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2012年，我遇到了一个叫卡佩贾的女孩，她因左腿罹患怪病而被家人遗弃，右腿也受到侵袭，在TLM 刚果的支持下，双腿被截肢。我通过将她与家人联系起来对这个女孩进行指导，然后鼓励她不要担心，并进行自我护理以治愈她的足部溃疡。我给了他一笔小额贷款，用于出售玉米粉、木薯、棕榈油和房前余烬。这使他能够获得每日的食物。我送他去职业培训中心接受裁剪和缝纫培训。如今，她已经成为村里炙手可热的裁缝。如今，她过着正常的生活，并能满足基本的社交需求。
2012年，我遇到了一个叫卡佩贾的女孩，她因左腿罹患怪病而被家人遗弃，右腿也受到侵袭，在TLM 刚果的支持下，双腿被截肢。我通过将她与家人联系起来对这个女孩进行指导，然后鼓励她不要担心，并进行自我护理以治愈她的足部溃疡。我给了他一笔小额贷款，用于出售玉米粉、木薯、棕榈油和房前余烬。这使他能够获得每日的食物。我送他去职业培训中心接受裁剪和缝纫培训。如今，她已经成为村里炙手可热的裁缝。如今，她过着正常的生活，并能满足基本的社交需求。
多视图自动镜显示
本文的目的是研究对多视图自动镜显示的零 - 帕拉克斯设定（ZP）的动态计算，以有效地减轻具有较大差异图像的模糊3D视觉。显着性检测技术可以产生显着图，这是显着性的地形表示，指的是视觉上主导的位置。通过使用显着图，我们可以预测吸引观众的关注或感兴趣地区的原因。最近，深度学习技术已应用于显着性检测。深度学习的显着对象检测方法具有突出显示大多数显着对象的优点。借助深度图，可以计算出显着对象的空间分布。在本文中，我们将根据视觉注意力比较两种动态ZPS技术。它们是1）通过基于图形的视觉显着性（GBV）算法和2）基于卷积神经网络（CNN）基于基于图形的模型的空间分布的最大显着性计算。实验证明，两种方法都可以帮助改善自动镜显示的3D效应。此外，基于显着对象的动态ZPS技术的空间分布可以比最大的基于显着性的方法获得更好的3D性能。