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FCR – 能源管理策略 - Elia
预期结果 • 全年电池的可用裕度（MWh）（直方图） • 25 分钟能量需求的可用裕度（MWh）限制 • 可用裕度（MWh）在这些限制之内 • 显示设计的充电/放电带，以实现全年 100% 的所需能量可用性，以满足 25 分钟的能量需求
利用机器学习技术评估技术文档质量
摘要 - 信息是通过报纸，期刊，互联网和学术期刊中的图像传播的。借助各种工具，例如Adobe，gimp和Corel Draw，区分原始形象和伪造的人已经变得越来越具有挑战性。大多数传统方法都依赖于构造的特征来检测图像伪造。图像验证在确保和确保敏感文档中个人身份的真实性方面起着至关重要的作用。本研究提出了一种机器学习方法（支持向量机，SVM和定向梯度的直方图，Hog），以识别图像并确认其真实性。使用定向梯度（HOG）的直方图提取各种特征，包括匹配，图像大小和图像验证的尺寸。使用支持向量机（SVM）进行训练和测试阶段。使用广泛的数据集评估所提出的图像验证技术，以确定图像识别精度，以及特异性，灵敏度和精度等指标。与现有技术的比较分析表明，所提出方法的平均图像验证精度为98％，超过了先前的图像验证方法。
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在计算机视觉中，从图像中提取有意义的特征对于准确的分析和分类至关重要。为了实现这一目标，使用定向梯度（HOG）的直方图和定向梯度的垂直直方图（VHOG）采用了水平和垂直特征提取技术。这些方法允许对图像结构进行详细表示，从而捕获梯度方向的变化以增强对象识别[4]。用于分类，机器学习模型，即支持向量机（SVM）和Extreme Learning Machine（ELM）。SVM方法通过定位关键图像组件并在时空区域中跟踪其运动来绘制和可视化特征。然而，尽管具有特征表示有效性，但该方法在确切检测与运动相关的变化时遇到了局限性，尤其是在动态环境中。另一方面，极限学习机提供了一种替代分类技术，旨在提高计算效率并解决传统模型面临的一些挑战[5,6,7,8]。随着特征提取和分类方法的持续进步，研究人员继续完善这些技术，以提高各种计算机视觉应用中的准确性和鲁棒性。
使用多模态优化进行脑磁共振图像 (MRI) 分割
摘要 医学界高度关注的领域之一是从脑磁共振成像 (MRI) 中分割肿瘤。早期诊断恶性肿瘤对于为患者提供治疗是必要的。如果及早发现，患者的预后将会改善。医学专家在诊断脑肿瘤时使用手动分割方法。本研究提出了一种简化和自动化该过程的新方法。在最近的研究中，多级分割已广泛应用于医学图像分析，分割方法的有效性和精度与使用的分割数量直接相关。然而，选择合适的分割数量通常由用户决定，并且对于许多分割算法来说都是具有挑战性的。所提出的方法是基于 3D 直方图的分割方法的修改版本，该方法可以自动确定合适的分割数量。一般算法包含三个主要步骤：第一步是使用高斯滤波器平滑图像的 3D RGB 直方图。这样可以消除过于接近的不可靠和非主导直方图峰值。接下来，多峰粒子群优化方法识别直方图的峰值。最后，根据非欧几里得距离将像素放置在最符合其特征的聚类中。所提出的算法已经应用于癌症成像档案 (TCIA) 和脑 MRI 图像的脑肿瘤检测数据集。将所提出方法的结果与三种聚类方法的结果进行了比较：FCM、FCM_FWCW 和 FCM_FW。在对各种 MRI 切片进行这三种算法的比较分析中。我们的算法始终表现出卓越的性能。它在这三个指标中都获得了最高平均排名，表明了其在聚类中的稳健性和有效性。所提出的方法在实验中是有效的，证明了它能够找到适当的聚类。
关于最长增加子序列和量子状态的统计量的入门
500 = 13。2％。这个问题 - 最常见字母的频率是多少？- 是字母渗透不变统计量的一个示例。也就是说，它不取决于字母的名称：如果您应用了32个中的任何一个！可能对这些名称的排列（如在密码图中所做的）。其他字母遗传不变的统计数据包括：字母频率的熵；前十名最常见字母的总概率；频率至少1％的字母数量；等等。在任何长长的西班牙密码图中，这些统计数据大致相同。的确，知道它们会为您提供一个很好的方法来测试新的加密图是西班牙语还是其他语言。如Don Quixote示例中，假设我们形成一个随机的“ word”w∈{a，。。。，z} n通过独立采样n个字母；说，w 1 = z，w 2 = v，w 3 = s，。。。，w n = q。在此基础上，我们可能希望估算一些字母渗透不变的统计量（例如熵，最常见的字母的频率等）。重要的是要注意，有两个对称性。第一个对称性是样本的位置渗透变量；即，对称组S n的作用。由于n绘制是独立的，因此Z是第1、107和251个字母，或者V是第48，第133，第338和350位； Z发生3次，V发生了4次，等等。这就是为什么我们在示例中立即简化直方图的原因。第二个对称性是字母渗透的变量；即，对称组S D的作用，其中d = 32是字母数。这个对称性说，字母结果的名称无关紧要。换句话说，统计量仅取决于（多）概率集{p a，p b，。。。，p z}。鉴于此，我们可以通过消除字母标签，然后对行进行排序，从而进一步简化直方图。这会产生一个分类的直方图，如以下内容：
ZEISS PhaseEvolve
使用 ZEISS Versa XRM 上的相位对比模式对吸入混合物中的乳糖载体颗粒进行成像。显示了原始（左）和 PhaseEvolve 处理（右）断层扫描数据的扫描体积重建的 2D 切片以及相应的直方图。处理后的数据提供无伪影的高对比度数据，其直方图易于分割。
波粒二象性再探
a 探测器 1 触发，然后在两个脉冲之后，探测器 2 触发 b 探测器 1 触发，然后探测器 2 在下一个脉冲时触发 c 探测器 1 和 2 同时触发 d 探测器 2 触发，并且探测器 1 在下一个脉冲时触发 e 探测器 2 触发，然后，两个脉冲之后，探测器 1 触发。 3. 统计每列中的巧合次数并制作关于时间延迟的直方图。 4. 在光子模型中，每个探测器都有 50% 的触发几率，但是每次只能触发一个。通过抛一枚硬币来建模。如果掷出正面，则探测器 1 触发；如果掷出反面，则探测器 2 触发。重复 30 个脉冲，统计巧合次数并制作直方图，就像在波模型中一样。 5. 在波模型中，两个探测器同时触发的概率是多少？那么在光子模型中呢？6. 在波模型中，探测器 1 触发，并且在下一个脉冲时探测器 2 触发的概率是多少？那么在光子模型中呢？7. 在光子模型中，如果我们发送一个包含两个光子的脉冲（即两个光子同时到达分束器），那么两个探测器同时触发的概率是多少？
区域倾斜也称为广义倾斜
总体分布显示为较暗的 PDF。样本大小为 N=10 的均值估计 X-bar 的抽样分布显示为较浅的 PDF（类似于最后一张幻灯片上的直方图）。如果 sigma 是总体分布的标准差，那么 sigma 除以 N 的平方根就是 X-bar 抽样分布的标准差。根据中心极限定理，该分布渐近正态，随着 N 的增大，越来越接近正态。
建立高效的神经网络进行脑肿瘤检测
脑肿瘤检测和监测对于任何指示系统都至关重要，多年的研究和诊断技术的稳步改进就是明证。因此，治疗计划对于提高患者的生活质量至关重要。有一种观点认为，深度学习可以帮助解决诊断和治疗脑肿瘤的困难。在这项工作中，我们引入了一种混合深度神经网络，它将最先进的图像增强方法（如对比度拉伸、直方图均衡化和对数变换）与迁移学习相结合，类似于 DenseNet169 和 ResNet149。这项工作深入探讨了如何提高 DCNN 预测的准确性和效率。对于数据选择，我们创建了自定义数据，这些数据来自 Br35H 和 Fig 共享存储库，其中包含增强后的良性、恶性和正常图像 (596,928,364)。性能分析了不同的场景，例如所有三种增强算法的数据都与每个神经网络一起训练并评估性能。性能结果表明，本文提出的研究成果对使用 DenseNet169 进行直方图均衡化的数据有显著的改进，准确率为 93.29%，精确率为 94%，召回率为 88%，得分率为 93%，损失率为 20.37%，是本文提出的所有训练神经网络中最高的矩阵。
shanlax 国际艺术、科学与人文杂志
基于属性、空间和局部的方法。在基于直方图的方法中，峰值、谷值和曲线被纳入图像分析。在聚类方法中，灰度级样本按前景和背景聚类。在熵方法中，它导致前景和背景的无序性，并且通过原始图像和二值化图像之间的区域来测量交叉熵。灰度级之间的相似性通过对象属性方法测量。以下部分揭示了一些用于图像融合应用的阈值技术。