胡锐
- 作品数：31 被引量：47H指数：4
- 供职机构：苏州科技大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信文化科学建筑科学更多>>
- 一种智能化音乐教学装置及其使用方法
- 本发明公开了一种智能化音乐教学装置及其使用方法，包括数据采集系统，通信系统，显示系统和控制系统，所述方法为：该装置可以单个装置独立工作也可以多个装置协同工作，当只有单个装置独立工作时，为单机模式,即Single Mode...
- 张燕马赫然胡锐
- 文献传递
- 基于Hadoop的高校档案管理存储系统研究被引量：1
- 2016年
- 随着高校信息化的发展,高校档案管理开始向无纸化发展,档案信息资源的数据成指数级增长,现有档案管理系统难以满足。因此,构建一个档案管理存储系统变得尤其重要。文章介绍了以Hadoop技术为基础建设的一个档案管理存储系统,用来满足日益增长的档案数据存储需求。
- 胡锐
- 关键词：HADOOP档案管理
- 基于视觉注意力生成式对抗网络的图像自动标注被引量：2
- 2023年
- 互联网时代图像及视频数据流量爆发式增长,包含着海量的信息内容,如何高效的管理和利用图像数据获得了越来越多的关注。论文提出一种基于结合自注意力(Transformer)和生成式对抗网络的图像自动标注模型,通过设计的视觉注意力生成器建立图像到标注词汇的映射关系,同时引入生成式对抗训练提高生成器的生成效果。在Corel 5K和IAPRTC-12两个数据集上的实验表明,该方法能够针对不同图像产生自适应数目的标签,且生成结果更具多样性。
- 胡锐芮忠胡伏原
- 关键词：TRANSFORMER图像自动标注
- 一种改进的网线钳
- 本实用新型公开了一种改进的网线钳，包括压线口，剥线口，切线口和握柄，所述剥线口固定有一对圆形刀口轨道母口，所述圆形刀口轨道母口与一半圆环形刀口相配合，所述半圆环形刀口一侧设有一转动手柄，另一侧设有一半圆形轨道公口，所述半...
- 袁海峰胡锐
- 基于APD的弱光无线检测系统设计与研究被引量：1
- 2020年
- 针对复杂环境下的弱光信号检测和温度影响的问题,提出一种以MSP430为核心控制器、雪崩二极管(APD)为传感器、远距离无线电(LoRa)技术为数据传输的设计方案。该方案采用偏压自适应温度补偿电路,使偏置电压随温度而变化,从而使APD增益达到稳定。实验表明:通过温度补偿电路,APD增压受温度影响较小,且增益稳定在100±5 dB,同时该方案对弱光信号检测误差小于3.92%,且能够在某厂区10 km以内实时远程无线监测弱光强度变化。
- 胡锐芮忠董兴法彭丽丽
- 基于细节增强和多颜色空间学习的联合监督水下图像增强算法
- 2025年
- 由于水下特殊的成像环境,水下图像往往具有严重的色偏雾化等现象。因此文中根据水下光学成像模型设计了一种新的增强算法,即基于细节增强和多颜色空间学习的无监督水下图像增强算法(UUIE-DEMCSL)。该算法设计了一种基于多颜色空间的增强网络,将输入转换为多个颜色空间(HSV、RGB、LAB)进行特征提取,并将提取到的特征融合,使得网络能学习到更多的图像特征信息,从而对输入图像进行更为精确的增强。最后,UUIE-DEMCSL根据水下光学成像模型和联合监督学习框架进行设计,使其更适合水下图像增强任务的应用场景。在不同数据集上大量的实验结果表明,文中提出的UUIE-DEMCSL算法能生成视觉质量良好的水下增强图像,且各项指标具有显著的优势。
- 胡锐程家亮胡伏原
- 关键词：无监督学习特征提取
- 基于多尺度特征蒸馏的轻量化海岛多时相遥感影像变化检测方法
- 本发明公开了基于多尺度特征蒸馏的轻量化海岛多时相遥感影像变化检测方法。该方法包括以下步骤：1)对海岛数据集进行数据处理；2)构建检测网络并进行训练；3)将处理后的海岛数据集输入到检测网络中；4)教师网络输出预测结果并将其...
- 胡锐管军梅平平冯思诚胡书涵周诗芸
- 基于细节增强和多颜色空间学习的联合监督水下图像增强算法
- 本发明公开了基于细节增强和多颜色空间学习的联合监督水下图像增强算法。该算法包括以下步骤：1)通过结构与细节分离模块，从水下降质图像中提取出细节分量和背景光分量；2)通过T分量提取模块，从水下降质图像中提取出透视图分量；3...
- 胡锐袁海峰 梅平平 冯思诚 胡书涵
- 一种基于视觉注意力生成式对抗网络的图像自动标注方法
- 本发明公开了一种基于视觉注意力生成式对抗网络的图像自动标注方法。该方法包括以下步骤：1)将输入图像进行预处理，再切分为多个图像块；2)将各图像块输入生成器，并将噪声向量引入生成器；3)生成器生成虚假词向量；4)将真实标注...
- 胡锐袁海峰管军芮忠
- 基于用户画像的暖通空调智能调控被引量：1
- 2024年
- 目前,建筑物中的暖通中央空调系统基本上是根据行业准则设置的,然而,多项研究表明,由于用户的偏好、姿态和需求各异,这种传统做法不太可能满足大多数用户的热量需求。为了更精准地满足用户热量需求,使得基于用户行为模式来针对性提高热舒适性成为可能。文中采用深度强化学习的方法实现智能化暖通空调智能送风策略,该策略能够根据环境和用户行为模式动态地确定最佳暖通空调设置(温度设置和送风设置),从而极大提高用户的热舒适度,同时,实验结果还表明该智能调控策略相比传统固定值控制策略具有一定的节能效果。
- 胡锐袁海峰芮忠
- 关键词：用户行为模式热舒适度
