本技术涉及一种基于多通道图对比学习的金融数据异常检测方法，属于金融数据异常检测领域。该方法输入一个带有异常的金融信息关系图，对图中每个用户的异常信息和行为进行评估检测出异常用户。首先，多视角判别模块采用了基于完整图的视图级对比方法，有助于全面展现属性网络中的信息；然后，图重构模块充分整合了属性和拓扑信息；最后，在六个常用的图数据集上进行了广泛的实验。方法还采用了AUC指标来衡量异常检测性能。本发明能够有效考虑数据重构的全面性，减轻了邻域信息的不可靠性而不增加复杂性，在金融数据异常检测任务上对比其他方法能够具有更加良好的性能，具有一定的实用价值。

 本技术公开一种基于FSD‑GIRA的鬼成像目标重建方法，涉及数字图像处理技术领域，本发明技术方案使用模糊聚类算法对光路探测器光场强度测量矩阵的特征值进行分类，通过奇异值分解将其重构，实现鬼成像系统测量数据的降维处理，提出WE‑FOMP‑CG算法，通过结合广义正交匹配追踪、共轭梯度方法和多阈值小波降噪方法，优化了稀疏信号的恢复；在每次迭代中选择最相关的传感矩阵列，用PCG解线性方程组，并对结果进行小波预处理和多阈值去噪，更新恢复估计。提高了计算效率和收敛速度，并在高噪声环境下提供了更精确的恢复结果。还提出了WBDH算法，该算法利用双重去噪机制，包括小波变换和BM3D方法，以保证恢复出的图像细节和结构得以保留，从而进一步提高鬼成像目标重建质量。

 本技术提供了一种基于人工智能的色谱图分析方法、装置及计算机设备，方法包括:对深度学习神经网络进行训练，得到色谱图分析模型；通过色谱图分析模型接收待审查分析的数字色谱数据图像，并分割为区域图像；通过色谱图分析模型对每块区域图像进行图像内容状态审查识别得到审查预测区域并进行图像内容状态标记；评估计算审查预测区域的图像内容状态和图像内容状态的可能概率度得到第一比值，将第一比值大于预设的第一门限概率比值的图像内容状态标记特定的颜色；根据所正在进行的色谱实验信息、待测样品信息、色谱图分析模型的分析信息绘制出可供检测人员参考的色谱审查报告及色谱分析报告。本发明的有益效果在于：极大地提高色谱分析速率。

本技术公开了一种基于网格自动编码器的人体网格解耦表示方法，包括:1)构建训练数据集和网格自动编码器，网格自动编码器由编码器和解码器组成，编码器由形状编码器、姿态编码器和旋转平移编码器组成，以人体网格作为输入，形状编码器输出形状编码表示，姿态编码器输出姿态编码表示，旋转平移编码器输出旋转矩阵和平移向量，解码器以形状编码表示和姿态编码表示的组合编码作为输入，输出为人体网格；2)训练数据集对网格自动编码器训练，将人体网格输入训练好的网格自动编码器得到其解耦表示。本发明可获得人体网格具有旋转平移不变性的、彼此独立解耦的形状与姿态表示，从而可利用已有的人体网格数据编辑合成更多不同形状和姿态的三维人体网格。

本技术提出了一种采用双特性联合度量的全模型镜头畸变校正方法，步骤如下:对被检测图像进行亚像素级别的点坐标检测，根据基本矩阵与畸变中心的关系方程，利用最小二乘法确定畸变中心；计算被检测图像上像素单元的倾斜角和变换因子，构成数字图像离散成像过程的逆映射矩阵，将非标准像素单元转化为正方形像素单元；根据透视投影的显著特征及单应性矩阵计算消隐点的坐标，利用消隐点更新拟合的畸变直线；在全畸变模型的基础上，根据消隐点的几何约束建立与畸变直线的函数约束关系，利用最优化方法将直线残差最小化得到畸变参数、倾斜角及变换因子，实现相机准确的畸变校正。本发明能够快速准确的实现透镜畸变校正，校正效果好且鲁棒性强。

 本技术公开了一种基于行为的鱼类性格分类方法及应用，属于鱼类行为学分析技术领域，包括以下步骤:S1：个体暂养；S2：行为测试和拍摄；S3：行为特征量化和统计；S4：胆量综合指数。本发明通过新物体实验测试对行为特征进行量化，避免了主观因素对性格鉴定的影响；除考虑运动性行为特征游动平均速度外，还引入了“接触区”和“接近区”的空间性行为特征，为性格鉴定提供更严谨全面的标准；提出胆量综合指数这一量化指标，通过对多行为参数数据归一化处理的基础上进行公式化计算，对不同个体的性格进行对比和差异分析，能够更准确且方便地筛选出适合深远海养殖的苗种，进而提高养殖收益。

 本技术公开了一种创面细菌自体荧光检测系统及方法，激发光源模块用于采用特定波长的激光光源照射创面来激发出创面细菌的自体荧光；图像采集模块用于采集创面细菌的自体荧光图像，并将采集的荧光图像发送至上位机；上位机用于基于具有残差连接的改进Retinex‑Net图像增强处理算法对采集的荧光图像进行增强处理，以便基于得到的荧光增强图像进行细菌检测。本发明基于改进Retinex‑Net算法大幅提升了荧光图像的质量，在低光环境下也能获得清晰的细菌荧光图，提升了检测速度和准确性，能够实时提供细菌分布信息，辅助临床决策；系统设计紧凑、体积小，便于携带和使用，适合临床现场检测。

 本技术公开一种基于遥感时序曲线特征参数的超高产玉米估产方法，属于玉米估产技术领域，用于玉米估产，包括将玉米的NDVI时间序列曲线划分为增长阶段和下降阶段，将两个阶段分别拟合成两条Logistic曲线，选取两条Logistic曲线中相关性高的参数作为机器学习回归模型的输入，进行产量的预测。本发明充分利用了玉米生育期内未达到光谱饱和时间所具有的显著差异性规律，有效地克服了估产模型的饱和局限性，为玉米产量在超高产部分的准确估算提供了稳定可靠的方法。

 本技术提供基于界面分形特征的离子聚合物预处理分析方法、系统及存储介质，涉及离子聚合物界面特征分析技术领域，本发明通过高级图像处理技术实现了微观图像的自动化边缘检测和特征提取，提高了分析效率和精度。利用分形维数和赫斯特指数系统量化了电极层和基底膜的复杂界面特性，增强了对预处理方式影响的区分能力。多特征加权处理生成总特征系数，实现了对预处理方式的全面准确判断。该方法提高了离子电活性聚合物界面特性分析的精度、稳定性和效率，适用于不同场景下的柔性电子设备的性能优化和质量控制，为新材料研究提供了强有力的技术支持。

 一种跨平台数字资产展览方法、装置及电子设备，涉及数据处理领域。在该方法中，获取展示单元的宽高尺寸；基于所述宽高尺寸确定有效展示区域；确定多个展示模型中的中心模型；根据所述有效展示区域的区域尺寸，以及所述中心模型的中心位置，确定模型位置，所述模型位置为所述展示模型缩放后的位置；根据所述区域尺寸，确定各个所述展示模型的缩放比例；基于所述模型位置以及所述缩放比例，对所述展示模型进行缩放，得到缩放模型，并在目标单元展示所述缩放模型。实施本文提供的技术方案，针对不同的设备和屏幕采用适应性的展示比例。