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文字画布：用单词绘画绘画
项目图像处理应用程序的重点是创建一个集成了基于AI的图像处理功能的用户友好平台。该应用程序具有两个主要模块：文本到图像生成和背景删除。文本到图像模块利用稳定的扩散模型根据文本描述生成高质量的图像，从而促进创意工作流程。背景删除模块利用remove.bg API有效地细分并从现有图像中删除背景。使用Python和Pyqt5开发，该应用程序旨在简化技术和非技术用户的复杂图像处理任务。测试结果表明性能强劲，高质量的产出和用户满意度，证明了AI驱动工具在增强图形设计，营销和社交媒体等行业之间提高生产力和创造力方面的潜力。
Inext.3d.pdf
描述生物多样性是一个多方面的概念，涵盖了从基因到生态系统的不同级别的组织。'Inext.3d'扩展了“ intext”，以包括生物多样性的三个维度（3D），即分类学多样性（TD），系统发育多样性（PD）和功能多样性（FD）。此软件包提供了用常见的样本量或样本覆盖率计算标准化的3D多样性估计值的功能。基于山丘数及其概括（山丘数）的统一框架用于量化3D。所有3D估计值均在物种/谱系等效物的相同单位中，并且可以有意义地进行比较。包装具有基于尺寸和覆盖范围的稀疏和外推抽样曲线，以促进对各个组合的3D多样性的严格比较。还提供了渐近3D多样性估计。参见Chao等。（2021）有关更多详细信息。
数字图像处理的扩展概述
数字图像处理涉及使用数字计算机操纵数字图像。这是系统和信号的区域，特别强调图片。计算机的开发是DIP的主要目标。系统具有处理图像的能力。由许多图片组成的图像称为数字图像。像素是元素的另一个名称，每个元素的强度或灰色水平都有有限的离散数量表示。这些是二维函数的输出，其空间坐标为输入，由x和y轴上的字母x和y表示。在开始图像处理之前，请先了解需要什么图像。图片的高度，广度和其他维度是其表示形式。此像素是图片上的一个位置，可获得一定的颜色，不透明度和阴影。在灰度图像中，像素是一个具有0到255之间的整数，其中0代表总黑度，而255代表整个白度。红色，绿色和蓝色的强度由构成像素的三个整数表示，该整数范围从0到255 [1]。数字图像处理是使用计算机算法处理数字图像的过程。与模拟图像处理相比，数字图像处理提供了许多好处。它可以防止处理过程中的噪声积累和信号失真等问题，并使更多的算法应用于输入数据。机器学习的领域相对较新。多维系统可用于描述数字图像处理，因为图像是在二维中定义的，即使不是更多[4]。随着该领域的研究变得更加深入，机器学习的使用范围正在增长。然而，随着科学和技术的提高，图像已成为传输信息的重要手段，并且图像处理技术同样正在迅速扩展。解释了每个图像处理技术的局限性，以及当今最广泛使用的图像处理系统的详细比较。
密苏里大学扩展 - 杰斐逊县
您对MU扩展的支持密苏里州的农业，增强家庭，为我们的青年做好准备，并促进社区的健康，福祉和活力。在过去的一年中，我们的计划致力于满足整个州的主要需求：扩大对4-H的访问：为了使4-H更容易访问，我们介绍了更多的课内和课后俱乐部，减少了障碍，并为年轻的密苏里州人创造了发展基本技能和领导能力的机会。促进经济发展：MU扩展正在通过与个人合作，支持企业增长并与社区合作以增强当地活力来帮助创造经济机会。通过这些努力，我们帮助将新的工作，技能和可能性带给全州的密苏里州人。推进健康计划：我们的社区健康领域专家团队涵盖了该州的每个地区，直接与当地领导人合作，评估健康需求，并将UM系统资源和专业知识带给这些社区，以支持更健康的生活和更强大的社区。支持农业：我们正在应对关键挑战，例如扩大获得新鲜，本地种植的食物，支持社区和屋顶花园的机会，并教授可持续的园艺实践。这些努力使居民有能力与农业建立联系，改善粮食安全，并为更绿色，更健康的社区做出贡献。提供基本的培训：我们的继续教育计划为密苏里州的消防员和医疗保健工作者做好准备，以通过最新的技能和知识来满足其角色的需求，以确保他们为我们的社区提供充分的准备。
文本分析技术并确定当然内容的相似性
自然语言处理是AI的不断增长的子场，具有不同应用的多种多样。常见且看似直接的应用是文档相似性，通常会实现各种NLP算法。但是，加上其不同技术的多功能性，也有缺点。不同的算法倾向于集中在一个或多个相似性的因素上，这意味着它们可以在一种类型的相似性评估中表现出色，但会与另一种相似性评估。本文研究了三种NLP技术，重点是它们自动化相似性评估的能力。他们的重点是课程内容在课程资格或课程学分之间使用之间的相似性。在此时间点，此比较是手动进行的。确定哪些因素在学分课程中很重要，已经实施了三种算法并在各种课程比较测试中运行。所选的算法和因子是TF-IDF，用于加权项重叠，n-gram，用于上下文匹配，并使用关键字提取进行主题检测。在评估其整体效果时，使用关键字提取的NER似乎是最佳选择。直到显而易见的是，它更加一致，自信地给出错误的答案。它在具有一些相似之处的课程上给出了很高的相似性分数，例如来自同一所大学，但不够相似，无法彼此学分。使用n-grams来确定相似性是在相似和不同课程上最可靠的，并且被证明是可靠的选择。tf-idf的当前词汇表现不佳。总结基于上下文的N-gram的相似性在研究课程自动信用时被证明是一个可靠且有用的因素，但在实际使用之前需要进一步的工作。