影像

【cesium】在vue2中使用cesium（持续更新）

5.定义组件并初始化一个简单的cesium功能方法1.使用天地图影像2.销毁cesium3.地图放大缩小3.获取可视区域、高度、层级4.搜索地名后定位到该位置（`高德地图搜索POI功能`）4.1实现效果图
王阔阔·2025-04-11 12:10

深度学习实战：从零构建图像分类API（Flask/FastAPI版）

引言：AI时代的图像分类需求在智能时代，图像分类技术已渗透到医疗影像分析、自动驾驶、工业质检等各个领域。作为开发者，掌握如何将深度学习模型封装为API服务，是实现技术落地的关键一步。
Tech Synapse·2025-04-11 09:52

Web3.0与数据隐私计算的融合革命：重构数字社会信任基石

本文深入解析去中心化数字身份、零知识证明与联邦学习的技术融合路径，通过政务数据开放、医疗影像共享、金融反洗钱三大场景实践，揭示如何构建“数据可用不可见”的新型基础设施。
知识产权13937636601·2025-04-11 07:03

医疗机构中核心业务相关的IT设备全面解析

医疗机构的核心业务涵盖患者诊疗、临床管理、检验检测、影像诊断、药品管理、电子病历、医院信息系统（HIS）、实验室信息系统（LIS）、医学影像系统（PACS）等多个领域，每个环节都依赖于特定的IT设备实现数据的采集
我有医保我先冲·2025-04-11 03:12

图像分割综述

这项任务在医学影像分析、自动驾驶、遥感图像处理、视频监控等领域都有着广泛的应用。随着深度学习技术的发展，尤其是卷积神经网络（CNN）在视觉任务中的突破，图像分割得到了显著的提升。
my1_1my·2025-04-10 22:10

浦江晨曦曲：科技与自然共舞的未来诗篇

故事摘要当晨曦染红黄浦江面，蒲公英造型的风力塔开始输送清洁能源；石库门天井里，AR浇花系统与智能连廊编织着跨代际的温情；外滩建筑群在纳米机器人修复中苏醒，将历史影像投射进数字星空。
bluedest·2025-04-10 13:14

智能算法安全优化与多场景实践创新

通过构建动态安全评估框架（见表1），实现金融风控中的隐私保护、医疗影像分析的量子加速，以及自动驾驶系统的对抗鲁棒性提升。
智能计算研究中心·2025-04-09 15:11

深度学习模型优化与行业应用新突破

主流框架如MXNet与PyTorch在分布式计算、自动微分等关键能力上形成差异化优势（见表1），而边缘计算与联邦学习的融合，则通过本地化数据处理与隐私保护机制，为医疗影像诊断、金融风险预测等高敏感场景提供了可信部署方案
智能计算研究中心·2025-04-09 15:11

地质科研智能革命：当大语言模型“扎根”地质现场、大语言模型本地化部署与AI智能体协同创新实践

在地质学迈向“深时数字地球”（Deep-timeDigitalEarth）的进程中，传统研究方法正面临海量异构数据（地质图件、遥感影像、地震波谱等）的解析挑战。
KY_chenzhao·2025-04-09 06:46

Linux系统学习Day2——在Linux系统中开发OpenCV

它提供了丰富的算法和高效的工具集，支持C++、Python等多种语言，涵盖特征提取、目标识别、3D重建等功能，被广泛应用于人脸识别、自动驾驶、医学影像分析及工业检测等场景。
一瓶勇闯天涯的雪花·2025-04-09 05:12

医院大数据处理的主要痛点分析

医院大数据处理的主要痛点分析医院大数据处理的技术痛点深度分析1.数据存储与处理架构1.1存储架构挑战海量医疗数据存储（结构化与非结构化）电子病历文本数据医学影像（CT、核磁、X光等）检验检查数据实时监护数据存储性能要求高并发读写需求数据实时访问要求历史数据快速检索存储成本优化冷热数据分层存储数据压缩策略存储资源弹性扩展
翱翔-蓝天·2025-04-09 03:31

Julia语言的计算机视觉

随着深度学习的快速发展，计算机视觉的应用已经深入到各个领域，如自动驾驶、医疗影像分析、智能监控等。在众多编程语言中，Julia以其出色的性能和简洁的语法逐渐成为科研人员和工程师的热门选择。
褚瑱琅·2025-04-08 06:38

使用 PyTorch 和 U-Net 进行医学影像分割实践

深度学习在医学影像处理领域中发挥着重要作用，其中一项常见任务是对医学影像进行分割。分割任务旨在将医学影像中的不同结构或组织分离出来，以便更好地进行疾病诊断、治疗规划和手术引导等工作。
技术探险先驱·2025-04-07 01:37

C++ 并发性能优化实战：提升多线程应用的效率与稳定性

，拥有高级工程师证书；擅长C/C++、C#等开发语言，熟悉Java常用开发技术，能熟练应用常用数据库SQLserver,Oracle,mysql,postgresql等进行开发应用，熟悉DICOM医学影像及
猿享天开·2025-04-06 18:49

Lisp语言的计算机视觉

随着深度学习和大数据技术的迅速发展，计算机视觉已经取得了显著的进展，应用范围也日益广泛，从自动驾驶到医疗影像分析，再到人脸识别等。然而，计算机视觉的技术实现一般依赖于不断更新的工具和语言。
霍珵蕴·2025-04-06 15:32

Maven核心配置文件深度解析：pom.xml完全指南

博主简介：CSDN博客专家、全栈领域优质创作者、高级开发工程师、高级信息系统项目管理师、系统架构师，数学与应用数学专业，10年以上多种混合语言开发经验，从事DICOM医学影像开发领域多年，熟悉DICOM
猿享天开·2025-04-06 12:15

脑影像分析软件推荐 | PreSurgMapp : 用于个体化术前映射的多模态功能磁共振成像（fMRI）处理流程工具包

目录1.软件界面2.工具包功能简介3.软件安装注意事项1.软件界面2.工具包功能简介PreSurgMapp是一个开源的MATLAB工具箱，用于自动化和个性化的术前功能区域映射，支持多模态fMRI数据处理，并集成了模型基础和数据驱动的分析方法。PreSurgMapp工具包提供了以下主要功能：1.多模态fMRI数据处理：支持任务相关和静息状态功能磁共振成像（fMRI）数据的处理。2.模型基础和数据驱动
脑海科技实验室·2025-04-06 07:35

Cesium系统教程

目录前言一、Cesium的初始化二、加载影像三、加载地形四、加载3DTiles数据六、加载GeoJSON数据展示区块七、加载KML数据展示POI八、加载CZML数据展示路径九、加载gltf文件Cesium
duansamve·2025-04-06 04:51

多模态大模型（医疗影像分析）_医学多模态大模型

概念医学多模态大模型是指利用多种不同的医学数据源和模型，通过深度学习和人工智能技术，构建一个综合性的大型模型，以实现更加准确和全面的医学数据分析和预测。这种模型可以同时处理多种医学数据类型，如医学图像、病历文本、基因测序数据等，从而更全面地揭示医学数据的内在规律和关联。通过对不同数据源的特征提取和分析，医学多模态大模型可以实现更准确的疾病诊断、治疗方案推荐、预后预测等任务。例如，在疾病诊断方面，医
福福很能吃·2025-04-06 01:59

安当TDE透明加密：海量文件离线传输的安全方案

一、离线文件传输的“安全真空”与破局之道在金融、医疗、军工等行业，海量文件离线传输仍是核心数据交换手段（如卫星遥感影像传输、基因测序数据交付）。
安 当 加 密·2025-04-05 13:43

影像高精度配准 - 精度评估指标与实现方法

影像高精度配准后，精度评估是验证算法有效性与优化算法参数的重要环节。精度评估主要通过几何精度评估与视觉验证两个方面进行。
我喜欢就喜欢·2025-04-04 16:54

脑疾病分类的疑惑【6】：脑疾病分类比较适合使用具有哪些特点的模型？

脑疾病分类是一个复杂的任务，涉及医学影像、神经电生理信号、基因数据等多种信息类型。为了有效地进行脑疾病分类，选择合适的模型是至关重要的。
君莫笑∽GL·2025-04-04 15:16

【辰辉创聚生物】诊断原料讲堂之六：神经性退行性疾病生物标志物

神经退行性疾病是一组神经系统异质性疾病，其生物标志物是指示这些疾病的存在、进展或严重程度的生物标志物，是反映中枢神经系统神经元损伤、蛋白异常聚集及神经修复状态的分子或影像学指标，有助于早期诊断、监测治疗和了解疾病机制
辰辉创聚生物·2025-04-04 13:04

关于工业镜头的景深以及分辨率

景深：在景物空间中，位于调焦平面前后一定距离内还能够清晰成像的纵深距离，也就是在实际像平面上获得相对清晰影像的景物精简深度范围。
robotvision+·2025-04-04 11:17

遥感影像智能化分割分类工程化实施路径摸索

本文总结了基于遥感影像的信息采集工作中“自上而下、一步到位”工作模式下应用深度学习最新智能解译技术方面面临的问题与困境，期望通过“自下而上、分步到位”的途径进行突破，回顾了在这方面的摸索、试验过程，对初步成果
grainseed·2025-04-04 02:18

寒武纪MLU370对比英伟达H100：迁移学习任务实测报告

一、测试背景与意义1.1迁移学习技术需求行业领域模型微调频率数据规模典型任务医疗影像日均30次10-100GB病灶分类金融风控实时更新1-10TB欺诈检测工业质检每周5次50-500GB缺陷识别1.2硬件选型指标核心评估维度
知识产权13937636601·2025-04-03 14:37

算力网络驱动数字经济高质量发展

当前，工业互联网、智能安防、医疗影像等八大场景已形成差异化算力需求矩阵，驱动产业链从芯片制程到数据中心能效管理的全链条升级。核心维度关键技术支撑典型应用场景政策牵引机制算力供给异构
智能计算研究中心·2025-04-03 13:55

跨领域算法安全优化与创新应用

本书系统性梳理联邦学习、可解释性算法及量子计算等前沿技术的交叉融合路径，针对医疗影像分析、金融风控与自动驾驶等场景，提出覆盖数据隐私保护、特征工程优化及模型可解释性增强的全链条解决方案。
智能计算研究中心·2025-04-03 13:55

无人机数据处理系统设计要点与难点！

一、系统设计要点无人机数据处理系统需要高效、可靠、低延迟地处理多源异构数据（如影像、传感器数据、位置信息等），同时支持实时分析和长期存储。
云卓SKYDROID·2025-04-03 06:42

Python 在医疗卫生

Python在医疗卫生领域具有重要作用，主要体现在以下几个方面：数据分析和挖掘：医疗卫生领域产生了大量的数据，包括患者的病历、医学影像、实验数据等，Python具有强大的数据分析和挖掘能力，可以帮助医疗机构对这些数据进行分析和利用
python无人驾驶 医学芯片·2025-04-02 14:25

基于CT成像的肿瘤图像分类：方法与实现

引言医学影像分析是现代医疗诊断中不可或缺的一部分，其中计算机断层扫描(CT)成像技术在肿瘤检测和诊断中发挥着重要作用。随着深度学习技术的快速发展，基于CT图像的自动肿瘤分类系统已成为研究热点。
点我头像干啥·2025-04-01 21:48

模型优化技术演进与行业场景突破

与此同时，量子计算为优化算法提供了新的计算维度，MXNet、PyTorch等框架通过动态计算图特性，在医疗影像识别和语音交互领域实现推理速度的突破性进展。技术演进阶段核心技术突破典型应用场景主
智能计算研究中心·2025-04-01 18:21

人工智能在医疗影像中的应用：肿瘤检测与病理分析

人工智能在医疗影像中的应用：肿瘤检测与病理分析随着人工智能技术的飞速发展，其在医疗影像领域的应用日益广泛，特别是在肿
shejizuopin·2025-04-01 15:03

基于 GEE 的研究区 1986-2024 年年均归一化植被指数 NDVI 时间序列分析

目录1代码解析1.1初始化与地图设置1.2数据预处理函数1.3云去除函数1.4NDVI计算函数1.5数据集加载与处理1.6年均NDVI计算与导出1.7时间序列影像集合1.8绘制时间序列图表2完整代码3运行结果
@HNUSTer·2025-04-01 14:28

【RS】GEE(Python)：数据处理

在前面的章节中，我们已经学习了如何加载影像数据。现在，让我们进一步探讨如何在GoogleEarthEngine(GEE)中进行数据处理。数据处理通常包括图像预处理、裁剪、过滤、重采样等操作。
T0uken·2025-04-01 14:25

智能模型优化与跨行业应用技术演进

以TensorFlow、PyTorch为代表的深度学习框架，在医疗影像诊断与金融时序预测场景中展现出差异化优势，例如PyTorch动态计算图特性加速了高频交易模型的迭代效率。与此同时，边缘计算通过分布
智能计算研究中心·2025-04-01 13:20

全国算力网驱动数字基座高效跃迁

与此同时，量子计算、神经形态计算等前沿技术突破，为金融风险评估、医疗影像
智能计算研究中心·2025-04-01 13:50

智能算法安全优化与多领域应用实践

当前研究聚焦于构建算法全生命周期的安全防护体系，通过联邦学习实现数据隐私保护与跨机构协作的平衡，借助可解释性算法增强医疗影像分析、金融风控等场景的模型透明度。
智能计算研究中心·2025-04-01 13:20

《Spring Boot全栈开发指南：从入门到生产实践》

博主简介：CSDN博客专家、全栈领域优质创作者、高级开发工程师、高级信息系统项目管理师、系统架构师，数学与应用数学专业，10年以上多种混合语言开发经验，从事DICOM医学影像开发领域多年，熟悉DICOM
猿享天开·2025-03-31 14:32

Python图形填充算法入门指南：闭合区域处理原理及常用算法详解

无论是图像编辑软件中的“油漆桶工具”，还是游戏引擎中的地形渲染，甚至是医学影像分析，填充算法都扮演着关键角色。
灏瀚星空·2025-03-30 23:26

Cesium 全面介绍

它基于WebGL技术，无需插件即可在浏览器中渲染全球地形、影像、3D模型、矢量数据等，支持从卫星视角到地下管网的全维度空间分析。
Super毛毛穗·2025-03-30 22:50

DeepSeek：锐评GIS地理信息行业（吐槽版）

2.数据困境：要么贵死，要么穷死高精度遥感影像？商业数据一套吃掉半年预算；公开数据？要么分辨率感人（卫星
知忆_IS·2025-03-30 17:43

关于ArcGISPro镶嵌数据集导入多源大批量栅格数据出现空白情况的解决方案

关于ArcGISPro镶嵌数据集导入多源大批量栅格数据出现空白情况的解决方案问题在使用ArcGIS测试部分区域数据的服务发布和切片，没有遇到问题，但是在测试全省范围内的影像数据和地形，这里提供的影像数据是三调数据
你是一个铁憨憨·2025-03-30 15:55

英飞达医学影像系统 WebUserLogin.asmx 未授权信息泄露漏洞复现

0x01产品描述：‌英飞达医学影像存档与通信系统（PACS）‌是一种应用于医院影像科室的系统，主要任务是将日常产生的各种医学影像（包括核磁、CT、超声、X光机等设备产生的图像）通过不同接口以数字化的方式保存
iSee857·2025-03-30 14:17

——认识DICOM：医学影像与信息管理的标准化利器

DICOM的组成DICOM的功能DICOM的应用DICOM的种类DICOM的生成过程DICOM的发展总结引言在现代医学中，影像处理和管理是不可或缺的一环。
猿享天开·2025-03-30 13:43

为什么云存储的重要数据需要加密以及解决方案

2025年3月，某跨国医疗影像平台因未加密的CT数据遭勒索攻击，导致全球300家医院诊疗中断48小时，直接损失超2亿美元。这一事件再次警示：云存储中的数据加密已从“可选项”升级为“生存线”。
安 当 加 密·2025-03-29 18:40

NPU协同下的MoE专家库架构：医疗AI会诊负载均衡的革新

一、医疗AI协同会诊的挑战与机遇1.1多模态数据融合的复杂性在当今医疗领域，数据呈现出爆炸式增长，且来源广泛、类型多样，涵盖了医学影像（如X光、CT、MRI等）、临床文本（病历、诊断报告等）、基因数据以及各种生理信号数据等
Allen_Lyb·2025-03-29 09:35

向量数据库的适用场景与局限性分析

医疗影像分析：存储CT、MRI等医学影像的向量特征，支持病灶相似度匹配。例如，输入肺部结节影像，系统可快速检索
CoreFMEA软件·2025-03-29 07:20

都是收费的，halcon与visionpro有什么区别？

以下从多个维度进行对比：1.应用层面Halcon适用领域：广泛应用于高精度、复杂视觉任务，如半导体检测、医疗影像、3D重建、深度学习等。
yuanpan·2025-03-28 15:01

无需公网IP聚水潭ERP远程调用仓库监控，贝锐花生壳只需简单3步

一方面，全程影像记录可客观还原处理过程，既保障了服务透明度，又为可能产生的消费
·2025-03-28 13:24
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