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World File Search System低分辨率
EAE 指南 2024_低分辨率
在 NCC（陆地）中，我提升了领导能力和沟通技巧，因此在三年级时获得了第二高的中士军衔，在五年级时，我主动参加并通过了学员军官课程，成为一名学员军官。由于我拥有丰富的经验以及领导下属的奉献精神，我被授予 NYAA（银牌）和 Edusave EAGLES 奖。我独特的热情使我成为被选中参加马来西亚奥菲尔山探险的人之一。我还获得了青年工程师奖（银奖），通过这个奖我学会了解决问题的能力。我愿意并渴望拓宽知识面，因此我有机会参加高级机器人技术、基本生存课程、急救课程和 1 星皮划艇课程等研讨会。在过去 3 年里，我还参加了 Project Mi 的志愿者活动，并于 2019 年担任小组组长，这让我有机会获得在 NCC 之外运用领导技能的经验。
自行车计划手册 FINAL2 低分辨率
我们鼓励在 USU 骑自行车，这不仅是为了健康、可持续发展、方便，也是为了乐趣！骑自行车的人必须了解道路和校园人行道的规则。当骑自行车的人安全骑行时，每个人都可以得到安全保障。
阿斯顿 2030 战略低分辨率.pdf
我们正处于一个数字时代：第四次工业革命。新冠疫情过后，我们的社会转向了更加灵活的工作和学习方式，我们正在开发数字医疗解决方案、数字制造和数字化服务模式，智能数据分析和人工智能是这些发展的基础。技术进步和创新的周期现在以月而不是年或几十年来衡量，这既带来了机遇，也带来了风险。指数级的技术变革正在重新定义工作的性质，许多工作正在发生变化或即将被淘汰。社区必须具备未来工作所需的新兴和先进技能，以便在全球知识型经济中从事高附加值的工作。高等教育作为通往高附加值工作的途径，必须为预计的需求增长做好准备。
量化低分辨率脑成像的效用
由于低领域的MRI技术已被传播到临床环境中，因此重要的是要评估正确诊断和治疗给定疾病所需的图像质量。在对正在进行的随机临床试验的事后分析中，我们评估了降低质量和深度学习增强图像的诊断效用，用于脑积水治疗计划。图像因分辨率，噪声和大脑和CSF之间的对比而降低，并使用深度学习算法增强。将降解和增强的图像均呈现给三个经验丰富的儿科神经外科医生，习惯于在LMIC中工作，以评估脑积水治疗计划中的临床实用性。结果表明，大脑和CSF之间的图像分辨率和对比度与噪声比率预测了有用的脑积水治疗计划的可能性。对于具有128x128分辨率的图像，对比度为2.5的比率具有很高的有用可能性（91％，95％CI 73％至96％； P = 2E-16）。深度学习增强了128x128的图像，其对比度非常低（1.5）和有用的概率较低（23％，95％，95％CI 14％至36％； P = 2E-16）增加了有用的明显可能性的可能性，但会带来明显的有用的可能性，但带来了误导性的误解=误导的误解=误导=误导的误解（cn）的实质性风险（cn）的误解（cn）的误解（cn）的实质性=（cn）的误解（cn）的误解=误导（cn）的误解（cn）的误解（cn）=误导后的误解（cn）。 21％，95％CI 3％至32％；较低的质量图像通常被认为是临床医生可以接受的，这对于计划脑积水治疗可能很有用。使用低质量图像的深度学习增强时，我们发现了误导结构错误的重大风险。这些发现提倡新标准，以评估可接受的图像质量以供临床使用。
低分辨率对象识别具有交叉...
摘要 - 在低分辨率图像中识别对象是一项具有挑战性的任务，因为缺乏信息的细节。最近的研究表明，知识蒸馏方法可以通过对齐跨分辨率表示形式有效地将知识从高分辨率的教师模型转移到低分辨率的学生模型。但是，这些方法仍然面临着适应公认对象在训练和测试图像之间表现出显着表示差异的情况的局限性。在这项研究中，我们提出了一种跨分辨率的关系对比蒸馏方法，以促进低分辨率对象识别。我们的方法使学生模型能够模仿训练有素的教师模型的行为，该模型在识别高分辨率对象方面具有很高的精度。为了提取足够的知识，学生学习受到对比的关系蒸馏损失的监督，这保留了对比表示空间中各种关系结构中的相似性。以这种方式，可以有效地增强恢复熟悉的低分辨率对象缺失细节的能力，从而导致更好的知识转移。对低分辨率对象分类和低分辨率面部识别的广泛实验清楚地证明了我们方法的有效和适应性。
开发低分辨率，低功率和低成本红外系统
如今，红外热仪越来越流行，并在各个应用领域中使用，例如环境保护，土木工程，医学，空间，军事和科学。这是半导体技术取得重大进展的结果，导致低噪声，高度积分和节能的集成电路。应用领域似乎是无限的，因为在高于0k≈–273°C的温度下的每个物体都会发出电磁辐射[1-4，7，8]。通常观察到的图像在可见的光谱中被观察。通常，更有趣和更有用的是有关电磁辐射的“无形”带中获得的对象的其他信息[3，4]。这样的辐射是红色辐射，它构成了电势波长1 与热成像相机的检测器不同，人眼本身无法检测到，更不用说测量辐射的波长了。 红外探测器是热成像摄像头的主要元素。 提出的项目使用由无定形硅（A-SI）制成的LWIR光谱范围内运行的微量光度检测器。 目前，还有其他可用的检测器。 在许多情况下，在低温下，有光子检测器在低温下运行[2]。 直到2000年，只生产了用液氮冷却冷却的探测器，毛发系统和stirling泵。 在热ima- 中与热成像相机的检测器不同，人眼本身无法检测到，更不用说测量辐射的波长了。红外探测器是热成像摄像头的主要元素。提出的项目使用由无定形硅（A-SI）制成的LWIR光谱范围内运行的微量光度检测器。目前，还有其他可用的检测器。在许多情况下，在低温下，有光子检测器在低温下运行[2]。直到2000年，只生产了用液氮冷却冷却的探测器，毛发系统和stirling泵。在热ima-
评估低分辨率大脑成像的效用
由于低领域的MRI技术已被传播到世界各地的临床环境中，因此评估正确诊断和治疗给定疾病并评估机器学习算法的作用所需的图像质量，例如深度学习，在增强较低质量图像的增强中。在对正在进行的随机临床试验的事后分析中，我们评估了降低质量和深度学习增强图像的诊断效用，用于脑积水治疗计划。ct的感染后婴儿脑积水的图像因大脑和CSF之间的空间分辨率，噪声和对比度而降解，并使用深度学习算法增强了。将降解和增强的图像均呈现给三个经验丰富的儿科神经外科医生，这些神经外科医生习惯于在低至中收入国家（LMIC）工作，以评估用于脑力头脑的治疗计划中的临床实用性。此外，为了评估评估者的深度学习增强常规造成的重建误差是否可以接受。结果表明，大脑和CSF之间的图像分辨率和对比度与噪声比率预测图像的可能性被认为是对脑积水治疗计划有用的可能性。深度学习增强大大提高了对比度与噪声比率，从而提高了图像有用的明显可能性；但是，深度学习增强引入了结构性错误，从而造成了误导临床解释的重大风险。这些发现提倡新标准，以评估可接受的图像质量以供临床使用。我们发现，质量低于通常可以接受的图像对于脑积水治疗计划可能是有用的。此外，低质量的图像可能比通过深度学习增强的图像更可取，因为它们没有引入误导信息的风险，而这些信息可能会误导治疗决策。
纳米晶体中单分子的高分辨率低分辨率
摘要：我们在液态氦气温度（T = 2 K）上进行激光光谱，以研究用氢化动力学滴注制造的纳米镜高度的蒽晶体中的掺杂的单二苯甲烷（DBT）分子。使用高分辨率的荧光激发光谱法，我们表明，印刷纳米晶体中单分子的零子线几乎与对散装中同一来宾 - 宿主系统观察到的傅立叶限制过渡一样狭窄。此外，光谱不稳定性可与或小于一个线宽度相当。通过记录DBT分子的超分辨率图像并改变激发梁的极化，我们确定印刷晶体的尺寸和晶体轴的方向。对于一系列应用，有机纳米和微晶的电水动力印刷是感兴趣的，其中希望对具有狭窄光学转变的量子发射器进行对照定位。关键字：纳米折线，纳米晶，量子发射极，单分子，单光子源，光谱M
基于相关特征的同质低分辨率人脸识别方法
摘要 —人脸识别技术已广泛应用于人身识别、控制准入和移动设备访问等许多关键任务场景。安全监控是人脸识别技术的典型场景。由于监控视频和图像的低分辨率特点使得高分辨率人脸识别算法难以提取有效的特征信息，应用于高分辨率人脸识别的算法很难直接迁移到低分辨率情况。随着密集城市化时代安全监控中的人脸识别变得越来越重要，开发能够在处理低分辨率监控摄像机生成的视频帧时提供令人满意的性能的算法至关重要。本文研究了基于相关特征的人脸识别（CoFFaR）方法，该方法用于同质低分辨率监控视频，详细阐述了理论、实验细节和实验结果。实验结果验证了相关特征方法的有效性，提高了监控安全场景中同质人脸识别的准确率。