Yang Bing的案例列表

利用医学图像进行疾病鉴定是医学领域的一项重要应用。图卷积网络（GCN）被提出来为多关系图像建模并生成更多信息的图像表示。最近，医学图像之间的关系被利用来识别疾病。本文提出了一种带注意卷积二元神经树的门控GCN（GGAC），用于多关系图像识别疾病。GGAC提取了图像的判别特征，加强了对医学图像的建模能力，深入理解了图像的表现形式，然后很好地捕捉了图像之间的多模态关系。首先，设计了一个基于注意力机制的注意力卷积二元神经树来提取图像的细粒度特征，并利用树结构边缘的注意力转换操作来加强网络对关键图像特征的获取。第二，提出了一个门控GCN，通过解决同阶邻域中不同邻域的权重分布问题来提高GCN性能。第三，...

交通预测（双向注意生成对抗模型）

人工智能-其他 Yang Bing

实时、准确、全面的交通流数据是智能交通系统为城市交通提供高效服务的关键。在采集数据的过程中，造成数据丢失的因素很多，需要对这些因素进行补充和修复，以减少不稳定性，提高系统在智能交通系统中应用的精度。提出了一种基于时空可学习的双向注意生成对抗网络(ST-LBAGAN)的交通数据缺失归因算法。首先，我们将外部因素、历史观测数据、不完整数据和掩蔽图像作为生成器的输入，并使用二值分类作为鉴别器的输出来获得缺失数据的imputation。其次，在U-Net的基础上构建了发生器的编译码器。可学习双向注意的正向注意图和反向注意图分别对应于编码器和解码器，有效地获取交通流的时空随机特征。第三，在编码器和解码器...

高级计划与排程系统

企业服务-行业细分软件 Yang Bing

本项目主要是采用前后端分离的模式，该项目的主要功能模块有资源管理、日历管理、任务管理、异常情况管理、算法规则管理、排产结果管理、生产现场检测和系统设置。可对对所有的资源进行同步以及实时监控，不论是在物料上，还是机器设备上以及人员管理、客户需求供应等，都会实现一个有效精准的生产计划，是智能制造建设的核心系统。...

------ 加载完毕 ------

Yang Bing的案例列表

Yang Bing

基于多关系图卷积的肺部病变检测

交通预测（双向注意生成对抗模型）

高级计划与排程系统