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World File Search SystemGabor
皮肤：多任务循环生成的对抗网络，用于无监督的自动细胞识别，这是在体内反射率的共聚焦显微镜上i
方法：在RCM图像上自动定位的表皮细胞（称为角质形成细胞）进行了两次尝试：第一个基于旋转符号误差函数掩码，第二个基于细胞形态特征。在这里，我们提出了一个双任务网络，以自动识别RCM图像上的角质形成细胞。每个任务都由一个周期生成的对抗网络组成。第一个任务旨在将真实的RCM图像转换为二进制图像，从而学习RCM图像的噪声和纹理模型，而第二个任务将Gabor滤波的RCM图像映射到二进制图像中，学习在RCM图像上可见的表皮结构。这两个任务的组合允许一个任务限制另一个任务的解决方案空间，从而改善了总体结果。我们通过应用预先训练的Stardist算法来检测恒星凸形形状，从而完善细胞识别，从而关闭任何不完整的膜并分离相邻的细胞。
mădălinaoprea -bucharest
1。Panaitescu，D.M。; Oprea，M。 Frone，A.N。; Trica，b。 Popa-Tudor，i。 Ghiurea，M。；尼古拉（Nicolae）; Gabor，A.R。; Oprica，G.M。; C.D. Usurelu;达米安（C.M.）; constantinescu-aruxandei，d。; Oancea，F。可食用蘑菇的木质纤维素底物的价值化为纤维素纳米纤维的生产纤维素纳米纤维，聚合物与环境杂志，2024，32（12），6618-6635。2。Cojocaru，E。; Oprea，M。 Vlasceanu，G.M。; Nicolae，M.C。; Popescu，R.-C。; Mereuta P.-e。 Toader，A.G。; Ionita，M。3D印刷仿生型支持骨组织修复的双纳米纤维和石墨烯加固，RSC Advances 2024，14（44），32517-32532。3。oprea，m。; Voicu，S.I。基于乙酸纤维素的膜，用于在循环经济，工业作物和产品的背景下从水中去除重金属的膜2023，206，117716。4。oprea，m。; Voicu，S.I。乙酸纤维素基材料在循环经济的背景下用于水处理。水2023，15（10），1860年。
EU修复目标咨询策略 - 环境
Ilia Neudecker (IEP Associate) Henry Varga (Trinomics) Ignati Puig Ventosa, Rosary of Chifari, Luís Campus Rodrigues, Sacrament Sergence & Monag) Amanda Bach, Amy John Rashah, Paspaldzhiev, Gabriela Fist, Peter Racovsky, Peter Racovsky, Raska (Green) Lina Šleinotaitis （Ecentric）Thomas Bauwens（Ecentric）Thomas Bauwens（EcoCentric）
Sasidhar B等。使用指纹图像创新的非侵入性血型检测。 J Crim Forensic研究2025，7（1）：180087。
血型的确定是卫生部门输血和诊断的关键步骤。在本文中，采用了与深度学习算法相结合的成像技术来自动识别血型。结缔组织与规模不变特征变换（SIFT），方向短暂和旋转的barf（Orb）以及使用Gabor滤波器的指纹的空间相关性用于识别血型的区别特征以及指纹图像。然后，提取的特征通过卷积神经网络（CNN）进行分类。此外，指纹特征还具有脊频率和空间特征，以进一步改善血型的测定。该框架包括对比度增强和降解技术，可改善图像质量，从而使图像质量波动稳定。采用了使用VGG，Resnet和Densenet作为基本模型来提高模型有效性和概括性，请进行转移学习。对不同数据集进行了测试，该方法在识别血型和歧视性标记方面表现出良好的准确性，一致性和成功率。这种新颖的技术是完全自动化的。它可以通过快速，准确地治疗输血和患者来彻底改变血型和输血的过程。
基因检测和有针对性干预的随机试验，以防止Paget骨骼的发展和进展
Jothan Philips，设计1 Subdi，T Levis 3 7个trops ， 16 MALACHI J MCKKENNA Brandi ，22.23 Javiar Del-Ma ，约瑟夫28岁。尼科尔森（Nicholson），37艾玛（Emma）和
简短简历 - 电气和计算机工程
[120] 10 月 26 日 SPIE 无线个人通信技术和服务会议，受邀在会议“ PCS 数据和多媒体应用 ”上发表论文，宾夕法尼亚州费城。 [121] 10 月 23 日 SPIE 信息存储编码和信号处理会议，受邀在特别会议“通道、模型和识别”上发表论文，宾夕法尼亚州费城。 [122] 10 月 19 日研究生研讨会，“数字视频”，卡内基梅隆大学电气和计算机工程系，宾夕法尼亚州匹兹堡。 [123] 8 月 15 日美国统计学会年会，“统计和海洋科学”特别会议组织者和主席，佛罗里达州奥兰多。 [124] 8 月 14 日 NRL 斯坦尼斯航天中心，“数据同化的有效算法”，受邀发言人，密西西比州斯坦尼斯。 [125] 7 月 11 日 Bellcore，“生成视频”，受邀发言人。新泽西州雷德班克斯。[126] 7 月 10 日，大西洋航空电子公司 (AAEC)，“使用 Gabor/Wavelet 和 Zak 变换进行检测和分类”，特邀发言人。马里兰州格林贝尔特。[127] 3 月 15-17 日，IEEE 自适应传感器阵列处理研讨会，“海洋声学层析成像中的射线路径识别”，特邀发言人，麻省理工学院林肯实验室，马萨诸塞州列克星敦。
网络通信灵活预测视觉内容，增强表征能力，实现更快的视觉分类
视觉认知模型通常假设大脑网络会预测刺激的内容以促进其后续分类。然而，在网络层面理解预测和分类仍然具有挑战性，部分原因是我们需要从动态神经信号中逆向工程它们的信息处理机制。在这里，我们使用可以隔离特定内容通信的连接性测量来重建每个参与者（N = 11，男女皆有）的网络机制。每个人都被提示预测的 Gabor 刺激的空间位置（左 vs 右）和内容[低空间频率（LSF） vs 高空间频率（HSF）]，然后他们进行分类。使用每个参与者同时测量的 MEG，我们重建了预测和分类行为的 LSF 与 HSF 内容的网络。我们发现，在前额叶皮质的监督控制下，预测内容根据任务需求灵活地从颞叶皮质向下传播到侧枕叶皮质。当它们到达侧枕叶皮层时，预测会增强自下而上的 LSF 与 HSF 对刺激的表征，从枕叶腹侧顶叶到运动前皮层，进而产生更快的分类行为。重要的是，内容通信是通常在大脑区域之间测量的信号到信号通信的子集（即 55 – 75%）。因此，我们的研究分离了处理认知功能信息的功能网络。
![arXiv:2207.08591v1 [cs.CV] 2022 年 7 月 18 日](/simg/e\e78b97f9e2142aae499def8d74af9305da87f046.webp)
arXiv:2207.08591v1 [cs.CV] 2022 年 7 月 18 日
从大脑活动中解码图像一直是一个挑战。由于深度学习的发展，有可用的工具来解决这个问题。解码图像旨在将神经脉冲序列映射到低级视觉特征和高级语义信息空间。最近，有一些从脉冲序列解码的研究，然而，这些研究较少关注神经科学的基础，很少有研究将感受野合并到视觉图像重建中。在本文中，我们提出了一种具有生物特性的深度学习神经网络架构，从脉冲序列重建视觉图像。据我们所知，我们首次实现了一种将感受野属性矩阵集成到损失函数中的方法。我们的模型是一个从神经脉冲序列到图像的端到端解码器。我们不仅将 Gabor 滤波器合并到用于生成图像的自动编码器中，还提出了具有感受野特性的损失函数。我们在两个数据集上评估了我们的解码器，这两个数据集包含猕猴初级视觉皮层神经脉冲和蝾螈视网膜神经节细胞 (RGC) 脉冲。我们的结果表明，我们的方法可以有效地结合感受野特征来重建图像，为基于神经信息的视觉重建提供了一种新方法。
使用...
玉米的发展和生产力是全世界重要的农作物，可能会因几种营养缺陷而阻碍。如果我们想增加玉米输出，我们需要快速找到这些问题。这项研究提出了一种通过分析叶片照片来鉴定玉米植物中营养缺陷的详尽方法。我们的方法将深度学习算法与常规机器学习方法结合在一起，以分析和从这些图片中提取信息。所检查的四种营养缺乏症是锌（Zn），钾（K），氮（N）和磷（P）。标准机器学习方法使用Gabor，离散小波变换，局部二进制模式和灰度级别的共发生矩阵（GLCM）。然后，使用诸如支持向量机（SVM），决策树和梯度提升等算法进行分类。根据我们的实验数据，机器学习算法成功地诊断了玉米植物中的营养缺陷。这项研究的结果突出了通过更好的植物营养管理来提高农业产量的机器学习算法的希望。农民和农业专家可能会大大受益于自动图像分析，这些图像分析可以快速，正确地识别玉米植物中的营养缺陷。这项技术有可能在全球范围内为食物的可持续性和安全做出贡献。
有关前列腺癌诊断的同源持久特征的机器学习技术
摘要图像处理设备和技术的快速演变确保了新型图片分析方法的发展。是测量功能拓扑特性的最强大但计算可能的代数技术之一是持续的同源性。这是一个代数不变的，可以在不同的空间分辨率下捕获拓扑细节。持续的同源性使用一组采样点（例如像素）研究了空间的拓扑特征。它可以跟踪由被称为过滤的操作产生的嵌套空间变化引起的拓扑特征的外观和消失，在这种操作中，在我们的情况下，参数量表增加了像素的强度，以检测在各种尺度范围内研究空间的变化。此外，在机器学习的层面上，最近有许多研究和文章目睹了同源性持久性与机器学习算法之间的结合。在另一个层面上，前列腺癌被诊断为描述称为格里森评分的癌症严重程度的评分标准。经典的格里森系统定义了五种组织学生长模式（等级）。在我们的研究中，我们建议研究从新的光学显微镜技术发行的一些腺体上的格里森评分，称为Slim。这种新的光学显微镜技术在光成像中结合了两个经典的思想：Zernike的相比显微镜和Gabor的全息图。在这些图像上计算持续的同源性特征。我们建议将这些图像分类为相应的格里森评分。在同源持久性特征上应用的机器学习技术在这些图像中检测前列腺癌的正确格里森评分非常有效，并且表现出高于95％的精度。