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图像传感 - 哥伦比亚 CAVE
在本讲座中，我们将讨论如何将光学图像转换为数字图像，以便计算机视觉系统对其进行分析。我们将首先简要介绍成像的历史，并列出导致现代数码相机诞生的重大发明的时间表。我们认为成像发展中最重要的发明是图像传感器。我们将描述两种类型的图像传感器——CCD 传感器和 CMOS 传感器——并研究它们的特性，包括分辨率（图像中的像素数）、噪声（对图像的不良修改）和动态范围（传感器能够测量的亮度值范围）。然后，我们将讨论如何设计图像传感器来捕捉颜色，简单地说，颜色是人类对不同波长光的反应。
压力溃疡建议和临床途径
•将患者重新定位在患者区域，并记录发现患者的位置。•如果皮肤破裂，清洁并根据当地政策使用无菌调味料打扮。•确保任何现有设备都在运行和使用。•拍摄任何破碎的皮肤的数字图像。•寻求帮助 /升级护理 /根据需要参考专家。•向患者，家人和照顾者提供有关他们可以采取的措施来帮助管理皮肤损伤的信息，包括他们应该避免做什么。•记录任何干预，对话或护理计划，并确保将其移交给其他护理人员以确保连续性。•检查是否仍然需要使用中的医疗设备。如果仍然是必要的，则必须正确地定位。
![海岸警卫队中的女性研究 / 美国运输部，美国海岸警卫队。美国。[华盛顿特区]：《卫报》，[1990 年]](/simg/g:\will\search\icon\source\7\7bff0e8a5b94531094c3c06bf1b59cd84e856aa6.webp)
海岸警卫队中的女性研究 / 美国运输部，美国海岸警卫队。美国。[华盛顿特区]：《卫报》，[1990 年]
我们已确定此作品属于公共领域，这意味着它不受版权保护。用户可以自由复制、使用和重新分发作品的部分或全部。作品各个部分（如插图或照片）的当前版权持有者、继承人或作者的遗产可能主张对这些部分的版权。根据后续使用的性质，可能需要获得额外权利，而这些权利与我们能够解决的任何情况无关。此作品的数字图像和 OCR 由 Google, Inc. 制作（PageTurner 中每页上的水印表示）。Google 要求不要重新托管、重新分发或商业使用图像和 OCR。提供图像用于教育、学术和非商业目的。
病理信息学：将数据转换为诊断见解。
病理信息学的关键创新之一是采用数字病理学，该病理学涉及将玻璃滑梯转换为高分辨率数字图像。这些数字化的幻灯片可以无缝分析，存储和共享，从而实现了全球病理学家之间的远程咨询和协作[3]。数字病理不仅可以改善对专家意见的访问，还可以简化工作流程，从而更快地进行诊断和报告。此外，人工智能（AI）与数字病理学的整合正在增强诊断精度。AI算法可以分析组织模式，检测细微的异常并以明显的准确性对疾病进行分类，从而增强病理学家的专业知识并降低诊断变异性[4]。
美国官方经销商 - Specialised Imaging
TrackEye 软件使用数字图像序列作为分析的输入。跟踪期间可直接读取大量数字格式：AVI、TIFF、BMP、JPEG、MPEG2 和许多其他格式，包括相机特定格式。TrackEye 不断开发对市场上新图像格式的支持。www.imagesystems.se 一些客户使用模拟电影胶片进行图像存储。可选的 TrackEye 胶片扫描仪可以在不损失分辨率的情况下数字化电影胶片并将其呈现给运动分析软件。有关详细信息，请参阅 TrackEye 胶片扫描仪产品信息。标准视频（SVHS、Umatic、BetaCam 等）也可以通过将 VCR 连接到计算机中的可选帧抓取器来带入 TrackEye。可选配用于控制录音机的软件。
海岸警卫队女性研究 / 美国运输部、美国海岸警卫队。
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使用人工智能 (AI) 进行面部识别 - 关键分析
使用人工智能 (AI) 进行面部识别已成为一种无处不在的技术，在现代世界中有着众多应用。该技术涉及通过算法和机器学习技术分析和识别数字图像或视频片段中的人脸。此过程涉及人脸检测、人脸对齐、特征提取和人脸匹配。虽然面部识别技术具有许多好处，例如增强安全性和简化识别流程，但人们也担心其潜在的滥用、侵犯隐私和偏见。因此，必须负责任地使用面部识别技术并在适当的监督下确保其用于合乎道德的目的。本文概述了使用人工智能进行面部识别、其优缺点以及合乎道德地使用它的重要性。
MIA L ANDSEM - Futurum 职业
除了想继续住在奥斯陆并照顾她的小狗之外，没有其他既定计划，米娅·兰瑟姆（第 4 页）离开了家，承担了学生贷款并听从了她的内心。她的职业生涯始于 IT 支持，工作之余她也很忙，将自己遭受数字图像性虐待的经历转化为在线安全意识活动。快进到她目前在 Orange Cyberdefense 的职位，米娅现在是一名道德黑客，受雇测试组织的网络安全。米娅是一个鼓舞人心的榜样，她提醒我们，制定严格的成功计划并不是必不可少的——动力、承诺和做出改变的愿望可以取代有条不紊的计划。
朝电子显微镜的量子图像处理
数字图像的处理不断获得数量和相关性，对数据存储，传输和处理能力的需求不断增加。传输电子显微镜仪器的最新进展，尤其是在检测器技术中，已经推动了各种方式的数据生产。例如，如今，人们可以通过利用直接电子检测器[1]来想象最多生成200tb/hr，需要智能方法来提取科学有意义的信息。尽管在人工智能（AI）和机器学习（ML）方法的帮助下，显微镜数据解释取得了很多进展[1,2]，但与增长的数据解释数据量相关的挑战仍然丰富。预计这将进一步加剧原位 /操作测量的气象升高以及数据挖掘，分析和其他计算需求的相关挑战。