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用于信号和图像处理的 VLSI 架构（...
硬件描述语言 (HDL)、Verilog 和 VHDL 在将这些算法转换为实时应用时起着至关重要的作用。在此阶段，必须将算法转换、综合并映射到给定的技术上。此外，还必须满足设计的面积、速度和功率约束要求。只有对数字电路设计有很好的理解，才有可能实现这一点。因此，本高端研讨会将介绍信号和图像处理领域中各种算法的 VLSI 架构。因此，本课程的目标是： 介绍信号和图像处理中使用的一些重要算法
工程物理学中的信号和图像处理
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使用 MRI 图像处理检测脑肿瘤
脑内异常细胞的发育会导致脑肿瘤的形成。肿瘤可分为两类：恶性（癌性）肿瘤和良性（非癌性）肿瘤。癌性肿瘤可分为原发性肿瘤（始于脑内）和继发性肿瘤（或脑转移性肿瘤），前者从脑外扩散而来。根据脑部受影响的部位，所有类型的脑肿瘤都会引起各种症状。头痛、癫痫、眼部问题、恶心和精神障碍就是这些症状的几个例子。当所有其他检查都无法提供足够的信息时，MRI 适用于肿瘤检测。为了提供精确的图像，MRI 扫描利用了磁和无线电波特性。神经外科医生最常开 MRI 检查，因为 MRI 可以提供足够的信息来发现哪怕是最小的异常。
比较缺陷检测的图像处理技术
抽象缺陷检测是制造业中的一个关键质量控制过程，旨在在吸引客户之前识别和分类产品的缺陷或异常。传统的手动检查方法是耗时，劳动力密集的，容易出现人为错误。本文提供了基于图像的缺陷检测算法的全面概述，包括传统的图像处理技术，机器学习算法和深度学习模型。该研究分析了各种应用程序和数据集中每种方法的优势，局限性和性能。结果表明，尽管传统方法和机器学习算法提供可靠的缺陷检测，但深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN），但具有出色的准确性和鲁棒性。但是，深度学习模型需要大量的计算资源和大量的标记数据进行培训。本文强调了根据特定的应用要求，数据特征和计算约束选择最合适的方法的重要性。此外，它讨论了未来的研究机会，例如开发更健壮和广义的算法，利用多模式数据，改善模型的可解释性以及实现实时和边缘计算解决方案。
遥感图像处理和分析基准测试...
摘要 未来的太空任务将处理和分析机载图像，对飞行计算提出了更高的要求。即使与笔记本电脑和台式电脑相比，传统飞行硬件提供的计算能力也有限。新一代商用现货 (COTS) 处理器，如 Qualcomm Snapdragon，可在小尺寸重量和功率 (SWaP) 下提供大量计算能力，并以图形处理单元 (GPU) 和数字信号处理器 (DSP) 的形式提供直接硬件加速。我们在 Qualcomm Snapdragon SoC 上对各种仪器处理和分析软件（包括机器学习分类器）进行了基准测试，该 SoC 目前由国际空间站上的 HPE 星载计算机-2 (SBC-2) 托管。索引术语 — 边缘处理、空间应用、机器学习、人工智能
地球观察图像处理的量子算法
基于卫星的地球观察结果具有广泛的应用，例如自然灾害警告，全球温度影响分析，天气条件分析和土地利用分类。但是，目前用于土地利用分类的机器学习技术在时间和精力方面是昂贵的。有两种可能解决此问题的方法。第一个是变性量子算法。它们是一类量子算法，针对近乎中等规模的量子计算时代的应用。这些算法采用共同参数化的量子电路和经典优化技术来查找从给定应用点起具有理想特性的量子电路或状态。vqas通常在寻找量子哈密顿量的低能状态时发现应用程序，解决了大约二次无约束的二进制优化问题和训练量子神经网络。在地球观测区域中，最有希望的应用领域在于QNN，因为应用VQAS允许创建采用量子信息处理工具的新分类方法。第二种方法是使用量子计算机用于使用自动编码器降低维度的混合机学习方法，以及量子算法的量子算法，量子算法供电量子算法来降低培训成本。使用常规深度学习技术的自动编码器在GPU上执行，而深度信念网络则在D-Wave量子退火器上运行。这种混合方法允许对两个模块进行独立训练，部分减少了重新训练模型所需的时间和能量（请参见图I）。
使用AI和图像处理的盲目辅助系统
摘要：每天，数以百万计的视力障碍挑战，面临着在家中的日常任务或没有帮助的困难。根据世界卫生组织（WHO）的说法，超过2.5亿人患有视觉障碍，大约3500万人完全盲目。这种人群遇到了世界泛滥的危险，即使在街道上越过，由于他们无法感知障碍和交通，因此甚至越过街道。尽管对独立性有强烈的渴望，但许多视觉障碍的人都取决于其他人的常规任务。但是，技术的进步，尤其是计算机视觉方面，为更大的自主权提供了希望。虽然传统的辅助工具，例如白色的甘蔗，导犬和专业软件是无价的，但新兴的创新旨在通过将视觉信息转化为声音来彻底改变感知。这些事态发展具有增强的自主权和安全性的希望，从而增强了视力障碍，以增加信心来驾驶世界。关键字：失明，视觉残障，援助，独立性。
CRISPR/Cas CRISPR/Cas系统在寄生虫基因编辑系统在 ...
* 通信作者 E⁃mail: zhengbin@nipd.chinacdc.cn ; ORCID: 0000⁃0002⁃1768⁃7609 ［数字出版日期］ 2024⁃06⁃17 13:42:02 ［数字出版网址］ https://link.cnki.net/urlid/32.1374.R.20240613.1443.002
