XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System图像压缩
使用摄像机生快照有效的视觉计算
摘要 - 常规摄像机在传感器上捕获图像辐照度（RAW），并使用图像信号处理器（ISP）将其转换为RGB图像。然后可以将图像用于各种应用中的摄影或视觉计算任务，例如公共安全监视和自动驾驶。可以说，由于原始图像包含所有捕获的信息，因此对于视觉计算而言，使用ISP不需要将RAW转换为RGB。在本文中，我们提出了一个新颖的ρ视框框架，以使用原始图像进行高水平的语义理解和低级压缩，而没有数十年来使用的ISP子系统。考虑到可用的原始图像数据集的稀缺性，我们首先开发了一个基于无监督的Cyclegan的不成对循环2R网络，以使用未配对的RAW和RGB图像来训练模块化的ISP和Inverse ISP（Invisp）模型。然后，我们可以使用任何最初在RGB域中训练的现有RGB图像数据集和Finune不同的模型来生成模拟的原始图像（SIMRAW），以处理现实世界中的相机原始图像。我们使用原始域yolov3和摄像头快照上的原始图像压缩机（RIC）演示了原始域中的对象检测和图像压缩功能。定量结果表明，与RGB域相比，原始域任务推断提供了更好的检测准确性和压缩效率。此外，所提出的ρVision在各种摄像机传感器和不同的任务特定模型上概括了。采用ρ视频的另外一种有益的是消除对ISP的需求，从而导致计算和处理时间的潜在减少。
AI 驱动的 Augmen
世界各地的智能城市都在利用边缘 AI 来改变其管理宝贵实物资产和空间的方式。为此，“边缘 + AI + 视频”是实现智能城市不可或缺的关键技术趋势。毕竟，对于安全有保障的社会来说，必须能够发现犯罪、事故和灾难，同时在监视器上掌握现场情况。为了实时无延迟地进行 AI 分析，在现场（边缘）进行 AI 处理而不是将视频发送到云端至关重要。这是 EDGEMATRIX 成立的基本理念。有趣的是，EDGEMATRIX 诞生于 2019 年，是总部位于硅谷的 CLOUDIAN 日本 AI 项目团队的衍生产品。该团队进行了一项演示实验，使用 AI 识别高速公路上的车辆类型，以便在智能广告牌上显示有针对性的广告。在这个用例中，将高清视频传输到云端会导致处理延迟、通信成本增加，并因图像压缩而降低识别准确性。团队认识到，有必要将 AI 处理服务器带到现场（边缘）。EDGEMATRIX 联合创始人兼首席执行官 Hiroshi Ohta 表示：“基于这一经验，我们开发了一款紧凑型设备‘Edge AI Box’，它内置高性能 GPU、WiFi/LTE/5G 通信、摄像头连接和其他接口，可在任何现场启用视频边缘 AI。”“EDGEMATRIX 是行业先驱，能够以端到端和一站式的方式提供视频边缘 AI 资源。我们早在 2019 年之前就一直在开发和提供视频边缘 AI 设备（Edge AI Box），”联合创始人兼首席运营官 Shinya Motohashi 指出。Edge AI Box 与廉价 AI 摄像头不同，它是一种坚固可靠的设备。它通常用于检测和通知人员、车辆和物体的状况，例如侵入铁路轨道、道路上的交通量、停车场数量以及大型客户吸引设施的拥堵情况。此外，它还通过发布铁路危险警告来确保安全
应用介绍性线性代数类应用项目
关于这本书。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.4 MATLAB简要介绍。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>5关于良好编程风格的建议。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>11项目概述。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12项目1：MATLAB中具有矩阵的基本操作。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.13项目2：矩阵操作和图像操作。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18项目3：矩阵乘法，反转和照片滤镜。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24项目4：在MATLAB中求解线性系统。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29项目5：线性方程式和大学橄榄球队排名（以Big 12为例）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.34项目6：重新审视卷积，内部产品和图像处理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。40项目7：规范，角度和您的电影选择。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。44项目8：插值，外推和气候变化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.49项目9：正交矩阵和3D图形。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.58项目10：离散的动态系统，平面的线性变换和混乱游戏。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。64项目11：项目，eigeriors，主要分析部分以及其他内容。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。70项目12：矩阵特征值和Google的Pagerank算法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.74项目13：社交网络，聚类和特征值问题。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.79项目14：奇异值分解和图像压缩。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。85个附录。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。91参考。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。107
会议
*截至 2024 年 1 月 21 日 旧金山机场凯悦酒店 • 加利福尼亚州伯林盖姆 2024 年 1 月 22 日星期一 会议：3D 成像与应用 会议：3D/4D 扫描与运动估计 I 上午 8:45 - 上午 10:10 / 房间：Grand Peninsula F 会议主席：Tyler Bell，爱荷华大学（美国） 上午 8:45 欢迎 上午 8:50 JIST-first：使用深度归一化标准的相机运动估计方法 (3DIA-100) Seok Lee，KOREATECH（韩国） 上午 9:10 用于远距离户外操作的具有多抽头像素的 VGA 光追踪飞行时间 CMOS 图像传感器 (3DIA-101) Kamel Mars 1、Yugo Nakatani 1、Seiya Ageishi 1、Masashi Hakamata 1 、 崎田智明 2、 井口大辅 2、 早川润一郎 2、 近藤隆 2、 安富庆太 1、 香川敬一郎 1、 川人正司 1； 1 静冈大学和 2 FUJIFILM（日本）上午 9:30 使用强度数据立体估计扩展激光雷达深度范围 (3DIA-102) Filip Taneski 1 、Tarek Al Abbas 2 和 Robert Henderson 1 ； 1 爱丁堡大学和 2 Ouster, Inc.（英国）上午 9:50 基于深度学习的光场图像压缩作为具有附加环路滤波的伪视频序列（3DIA-103）Soheib Takhtardeshir 1、Roger Olsson 1、Christine Guillemot 1,2 和 Mårten Sjöström 1； 1 中瑞典大学 (瑞典) 和 2 INRIA (法国) 会议：计算成像会议：生成即插即用 8:45 AM - 10:20 AM / 房间：大半岛 C 会议主席：Charles A. Bouman，普渡大学 (美国) 8:45 AM 欢迎 8:50 AM 主题演讲：通过直接迭代反演进行图像恢复 (InDI) (COIMG-117) Mauricio Delbracio 和 Peyman Milanfar，谷歌研究院 (美国) 9:20 AM 使用基于分数的生成先验的可证明概率成像 (COIMG-118) Yu Sun 1、Zihui Wu 1、Yifan Chen 2、Berthy T. Feng 1 和 Katherine L. Bouman 1； 1 加州理工学院和 2 库朗研究所（美国）上午 9:40 Transformers 用于侵袭性黑色素瘤显微镜幻灯片图像分割 (COIMG-119) Franklin Wang 1 、Michael Wang 2 、Avideh Zakhor¹ 和 Timothy McCalmont²；1 加州大学伯克利分校和
论文主题提案2025 -MESR资金/ ... div>
论文主题的提案2025 -MESR/AAP资金编码机器和人类的NA编码，用于视觉数据摘要和上下文，随着视觉数据的爆炸，图像压缩和视频方法的爆炸爆炸，必须适应各种需求：最大化压缩，同时最大程度地减少了人类认为质量的损失，并保证了压缩的损失，并保证了压缩的损失。到目前为止，研究已经探索了两个不同的轴：根据视觉感知和对机器的压缩，针对人造视觉任务进行了优化。但是，这两个范式通常是单独开发的，并且基于矛盾的目标。一些作品试图开发结合这两个方面的混合方法。深度学习和感知建模的最新进展为混合压缩开辟了道路，能够动态适应机器和人类的特定需求。艺术状态和当前限制了图像和视频的压缩方法历史上分为两个主要类别：针对人类感知的优化和专门针对人工视觉算法的类别。在第一种情况下，例如，JPEG或H.26X（例如H.26X）的常规编解码器基于旨在最大化视觉保真度的机制，同时最大程度地减少了存储或传输数据的数量。但是，这些方法仍然昂贵，并且不适合板系统的能量限制。可以通过从认知心理学（例如不同的差异（JND）或满足比率（Over）[6]中利用原理来优化这些方法，以消除人类视觉系统认为非必需的信息[5]。但是，这些编解码器未考虑人工智能模型（AI）的需求，该模型可以引入不必要的人工制品，以破坏对图像和视频的自动分析。并行，由于计算机视觉算法和用于图像的人工智能的繁荣时期，机器的压缩最近作为一个关键的研究领域出现。MPEG [1] [3]最近推广的机器视频编码（VCM）等标准，旨在直接优化视频，以用于自动分析任务，例如对象的分类，分割和检测。此外，使用变异自动 - 输入器（VAE），对手（GAN）和Visual Transformers [7]使得产生紧凑的潜在表示是有可能的，同时保持这些任务的高性能[9]。但是，这些方法缺乏解释性，因为它们产生的表示，这些表示不一定是人类可读的，并且不允许对原始形象进行忠实的重建。面对这些限制，一个新的研究部门是通过开发能够动态适应机器和人类需求的混合压缩模型来统一这两种方法。最近的方法，例如transtic [4]，试图将优化的编解码器转移到人工视觉任务的情况下，而无需恢复。此外，基于扩散模型和gans的生成压缩模型[2]通过允许根据用户的类型对图像进行优化重建，从而提供了有趣的观点。另一个有希望的进步是基于神经形态计算机的整合
图像处理：是什么、如何处理以及未来
退化现象。使用去噪技术去除图像中的噪声和使用去模糊技术去除图像中的模糊都属于图像恢复。 • 彩色图像处理：这基本上有两种类型——全彩色和伪彩色处理。在前一种情况下，图像是通过全彩色传感器（如彩色扫描仪）捕获的。全彩色处理进一步分为两类：在第一类中，每个组件被单独处理，然后形成复合处理后的彩色图像；在第二类中，我们直接操作彩色像素。伪彩色或假彩色处理涉及根据规定的标准将颜色分配给特定的灰度值或值范围。强度切片和颜色编码是伪彩色处理的技术。颜色用于图像处理是因为人类能够区分不同色调和强度与不同灰度。此外，图像中的颜色使得从场景中提取和识别物体变得容易。 • 图像压缩：这意味着通过消除重复数据来减少表达数字图像所需的信息量。压缩是为了减少图像的存储要求或减少传输期间的带宽要求。压缩是在存储或传输图像之前完成的。压缩有两种类型——有损和无损。在无损压缩中，图像的压缩方式不会丢失任何信息。但是在有损压缩中，为了实现高水平的压缩，可以接受一定量的信息丢失。前者适用于图像存档，例如存储医疗或法律记录，而后者适用于视频会议、传真传输和广播电视。无损压缩技术包括可变长度编码、算术编码、霍夫曼编码、位平面编码、LZW 编码、游程编码和无损预测编码。有损压缩技术包括有损预测编码、小波编码和变换编码。• 形态图像处理：它是一种绘制图像中可用于表示和描述图像形态、大小和形状的部分的技术。常见的形态学算子有膨胀、腐蚀、闭运算和开运算。形态学图像处理的主要应用包括边界提取、区域填充、凸包、骨架、细化、连通分量提取、加厚和剪枝。• 图像分割：这是使用自动和半自动方法从图像中提取所需区域的过程。分割方法大致分为边缘检测方法、基于区域的方法（包括阈值和区域增长方法）、分类方法（包括 K 近邻、最大似然法）、聚类方法（K 均值、模糊 C 均值、期望最大化方法）和分水岭分割 [3]。• 表示和描述：分割过程的结果是像素形式的原始数据，需要进一步压缩才能表示和描述，以便进行额外的计算机处理。区域可以用其外部特征（如边界）来表示
热带密码学 - 艺术状态和
热带密码学 - 艺术状态和1个未来的前景2 3第一篇论文引入了在公共密钥4密码学中使用热带时间的使用。从那时起，已经提出了许多热带方案5，并结合了各种愿意的半肌。用于加密目的的最常用的6个常见的愿望是7分钟以上和最大值的半连接，其中一些方案还利用了最大8个时间和最小时间的半时间。确保9这些方案的安全性的主要数学问题包括热带离散对数问题10（热带DLP），热带半群动作问题（热带SAP），11个热带半领产品问题；在热带半光中求解双面线性12系统的问题；热带多项式分解并发现了13个最大的常见分裂（GCD）问题，以及热带基质功率14功能问题（热带MPF）。不幸的是，大多数提出的15种热带计划已成功攻击，这引起了人们对热带密码学的16个未来的担忧。在这项工作中，我们回顾了现有的热带17个方案，讨论潜在问题的复杂性，检查当前对这些方案的18次攻击，并探索基于热带半决赛的19个密码学的未来前景和方向。20 21关键字：半半，热带半肌，热带密码学，热带22个问题，加密攻击。23 24 25引言26 27范迪弗（Vandiver，1934年）引入了半条，但很长一段时间以来，数学家一直没有注意到他们的28个半条。该理论通过替换真实47半少数在29个不同的领域中找到应用，包括自动机理论，形式语言，有限状态30台机器，可识别的语言，语音识别和图像压缩。31用于研究计算机32个程序的正确性和有效性的正式系统，例如动态代数，Hoare代数和Kleene代数，与各种半段密切相关。div>势力桥梁代数34形式主义以及动态和时间逻辑，从而实现了计算机程序和过渡系统的属性35的建模。此外，半序在大规模的科学应用中发挥了36个至关重要的作用，包括线性代数计算的高维37个数据和图分析。38热带代数是由Cuninghame-Green（1979）提出的，而39术语Idempotent分析是由Victor Maslov（1986）提出的。为纪念巴西数学家Imre Simon而创造了40个热带，他的41件作品（Simon，1988）为热带代数奠定了重要的基础。在热带42代数，热带添加意味着最小或最大为两个43个数字，而热带乘法对应于通常的添加。通过45个半度的框架进一步开发了44个热带代数的概念，从而形式定义了热带46个半度的代数结构。
博士D. JAYADEVAPPA - BE，M.Tech，Ph. D.
[4]。D. Maheshkumar、S. C Prasannakumar、B. G Sudarshan 和 D Jayadevappa，“心率变异性：综述”，《国际科学与工程先进研究杂志》，第 3 卷，第 1 期，2014 年 1 月。[5]。D. Maheshkumar、S. C Prasannakumar、B. G Sudarshan 和 D Jayadevappa，“心率变异性是具有自相似和自仿射特征的噪声时间序列”，《国际电气电子工程师杂志》，第 1 卷，第 2 期，2014 年 7 月 -12 月。[6]。Sharan Kumar、D Jayadevappa、Radhika Naik，“使用 FPGA 实现图像分割算法”，《国际工程研究与技术杂志》，第 3 卷，第 4 期，2014 年 4 月。[7]。 Sharan Kumar、D Jayadevappa、Radhika Naik，“Huffman 图像压缩与解压缩算法的实现”，《电气、电子、仪器仪表与控制工程国际创新研究杂志》，第 2 卷，第 4 期，2014 年 4 月。[8]。Sharan Kumar、D Jayadevappa、Radhika Naik，“使用 FPGA 实现图像边缘检测算法”，《工程、管理与应用科学最新技术国际杂志》，第 3 卷，第 2 期，2014 年 4 月。[9]。Satish Tunga、D. Jayadevappa、C. Gururaj，“基于内容的图像检索趋势和方法的比较研究”，《国际图像处理杂志 (IJIP)》，第 (9) 卷，第 (3) 期，2015 年。[10]。 Puspa Mala S、D Jayadevappa、K. Ezhilarasan，“数字图像水印技术：综述”，国际计算机科学与安全杂志（IJCSS），第（9）卷，第（3）期，2015年。[11]。Duney D Sam、D Jayadevappa、Syed Aquib R、Krishnamurthy K，“使用 PIC 微控制器和处理器的电力测量系统的描绘和发展”，国际电流工程与技术杂志，5（3），2015 年 6 月。[12]。Puspa Mala. S、D Jayadevappa、K. Ezhilarasan，“分数波包变换在乳房 X 线照片稳健水印中的应用”，国际远程医疗与应用杂志，HINDAWI 出版社，第 15 卷，第 1-9 页，2015 年 10 月。[13]。 Thirunarayana T、Vinay Kumar R、D Jayadevappa，“使用微控制器进行阀门控制”，国际应用工程研究杂志，Research India Publications，第 10 卷，第 44 期，第 31576-31579 页，2015 年。[14]。MS Ananth Kumar、D Jayadevappa，“网络路由器技术调查”，国际多学科研究杂志（GRT）第 3 卷，第 4 期，2015 年 10 月。[15]。Santosh D Bhopale、SV Sankpal、D Jayadevappa“基于 QoS 的下一代网络路由器调查”，国际现代工程与研究趋势杂志，第 2 卷，第 9 期，2015 年 9 月。[16]。MS Ananth Kumar、D Jayadevappa，“路由器功能综合调查”，印度溪流研究杂志，第 3 卷，第 4 期，2015 年 10 月。 6，第5期，2016年6月。[17].Harish M，D Jayadevappa，“基于FPGA的多核混合处理器的创新架构”，国际科学与工程研究杂志，第 7 卷，第 6 期，2016 年 6 月。[18]。C. Gururaj、D Jayadevappa 和 SatishTunga，“通过神经网络实现基于内容的图像检索系统”，IOSR VLSI 与信号处理杂志，第 6 卷，第 3 期，第 42-47 页，2016 年 6 月。