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对深度学习模型（U-Net 架构）的回顾......
高度准确的肿瘤分割和分类对于适当治疗脑肿瘤至关重要。脑肿瘤分割 (BTS) 方法可分为手动、半自动和全自动。深度学习 (DL) 方法已广泛应用于治疗、治疗计划和诊断评估中的肿瘤自动分割。它主要基于 U-Net 模型，该模型最近在多模态 BTS 中取得了最先进的性能。本文展示了使用 U-Net 模型进行 BTS 的文献综述。此外，它代表了一种设计用于分割脑肿瘤的新型 U-Net 模型的常用方法。本文介绍了这种 DL 方法的步骤以获得所需的模型。它们包括收集数据集、预处理、增强图像（可选）、设计/选择模型架构以及应用迁移学习（可选）。模型架构和性能准确性是用于审查文献的两个最重要的指标。这篇综述得出结论，模型精度与其架构复杂性成正比，未来的挑战是以低复杂性架构获得更高的精度。本文还介绍了挑战、替代方案和未来趋势。
带有成像雷达ISIS的高级空间监视...
德国航空航天中心（DLR）的微波和雷达研究所已开发并构建了一个称为IOSIS（空间中卫星成像）的实验雷达系统。该系统的总体目标是研究概念的研究，用于高分辨率在低地球轨道（LEO）中的高分辨率雷达图像。与现有的基于雷达的空间监视系统（具有单静态天线构型）相比，将来的ISIS不使用一种，而是使用一个空间分布的天线，以处理即将到来的轨道卫星量，并且更重要的是实现双静态成像的几何形状。后者与现有的基于单声道雷达的卫星图像相比，允许增强图像信息内容。本文首先概述了使用反合成孔径雷达（ISAR）的基于雷达卫星成像的基本理论。进一步解决了IOSIS系统的简短描述。根据模拟成像结果说明了对雷达图像的大气影响，并且基于干涉成像结果引入了多通道系统的优势，从而在三个维度中提供了空间分辨率。通过在厘米区域中具有空间分辨率的真实空间对象的IOSIS系统获得的测量结果显示了连续实现的误差校正策略。
FDP AI ML 2024 EC.CDR
ai（人工智能），ML（机器学习）和物联网（IoT）是变革性的技术，它们正在重塑我们世界的各个方面。人工智能（AI）工具被广泛用于各种各样的搜索引擎，图像编辑，撰写文章，教育，社交网络等。在所有此类工具的基础上，都有通过AI技术设计的模型，例如搜索方法，优化，机器学习（ML）用于启用预测性分析和医疗保健，增强图像和语音识别，并在自动驾驶中推动进步。ML还有助于欺诈检测，自然语言处理和个性化营销策略。本质上，AI/ML在推动进度和解决各个领域的复杂问题方面至关重要。他们是技术进步的核心，并有可能显着影响我们的日常生活和社会的未来。物联网（物联网）由于其变革性的潜力而在各个部门和地区都广受欢迎。物联网最受欢迎和有影响力。物联网在各个部门和地区的广泛应用中很受欢迎。教师发展计划的目的是重塑其对AI/ML和IoT的了解，这是变革性技术。
基于事件的图像增强在高动态范围方案下
摘要。事件摄像机作为具有较高dynamic范围的生物启发的视觉传感器，能够解决局部过度繁殖或不受欢迎的问题，即在具有高动态范围或波动的光照条件下，常规的基于框架的摄像机会遇到的常规基于框架的摄像机。由于两种相机之间的模态差距，简单的融合是不可行的。此外，由摄像机位置和框架速率偏差引起的幽灵伪影也会影响最终融合图像的质量。为了解决问题，本文提出了一个联合框架，将当地暴露的帧与事件摄像机捕获的事件流相结合，以在高动态范围场景中以偏斜的纹理增强图像。具体来说，使用轻量级的多尺度接收场块用于从事件流到帧的快速模态转换。此外，还提出了一个双分支融合模块来对齐特征并删除幽灵伪像。实验结果表明，所提出的方法有效地减轻了一系列极端照明条件的图像高度明亮和黑暗区域的信息丢失，从而产生了逼真的和自然的图像。
注释引导：一种自我增强方法的视觉预训练
尽管在野外有大量未标记的图像，但在原始图像数据上进行了可扩展的视觉预训练仍然是一个挑战。像素重建之类的通用配方努力为有效捕获详细的语义而努力，而在增强图像视图之间保持一致性的方法优化依赖于未经保育数据（如Web Crawls或视频框架）中不存在的归纳偏见。我们如何从广泛的未标记的IMEAL数据集中更有效地学习？我们研究注释引导程序，这种方法学会了将图像关联到示意注释，并使用未标记的数据来引导模型的理解，通过对图像附近农作物的语义进行预测。关键的优势在于它具有规格（哪些语义概念很有趣？）从预测中（这些概念发生在自然图像数据中？）。我们表明，注释引导使我们能够通过策划的未标记数据集或弱监督的数据集指导预训练，同时通过自举损失从所有未经切割的图像数据中学习。我们的实验证明了对野外未标记图像的预先培训的改进，包括视频数据，例如epickitchens，Coco等场景数据以及CC12M（例如CC12M）。
增强具有生成负面挖掘的视觉语言模型的多模式组成推理
当代的大规模视觉语言模型（VLM）具有强大的表示能力，使它们无处不在，可以增强图像和文本理解任务。他们经常以对比的方式受到大量图像和相应的文本字幕的对比方式进行训练。尽管如此，VLMS经常在构图推理任务上挣扎，这些任务对对象及其属性的复杂相互作用进行了精细的了解。此失败可以归因于两个主要因素：1）对比的方法传统上专注于从现有数据集中开采负面示例。但是，该模型可能不难区分阳性检查。替代采矿的替代方法是负样本2），但现有的生成方法主要集中于生成与给定图像相关的硬性负面文本。在另一个方向上进行挖掘，即生成与给定文本相关的负面图像样本已被忽略。为了克服这两种限制，我们提出了一个框架，不仅在两个方向上矿山，而且在这两种方式（即图像和文本）中产生了有挑战性的负面样本。利用这些生成硬性负样本，我们在涉及多模式综合推理的任务中显着提高了VLMS的性能。我们的代码和数据集在https://ugorsahin.github.io/enhancing-- vlm.html上发布。
研究论文基于双向LSTM和注意力机制的表情脑电多模态情绪识别方法
由于人类情绪的复杂性，不同的情绪特征之间存在一定的相似性，现有的情绪识别方法存在特征提取困难、准确率不高的问题，为此提出一种基于双向长短期记忆和注意机制的表情脑电多模态情绪识别方法。首先基于双线性卷积网络（BCN）提取面部表情特征，将脑电信号变换为三组频带图像序列，利用BCN对图像特征进行融合，得到表情脑电多模态情绪特征。然后通过带有注意机制的长短期记忆在时序建模过程中提取重要数据，有效避免采样方法的随机性或盲目性。最后，设计一种具有三层双向长短期记忆结构的特征融合网络，将表情与脑电特征进行融合，有助于提高情绪识别的准确率。在MAHNOB-HCI和DEAP数据集上，基于MATLAB仿真平台对所提方法进行测试。实验结果表明,注意机制可以增强图像的视觉效果;且与其他方法相比,所提方法可以更有效地从表情和脑电信号中提取情感特征,情绪识别的准确率更高。
使用卷积神经网络对 MRI 图像中的脑肿瘤进行分类
摘要：脑肿瘤的分类是通过活检进行的，而活检通常不会在确定性脑外科手术之前进行。技术和机器学习的改进可以帮助放射科医生进行非侵入性肿瘤诊断。在图像分割和分类方面取得显著成果的机器学习算法是卷积神经网络 (CNN)。我们提出了一种新的 CNN 架构，用于对三种类型的脑肿瘤进行分类。开发的网络比现有的预训练网络更简单，并在 T1 加权对比增强磁共振图像上进行了测试。使用四种方法评估网络的性能：两种 10 倍交叉验证方法和两个数据库的组合。使用其中一种 10 倍方法、逐个主题的交叉验证测试了网络的泛化能力，并使用增强图像数据库测试了改进情况。对于增强数据集的记录式交叉验证，10 倍交叉验证法获得了最佳结果，在这种情况下，准确率为 96.56%。新开发的 CNN 架构具有良好的泛化能力和良好的执行速度，可用作医学诊断中放射科医生的有效决策支持工具。
应用数学和非线性科学
在本文中，颜色图像在图像识别预处理阶段中转换为灰度图像，以加速图像识别处理，然后通过灰度伸展来增强图像对比度，以计算灰度层层协方差矩阵和图像纹理特征。多步马尔可夫聚类方法来优化GCN，并添加实例归一化层和批归归式层，以增强GCN的源域表示能力，形成基于成对概括网络的跨域图像识别算法。通过人工智能图像识别和图像处理技术详细说明图像信息的视觉设计路径，将图像识别技术引入视觉设计领域，建立视觉设计分区模型，并完全提取计算机图像图形的本地特征信息。使用数据集评估成对概括网络的性能，并进行仿真实验以分析视觉设计的视觉表达效果。PGN-RM方法，加上最大平均距离，实例归一化和批归其归一化，能够达到91.843的性能平均值。产品包装视觉设计的实际效果图像的峰值信噪比保持在[95.0312，97.0032]的范围内，这是一种极好的视觉设计效果。使用人工智能图形识别技术的视觉设计可以更深入地表达设计思想，并增强视觉设计的吸引力。
使用仪表板
摘要 - 坑洼是道路基础上的一个常见问题，可能导致事故，车辆损坏和交通拥堵。近年来，随着车辆仪表板的可用性越来越多，人们对使用它们自动检测和报告道路上的坑洼越来越兴趣。本文提出了使用仪表板摄像机检测孔洞检测方法的方法，该方法涉及捕获道路的录像并使用计算机视觉技术对其进行处理。所提出的方法结合了图像处理算法和机器学习技术的组合来检测和对视频流进行分类。算法首先从视频中提取框架，并应用预处理步骤来增强图像的对比度。然后，它使用边缘检测和纹理分析技术来识别可能包含坑洼的区域。使用深度学习模型将这些区域进一步处理，以将其分类为坑洼或非坑洼。实验结果表明，所提出的方法可以以高精度和召回率实时准确地检测坑洼。该方法还对从不同仪表板捕获的大量数据集进行了测试，并且发现对不同的照明和天气状况非常强大。所提出的方法有可能为孔洞检测提供低成本和高效的解决方案，并可以集成到现有的仪表板摄像头系统中。然后，该系统可以提醒驾驶员的存在，并帮助道路维护当局在造成事故或损坏车辆之前快速识别和修复坑洼。