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计算机视觉和图像处理
1实施各种灰度转换以增强图像。2实施直方图均衡技术。3编写一个程序，以在输入图像上应用卷积过程以进行图像平滑。4实现定向梯度（HOG）的直方图进行特征提取。5编写一个程序，以在输入图像上应用比例不变特征变换。6实施视频中背景减法的框架差异技术。7实施主成分分析以计算特征向量以降低维度。8实施对象检测算法yolo。9实现R-CNN算法进行对象检测。10使用光流技术实施运动估计。11实现对象识别。12实现面部表达识别。
三年级 B.Tech 计算机科学与工程（...
图像增强（点处理）：图像负片、阈值处理、有背景和无背景的灰度切片、幂律和对数变换、对比度拉伸、直方图均衡化和直方图规范空间域图像增强（邻域处理）：用于图像增强的低通和高通滤波、空间滤波基础、生成空间滤波器掩模 - 平滑和锐化空间滤波图像变换：一维 DFT、二维离散傅里叶变换及其逆变换、二维 DFT 的一些属性、沃尔什-哈达玛、离散余弦变换、哈尔变换、倾斜变换频域图像增强：频域滤波基础、平滑和锐化频域滤波器
计算机视觉类XII教学大纲
SL。 编号 实用（建议的实验室实验清单）类别1图像处理基础知识12实用：使用Python任务的图像处理技术简介：使用Python加载和显示图像。 实施基本图像操作，例如调整，裁剪和旋转图像。 应用图像增强技术，例如直方图均衡和对比度拉伸。 实施过滤技术，例如模糊，锐化和边缘检测。 2特征提取12实用：实施特征提取技术。 任务：实现Harris角检测算法。 使用OpenCV函数提取筛分，冲浪和ORB功能。 提取定向梯度（HOG）特征的直方图以进行对象检测。 可视化提取的功能和描述符。SL。编号实用（建议的实验室实验清单）类别1图像处理基础知识12实用：使用Python任务的图像处理技术简介：使用Python加载和显示图像。实施基本图像操作，例如调整，裁剪和旋转图像。应用图像增强技术，例如直方图均衡和对比度拉伸。实施过滤技术，例如模糊，锐化和边缘检测。2特征提取12实用：实施特征提取技术。任务：实现Harris角检测算法。使用OpenCV函数提取筛分，冲浪和ORB功能。提取定向梯度（HOG）特征的直方图以进行对象检测。可视化提取的功能和描述符。
DNA损伤通过锥虫瘤的镶嵌变体表面糖蛋白（VSG）驱动抗原多样化。
图2。DNA双链破裂时，当同源性可用时触发镶嵌VSG形成a）沿Antat1.1转录本鉴定出的独特重组事件的直方图。Cas9 DNA断裂位点由垂直线表示。相对于VSG转录本的5'端的剪切位置为：243、369、694、894、978和1459。截面有色，以指示已确定的供体VSG。r表示与反向链结合的指南。绘制了ANTAT1.1与供体VSG之间的完美同源性的中点。如果镶嵌序列匹配> 1个潜在的供体VSG，则绘制平均重组位置。b）定量由DNA断裂引起的镶嵌重组事件。与从该区域的未经常规读数计数相比，该区域内检测到的250bp或下游中检测到的重组事件的数量被归一化，并具有最小的覆盖范围，以控制测序深度。（n = 2，两个独立的克隆）统计显着性是用带有事后Tukey HSD（** p <0.01）平均值的单向方差分析确定的。c）在ANTAT1.1内断裂后分离出的寄生虫克隆的镶嵌VSG示意图。显示的代表序列。d）在所有分离的镶嵌表达克隆中鉴定出的供体VSG插入长度的直方图。插入长度仅包括新插入的序列，不包括重组位点。e）atat1.1家族的示意图与antat1.1转录本排列。灰色序列与atat1.1的完美匹配。f）在每个重组位点，ANTAT1.1和供体VSG之间共享身份长度的直方图。g）量化Eatro1125和Lister427寄生虫的VSGNOM中VSG类型。lister427 vsgnome具有5个vsgs，可以完全复制，没有任何其他家庭成员。sl = 5'剪接领导者序列，14-mer = 3'序列在所有VSG转录本中保守
机器学习的数学基础-Robert Nowak
1个机器学习的概率1 1.1执行摘要。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1 1.2简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1 1.3关节，边缘和条件概率。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 1.4直方图分类器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 1.4.1基本概率计算。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 1.5期望。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 1.6独立的渲染变量总和。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 1.7 excergies。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6
气体附录：为自动驾驶汽车系统生成快速准确的替代模型
图1显示了在玉米田中车辆相机收集的现实世界图像的原始验证数据集上，作物 - 监测工具[1]使用的RESNET-18网络的错误分布。左右图分别用于标题和距离感知误差。直方图显示实际误差频率，而线路显示拟合的正态分布。分布与直方图非常匹配，表明神经网络的误差是正态分布的。图2从视觉上比较了神经网络输出分配与凉亭内捕获的图像预测的分布。红色虚线椭圆和蓝色实心椭圆显示了神经网络输出分布的3σ置信边界和感知模型预测的分布。这两个分布彼此紧密匹配，尤其是当车辆在中心附近并直接指向前方时。
通过使用瞬态直方图解锁接近传感器的性能
摘要 - 我们提供了通过利用一类近距离飞行时间（TOF）距离传感器捕获的瞬态直方图来恢复平面场景几何形状的方法。瞬态直方图是一个一维的时间波形，它填充了入射在TOF传感器上的光子的到达时间。通常，传感器使用专有算法处理瞬态直方图以产生距离估计值，距离估计值通常在几种机器人应用中使用。我们的方法直接利用了瞬态直方图，以使平面几何形状能够更准确地恢复，仅使用专有距离估计值，并且平面表面的反照率的一致恢复，而单独的距离估计是不可能的。这是通过可区分的渲染管道来完成的，该管道模拟了瞬态成像过程，从而可以直接优化场景几何形状以匹配观测值。为了验证我们的方法，我们从广泛的观点中捕获了八个平面表面的3,800个测量值，并表明我们的方法在大多数情况下都以数量级优于专有距离基线的基线。我们演示了一种简单的机器人应用程序，该应用程序使用我们的方法感知与安装在机器人臂端效应器上的传感器的平面表面的距离和斜率。I. i tratoduction o ptally of飞机近距传感器最近已广泛使用场景瞬变。尽管这些传感器具有许多理想的属性，但现有的机器人应用程序不利用瞬态直方图，而是依靠低分辨率（最多最多这些传感器通过用光脉冲照亮场景，并在瞬态直方图中从场景中重新转移到场景中，从而测量该脉冲的形状，如图1。这些瞬态传感器在机器人技术中的使用是由于它们可靠地报告较大范围内（1cm -5m）的距离估计值，同时较小（<20 mm 3），轻量级和低功率（按测量的毫米级订单）[1]，[2]，[2]。由于其形式，可以将瞬态传感器放置在较高分辨率3D传感器无法的位置，例如在机器人操纵器的抓地力或链接上，或在非常小的机器人上。
对患有...的儿科患者的基底神经节进行评估
背景：原发性肾病综合征是儿童慢性肾衰竭的重要原因。疾病期间可能会出现重要的神经元并发症。目的：本研究旨在通过纹理分析证明肾病综合征患儿的基底神经节受累情况。方法：分析了 22 例原发性肾病综合征患儿和 40 例年龄相仿的健康儿童的脑 MRI 图像。从丘脑、豆状核和尾状核提取脑 MRI T2 加权图像并进行纹理分析。结果：对 22 例原发性肾病综合征患儿和 40 例对照组患儿的图像进行了评估。患者组和对照组在年龄和性别方面没有显著差异（P 值分别为 0.410；0.516）。丘脑的直方图参数平均值、1.P、10.P、50.P、90.P、99.P值之间存在显著差异（P值分别为0.001；0.000；0.001；0.002；0.004；0.009）；豆状核的直方图参数平均值、1.P、10.P、50.P、90.P、99.P值之间存在显著差异（P值分别为0.031；0.019；0.006；0.006；0.003；0.003；0.001；0.002）。从尾核获得的直方图参数的平均值、1.P、10.P、50.P、90.P、99.P 值之间存在显著差异（P 值分别为 0.002；0.005；0.002；0.002；0.002；0.003；0.003）。结论：纹理分析可能有助于显示原发性肾病综合征儿科患者的脑实质受累情况，因为它可以显示传统图像上无法识别的变化。
非高斯随机激励的疲劳寿命
能够评估结构在受到尖峰态随机激励的情况下的疲劳寿命的主要好处之一是创建加速测试定义。这个想法是将特定的峰度值与给定的功率谱密度 (PSD) 相关联，以减少暴露时间，同时包含与原始稳态和高斯随机测试相同的疲劳损伤潜力。在实践中，工程师将能够模拟某些商用振动控制系统的峰度控制能力对被测设备所经历的疲劳损伤的影响。此过程将使用基于 FE 的疲劳分析工具实现，其中用户指定激励 PSD、峰度值和 FE 结果文件，该文件表示将激励与测试物品的 FE 模型的每个节点或元素处的应力响应联系起来的频率响应函数。获得应力响应 PSD 和相关响应峰度，并提取统计雨流直方图。然后通过将统计雨流直方图与材料疲劳曲线相关联来得出疲劳寿命估计值。
补充信息：使用直接调制激光器的千兆赫测量设备独立的量子密钥分发
为了满足诱饵态 MDI-QKD 的安全性证明，重要的是弱相干态之间的相位随机化。我们的装置本质上是通过增益切换主激光器的性质实现这一点的：通过在每个时钟周期内定期将激光器驱动到阈值以下，持续足够的时间使激光腔中没有光子，每个脉冲都从自发辐射中增长 - 即由随机真空涨落有效地播种。通过将每个发射器中的未衰减脉冲串（每个脉冲的持续时间为 75 ps，如补充图 1a 所示）通过非对称马赫-曾德尔干涉仪 (AMZI) 来确认这一点，其中一条臂延迟以干扰连续的相干态。在光电二极管和示波器上测量输出强度，然后进行处理以形成 10 5 个脉冲中心的输出强度直方图。直方图（补充图 1b）展示了均匀分布的随机相对相位 φ 的脉冲干涉预期呈现 1 + cos(φ) 形状，其中考虑了实验的不确定性[1]。