机器人如何共用一个“大脑”？

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本周课题导视

计算机方向课题

1. 多机器人协同编队与控制

本课题主要研究的问题是多机器人系统的编队协同控制，多机器人系统在生活中非常常见，比如多无人机编队表演，智能仓库中的搬运机器人，无人工厂中的多机器人协作生产等。

相关学科

计算机科学

2. 个性化联邦学习：面向分布、

隐私数据的AI算法

AI需要大量的数据，但是实际场景下数据是分散且隐私的。本课题聚焦于真实场景下的数据分布，设计支持分布的、隐私的数据的深度学习模型，即个性化联邦学习模型。

相关学科

计算机科学；统计学

3. 自动对焦系统中无参考图像的清晰度鉴别

在图像采集过程中，失真是不可避免的。模糊失真是降低图像质量的最重要因素之一，通常是成像系统硬件不足或采集过程的精度较低造成的。通过对模糊失真的评价和测量，可以对整个图像采集或处理系统的质量进行监控，从而采取措施提高系统的性能。

相关学科

计算机科学

4.脑功能超声成像深度学习平台

脑功能超声（fUS）是一种创新的成像方式，通过跟踪大脑微血管系统中的时间脑血容量（CBV）变化，以微米和毫秒级分辨率创建全脑神经活动图。与此外，训练后的网络将与成像系统集成，在体内实验中进行验证，以测试算法的可靠性。

相关学科

计算机科学

5.基于CT影像组学机器学习与微血管

密度的肺结节良恶性预测模型

胸部计算机断层扫描（CT）已成为公认的肺癌筛查标准工具。然而，从CT图像中检测肺结节需要放射科医师细致的筛查，初步判断CT图像中显示的肺结节良恶性也需要大量的工作经验。

在这个项目中，我们利用一种非侵入性的方法从不同的CT图像序列中自动提取多个Radiomics和MVD数据，分析它们在恶性肺结节和良性结节之间的指导意义。

相关学科

计算机科学；生物工程

6. 基于变换域技术和深度学习方法

的高维图像去噪

日常生活中，人们常见的几种图像如彩色图像、彩色视频、多光谱图像和磁共振图像等常常夹杂着噪点。我们的评估将从四个不同的角度进行，包括定量指标、视觉效果、人工评分和计算复杂度。

相关学科

计算机科学；统计学

7.基于遥感图像的超分辨算法

遥感技术广泛应用于军事侦察、导弹预警、军事测绘、海洋监视、气象观测和智能体相互探测。遥感成像的分辨率是一个重要的观察指标，为了获得更高的分辨率，需要通过一系列低分辨率图像进行高分辨率重建，这是我们将具体研究的内容。

相关学科

计算机科学

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