XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System照片
synfog：基于结束的照片真实合成雾数据集...
为了推进基于学习的融化算法的研究，已经开发了各种合成雾数据集。但是，现有的数据集使用大气散射模型（ASM）或十个实时渲染引擎而努力产生光真实的雾图像，以准确模仿实际的成像过程。这种限制阻碍了模型从合成到真实数据的有效概括。在本文中，我们引入了旨在生成照片现实的雾图图像的端到端模拟管道。该管道全面构建了整个基于物理的雾化场景成像，与现实世界图像捕获的方法紧密相位。基于此管道，我们提出了一个名为Synfog的新合成雾数据集，该数据集具有天空和主动照明条件以及三个级别的雾气状态。实验结果表明，与其他人相比，在与其他模型中相比，与其他人相比，在synfog上训练的模型在视觉感知和检测准确性方面表现出了较高的性能。
执法报告、照片和 - 国防部
2022 年 10 月 12 日 2023-CGFO-00100 要求美国海岸警卫队 (USCG) 提供某些文件，与 2022 年 6 月 8 日发生在位于德克萨斯州金塔纳岛的 Freeport LNG Development, LP（自由港）液化天然气出口设施的事故有关，美国海岸警卫队于 2022 年 6 月 8 日向该设施发布了港口命令，限制所有海运货物作业，直到自由港对海上转移进行风险分析。
我的姐姐，我的自我：Colleen Kenyon和Kathleen Kenyon的照片1月18日至2025年5月4日开幕接待：2025年1月18日，星期六，5：00-8：00
在1970年代和80年代，摄影师Colleen Kenyon（美国，1951 - 2022年）和Kathleen Kenyon（American，1951-2023）是女性艺术家运动的一部分，他们以创新的方法对媒体进行了挑战。Colleen Kenyon是使用手着色来增强自己和姐姐在家庭环境中的肖像的先驱。凯瑟琳·肯尼恩（Kathleen Kenyon）擅长于大众媒体的女性的性别特定图像来创造具有讽刺意味的光焦点。从1981年开始，两个姐妹还担任伍德斯托克摄影中心的董事，他们继续倡导妇女在艺术和有色艺术家中的发展。我的姐姐，我的自我由艺术史学家汤姆·沃尔夫（Tom Wolf）和劳里·达尔伯格（Laurie Dahlberg）策划。由CPW组织，此回顾展具有肯尼亚斯最具标志性的作品，并在纽约金斯敦的CPW和纽约州伍德斯托克的Kleinert/James Center展出。展览材料是从CPW现在持有的作品的档案中得出的。
Waspada 报纸上的新冠疫苗照片的符号学分析
摘要 在当今的数字时代，大众媒体在协助政府战胜 COVID-19 大流行方面发挥着至关重要的作用。该职位的职责包括传播有关 COVID-19 大流行的政府政策的呼吁、建议、新闻和社会化工作的信息。本研究的目的是通过在印度尼西亚北苏门答腊省的报纸 Harian Waspada 上传播大规模疫苗照片新闻来研究 COVID-19 缓解工作的优化。采用符号学方法对描绘大规模疫苗接种的照片进行分析，以检查图像中嵌入的外延、内涵和神话含义。采用访谈法收集与 Harian Waspada 有关的摄影师和编辑的见解，他们积极参与大规模疫苗相关新闻的报道。本研究的结果表明，Harian Waspada 除了致力于通过照片新闻向更广泛的社区传播知识外，在新闻文章中加入大规模免疫照片也是吸引读者的元素。 《Harian Waspada》中加入了人文照片，描绘了大规模疫苗接种工作，旨在唤起人们的惊奇、怜悯、喜悦或绝望等情感。关键词：COVID-19；《Harian Waspada》；新闻报道；图片新闻；符号学分析
机器学习完全自动化的正畸照片分析
简介：颅面人体测量比在牙科，颌面外科，发育研究和整形外科等科学中非常有用。分析面部照片的手动方法需要大量时间和精度。这项研究的目的是引入一种应用工具，该工具完全自动化面部照片的分析并将其与手动方法进行比较。材料和方法：在这项横断面研究中，数据库由395张个人资料照片，271张微笑的额叶照片和346张额叶照片组成。使用具有里程碑意义的两阶段完全卷积网络体系结构。在测量8个变量的测量中比较了两种手动和自动分析方法，包括颊走廊空间，中间的高度与面部下部的高度的比率，总面部凸角，面部凸角，鼻腔侧面角度，刺激性角度，刺激性角度和鼻孔角度。使用配对t检验和类内相关系数（ICC）评估两种方法之间的一致性。p <0.05的值被认为是显着的。结果：对于总面部凸度（p = 0.005），鼻叶（p = 0.001）和鼻labial（p = 0.02）角，两种方法之间的差异很大。然而，两种面部凸，刺，鼻孔，鼻孔，颊走廊空间的两种方法之间没有发现显着差异，并且中间的高度与面部下部的高度之比没有两种方法之间的显着差异。除了鼻角角外，所有变量的ICC大于0.69。对于大多数测量变量，自动方法的准确性与手动方法相似。结论：机器学习有可能用于临床软组织分析。它提供了在大图像数据集上执行可靠且可重复分析的能力。关键字：正畸，面部，摄影，机器学习引用了本文：Soleiman Mezerji M，Sheikhzadeh S，Mirzaie M，Gholinia H.通过机器学习完全自动化的正畸照片分析。caspian j dent res 2023; 12：70-81。©作者。出版商：Babol医学科学大学
揭示在线照片共享的现实效果
社交网络可自由访问其服务，以实施利用用户数据的权利。数据共享是在用户选择的初始上下文中完成的。但是，在不同情况下，社交网络和第三方通常使用数据，而这些数据通常不是透明的。为了揭示此类用法，我们提出了一个专注于在现实生活中的数据共享的影响。重点是视觉内容，因为它在塑造在线用户支持方面的强烈影响。该方法依赖于三个组件：（1）一组具有相关情况影响评级的视觉对象，（（2）一组针对采矿用户照片的对象探测器以及（3）由500个视觉用户pro填充的地面真实数据集，这些数据集是每个情况下都经过衡量的。这些组件合并为LERV UP，该方法学会在每种情况下对视觉用户的预测进行评分。借用了一个新的图像描述符，该描述符在用户级别汇总对象评分和对象检测以及一种注意机制，从而增强了高评分的对象，以防止它们被低评分的对象覆盖。通过测量评级自动排名与手动基础真理之间的相关性来评估绩效。结果表明，由于获得了这两个排名的强相关性，因此借用是有效的。还讨论了移动应用程序中该方法的实用性，该方法还讨论了用户对共享数据使用情况的认识。