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摘要：“生成神经网络新颖的图像生成”项目旨在将神经网络的创造性和生成能力扩展到传统的歧视模型之外。在以前的上下文中，主要是用于涉及输入输出映射的任务，例如图像分类和文本生成。但是，该项目深入研究了生成模型的领域，其中重点从做出决策转变为创建全新独特的创意内容。在其核心上，该项目装备了神经网络，这些神经网络有能力制作图像，以封装现有培训数据的样式和本质。这种新的但熟悉的视觉内容的综合引入了多样性和创造力。超过艺术价值，该项目在数据增强方面具有实用价值，通过产生可以增强机器学习模型性能的合成内容来解决数据稀缺的解决方案。该项目的影响跨越行业。在医疗保健中，它通过生成算法培训的现实数据来帮助医学图像分析。在时尚中，它通过创建新的模式和样式来帮助设计。此外，该项目还解决了数据隐私问题，从而在不损害敏感细节的情况下可以共享信息。通过在技术和创造力之间锻造桥梁，“创建创新图像生成的生成神经网络”项目创新丰富了数据科学。此外，该项目强调了综合数据在解决数据稀缺和隐私问题方面的重要性。综合数据有可能在访问真实数据受到限制或受保护的情况下补充实际数据集。关键字 - 生成神经网络，新颖的图像产生，创意，数据增强，合成内容，数据安全，医疗保健，时尚。
使用CP-VTON生成图像，生成对抗
最近，一个视觉实验已经流行，其目的是将所需服装的形象投射到参考图上。过去的艺术品通常着重于保持服装形象的个性时，将其转变为任何人类姿势（例如纹理，徽标，刺绣）。然而，当参考人员有明显的遮挡和人类姿势时，创建影像学图像被证明是难以证明的。该项目的目标是开发一种虚拟购物系统，该系统使用深度学习技术来提供沉浸式和现实的购物体验。系统分别使用高斯混合模型（GMM）和纹理取向匹配（TOM）算法来对服装及其纹理进行建模。GMM算法用于从背景中分割服装并提取其形状和特征。使用学习的功能表示形式，将服装的质地与用户身体的质地匹配。由此产生的虚拟拟合系统提供了对服装产品在用户眼中的外观的准确图片，从而使他们能够做出明智的购买决策。该系统在几种不同的服装上进行了测试，并在准确性和现实主义方面显示出令人鼓舞的结果。
图像隐志：学习如何隐藏图像中的数据
在安全的通信和数据保护领域中，隐身志通过在看似无害的载体文件（例如图像）中隐藏信息来扮演关键角色。本文提出了用于图形用户界面（GUI）和Python Imaging库（PIL）的Python应用程序，旨在实现图像隐肌。所提出的系统允许用户将秘密消息嵌入数字图像中，同时保持载体图像的视觉完整性。此外，它还提供了从地对图像中提取隐藏消息的功能。通过用户友好的界面，用户可以选择图像和编码/解码消息无缝，从而增强了隐形技术的可访问性和可用性。该实施证明了Python在开发数据安全和隐私的实用解决方案方面的有效性，为个人和组织提供了一种多功能工具，以通过掩护通信渠道来保护敏感信息。
IMAGE 战略文件 2022-2027
可访问性 PBL 非常重视其产品的可访问性。如果您在阅读时遇到任何与访问相关的问题，请通过 info@pbl.nl 与我们联系，并说明出版物的标题和您遇到的问题。本出版物的部分内容可以复制，但必须注明出处，格式为：Detlef van Vuuren (2023)，IMAGE 战略文件 2022-2027，海牙：PBL 荷兰环境评估局。PBL 荷兰环境评估局是国家环境、自然和空间规划领域的战略政策分析机构。我们通过开展前景研究、分析和评估来提高政治和行政决策的质量，其中综合方法被视为至关重要。政策相关性是我们所有研究的主要关注点。我们进行独立且科学合理的主动和主动研究。
乌克兰科技行业的全球形象
在中欧、东欧、东南欧和东北欧 23 个国家中，乌克兰在 IT 领域人才排名第七。这一排名主要归因于该国的信息和通信技术教育水平，学生和毕业生人数、国际数学奥林匹克竞赛成绩以及 PISA 数学素养排名均证明了这一点。尽管乌克兰落后于波兰、立陶宛和匈牙利，但它已经超过了保加利亚、爱沙尼亚、斯洛文尼亚和其他几个国家。然而，在劳动力指标方面——该指标考虑了 ICT 行业的就业人数和开发人员数量——乌克兰远远落后于前十名中的其他国家。
使用人工智能和机器学习进行遗产图像分类
“使用人工智能和机器学习对遗产图像进行分类”项目的目标是创建一种自动分类旧图像的方法。目标是使用机器学习和人工智能根据照片的历史和文化相关性对其进行准确分析。通过自动化图像分类过程，该计划旨在加快历史照片的保存和可访问性。使用深度学习技术，将研究照片的特征，以便将它们分类为相关类别，例如建筑、文物、绘画、雕塑或历史古迹。由此产生的自动分类系统将通过实现高效的检索和查询，帮助保存和推广我们的文化历史。该项目的目标是通过整合尖端技术彻底改变环境的管理和保护。关键词：遗产图像、自动分类、人工智能、机器学习、深度学习算法、图像特征、分类、建筑、文物、绘画、雕塑、历史地标、可搜索数据库、保存、可访问性、文化遗产、保护、文化文物和历史。
一种基于SAR与光学图像数据融合的目标检测方法 孙慕涵, 周银清, 徐华平
tib.eu › viewer › content › targetFileName=...MSDF（多传感器数据融合）的概念和技术利用了...计算负担非常大，因此目标算法。
量子旋转密码分析用于圆度减小的 Keccak 原像恢复
本文考虑了4轮Keccak -224/256/384/512在量子环境下的抗原像性。为了有效地找到原像的旋转对应项对应的旋转数，我们首先建立一个基于Grover搜索的概率算法，利用某些坐标上比特对的固定关系来猜测可能的旋转数。这致力于实现每次搜索旋转对应项的迭代只包含一次用于验证的4轮Keccak变体运行，这可以降低量子环境下的攻击复杂度。在可接受的随机性下寻找旋转数的基础上，我们构建了两种攻击模型，专注于原像的恢复。在第一个模型中，Grover算法用于寻找原像的旋转对应项。通过64次尝试，可以获得所需的原像。在第二个模型中，我们将寻找旋转对应体抽象为在超立方体上寻找顶点，然后使用SKW量子算法来处理寻找作为旋转对应体的顶点的问题。对轮数减少的Keccak进行量子原像攻击的结果表明，第一个攻击模型对于4轮Keccak -224/256/384/512优于一般的量子原像攻击，而第二个模型对于4轮Keccak -512/384的攻击效果略低但更实用，即该模型比我们的第一个攻击模型和一般的量子原像攻击更容易在量子电路中实现。
