体接触而增强锚固。
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