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本发明公开了一种无人机的震荡鲁棒性提升方法、系统、存储介质及计算设备，该方法包括定义无人机震荡变量，建立考虑无人机震荡变量的用户信噪比，基于基站波束赋形、可重构智能反射面反射系数以及无人机和用户坐标，计算用户信噪比的期望，作为用户的信噪比辅助变量；基于用户的信噪比辅助变量，计算用户的基站波束赋形；基于用户的信噪比辅助变量和基站波束赋形，计算可重构智能反射面反射系数，按上述方式进行迭代计算，直至达到终止条件，输出多用户的加权和速率。本发明通过优化可重构智能反射面的反射系数以及多天线基站的波束赋形，克服无人机在空中的不确定震荡的影响，提升了多用户的加权和速率，而且提升了系统的无人机震荡鲁棒性。

本发明公开了一种计算机包含一主机、一屏幕以及一键盘。主机包含一第一侧、一第二侧、一第三侧以及一第四侧。第一侧相对于第三侧。第二侧与第四侧位于第一侧与第三侧之间，第二侧相对于第四侧。屏幕具有相对的一第一边缘以及一第二边缘。屏幕以第一边缘枢接于第一侧。键盘以第二边缘枢接于屏幕。

本发明公开了一种基于多层次局部区域融合的物体分割方法及装置、计算设备，属于计算机视觉技术领域，其中方法包括：对于一待处理的图像，按照多个不同的预设尺度分别选取多个局部候选区域；对每个局部候选区域进行图像分割处理，预测得到局部候选区域的二进制分割掩膜；对每个局部候选区域进行图像分类处理，预测得到局部候选区域所属的物体类别；根据各局部候选区域所属的物体类别和各局部候选区域的二进制分割掩膜，对所有局部候选区域进行融合处理，得到物体分割图像。本发明能够在检测物体的同时，对物体个体进行分割，并确定其精确边界。本发明在得到局部候选区域的分割结果后，使用有效的局部区域融合方式，能够得到更好的优化结果。

本发明适用医学图像处理技术领域，提供了一种数字脑可视化方法、装置、计算设备及存储介质，该方法包括：当接收到数字脑可视化请求时，获取数字脑可视化请求中的待可视化脑图像，该待可视化脑图像包括TOF模态下磁共振造影脑图像和T1模态下磁共振造影脑图像，使用预设的脑血管分割算法提取TOF模态下磁共振造影脑图像中的脑血管结构，使用预设的提取算法提取T1模态下磁共振造影脑图像中的脑组织结构，对提取的脑血管结构和脑组织结构进行三维配准，得到配准后的脑部图像并绘制输出，从而提高了脑组织与脑血管配准融合的准确性，提高了数字脑可视化的准确性，进而提高了数字脑可视化效果。