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中国科学院科学家提出实时非侵入式透过散射介质光学成像方法（图）
光学成像 神经网络 应用
2024/11/27
2024年11月25日，中国科学院上海光学精密机械研究所研究员司徒国海团队提出了基于深度神经网络的、能够应用于自然场景的实时非侵入式透过散射介质光学成像方法（DescatterNet）。相关研究成果以Learning-based real-time imaging through dynamic scattering media为题，发表在《光：科学与应用》（Light: Science & Ap...
商汤研究院和浙江大学CAD&CG国家重点实验室合作研发了一个手机端实时单目三维重建系统Mobile3DRecon。与现有的基于RGBD的在线三维重建或离线生成表面网格的系统不同，该系统结合前端位姿跟踪结果，允许用户使用单目摄像头在线重建场景表面网格。在深度估计方面，提出结合多视图半全局匹配算法和深度神经网络优化后处理过程鲁棒地估计场景深度。在表面网格生成过程，本文提出的在线网格生成算法可以实时增量...
中国科学院软件所在实时系统不透明性的可判定问题取得理论进展（图）
系统 理论 观测 自动机
2024/9/20
2024年7月24日，中国科学院软件研究所天基综合信息系统全国重点实验室安杰副研究员（第一作者）的论文The Opacity of Timed Automata被形式化方法领域顶级国际学术会议International Symposium on Formal Methods （FM 2024）接收。论文关注实时系统的不透明性（Opacity）这一信息安全性质，针对广泛使用的实时系统形式模型时间自动...
2024年3月11日，《自然·神经科学》在线发表了题为《实时分析大规模神经成像，实现神经动态的闭环研究》的论文，报道了中国科学院脑科学与智能技术卓越中心杜久林研究组、穆宇研究组和自动化研究所蒿杰研究组的合作研究。研究成果已授权发明专利“光学脑机接口系统和方法”（专利号：ZL202310131178.9）。
人工智能可以实时预测聚变堆等离子体不稳定性
人工智能 聚变堆 等离子体 不稳定性
2024/4/25
美国普林斯顿大学和普林斯顿等离子体物理实验室的研究人员已研发一个可用于实时预测聚变堆等离子体不稳定性的人工智能模型。该模型能够预测被称为“撕裂模不稳定性”的等离子体不稳定性。这种不稳定性由等离子体中的电流和压力梯度相互作用引起，是导致等离子体破裂的主要原因之一。相关研究成果已在近期出版的科技期刊《自然》上发表。
2023年12月4日，上海科技大学物质科学与技术学院陈刚课题组原位实时观测了全无机铯铅卤化物钙钛矿量子点的合成过程，并揭示了其生长机理，成果发表于国际知名学术期刊Nano Letters。该研究首次全面揭示了钙钛矿纳米晶体的生长机制，为发展高品质量子点的合成方法提供了全新思路。
中国科学院深圳先进技术研究院专利：一种直播视频和实时视频的分片转码方法和系统
中国科学院深圳先进技术研究院专利：实时客流特征分析方法及系统
中国科学院深圳先进技术研究院 专利 实时客流 特征分析
2023/11/11
中国科学院深圳先进技术研究院专利：实时客流特征分析方法及系统
中国科学院深圳先进技术研究院专利：一种穴位皮肤组织内微循环的实时监测方法、系统及探测头
中国科学院声学研究所专利：实时协议识别背景下的网络数据包按序存储方法及系统