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基于 Fisher-... 的量子图像加密算法
量子计算的并行计算能力和量子比特的特殊性质为图像处理任务提供了有效的解决方案。本文提出了一种基于Fisher-Yates算法和Logistic映射的量子图像加密算法。首先利用Fisher-Yates算法生成三个密钥序列，其中一个密钥序列用于对图像的坐标量子比特进行编码。利用另外两个密钥和预设规则，基于编码后的坐标量子比特设计量子坐标置乱操作，对明文图像的空间信息进行有效的置乱。接下来，生成另一组密钥序列，其中一个密钥序列用于对图像的颜色量子比特进行编码。利用另外两个密钥序列和不同的规则，设计了一种基于编码颜色量子比特的量子比特平面置乱操作，成功对图像的颜色信息进行了置乱。最后基于Logistic映射生成量子密钥图像，并基于Fisher-Yates算法对密钥图像进行置乱，以提高密钥复杂度。将原图像与置乱后的密钥图像进行异或运算，得到最终的密文图像。给出了该方案的完整量子电路图。实验结果和安全分析证明了该方案的有效性，该方案提供了很大的密钥空间，计算复杂度仅为O(n)。
Shotzr AI 图像资产
我们采用一流的深度学习来应对图像位置数据的挑战。这种方法大大降低了将位置数据应用于每幅图像的成本。无论是识别社交帖子中出现的零售地点，还是评估 1 亿张图像的位置，LocationID 都可以扩展以提供图像的位置标签。
图像区域 - 海军航空新闻
CNATRA 是海军航空兵训练管道的管理者，该管道从我们的入伍来源到海军航空学校司令部，再到本科飞行训练和舰队补充中队 (FRS)，直到飞行员向他们的第一个作战中队报告。我们有时将此称为“从街头到舰队”。作为海军航空兵司令航空训练副手，我确保我们经 CNO 批准的 FRS 教学大纲为不断适应和改进的海军提供正确的产品。归根结底，海军航空兵的健康状况取决于其战斗力，因为我们的训练方式直接影响舰队。执行我们的任务需要大量资源。我们每年驾驶 650 多架飞机进行 30 多万小时的飞行训练。这大约占海军年度总数的三分之一。我们所做的工作要求很高，是全军的努力。我们提供数小时的课堂和模拟飞行指导。我们涵盖航空基础知识、飞机系统和飞行教学大纲。我们教授在国家空域运行的飞行程序和规则。我们培养学生的专业方法，让他们超越检查表，达到系统知识水平。这些技能将使他们能够掌握未来的飞机和他们将在舰队中执行的作战任务。我们的使命还包括塑造和指导航空军官团。在 CNATRA，每位年轻军官都会学习如何成为一名纪律严明、自我审视和负责任的专业人士。根据 CNO 对能力和品格的重视，我们需要培养这些年轻人，不仅要让他们能够熟练驾驶飞机，还要让他们成为品格高尚的领导者。他们在海军航空训练司令部 (NATRACOM) 与我们共事已久；如果我们树立榜样，以诚信和道德勇气为先，我们将继续从头开始建设海军。在过去的一年里，我们在 NATRACOM 内部遇到了一些挑战。我们在 2017 年暂停了培训，以解决 T-45 机载氧气生成系统 (OBOGS) 的一些问题。从那时起，我们就与海军航空系统司令部和机组人员合作，整合系统和工程变更，并修改程序以恢复对我们飞机的信心。随着我们克服 OBOGS 问题，我们正在重回正轨，但现在面临着大量学生飞行员的积压问题。不过，我相信 CNATRA 拥有合适的团队和正确的方法，能够以透明、易懂和可重复的标准化方式缩短训练时间 (TTT)。在我们努力训练世界下一代战斗飞行员时，质量始终是首要考虑因素
住房 - UFDC 图像阵列 2
18-19 超低能耗住宅创造新基准，作者：Justin Ward 19 GSA 呼吁提名房地产奖 20-21 布拉格堡回收利用延长垃圾填埋场使用寿命，作者：Tom McCollum 21 路易斯维尔完成安装环境研究，作者：Todd Hornback 22-23 斯图尔特堡通过回收利用成功进入社区，作者：Ron King 23-24 燃料囊 - 一个“持续”问题，作者：Dale Amberger 和 Paul B. Olsen 中校 24-25 PWTB 关注具有修复潜力的本地物种，作者：Ryan Busby 25 PWTB 解决选址范围的环境考虑因素，作者：Heidi Howard 和 Niels Svendsen 26 不可能但却是事实：平民住在军用住房中，作者：Heather D. Lettow
多媒体图像和视频压缩... - X-Files
众所周知，20 世纪 60 年代半导体计算机和太空计划的出现迅速将数字图像处理领域带入公众视野。从那时起，该领域经历了快速发展，并渗透到现代技术的各个方面。自 20 世纪 80 年代初以来，数字图像序列处理一直是一个颇具吸引力的研究领域，因为作为图像集合的图像序列可能比单个图像帧提供更多信息。图像序列处理所需的计算复杂性和内存空间的增加越来越容易实现。这是由于技术不断进步，尤其是与 VLSI 行业和信息处理相关的技术不断进步，带来了更先进、更可实现的计算能力。除了数字化领域的图像和图像序列处理外，自 20 世纪 70 年代以来，传真传输已从模拟转换为数字。然而，20 世纪 70 年代末和 80 年代初提出的高清晰度电视 (HDTV) 概念仍然是模拟的。这种情况后来发生了变化。在美国，第一个高清数字系统提案出现在1990年，由电视行业组成的高级电视标准委员会（ATSC）推荐了由大联盟七个成员共同制定的数字高清电视系统作为标准，并于1997年获得美国联邦通信委员会（FCC）的批准。当今世界流行的
Abaconian - UFDC 图像阵列 2
ufl.edu › ... PDF 2000 年 8 月 25 日 — 2000 年 8 月 25 日 一架双引擎 Cessna 402-B 载着流行的 R&B 歌手 Aaliyah 和七个...飞机右翼的油箱...可靠性。
航空图像指南 - URISA
发展影像伙伴关系 这些准则的另一个预期好处是鼓励区域数据网络，从而使各区域能够更快地响应其成像需求。在紧急情况和其他自然灾害过程中，各种机构通常会表示需要即时航空影像，并争先恐后地确定所需产品并积累资金。例如，严重的洪水需要许多机构拥有受影响区域的图像，以确定范围、应对危机并最终规划未来的缓解或预防。理想情况下，被洪水淹没区域的图像将与洪水前的照片进行比较。拥有一套最低标准和准则以及机构之间强大的网络将创建规划和资金联盟，可以快速响应此类紧急情况产生的需求。通过这个网络，可以获得该地区充分且频繁的航空图像更新。
迈向图像标准化评估...
数字机载相机系统及其高几何分辨率要求新的算法和图像数据分析和解释程序。描述图像质量的参数对于各种应用领域都是必需的（例如传感器和任务设计、传感器比较、算法开发、仪器在轨行为）。有效传感器分辨率是一个重要参数，它全面评估给定成像传感器-镜头组合的光学质量。虽然分辨力的测定是一个研究得很好的领域，但在标准化（最终是绝对的）测定方面仍有一些科学问题需要回答。这也是“德国标准化研究所”委员会的研究对象，给出的贡献概述了有关机载相机系统有效分辨力的当前研究状态。因此，将描述一种使用信号处理技术来计算有效图像分辨率的方法。将介绍、解释和回答一些尚未解决的科学问题。
基于图像的植物病害深度学习方法...
摘要 植物疾病严重影响农业生产力和质量，危及全球粮食安全。因此，应尽早发现和治疗这些疾病，以减轻损失，同时实现可持续农业。多年来，由于深度学习技术的出现，优化了基于图像的植物疾病检测过程，取得了巨大进步。本研究的目的是基于基于图像的深度学习方法准确有效地诊断农业疾病，以进行植物疾病识别。作为一种建议，该方法涉及使用卷积神经网络 (CNN) 来识别植物图像中的适当特征，随后可用于确定它们是健康的还是生病的。在训练和评估过程中，使用一组包含健康和患病植物的图像。模型架构由多个卷积层和池化层组成，用于从输入图像中提取相关特征。为了防止过度拟合，添加了 dropout 层，并以 0.0001 的小学习率对模型进行训练。 CNN 在 70,295 张训练图像的数据集上进行训练，并在属于 38 种不同植物疾病类别的 17,572 张验证图像上进行验证。该模型实现了 97.82% 的高训练准确率和 94.59% 的验证准确率。此外，模型性能的评估涉及多个指标，包括精确度、召回率和 F1 分数，这些指标显示出在农业实际应用中的良好效果。 关键词：植物病害诊断、深度学习、CNN、食品安全。1. 引言 农业是最古老的工作之一，自古以来就一直存在。植物是我们生活的重要组成部分。在印度，51% 的人口直接或间接依赖农业部门。然而，由于环境因素、污染等多种异常发育活动，导致不同类型的疾病，从而影响植物的正常生长。与哺乳动物类似，植物也会遭受各种异常疾病的困扰。导致植物疾病的生物因素被称为病原体。1.1。植物中的病原体 引起植物疾病的微生物被称为病原体，包括细菌、真菌、病毒、线虫和其他微生物。病原体侵袭植物的各个部位，包括叶子、茎、根和果实，从而表现出叶斑、枯萎、腐烂和发育不良等症状。每种病原体都有其特定的特征和入侵方式。例如，真菌病原体通常会产生孢子，这些孢子可以通过风、水或昆虫传播，而细菌生物则可以通过伤口或自然开口进入植物。另一方面，病毒通常通过昆虫媒介或受感染的植物材料传播。当病原体进入植物时，它会繁殖并传播，导致疾病发展。已知由病原体引发的植物疾病具有巨大的经济和环境影响，会降低作物产量和质量。下面列出了一些植物病原体：
