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总统扩大战争。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。529 星光行动和 Ia Orang 战役。。。。。。。。。。。。。。。。。。。530 SIGINT 部署。。。。。。。。。。。。。。。... .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。531 ARDF和两线战争。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。532 搜索并销毁。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。534 个预测。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。538 渗透。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。539 舞者。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。542 SIGINT 在美国战争中的作用。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。543 空战。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。543 打造 SIG INT 预警系统 - HAMMOCK 。。。。。。。。。。。。。。。。。544 边境侵犯事件。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。547 铁马。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。549 大外观。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。550 天气和SAR警告...。。。。。。。...。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。550 紫龙 .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。551 紫龙特遣队。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。553 常驻人员。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。555
量子图像处理 - FRQI 图像表示
顾名思义，量子图像处理是一种利用量子信息技术处理图像的方法。它是量子信息科学领域的一项相对较新的进步，可以确保高效地管理经典图像处理中使用的简单操作。此过程的第一步也是最重要的一步是将经典图像编码为量子图像，这可以通过多种不同的方法完成。本文详细探讨了 FRQI（量子图像的灵活表示），它对图像进行编码以便在量子计算机上表示。FRQI 状态包含有关颜色及其在图像中的各自位置的信息。一旦达到 FRQI 状态，就会对其应用所需的量子图像处理算法，这对于执行整个过程的特定目的是必要的。FRQI 不仅用于图像表示，还用于量子图像处理的各种其他相关任务。在准备好 FRQI 状态后，在 Qiskit 上进行其电路实现和模拟。
量子图像表示 - FRQI图像 - PhysLab
尽管在科学和技术领域是一个相对较新的概念，但正在研究量子计算，并广泛用于寻找解决现有古典公司似乎太复杂的问题的解决方案。虽然量子计算机差异很大，而且使用较复杂，但是却可以提高解决问题的速度和效率的承诺引起了世界研究人员的兴趣，以挖掘该领域的应用。quantum计算机基本上比超级计算机更先进。即使对于超级计算机来说似乎也很复杂的问题，例如在化合物中的原子建模，量子计算机也可以很容易地构成此类任务。目前，量子量表和量子技术一般都用于电动汽车等各种应用，解决复杂的能源挑战，寻求解决空间和宇宙之谜，图像处理以及许多其他应用程序[1]。
图像隐志
摘要 - 隐身是将秘密信息隐藏在其他媒体中的实践，例如图像，音频，视频和文本。在当今社会中，它变得越来越重要，作为实现私人和安全沟通的一种方式。该研究项目的重点是图像隐志技术，这些技术用于通过统计切解技术来逃避秘密信息的检测。这项研究的目的是比较和评估不同的图像隐志方法，研究其实施复杂性，并提出一个框架以改善当前方法。这项研究将比较不同的地理技术在避免通过stemansysis检测中的效率，并可能导致未来更好的隐身技术的发展。本文重点介绍了空间域中的三种密集志方法：最小显着的位（LSB），像素值差异（PVD）和基于边缘的数据嵌入（EBE）方法。使用这三种方法进行了一个简单的实验来对几个图像进行加密，并研究了使用均方误差（MSE）和峰值噪声比（PSNR）的LSB的失真度量。尽管在实验中认为LSB方法可以接受失真度量结果，但所有方法都会导致文件容量显着差异。这表明需要进一步增强加密的安全性，以便不会轻易发现秘密消息。因此，在本文中，我们在使用PVD加密之前，使用Morse Code，基础64，SHA-245和高级加密标准（AES）提出了一种概念化的增强。关键字 - 隐肌，切解分析，空间域，基于边缘的数据嵌入。
图像stegnography
计算机科学与工程系教授1位计算机科学与工程系学生2,3,4 NAVSAHYADRI教育协会的机构小组，理工学院，浦那，马哈拉施特拉邦，印度马哈拉施特拉邦摘要：固定学是一种事实，即隐藏通信是通过在其他信息中隐藏沟通的事实。可以使用许多不同的运输文件格式，但是数字图像是最受欢迎的，因为它们在互联网上的频率。为了隐藏图像中的秘密信息，存在多种模拟技术，有些比其他人更为复杂，并且它们都具有相应的强度和弱点。不同的应用程序可能需要绝对的秘密信息，而其他信息则需要隐藏一个大的秘密信息。本项目报告打算概述图像隐肌，其用途和技术。它还试图尝试确定良好的踩踏算法的要求，并简要地反映出哪种stegan摄影技术适合于该应用程序。关键字：图像隐肌，切解分析，隐藏容量，不可智能，安全性
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。
MRI图像使用U-NET和图像处理技术
Kush Vora Ninad Mehendale *计算机工程系电子系K.J Somaiya工程学院K.J.Somaiya工程学院孟买，印度孟买，印度kush.v@somaiya.edu ninad@somaiya.edu摘要 - 脑肿瘤是死亡的主要原因之一，因此，尽早诊断它们至关重要。 MRI是检测肿瘤的最有效诊断工具。 但是，热噪声，温度波动和其他伪影可能会产生嘈杂的MRI扫描，从而导致诊断不准确。 深度学习算法与图像处理技术结合使用，已在各种医学成像任务中有助于增强MRI图像。 我们的工作提出了一个带有两个编码器码头对的U-NET体系结构，用于降解MRI扫描，该扫描在通过注入合成高斯噪声生成的数据集上进行了细微的调整。 该模型将峰信号与噪声比（PSNR）从11.90提高到30.96。 提出的工作还提供了经验证据，表明拟议的deoising策略可将脑肿瘤的预测准确性提高近23％。 使用U-NET开发的去核技术将使放射科医生和计算机辅助诊断系统（CAD）在精确诊断疾病中通过产生清洁剂和更清晰的MRI扫描来使其受益。 关键字 - 图像增强，脱氧，U-NET，脑肿瘤，高斯噪声I. i ntroduction a脑肿瘤是一团异常的脑细胞。 封闭人脑的头骨非常坚硬，因此在这个紧密区域内的任何发展都会导致重大并发症。 随着这些肿瘤的生长，头骨内部的压力会增加，从而导致脑损伤。Somaiya工程学院孟买，印度孟买，印度kush.v@somaiya.edu ninad@somaiya.edu摘要 - 脑肿瘤是死亡的主要原因之一，因此，尽早诊断它们至关重要。MRI是检测肿瘤的最有效诊断工具。但是，热噪声，温度波动和其他伪影可能会产生嘈杂的MRI扫描，从而导致诊断不准确。深度学习算法与图像处理技术结合使用，已在各种医学成像任务中有助于增强MRI图像。我们的工作提出了一个带有两个编码器码头对的U-NET体系结构，用于降解MRI扫描，该扫描在通过注入合成高斯噪声生成的数据集上进行了细微的调整。该模型将峰信号与噪声比（PSNR）从11.90提高到30.96。提出的工作还提供了经验证据，表明拟议的deoising策略可将脑肿瘤的预测准确性提高近23％。使用U-NET开发的去核技术将使放射科医生和计算机辅助诊断系统（CAD）在精确诊断疾病中通过产生清洁剂和更清晰的MRI扫描来使其受益。关键字 - 图像增强，脱氧，U-NET，脑肿瘤，高斯噪声I. i ntroduction a脑肿瘤是一团异常的脑细胞。封闭人脑的头骨非常坚硬，因此在这个紧密区域内的任何发展都会导致重大并发症。随着这些肿瘤的生长，头骨内部的压力会增加，从而导致脑损伤。脑肿瘤分为两种不同类型。恶性（癌）和良性（非癌症）。这些肿瘤进一步分为原发性和继发性肿瘤（转移性肿瘤）。原发性脑肿瘤起源于大脑内部，但是当癌细胞从其他器官传播到大脑（肺部到大脑）时，转移性脑肿瘤就会发展。绝大多数原发性脑肿瘤都不癌。死亡率的第十个主要原因是脑肿瘤。在2020年，全球估计，有251,329人死于原发性恶性脑和中枢神经系统（CNS）肿瘤。今天在美国，估计有70万人受到原发性脑肿瘤的影响。这些肿瘤可能是致命的，并对生活质量产生重大影响。女性比男性更有可能获得任何类型的大脑或脊髓肿瘤，而男性则更有可能患上恶性肿瘤。这主要是因为某些类型的肿瘤在一种性别或另一种性别中更为普遍（例如，脑膜瘤在女性中更为常见）。患有恶性大脑或中枢神经系统肿瘤患者的5年生存率