一种基于改进残差学习的图像去噪方法

    公开(公告)号:CN115239577A

    公开(公告)日:2022-10-25

    申请号:CN202210685922.5

    申请日:2022-06-17

    Abstract: 一种基于改进残差学习的图像去噪方法,首先构建一个具有n个分层的深度神经网络,深度神经网络的第1、2...n‑1层均为具有线性整流单元的卷积复合层,深度神经网络的第n层为最终卷积层;然后将待去噪图片送入深度神经网络,使多个卷积复合层依次按顺序对待去噪图片进行运算,在向任意一个卷积复合层进行输入时,同时将该卷积复合层所接收的输入量送入位于该卷积复合层后续的所有深度神经网络分层,从而将所有卷积复合层的输入量全部汇集后送入最终卷积层,最后将最终卷积层的输出量与待去噪图片的局部残差相加,得到去噪后的图片,能够大幅提升深度神经网络的运算能力和去噪精度,克服了现有的深度神经网络难以对局部残差进行处理的问题。

    一种基于图神经网络的属性关系推理方法

    公开(公告)号:CN115238859A

    公开(公告)日:2022-10-25

    申请号:CN202210690644.2

    申请日:2022-06-17

    Abstract: 本发明提供一种基于图神经网络的属性关系推理方法,包括编码器模块和解码器模块,该方法首先编码器在给定时序属性数据的情况下预测交互作用,解码器在给定交互作用的情况下生成动态模型,然后编码器和解码器一同训练,最后基于训练好的模型推测属性关系。本发明由联合训练的编码器和解码器组成的属性关系推理模型,从全部观测数据中蒸馏出必要数据服务算法解决特定任务,为真实复杂系统建模,能够从数据中发现智能体属性间关系,符合多智能体系统设计情况。

    一种热加工铸造用铸件防缩孔装置

    公开(公告)号:CN114749611A

    公开(公告)日:2022-07-15

    申请号:CN202210255294.7

    申请日:2022-03-16

    Abstract: 本发明公开了一种热加工铸造用铸件防缩孔装置,涉及砂型铸造设备技术领域,一种热加工铸造用铸件防缩孔装置,包括模具和把手,所述模具由上模板和下模板构成,所述下模板的顶部设有上模板,所述上模板与下模板对应设置,所述上模板和下模板的侧面均对应设有数量相同且位置对应的把手,所述上模板和下模板中间设有浇铸腔,所述上模板的顶部设有浇铸孔,所述滑轨上设有滑动连接的除气泡浇铸装置,所述出气泡浇铸装置由传动机构、旋转装置和震荡装置构成;本发明结构简单合理,可以有效的在浇铸前对金属液体进行排气泡处理,并且可以有效的解决金属液体内气泡较难上浮的问题,从而使得浇铸出来的铸件减少缩孔的产生。

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