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World File Search SystemGabor
Mihai Gabor
（1） - Enea，Frascati，罗马，意大利（研究实习 - 氧化物多层的激光沉积，低温磁性和磁通型传输测量值）； （2）-CEA -Spintec，Grenoble，法国（大师实习 - 纳米结构中交换偏差的数值建模）； （3）-lpm，大学”亨利·庞加莱（HenriPoincaré）。
集成Gabor过滤器，Yolov5和Deep Sort
尽管有技术的进步，但现有的车辆检测和跟踪系统通常以高车辆密度和频繁闭塞为特征的复杂交通情况失败。例如，跟踪系统可能难以区分重叠的车辆或实时保持整个帧的一致性（Zhao等，2022）。传统方法在计算上也很昂贵，这使得它们不适合智能运输系统中的现实部署。这项研究通过提出一个混合框架来解决这些挑战，该框架利用Gabor过滤器进行功能提取，Yolov5进行高核能检测和深层排序，以在动态的交通环境中进行可靠的跟踪。1.3研究范围本研究的重点是开发适用于各种现实世界应用的强大车辆检测和跟踪框架。研究包括：实施Gabor滤波器以进行基于纹理的特征提取（Duong，2021）。利用Yolov5用于实时检测汽车，公共汽车和卡车（Zhang等，2022）。深入排序以跨顺序框架进行多对象跟踪（Liu，2021）。使用代表城市，郊区和公路交通状况的注释数据集对框架进行评估（Mou等，2022）。1.4目的和目标本研究的主要目的是开发一个混合框架，以进行高效和实时的多类车辆检测和跟踪。目标包括：设计和实施混合框架，该框架结合了Gabor过滤器，Yolov5和深层排序以进行车辆检测和跟踪（Zhao等，2022）。
fvit：带有Gabor滤波器的焦点视觉变压器
视觉变形金刚在各种计算机视觉任务中取得了令人鼓舞的进步。一个普遍的信念是，这归因于自我注意力在对特征令牌之间的全球依赖性建模中的能力。然而，自我注意力仍然面临着密集的预测任务的几个挑战，包括高计算复杂性和缺乏理想的电感偏见。为了减轻这些问题，重新审视了视觉变压器与Gabor过滤器的潜在优势，并提出了使用卷积的可学习的Gabor过滤器（LGF）。LGF不依赖自我注意力，它用于模拟生物学视觉系统中基本细胞对输入图像的响应。这鼓励视觉变形金刚专注于跨不同尺度和方向的目标的歧视性特征表示。此外，基于LGF设计了仿生焦点视觉（BFV）块。此块从神经科学中汲取灵感，并引入了双路径前进网络（DPFFN），以模仿生物学视觉皮层的平行和级联信息处理方案。此外，通过堆叠BFV块开发了一个称为焦视变压器（FVITS）的金字塔骨干网络的统一家族。实验结果表明，FVIT在各种视觉任务中表现出卓越的性能。在计算效率和可扩展性方面，与其他同行相比，FVIT具有显着优势。
103 Gabor 滤波器、GLCM 和 DWT 性能评估...
Gabor 滤波器、GLCM 和 DWT 在脑肿瘤分类中的表现评估 Fausat Fadeke Agboola 1；Wasiu Oladimeji Ismaila 2；Oluyinka Iyabo Omotosho 2；Adeleye Samuel Falohun 3；和 Folasade Muibat Ismaila 4 1 尼日利亚阿达马瓦州约拉莫迪博阿达玛大学物理科学学院计算机科学系。 2 尼日利亚奥约州奥格博莫索拉多克阿金托拉理工大学计算机与信息学学院计算机科学系。 3 尼日利亚奥约州奥格博莫索拉多克阿金托拉理工大学工程与技术学院计算机工程系。 4 尼日利亚奥顺州理工学院计算机科学系。摘要 大脑对身体功能至关重要，如果不加以治疗，肿瘤可能会侵袭大脑，导致死亡、不受控制的生长和转移。因此，自动分类脑肿瘤类型对于加快治疗、制定更好的计划和提高患者生存率至关重要，因为人工诊断脑肿瘤类型在很大程度上依赖于放射科医生的专业知识和敏感性。因此，本文使用 Kaggle 数据库中的四类脑 MRI 肿瘤，评估了 Gabor 滤波器、灰度共生矩阵 (GLCM) 和离散小波变换 (DWT) 在识别正常和异常脑肿瘤方面的性能。性能分析侧重于二元分类，以确定每种特征提取方法的功效。研究发现，Gabor 特征的假阳性率 (FPR) 为 7.61%，假阴性率 (FNR) 为 8.57%，灵敏度为 91.43%，精确度为 81.36%，准确度为 92.13%，时间为 985.34 秒。 GLCM 特征的 FPR 为 9.69%，FNR 为 9.52%，灵敏度为 90.48%，精度为 77.24%，准确率为 90.36%，时间为 364.74 秒。DWT 特征的 FPR 为 11.42%，FNR 为 11.43%，灵敏度为 88.57%，精度为 73.81%，准确率为 88.58%，时间为 275.53 秒。GLCM 产生了最有效的特征提取器，它可以作为一种有用的技术，并作为放射科医生诊断脑肿瘤的第二读取器，以降低死亡率。关键词：Gabor 滤波器、GLCM、DWT、MRI 图像、脑肿瘤、分类。引言脑肿瘤是一种起源于脑内的疾病，当不规则细胞不受控制和限制地生长时，就会无视正常的细胞生长规律。
混乱的孩子：恢复成人/儿童关系的健康平衡
上面讨论的所有大脑电路的必要条件是获得一致的，情感稳定的，不受压力的父母护理给予者。“人类的联系建立神经元连接。” （加州大学洛杉矶分校文化，大脑和发展中心的创始成员丹尼尔·西格尔博士。ii）。“对于婴儿和幼儿，依恋关系是在最大生长期间影响大脑发展的主要环境因素。。。依恋建立了人际关系，可以帮助未成熟的大脑使用父母大脑的成熟功能来组织自己的过程。” III（D. Siegel博士）“在此过程中的任何时候，您都有所有这些潜力，即好是坏刺激，可以进入那里并设置大脑的微观结构。” IV（美国国家心理健康研究所的生物精神病学会主管Robert Post博士）。“ [一个异常或贫困的饲养环境可以减少一千倍的平均突触数量（从导致电脉冲向另一种神经元的细胞体延伸的长延伸），持续增长并消除了数十亿美元的增长，如果不是每次大脑的几万亿个突触，并且导致了整个课程均超出了划分的群体互联网的保存，从而使整个课程均超出了划分。环境引起的缺陷包括降低预测后果或抑制无关紧要或不适当的，自我破坏性行为的能力，人类和其他动物在社会，情感，表达和感知功能的各个方面都表现出严重的干扰。” V（Rhawn Joseph博士，大脑研究人员）
通过提取特征和
脑肿瘤是一种日益严重的全球流行病，每年夺走数百万人的生命。误诊会导致不必要的治疗并缩短预期寿命。医生已经使用基于计算机的诊断技术（例如 DenseNet201 和 Gabor 滤波器）做出准确诊断。在这项工作中，SVM 用于对独立特征进行分类，并使用 DenseNet201 算法和 Gabor 滤波器从 MRI 图像数据集中收集基本特征。在从目标区域提取独特特征方面，深度卷积层优于标准技术。使用来自 Kaggle 网站的 7023 张脑肿瘤图片的 MRI 数据集，使用 SVM 对特征进行分类。DenseNet201 和 Gabor 滤波器的混合方法产生了最佳的整体结果，精度为 98.02%，准确率为 98.01%，F1 得分为 98.01%。
Trabajo最终DE Grado
目的：对Gabor斑块在弱视治疗中使用的有效性进行系统的书目审查。 div>方法：通过使用Prism方法的PubMed，Science和Scopus数据库进行了书目搜索。 div>通过识别，选择和纳入工作的过程，分析了20篇文章。 div>结果：对所有选定文章进行分析后获得的结果表明，通过通过Gabor斑块的感知学习训练，视力敏锐度，立体声和对比度灵敏度的改善。 div>尚不清楚它在成人，儿童和青少年中是否具有更大的功效，因为结果非常异质。 div>关于训练时间，似乎更长的时间在视觉功能方面产生了更大的改善。 div>结论：对于儿童，青少年和成年人来说，这似乎是对弱视的一种有希望的治疗方法。 div>但是，必须进行更多的研究以解决当前未知数并研究更大的规模以确认治疗的功效。 div>
LhARA：一种放射生物癌症治疗方法
LhARA 将集成尖端技术，包括：• 激光驱动质子和离子源：该组件产生短而强的脉冲，用于“FLASH”辐射和紧密聚焦的微型光束。与传统方法不同，LhARA 无需准直即可实现这一目标。• 电子等离子体（Gabor）透镜：激光驱动离子源产生高度发散的光束，具有很大的能量散度，每个脉冲的能量散度可变化高达 25%。Gabor 透镜是传统螺线管的经济高效的替代品，并具有强大的聚焦能力。• 使用固定场交变（FFA）梯度加速器进行后加速：将使用固定场交变梯度加速器进行快速加速，从而可以灵活调整离子束的时间、能量和空间结构。与英国主要离子源激光器和加速器研究所团体的合作确保了强劲的发展。• 患者定位的智能自动化。• 包括离子声成像在内的新型仪器和诊断技术。
建立信息学，技术与科学（位）
摘要 - 图像分割是数字图像识别的分析过程之一，在该过程中，此过程将数字图像分为基于均匀像素的几个唯一区域。均匀分组图像的过程基于几种颜色，纹理和形状特征。数字图像处理中的颜色非常重要，因为颜色具有许多人类可以轻松理解的信息。颜色具有各种特征，结合了颜色强度和灰色（灰度）和二进制（黑白）值。但是，颜色特征提取过程具有许多弱点。如果所使用的对象的尺寸和范围很小，则需要将颜色特征的使用与提取相结合，并且可以最大化分割过程。本研究在提取过程中使用颜色和纹理特征。它使用水中的细菌对象（微生物），图像质量和往往难以识别的物体。将颜色空间特征提取过程与Gabor滤波器结合使用，以使分割过程产生高质量的精度。好。本研究中使用的Gabor滤波器与L*A*B空间向量相结合，以提高分割过程中的精度。结果表明，纹理特征的使用通过测试1.2的群集值而导致精度提高17.5％。