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World File Search System摄影
24-25规则摄影.pdf
2024-2025主题：接受不完美的摄影形式：一张照片，全景，光（一张无缝的原始照片的无缝打印），多次曝光，负面三明治或摄影。接受原始的黑白和颜色图像。摄影的未接受形式：图像上附加图形的条目，包括刻字。不接受拼贴和照片集。原始电影（负胶或透明胶片）和多维作品。独创性：只能提交受主题启发的新艺术品。每个条目必须仅是一个学生的工作。数字技术和/或软件可用于开发，增强和/或呈现条目，但可能无法提供主要的设计和/或概念。参赛者必须简要说明创建过程中使用的工具，软件和方法。禁止使用算法技术或人工智能。考虑使用对象，照明和位置，以显示照片与主题的明确关系。版权：使用受版权保护的材料，包括受版权保护的卡通字符，计算机程序中创建的场景（即Minecraft）或其他此类材料在任何摄影提交中都不可接受，但图片可能包括公共场所，著名产品，商标或某些其他版权材料，只要受版权材料与该作品的主题相关，并且/或整个元素是较小的元素。演示：未接受框架照片。垫子被接受。由此产生的工作不能试图建立学生与商标/商业/材料之间的关联，也不能影响商标商品的购买/非购买。
Opensight：基于LIDAR的对象检测的简单开放式摄影框架
摘要。传统的基于LIDAR的对象检测研究的基础侧重于封闭场景，该场景在复杂的现实世界应用中差不多。直接将现有的2D开放式视频计学模型转移到具有一些已知的LiDAR类别以进行开放式摄氏度的能力，但往往会遇到过度拟合的问题：获得的模型将检测到已知的对象，甚至呈现出新的类别。在本文中，我们提出了Opensight，这是一种基于激光雷达的开放式摄影检测的更高级的2D-3D建模框架。Opensight利用2D-3D几何先验来进行通用观察的初始识别和定位，然后对检测到的对象进行了更具体的语义解释。该过程首先从LIDAR的随附的相机图像中生成2D框。用LiDar点的这些2D盒子将其抬起回到激光雷达空间中，以估算相应的3D盒子。为了获得更好的通用对象感知，我们的框架都集成了时间和空间感知的约束。时间意识将连续时间戳跨预测的3D框关联，从而重新校准了错过或不准确的框。空间意识随机将一些“精确”估计的3D框以不同的距离估计，从而增加了通用对象的可见性。要解释检测到的对象的特定语义，我们开发了一个跨模式对齐和融合模块，以将3D特征与2D图像嵌入，然后融合为语义解码的对齐的3D-2D特征。我们的实验表明，我们的方法在广泛使用的3D检测基准上建立了最先进的开放式摄影性能，并有效地识别了对新类别感兴趣的对象。
mammo-clip：一种视觉语言基础模型，以提高乳房X线摄影的数据效率和鲁棒性
摘要。缺乏有关乳腺癌检测的计算机辅助诊断（CAD）的大量培训数据一直是阻碍系统采用的问题之一。最近，通过视觉模型（VLM）（例如，剪辑）对大规模图像文本数据集进行预训练，部分解决了计算机视觉（CV）中鲁棒性和数据效率的问题。本文提出了Mammo-CLIP，这是第一个通过大量筛选乳房X线图 - 报告对的VLM，以解决数据集多样性和大小的挑战。我们在两个公共数据集上进行的实验表明，在对乳腺癌检测至关重要的各种乳腺X线学属性时表现出强烈的表现，表明数据效率和鲁棒性与CV中的剪辑相似。我们还提出了一种新型特征归因方法Mammo-Factor，以在乳房X线摄影报告中使用句子级粒度来提供表示表示的空间解释。代码可公开使用：https：//github.com/batmanlab/mammo-clip。
摄影中的人工智能技术及未来挑战与思考
摘要：人工智能（AI）的快速发展对摄影领域产生了深远的影响，改变了摄影图像的创作和处理方式。本研究从多个角度探讨了AI在摄影领域的应用及其面临的挑战。首先，介绍了AI技术在摄影领域的优势，包括图像识别与分析、图像生成与创作、智能图像编辑与后期处理等。然而，AI技术带来的便利也带来了新的问题和挑战，包括AI生成图像的真实性、个人隐私、偏见和公平性等问题。本研究还讨论了AI技术对摄影师作为艺术家的角色以及社会对艺术的价值观可能产生的影响。为实现研究目标，本文采用了综合研究方法，包括文献综述、学术文章和案例研究分析以及对摄影师和行业专业人士的访谈。最后，论文强调了平衡技术进步与伦理道德考量的重要性，并提出了相应的分析和建议，以促进人工智能与摄影的和谐发展，为未来艺术发展营造更加健康、有利的氛围。
一次性全息摄影
继 [1] 的工作之后，我们定义了一个边界区域 B 的广义协变最大纠缠楔，我们推测它是可从 B 重构的本体区域。类似地，我们定义了一个协变最小纠缠楔，我们推测它是可以影响 B 上的状态的本体区域。我们证明了最小和最大纠缠楔遵循此猜想所必需的各种属性，例如嵌套、包含因果楔以及在适当的特殊情况下简化为通常的量子极值表面处方。这些证明依赖于我们推测成立的（受限）量子聚焦猜想 (QFC) 的一次性版本。我们认为这些 QFC 意味着一次性广义第二定律 (GSL) 和量子布索界限。此外，在特定的半经典极限中，我们使用代数技术直接证明了这个一次性 GSL。最后，为了推导出我们的结果，我们将一次性量子香农理论和状态特定重建的框架扩展到有限维冯诺依曼代数，允许非平凡中心。
放射线摄影级卫生科学学士NQF级别：8
代码：BHDRD1 SAQA ID：94832 X射线照相是射线照相的创建；通过将摄影膜或其他图像受体暴露于X射线来制作的照片。由于X射线穿透了固体物体，但被它们略微减弱，因此暴露导致的图片揭示了对象的内部结构。X射线照相仪应能够应用适用于临床表现的科学知识和技术，以在所选选修课中生产最佳图像质量；能够考虑设备，人力资源，质量保证和医疗保健需求，以计划，开发和应用全面的质量管理；能够管理射线照相服务；能够运用研究技能和原则，并能够将先进的道德原则应用于日常实践。
伦敦野生动物摄影竞赛的生物多样性指南
伦敦的野生动物为摄影师提供了与自然联系并全年捕捉美丽的摄影师的无尽机会。从宁静的花园到繁华的城市公园，每个季节都会带来新的奇迹，等待通过镜头发现。，请抓住您的相机，探索城市的绿色空间，并让野生动植物摄影的魔力在您面前展开。
Skabek K.，Rola D.和Ozimek P。：摄影测量VS。激光雷达方法的augmument现实
3D空间中本地化问题一直是科学研究中经常考虑的话题，并且近年来在实践解决方案中实施。本地化任务的基础分区是室外和室内方法[Erkan Bostanci和Clark，2013年]。室外的主要基于视觉标记，进程方法，加速度计，陀螺仪和地理位置（GPS）。在室内应用的情况下，具有跟踪运动算法的视觉系统（SLAM-同时定位和映射）以及从图像序列（来自运动的SFM-结构）重建几何结构（Pangilinan等人，2019年）非常重要。这些软件方法是在流行的Arcore和Arkit库中实现的。正在遵守李子本身及其应用的动态发展。也正在开发实施这些任务的开发人员工具，例如Vuforia和Immersal，这是本文的重点。各种方法用于重建场景
摄影/插图指南
• 主题。增强文章视觉效果的最佳方法是添加展示士兵执行任务或完成训练的动作镜头。静态的风景、建筑物或远处机器运转的照片用处不大。对着镜头微笑的人群照片或“紧握双唇”的照片对文章的帮助不大，不太可能被使用。 • 格式。最好以 JPEG（或 JPG）格式保存照片，并将其作为电子邮件附件发送。图形文件通常很大，而电子邮件系统通常会限制可以发送和接收的邮件大小。（例如，我们的系统无法接受大于 20MB 的邮件。）一种解决方案是将图形分多个单独的电子邮件发送，每个电子邮件只包含一个或两个附件。照片和其他图形不应嵌入 Microsoft® Word 文档或 PowerPoint 演示文稿中。 • 尺寸和分辨率。尺寸为 5 x 7 英寸、分辨率为 300 点/英寸 (dpi) 的照片或图形最适合出版，但较小的尺寸也可以接受。拍照时，应将相机设置为尽可能高的分辨率。可下载的“高分辨率”照片在屏幕上呈现效果最佳。照片不应压缩；保存的分辨率不得低于 200 dpi。JPEG 照片不应小于 150kb。保存为 TIF 的 5 x 7 英寸、300 dpi 照片大小应为 1MB 到 3MB。使用图形软件程序（如 Adobe® Photoshop）增加小照片的尺寸和/或分辨率不会提高照片质量。不应通过锐化、调整大小、修饰或裁剪图像来处理照片。（我们将进行所有后期制作工作；我们不会发布像素化或失焦的照片。）• 版权。非原创或非从陆军来源获得的图像必须附有版权声明。• 标题。应提供描述照片和识别拍摄对象的标题。标题可能会被编辑。• 外国人的照片。由于安全限制，外国人的照片不能发表，除非照片经过数字编辑以模糊面部，并附有书面发布许可（由照片主体签名）。• 图表和插图。最好提供图表和插图的原始数字文件。应提交原始 PowerPoint 幻灯片和/或分层的 Adobe Photoshop/Illustration 文件。文件不应以其他格式保存，并且不应压平图层。
摄影技术2024（PM01）
计划委员会：英特尔公司（美国）的Frank E. Abboud； UWE F.W.Behringer，UBC微电子学（德国）； Ingo Bork，西门子Eda（美国）； Brian Cha，Entegris，Inc。（韩国，共和国）； Sandeep Chalamalasetty，Micron Technology，Inc。（美国）；三星电子公司Jin Choi（韩国，共和国）； Aki Fujimura，D2S，Inc。（美国）； Emily E. Gallagher，IMEC（比利时）； lasertec USA Inc. Arosha W. Goonesekera（美国）； Naoya Hayashi，Dai Nippon Printing Co.，Ltd。（日本）； Henry H. Kamberian，Photronics，Inc。（美国）； Bryan S. Kasprowicz，美国Hoya Corp.（美国）； Eung Gook Kim，E-Sol，Inc。（韩国，共和国）； Romain Lallement，IBM Thomas J. Watson Research Ctr。（美国）；英特尔公司（美国）Ted Liang； Nihar Mohanty，Meta（美国）；肯特·H·纳川（Kent H. Dong-Seok Nam，ASML（美国）；高海·奥努（Takahiro Onoue），霍亚公司（Japan）（日本）； Danping Peng，TSMC北美（美国）； Jed H. Rankin，IBM Corp.（美国）；道格拉斯·J·雷斯尼克（Douglas J. Resnick），佳能纳米技术公司（美国）； Carl Zeiss Sms Ltd.（以色列）的Thomas Franz Karl Scheruebl； Ray Shi，KLA Corp.（美国）； Jaesik Son，SK Hynix System Ic Inc.（韩国，共和国）；西门子Eda（美国）的Yuyang Sun； lasertec U.S.A.，Inc。Zweigniederlassung Deutschland（德国）Anna Tchikoulaeva（德国）；克莱尔·范·拉尔（Claire Van Lare），荷兰ASML B.V.（荷兰）； Yongan Xu，Applied Materials，Inc。（美国）； Yamamoto Kei，Fujifilm Corp.（日本）； Seung-Hune Yang，三星电子有限公司（韩国，共和国）； Nuflare Technology，Inc。（日本）舒斯助Yoshitake； Bo Zhao，Meta（美国）； Larry S. Zurbrick，Keysight Technologies，Inc。（美国）