XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System颜色匹配
Rockfon®单声学
NCS代码是最接近的颜色匹配。由于喷雾施用的性质和单声学优雅渲染的质感，表面外观（特别是光线条件）可能会偏离印刷颜色。可应要求提供颜色渲染表面的样本。光反射值是指示性值，并且受表面渲染应用和纹理的方式。与我们联系以获取更多信息。
回收需求
我们的Advait聚合物是所有类型的已重达塑料颗粒的制造商。，我们还根据客户的需求和规格，专门研究颗粒的颜色匹配。Advait聚合物是一家位于Satara的公司，可回收所有类型的塑料废物，并且是该地区聚合物废物的主要回收者之一。我们坚定不移地创造和确保安全，清洁的环境继续下去。我们从树脂生产商，造型器，挤出机，制造商，制造商和回收公司购买了所有类型的塑料废物。由塑料废物制造的后处理的塑料颗粒与维珍材料的质量相似，并且与维珍材料相比，价格相当经济。具有增强的基础设施和高级设施，以客户为中心的方法，经验丰富的行业专业人员以及专家人员，Advait Polymers正朝着渐进式增长的道路前进。在Advait中，我们不仅从各种公司那里购买了各种塑料废物，而且还从事各种后消费者废物，并在当地市场上出售我们的塑料再生颗粒。
人工智能在牙科实践中的应用
牙科修复治疗实践包括永久性和临时性填充材料、粘合系统、预防性应用、高速旋转工具以及用于腔体准备的手动工具。8 在他们的研究中，Zakeri 等人 9 分析了牙科中使用的高速旋转工具与牙齿和修复材料接触时的声音，并研究了这些声音的区别。在该研究中，汞合金和复合材料被用作修复材料，旨在帮助牙医防止在去除修复体过程中牙组织物质意外流失。Aliaga 等人 10 尝试使用他们开发的 AI 模型来确定最适合腔体的修复材料（汞合金或复合材料），该模型使用他们对过去几年进行的修复治疗的分析和放射学信息开发。在另一项研究中，开发了全景X光片（PR）中牙齿修复体的检测和分类模型，确定了83个PR中的11种修复体，发现该模型的修复体检测率为94.6％。11 在另一项研究中，结合反向传播和遗传算法方法，开发了一种可以在牙齿修复体中使用的材料与自然牙齿颜色匹配方面提供更准确估计的方法。12
NF2
摘要：（1）背景。本协议的目的是评估牙齿颜色和面部吸引力的自我感知是否与性别和情绪状态相关。（2）研究方案。该方案预见了一项横断面临床研究，由意大利萨皮恩扎大学，口腔和颌面科学系和15个Unid（Unione Nazionale Igienisti dentali-dentali-dentali-dentali nountion of Dental Hygienists的牙齿卫生学家）开发。该方案由临床访问组成，在此期间，通过分光光度计学评估牙齿的摄影文档和微笑的摄影记录。在访问期间，填写了两份经过验证的问卷。第一个由操作员填充的，以收集有关：i）患者的脸部和微笑的比色特征； ii）患者和操作员对牙齿颜色和微笑吸引力的评估。第二个是由患者完成的，以评估其情绪状态。（3）结论。该协议强调了性别特定方法的美学牙科和性别中性模型的局限性的重要性，从而揭示了美学自我感知中现有的性别差异。此外，还将探索面部和牙齿颜色特征之间的颜色匹配关系。这种方法通过满足个性化和特定性别的需求来提高牙科美学评估的准确性和个性化。一种包括性别的方法论，对美学牙科采用更细微和文化意识的方法是现代临床实践的有用辅助手段。
应用数学和非线性科学
一位在唐朝的女士的照片对于以其精致的绘画技巧和丰富的文化价值研究古老的服装艺术已经至关重要。但是，由于时间的流逝，绘画中的服装细节受到严重损害，这给研究带来了挑战。本研究使用计算机辅助的数字恢复技术来重现女士服装的原始外观，并带有粉丝的女士。这项研究通过高精度扫描和图像处理，结合了历史文档和物理材料，通过高精度扫描和图像处理来实现唐朝女士服装的数字重建。在研究过程中，我们首先使用40百万像素的高分辨率扫描了“女士”，以确保图像细节的清晰度。之后，采用了基于深度学习的图像修复算法来处理绘画的损坏部分，并恢复了95％的服装区域。通过对唐纳（Tang Dynasty）的服装颜色进行统计分析，我们构建了一个包含120种典型颜色的数据库，该数据库中有120种典型的颜色，并基于此，我们对服装进行了颜色匹配和渲染。实验结果表明，修复的衣服的颜色饱和度增加了30％，模式清晰度达到98％。与唐朝的现有服装相比，恢复服装的样式准确率达到了90％。此外，我们还使用了三维建模技术在三个维度上恢复服装，其结构为85％，类似于文献中记录的Tang Dynasty服装。
通过低功耗蓝牙实现脑机接口学习的理论...
图 2：Sadtler 等人 (2014) 的 BCI 学习任务。a. 任务结构示意图。受试者首先参与“校准任务”，即他们被动观察屏幕上中心向外的光标移动。记录的运动皮层神经活动用于构建基线解码器并估计内在流形。然后指示受试者在 BCI 控制下执行中心向外的光标移动，首先使用基线解码器，然后使用通过扰动基线解码器构建的扰动解码器。这种扰动可以保持基线解码器与内在流形的对齐（流形内扰动，或 WMP），也可以破坏它（流形外扰动，或 OMP）。b. 内在流形的低维图示及其与本任务中使用的解码器（在方程 3 中定义）的关系。彩色点表示在校准任务的不同试验期间记录的活动模式，由该试验中呈现的光标速度着色。这些刺激的光标速度用右上方插图中的颜色匹配箭头表示，后续光标控制任务中使用的光标目标用绿色菱形表示。引起的神经活动模式主要位于灰色矩形所示的二维平面内，即所谓的内在流形。三个假设的一维解码器用彩色箭头表示，分别标记为基线解码器、WMP 和 OMP。通过将各个活动模式投影到相应的解码器向量上，可以可视化这些解码器的线性读数的相应分量 y 1 。这以绿色标记的一个活动模式为例，图中显示了其在三个解码器上的投影。由于该活动模式靠近内在流形，因此它会从基线解码器和 WMP 产生较大的读数（即远离原点，在三个解码器的交点处），而基线解码器和 WMP 都与内在流形很好地对齐。相比之下，此活动模式通过 OMP 的读数要弱得多（即其在此解码器上的投影更接近原点），因为此解码器远离固有流形。重要的是要记住，此插图是真实任务的简化卡通，其中固有流形是高维的（8-12D 而不是 2D），并且 BCI 任务依赖于两个读数（y 1 ，y 2 ），而不是一个。
Ralph SinkusCIMET人类视觉和计算机视觉
CIMET Human Vision and Computer Vision Course name: Human Vision and Computer Vision Course code: CIMET HVCV Course level: Master ECTS Credits: 5.00 Course instructors: Sérgio Nascimento & Juan Luis Nieves (University of Granada) Education period (Dates): 2 nd semester Language of instruction: English Prerequisite(s): Module “Color Science” (1 st semester) Expected prior-knowledge: Modules光子学和光学基本原理”（第1个学期）和辐射测定法，来源和探测器”（第二学期）的目标和学习成果：课程的目的是提供对视觉过程的稳固而综合的视野，重点是物理方面以及自动处理信息的自动处理。这种更定量的方法与视网膜和皮质组织的概念以及视觉心理物理学的基本原理相辅相成。尽管该课程的目的是在理论上扎实的基础上，但将在适当和独立的项目开发和研究的情况下，将被视为实践问题和解决问题。在完成本课程后，学生将能够：•在解剖学和功能上确定人类视觉系统的主要组成部分。•应用视觉光学以描述眼睛中的成像过程。•确定对视觉系统施加的物理约束，并将它们与视觉性能的限制联系起来。•识别并描述人类视力的主要心理物理方面，并描述基本的心理物理技术。视觉感知和人类视觉系统的主要组成部分。接受场，LGN和皮层处理。人类视力中的基本数字。•在要教的自动视觉问题主题的背景下描述并应用基本图像处理算法（可以修改）：•视觉感知引入。视觉过程：图像形成，转导，编码，视网膜和皮质处理。•视觉光学器件。眼睛的光学，球形和散光的差异，畸变。放大倍数。住宿。对比灵敏度。•光波和苏格兰视觉。光波和苏格兰视觉：光波，苏格兰和介质视觉。光谱敏感性和浦肯野的偏移。晚上近视。视野，空间和时间求和。外部。•颜色感知。颜色感知的基本原理：颜色匹配和三色，光感受器的光谱敏感性。色相取消和对手颜色。颜色恒定。彩色幻觉。获得并继承了色觉不足。•视觉感知的空间和时间方面。对象和形状的感知。对运动的感知。双眼视力和深度感知。立体视力。眼动。Troxler现象强化。•图像质量。评估图像感知质量的图像质量和心理物理方法。•计算机视觉简介。计算机视觉简介：什么是计算机视觉？MARR范式和场景重建，基于模型的视觉。光度立体声。其他用于图像分析的范例：自下而上，自上而下，神经网络，反馈。像素，线，边界，区域和对象表示。“低级”，“中级”和“高级”视觉。•计算机视觉的应用。图像处理形状从X形从阴影发出。阻塞轮廓检测。运动分析。运动检测和运动流动结构。基于对象识别模型的方法。基于外观的方法。不变。
混合方法研究的例子
混合方法研究将定量和定性方法结合在一项研究中或在多个相关研究中。定量方法着重于识别变量之间的趋势和关系，并使用实验，调查和结构化观察等技术收集数值数据。定性方法探讨了参与者的经验和观点，采用访谈，焦点小组和开放式文本等方法来收集非数字数据。混合方法研究特别有用，当一个问题需要多方面的方法，该方法可以同时分析数据的趋势和个人体验的细微差异。集成是关键，这意味着有意结合定量和定性研究，以在两种方法之间产生相互依存关系和协同作用。可以合并定量和定性数据收集方法，以便在培训后对学生表现有全面的了解。这种混合方法研究方法允许将数值测试分数数据与口头教师访谈和观察笔记相结合。这样做，研究人员可以确定学生成绩的改善是否与培训计划所带来的教学技术变化有关。为了证明这种混合方法的设计是合理的，研究人员必须清楚地说明他们结合这些方法的原因。此解释可帮助审阅者和学者理解为什么最适合解决研究问题的研究策略。当出现令人困惑的结果时，混合方法可以通过互补性提供更清晰的图片。混合方法提供了几种优势，包括三角剖分，互补性，发展，启动和扩展。三角剖分涉及通过比较定量和定性链的结果来验证结论并提高研究的可信度来进行交叉检查结果。研究人员还可以利用混合方法进行仪器开发或调查/测试创建。这种方法利用每种方法的优势来澄清，上下文化和丰富整体发现。混合方法研究设计提供了一个结构化框架，用于整合定性和定量数据，如收敛的并行设计，解释性顺序设计和多相设计所示。收敛并行设计涉及同时但分别收集两种类型的数据，独立分析每个链，然后合并结果以进行解释。例如，通过将半结构化访谈数据与调查信息相匹配，可以将这种方法应用于同性恋和双性恋男人之间的家庭暴力和滥用。相比之下，解释性顺序设计使用一种类型的数据来阐明另一种类型的发现。该策略可以帮助研究人员掌握为什么尽管面临各种挑战，但学生仍然坚持学习。混合方法研究可以通过结合数值和言语数据收集方法对复杂现象进行更完整的了解。教育计划在很大程度上依赖数据分析来了解所涉及的因素。最初，研究人员收集和分析调查数据以识别模式和关系。* Brown等。此信息是收集更多定性数据的指南，例如访谈，这些数据为参与者的思想，信念和经验提供了更深入的见解。为了进一步探索这些发现，分析了调查的定量数据以确定其重要性或相关性。然后将结果用于告知调查的开发，这些调查可以收集有关特定变量的更多详细信息。整合阶段汇集了定性和定量的发现，以对研究主题进行全面的理解。研究人员，例如研究大脑捐赠决策的少数族裔访谈的研究人员探索与该主题相关的思想，信念和经验，然后是基于这些见解中出现的主题的调查设计。健康科学中的关键方法是嵌入或嵌套设计的，在单个研究设计中结合了定量和定性方法。这些方法可以包括在实验试验中补充定性数据。嵌入式设计使研究人员可以将数据收集和分析链接到多个点，从而使其在干预研究中特别有用。实验前数据收集可能会为招募参与者或制定干预措施的策略提供依据，而实验数据用于检查参与者的经验或跟进定量结果。研究人员可以通过对完成调查的人进行采访参与者来链接调查和访谈数据，从而与另一种数据一起构建一种类型的数据。连续的集成段的发现分为不同的部分。例如，分析基线调查结果可以帮助设计更有效的面试问题。通过合并定性和定量数据，研究人员可以直接比较发现并获得更深入的见解。在研究项目的各个阶段，定性数据在阐明结果指标，确定潜在偏见或开发试验期间使用工具方面起着至关重要的作用。这个审前阶段为在整个研究过程中有效整合两种方法的基础。定性数据在试验期间仍然是必不可少的，提供了有关参与者的经验和背景因素可能影响结果的详细信息。审判后，研究人员可以利用定性数据来解释异常值，汇报对象或研究人员，或为实施做出假设。通过在协同关系中结合定量和定性方法，研究人员可以对他们的研究发现有多方面的了解。此集成在多个层面上运行：设计，方法和解释。在设计级别上，混合方法设计概述了整合这两个链的序列，优先级和目的。常见设计包括探索性顺序，解释性顺序和收敛方法。在方法级别的集成策略涉及通过各种技术（例如合并，连接或构建一种类型的数据与另一种数据）合并定量和定性研究元素。合并涉及分析两条链的数据，以评估发现的收敛，差异或扩展。这可以包括将主题与统计数据进行比较，探索定性主题的定量概况，或将定性数据转换为定量数据进行分析。诸如表或矩阵之类的关节显示可以在视觉上表示合并的数据。连接链接一种类型的数据，以告知另一个数据的采样框架，尤其是在另一个链之前的顺序设计中。建筑物使用一个数据库（定性或定量）来告知另一种数据库的数据收集方法，例如基于定性主题开发定量工具或根据定量发现来完善访谈指南。最后，在解释和报告级别上的集成涉及结合和提出发现的方式，以突出通过整合这两个链而获得的协同见解。这可以通过叙事描述或视觉表示（例如表，矩阵或图表）来实现。整合定量和定性发现涉及三种方法：编织，连续或上演。编织的结果将发现汇总为主题或概念。分阶段的方法用于多阶段研究，随着数据分别分析和发布数据，依次报告结果。混合方法分析涉及为每个链选择分析技术，并实施集成策略以合并，连接或建立在发现上。数据转换将数据从一种形式转换为另一种形式，从而促进合并和进行分析，从而跨越定量的质量划分。资料来源： * Bazeley，P。（2018）。（2015）。这可能涉及将定性数据定量为数值代码或类别，或将定量数据定为叙事描述或主题。联合显示是集成数据的视觉表示形式，帮助研究人员合并数据，比较结果并吸引新的见解，而不是各条线可以独立实现的目标。显示在行和列中排列数据，以方便比较两个链之间的主题，模式和关系。颜色匹配连接相应的数据点，以便于比较。视觉关节显示使用图，图表或视觉元素来增强对集成发现的表现和理解。评估评估定量和定性发现之间的一致性和一致性，揭示了三个潜在结果：收敛，差异或扩张。综合解释综合了发现，以发展整体理解，承认融合和分歧。混合方法研究是一个迭代过程，在整个研究过程中需要灵活性和适应性。方法之间的动态相互作用有助于发现的丰富性和深度。研究中的混合方法设计：逐步指南A混合方法设计结合了定量和定性方法来回答复杂的研究问题。这种方法使研究人员可以通过从多个角度整合数据来全面了解研究问题。该方法结合了定量和定性方法，以提供对研究问题的更完整理解。* Caracelli＆Greene（1997）。要开发有效的混合方法研究，请考虑以下步骤：混合方法研究提供了比单方法研究的几个好处，包括增强理解，有效性，互补性，发展和完善，对发现，方法论创新和劳动力强度的解释。这在积极的心理学和健康等领域中特别有价值，这些领域需要理解复杂的过程和系统。使用多种方法可以通过允许三角剖分来增强发现的有效性，从而比较定性和定量数据以证实结果。混合方法研究还使研究人员可以使用每种方法的优势研究研究问题的不同方面，从而提供了细微的见解，而单一方法是不可能的。这种方法有益于探索新的研究领域或解决复杂的社会问题，因为它鼓励方法论创新并促进灵活性。然而，与单方法研究相比，混合方法需要大量的时间，资源和精力，需要在定量和定性方法方面进行专业知识。进行严格的混合方法研究要求研究人员在两种方法中都具有强大的基础，这可能是由于存在偏见和方法论问题而具有挑战性的。然而，混合方法研究的好处使其成为许多寻求更深入了解复杂现象的研究人员的吸引人选择。数据集成中的挑战可能会使混合方法研究变得复杂。在混合方法研究中整合分析。确保数据转换是有效的，无偏见对于得出准确的结论至关重要。由于缺乏明确的准则以及可能导致单独的分析而不是统一数据，因此将定量和定性数据组合的过程可能很棘手。混合方法研究中的术语和质量评估在研究之间通常会有所不同，从而导致歧义和比较和评估它们的困难。还缺乏评估严格和信任度的标准化标准，这增加了评估过程的复杂性。从具有不同动力动力学的样本（例如官僚机构中的样本）中集成数据时，会出现对有效性和解释的担忧。功率失衡会影响差异或悖论的识别，因此需要在整合过程中进行仔细的考虑。在报告混合方法人口健康研究中寻找严格的情况。制作混合方法评估设计。* Collins等。（2006）。一个模型，结合了进行混合方法研究的基本原理和目的。* Creamer（2018）。在混合方法研究中争取方法上的完整性。* Creswell＆Plano Clark（2018）。设计和进行混合方法研究。* Dellinger＆Leech（2007）。在混合方法研究中朝着统一的验证框架。*FàBregues＆Molina-Azorín（2017）。解决混合方法研究中的质量。* Fetters（2019）。* Fetters等。（2013）。混合方法研究工作簿：设计，实施和发布项目的活动。在混合方法设计中实现集成 - 原理和实践。* Guetterman等。（2015）。通过联合显示，将定量和定性结果整合在健康科学混合方法研究中。* Hesse-Biber＆Johnson（2013）。以不同的方式进行事物：未来可能与混合方法研究参与的方向。* Neto等。（2015）。同化指标系统的开发和验证：混合方法研究结合了定性和定量方法，以提供对复杂问题的深入理解。像O'Cathain等人一样的研究。（2008）研究了卫生服务研究中混合方法研究的质量，而Palinkas等人。（2019）使用这种方法讨论了评估中的创新。混合方法的多功能性使其成为Shim等人所见的各个领域的流行选择，包括教育和医疗保健。（2021）致力于开发精致的理论模型。混合方法研究通过纳入定性和定量数据收集和分析方法，提供了全面的分析。这在Bacchus等人中尤其明显。的（2018）研究性健康从业者的感知作用，询问男同性恋者和双性恋男人关于家庭暴力和虐待的经历，这些经历利用了混合方法的方法来深入了解这个敏感的话题。（2019）。Clark和Plano Clark（2019）在职业成功的背景下对砂砾的研究中，演示了混合方法如何提供对复杂问题的细微洞察力。该方法还用于研究特定领域，例如O'Keeffe等人的抑郁症青少年的治疗辍学领域。混合方法研究的有效性在于其从多个角度捕获数据并确保整体分析的能力，这对于旨在对其受试者进行全面了解的研究人员来说是无价的工具。混合方法研究将定性和定量方法结合在单个研究中，提供了一种更强大的方法，可以利用这两种范式的优势。这种综合方法由于能够从多个角度捕获数据并确保整体分析的能力，因此在各个学科中获得了显着的吸引力。混合方法研究整合了定性和定量方法，以全面解决复杂的研究问题。这种方法认为，仅靠定性和定量数据都不足以提供对现象的完全理解。MRR涉及在研究过程的各个阶段（例如设计，数据收集，分析或解释）合成定性和定量数据。三角剖分用于通过结合来自多个来源的数据，提高可靠性和有效性来验证发现。MMR以实用主义为指导，重点是实用解决方案，而不是遵守单一的方法论传统。有几种类型的混合方法研究设计，包括顺序，并发和嵌入式方法。顺序设计涉及首先收集和分析定量数据，然后进行定性数据收集以解释初始结果。并发设计同时收集两种类型的数据，并在分析后比较发现。嵌入式设计将一种方法嵌入另一种方法作为次要组件。混合方法研究优先考虑务实的解决方案，并重视参与者的声音，尤其是在解决社会正义，不平等或边缘化群体的研究中。混合方法研究（MMR）在实践中：益处，挑战和应用定性和定量方法的整合使混合方法研究成为各个学科研究人员的宝贵工具。通过选择正确的设计，彻底分析数据并应对潜在的挑战，研究人员可以产生强大的发现，为其研究领域做出重大贡献。这种方法不仅丰富了询问的深度和广度，而且还弥合了不同研究传统之间的差距，从而使人们对世界有了更全面的了解。