研究领域
人工智能(Artificial Intelligence)
人工智能是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的新型技术科学,涵盖知识表示、推理、学习、规划与决策等多个方面。
计算机视觉(Computer Vision)
计算机视觉又称机器视觉,旨在通过计算机及相关设备模拟生物视觉功能。其主要研究内容包括图像处理、模式识别与图像识别、景物分析以及图像理解等,致力于使机器具备对视觉信息的感知与解释能力。
深度学习(Deep Learning)
深度学习是机器学习领域的重要分支,旨在学习样本数据的内在规律与层次化表示。通过这一学习过程获得的特征表示,对文字、图像、声音等数据的分析与理解具有显著的辅助作用。深度学习的最终目标是使机器具备类似人的分析学习能力,能够自主识别并理解复杂数据。
信息安全(Information Security)
信息安全是为数据处理系统建立并实施技术与管理上的安全保护机制,旨在保护计算机硬件、软件及数据免因偶然或恶意原因而遭受破坏、篡改或泄露。
论文成果
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刘冰,仲昭昊,胡统业,赵宏伟.Enhanced Atrous Extractor and Self-Dynamic Gate Network for Superpixel Segmentation.Applied Sciences-Basel,2023:2
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刘冰,徐子奇,鲍学良,仲昭昊.MUNformer: A strong encoder that uses multi-level features extracted by different feature extractors for fusion.2023 4th International Conference on Computer Vision, Image and Deep Learning,2023:2
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刘冰,武辉铸,鲍学良,仲昭昊.LPCUNet:A Lightweight Pure CNN UNet for Efficient Urban Scene Remote Sensing Semantic Segmentation.2023 4th International Conference on Computer Vision, Image and Deep Learning,2023:2
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刘冰,胡统业,鲍学良,仲昭昊.CUformer: A Channel-wise Unet-based Transformer for Semantic Segmentation of Remote Sensing.2023 4th International Conference on Computer Vision, Image and Deep Learning,2023:2
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刘冰,陈晨,鲍学良,仲昭昊.PSDFormer: A Pyramid Simple Detail Injection Transformer for Real Time Semantic Segmentation.2023 4th International Conference on Computer Vision, Image and Deep Learning (CVIDL),2023:2
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刘冰,贾一新,刘陆洋,党源源,宋诗楠.Skip DETR: End-to-End Skip Connection Model for Small Object Detection In Forestry Pest Dataset.Frontiers in Plant Science,2023,14:2
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刘冰,高延生,李海,仲昭昊,赵宏伟.Lite‐weight semantic segmentation with AG self‐attention.IET Computer Vision,2023:1
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刘冰,刘慧,李勇,崔世琦.A colliding bodies optimization algorithm based on rotation learning.2020 International Conference on Data Processing Algorithms and Models, ICDPAM 2020,2021,1774:2
著作成果
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