XiaoMi-AI文件搜索系统
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基于事件的低功耗图像传感器
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
双通道图像注册和深
摘要我们已经开发了一种开源软件，称为Bi-enchanel图像登记和深度学习分割（鸟类），用于映射和分析3D显微镜数据，并将其应用于小鼠大脑。鸟类管道包括图像预处理，双通道注册，自动注释，创建3D数字框架，高分辨率可视化和可扩展的定量分析。这种新的双通道登记算法适应来自不同显微镜平台的各种全脑数据，并显示出显着提高的注册精度。此外，由于该平台将注册与神经网络相结合，因此其相对于其他平台的功能改进的功能在于，注册程序可以很容易地为网络构建提供培训数据，而训练有素的神经网络可以有效地进行分段 - 分段 - 分段/有缺陷的大脑数据，否则难以注册。因此，对我们的软件进行了优化，以启用基于跨模式，全脑数据集或基于实时推理的各种感兴趣的大脑区域的基于跨模式的分割分割。作业可以通过斐济插件轻松提交和实现，该插件可以适应大多数计算环境。
人工智能的应用——图像处理
彩色图像和不同的色彩空间。根据图像类型，我们可以讨论伪彩色处理（当颜色被分配灰度值时）或 RGB 处理（对于使用全彩色传感器获取的图像）。• 图像压缩和解压缩允许
量子图像分割算法
典型的图像处理任务是识别两个相邻区域之间边界（强度变化）。从经典上讲，边缘检测方法依赖于不同类型的滤膜对图像梯度的计算。因此，所有经典算法都需要至少O（2 n）的计算复杂性，因为每个像素都需要处理（Yao，Wang，Liao，Chen和Suter，2017）。已经提出了一种量子算法，该算法应该与现有边缘提取算法相比提供指数加速（Zhang，lu和gao。2015）。但是，该算法包括一个复制操作和一个量子黑框，用于同时计算所有像素的梯度。对于这两个步骤，目前都没有有效的实现。提出了一种高效的量子算法，称为量子Hadamard Edge检测，以找到边界（Yao，Wang，
图像去除算法的概述
摘要。在本文中，我们介绍了对所有最先进的算法进行的广泛研究，这些算法已在图像中发表的所有最新算法使用深度学习以消除合成和现实世界的图像。我们进一步根据所有论文和这些论文中报道的数据取得的各种参数来评估所有这些算法。本文旨在比较所有这些算法，并阐明本研究范围中所有算法的局限性。在2000年代初期到2021年的审查范围内包含的论文。每篇论文中的方法从生成的逆向网络的使用到零拍摄成像以及使用卷积神经网络到采用传统的使用暗通道先验来改善所获得的结果的传统方法。我们已经列出了在本研究中包括的所有论文中记录的结果。论文已根据公共图像参数进行评估，例如峰信号与噪声比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM）。最后，我们查看在所有这些领域中都能单独执行最好的算法以及最佳表现算法。
自动驾驶汽车中的图像分析
摘要：使用人工智能（AI）进行高级图像分析的集成是自动驾驶汽车（AVS）进化的关键。本文对AVS图像分析中使用的最重要的数据集和最新的AI解决方案进行了详尽的审查。数据集，例如CityScapes，Nuscenes，Carla和Talk2CAR，构成了培训和评估不同AI模型的基准，具有符合自动驾驶各个方面的独特特征。关键AI方法，包括卷积神经网络（CNN），变压器模型，生成对抗网络（GAN）和视觉语言模型（VLMS）。本文还对现实世界中各种AI技术进行了比较分析，重点是语义图像细分，3D对象检测，虚拟环境中的车辆控制以及使用自然语言的车辆交互。同时突出了多个数据集和仿真平台（如Airsim，Torcs和Summit）在丰富AV的训练数据和测试环境中的作用。通过综合数据集，AI解决方案和比较性能评估的信息，本文为研究人员，开发人员和行业利益相关者提供了至关重要的资源，可清楚地了解自动驾驶汽车图像分析技术的当前景观和未来方向。
