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摄影/插图指南
• 主题。增强文章视觉效果的最佳方法是添加展示士兵执行任务或完成训练的动作镜头。静态的风景、建筑物或远处机器运转的照片用处不大。对着镜头微笑的人群照片或“紧握双唇”的照片对文章的帮助不大，不太可能被使用。 • 格式。最好以 JPEG（或 JPG）格式保存照片，并将其作为电子邮件附件发送。图形文件通常很大，而电子邮件系统通常会限制可以发送和接收的邮件大小。（例如，我们的系统无法接受大于 20MB 的邮件。）一种解决方案是将图形分多个单独的电子邮件发送，每个电子邮件只包含一个或两个附件。照片和其他图形不应嵌入 Microsoft® Word 文档或 PowerPoint 演示文稿中。 • 尺寸和分辨率。尺寸为 5 x 7 英寸、分辨率为 300 点/英寸 (dpi) 的照片或图形最适合出版，但较小的尺寸也可以接受。拍照时，应将相机设置为尽可能高的分辨率。可下载的“高分辨率”照片在屏幕上呈现效果最佳。照片不应压缩；保存的分辨率不得低于 200 dpi。JPEG 照片不应小于 150kb。保存为 TIF 的 5 x 7 英寸、300 dpi 照片大小应为 1MB 到 3MB。使用图形软件程序（如 Adobe® Photoshop）增加小照片的尺寸和/或分辨率不会提高照片质量。不应通过锐化、调整大小、修饰或裁剪图像来处理照片。（我们将进行所有后期制作工作；我们不会发布像素化或失焦的照片。）• 版权。非原创或非从陆军来源获得的图像必须附有版权声明。• 标题。应提供描述照片和识别拍摄对象的标题。标题可能会被编辑。• 外国人的照片。由于安全限制，外国人的照片不能发表，除非照片经过数字编辑以模糊面部，并附有书面发布许可（由照片主体签名）。• 图表和插图。最好提供图表和插图的原始数字文件。应提交原始 PowerPoint 幻灯片和/或分层的 Adobe Photoshop/Illustration 文件。文件不应以其他格式保存，并且不应压平图层。
MSS 2008.8 照片集 #5 - 1
MSS 2008.8 照片集 #5 集锦概览 编号：MSS 2008.8 标题：照片集 #5 创建者：档案管理员 日期： 媒体：照片 数量：2 c.f.位置：E5 柜子 集锦范围 本集锦由照片和照片底片组成。这些照片大部分涵盖了武器和相关设备。集锦的组织 集锦尽可能按照所描绘的武器或设备分组。管理信息访问：本集锦中的非机密项目根据指挥部的规章制度开放。首选引用：请研究人员在所有脚注和参考文献中引用集锦名称、集锦编号和指挥部档案。出处：现有、未编目的收藏 产权：指挥部拥有此收藏的产权。版权：考虑所有版权是作者和出版商的责任。
照片保护部 - 公告
2018 年是大都会博物馆基于时间的媒体 (TBM) 保护项目发展的重要一年。我们正在举办的系列讲座现已进入第三年，邀请了众多专业人士，包括艺术家、保护者、策展人以及来自纽约现代艺术博物馆、古根海姆博物馆、纽约大学和佩斯画廊等机构的同事。每一场讲座都细致入微地阐述了艺术界如何应对新媒体的快速崛起，以及艺术家在作品中采用的旧技术的不断淘汰。我们期待着将这个系列带到 2019 年，围绕这个令人兴奋的新领域展开新的对话。请继续关注我们的网站，了解即将举行的活动详情，并向我们发送电子邮件，加入我们的邮件列表。
博士Janak Kapoor 照片名称
自适应算法应用于噪声消除技术”，2018 年工程与科学计算与表征技术国际会议 (CCTES)，印度勒克瑙，2018 年，第 258-261 页，doi：10.1109/CCTES.2018.8674070。8. J. Kapoor、G. Mishra 和 M. Rai，“音频信号和噪声的特性和属性
摄影收藏预防性保护指南
ISBN 0-89236-701-6 1.照片——保护和修复。2.照片集——保护和修复。I. Gandolfo，Jean-Paul。II.Monod，Sibylle。III.Getty 保护研究所。IV.标题。TR465.L39 2003 770'.74—dc2i 2003004070
从 IC 布局到芯片照片：基于 CNN 的数据...
摘要 —我们提出了一个基于深度学习的数据驱动框架，该框架由两个卷积神经网络组成：1）LithoNet，可预测 IC 制造导致的电路形状变形；2）OPCNet，可建议 IC 布局校正以补偿这种形状变形。通过学习布局设计模式对与其产品晶圆的扫描电子显微镜 (SEM) 图像之间的形状对应关系，给定一个 IC 布局模式，LithoNet 可以模拟制造过程以预测其制造的电路形状。此外，LithoNet 可以将晶圆制造参数作为潜在向量，以模拟可以在 SEM 图像上检查的参数产品变化。此外，用于建议对光刻光掩模进行校正的传统光学邻近校正 (OPC) 方法在计算上非常昂贵。我们提出的 OPCNet 模仿了 OPC 程序，并通过与 LithoNet 协作来检查制造的电路形状是否与其原始布局设计最佳匹配，从而有效地生成校正的光掩模。因此，提出的 LithoNet-OPCNet 框架不仅可以从布局模式预测制造的 IC 的形状，还可以根据预测形状与给定布局之间的一致性建议布局校正。使用几个基准布局模式的实验结果证明了所提方法的有效性。
机器学习完全自动化的正畸照片分析
简介：颅面人体测量比在牙科，颌面外科，发育研究和整形外科等科学中非常有用。分析面部照片的手动方法需要大量时间和精度。这项研究的目的是引入一种应用工具，该工具完全自动化面部照片的分析并将其与手动方法进行比较。材料和方法：在这项横断面研究中，数据库由395张个人资料照片，271张微笑的额叶照片和346张额叶照片组成。使用具有里程碑意义的两阶段完全卷积网络体系结构。在测量8个变量的测量中比较了两种手动和自动分析方法，包括颊走廊空间，中间的高度与面部下部的高度的比率，总面部凸角，面部凸角，鼻腔侧面角度，刺激性角度，刺激性角度和鼻孔角度。使用配对t检验和类内相关系数（ICC）评估两种方法之间的一致性。p <0.05的值被认为是显着的。结果：对于总面部凸度（p = 0.005），鼻叶（p = 0.001）和鼻labial（p = 0.02）角，两种方法之间的差异很大。然而，两种面部凸，刺，鼻孔，鼻孔，颊走廊空间的两种方法之间没有发现显着差异，并且中间的高度与面部下部的高度之比没有两种方法之间的显着差异。除了鼻角角外，所有变量的ICC大于0.69。对于大多数测量变量，自动方法的准确性与手动方法相似。结论：机器学习有可能用于临床软组织分析。它提供了在大图像数据集上执行可靠且可重复分析的能力。关键字：正畸，面部，摄影，机器学习引用了本文：Soleiman Mezerji M，Sheikhzadeh S，Mirzaie M，Gholinia H.通过机器学习完全自动化的正畸照片分析。caspian j dent res 2023; 12：70-81。©作者。出版商：Babol医学科学大学
您的照片，指纹和DNA：我们对它们做什么
您的权利 - 苏格兰生物识别专员苏格兰由苏格兰生物识别专员的法定实践守则监管，这确保了对生物识别数据的道德和透明使用。专员是由苏格兰议会任命的，但独立运营以保护苏格兰的生物识别数据如何用于警务目的。如果您对苏格兰警察或水疗中心如何处理您的个人数据不满意，您有权向苏格兰生物识别公司专员投诉。专员的网站具有“实践守则和投诉程序”以及其他信息（包括向苏格兰议会的报告）的简单阅读版本。更多信息可以在我们的网站上找到。
检测管道控制的地下水流……
在先前的研究中尚未解决北岸石灰岩喀斯特式含水层系统中地下水的重要性和运动的重要性。上面提到的北海岸石灰石含水层水文地质学的研究假定了弥漫流的流行，以解释地下水的运动和发生。Periouse（1971）确定了前拉米空军基地区域的谱系，该区域可能是骨折系统的表面表达，负责阿加迪拉附近的海上泉水。Meyerhoff等人（1983年）讨论了北海岸中部三级序列中某些谱系的存在，以指示深处的结构。然而，全年的茂密植被覆盖层阻止了立体意义地形特征的识别，尤其是线性分析的大量使用。Rodriguez-Martinez（1997）将北海岸石灰石含水层系统的几个弹簧描述为导管型弹簧。这些弹簧通常通过集成的导管网络连接到地下。Rodriguez-Martinez和Hartley（1994）报道了在Hatillo和Isabela中分别在测试Wells NC-6和NC-11中存在洞穴，作为