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马丁 XB-51 配备两枚 MX-771 斗牛士导弹
一枚色彩鲜艳的马丁斗牛士导弹从佛罗里达州空军导弹测试中心东部试验场发射。鲜艳的颜色使导弹在大西洋上空的测试任务中更容易被追踪。（AFMC 历史办公室）
使用人工智能分析非人类绘画
简单总结：理解绘画特征是一项复杂的任务，特别是对于非人类灵长类动物而言，其相关特征可能与人类不同。在这里，我们提出了一种客观分析绘画的方法。为此，我们使用深度学习（允许自动特征选择和提取）根据雌性猩猩的绘画创作季节对其进行分类。根据提取的特征，我们发现她的绘画行为存在季节性变化的证据，我们的结果支持先前的发现，即与颜色相关的特征可以部分解释季节性变化。使用灰度图像，我们证明不仅颜色包含相关信息，还包含绘画的形状。此外，这项研究表明，绘画的风格和内容都可以部分解释季节性变化。
计算机视觉及其应用领域
计算机视觉算法将图像解释为一系列像素，每个像素都有自己的一组颜色值。像素基本上定义为由 3 种加法原色即 RGB（红绿蓝）组合而成的单位。此组合的强度可能不同，以表示不同的颜色。颜色存储在像素内。然后，使用由许多像素组成的大量数据训练计算机视觉模型 — 计算机处理图像、为其上的对象添加标签并在相应对象中查找相关模式。例如，如果我们发送一百万张不同汽车的图像作为输入，计算机将分析并识别与所有汽车相似的模式，然后在此过程结束时，创建一个模型，每次我们向他们发送图片时，该模型都可以准确检测出特定图像是否是汽车。[2] [1]
标准测光系统 - 物理学和天文学
■ 摘要 标准恒星光度测定法在二十世纪后半叶占据主导地位，并在 20 世纪 80 年代达到顶峰。与照相底片相比，它的引入充分利用了光电倍增管的高灵敏度和大动态范围。随着光电探测器量子效率的提高和波长范围进一步扩展到红色，标准系统得到了修改和改进，与原始系统的偏差也随之增加。所有光学和红外观测都革命性地转向区域探测器，这迫使标准系统进一步改变，许多宽带和中波段光度测定的精度和准确度受到影响，直到采用更合适的观测技术和标准降低程序。但最大的革命发生在全天空光度测量的产生过程中。Hipparcos/Tycho 是太空望远镜，但大多数望远镜（如 2MASS）是地面专用巡天望远镜。未来很可能不再使用某些标准测光系统测量物体，而是直接在虚拟天文台目录中查找大多数物体的星等和颜色。这篇评论将概述标准恒星测光的历史，并研究标准系统的校准和实现。最后，模型大气通量现在非常逼真，合成测光为校准所有测光系统提供了最佳前景。观测到的光谱测光的合成测光也理所当然地应该用于提供标准系统内的颜色，并深入了解不寻常恒星、星团和遥远星系的光谱和颜色。
标准测光系统 - 加州理工学院天文学
■ 摘要 标准恒星光度测定法在二十世纪后半叶占据主导地位，并在 20 世纪 80 年代达到顶峰。与照相底片相比，它的引入充分利用了光电倍增管的高灵敏度和大动态范围。随着光电探测器量子效率的提高和波长范围进一步扩展到红色，标准系统得到了修改和改进，与原始系统的偏差也随之增加。所有光学和红外观测都革命性地转向区域探测器，这迫使标准系统进一步改变，许多宽带和中波段光度测定的精度和准确度受到影响，直到采用更合适的观测技术和标准降低程序。但最大的革命发生在全天空光度测量的产生过程中。Hipparcos/Tycho 是太空望远镜，但大多数望远镜（如 2MASS）是地面专用巡天望远镜。未来很可能不再使用某些标准测光系统测量物体，而是直接在虚拟天文台目录中查找大多数物体的星等和颜色。这篇评论将概述标准恒星测光的历史，并研究标准系统的校准和实现。最后，模型大气通量现在非常逼真，合成测光为校准所有测光系统提供了最佳前景。观测到的光谱测光的合成测光也理所当然地应该用于提供标准系统内的颜色，并深入了解不寻常恒星、星团和遥远星系的光谱和颜色。
全新 IONIQ 5
※ 有关每种车型的颜色、细节和油耗的信息，请查看韩国价格表。 ※ 所选产品/功能的最终价格可能会根据适用的税收优惠而有所不同。（要查看最终销售价格，请查看估算。）请务必检查应用个人消费税优惠后的实际销售价格。 ※ 本价格表中列出的项目（规格、颜色等）和价格可能会根据新车发布活动的举办、汽车性能的改进、相关法律法规的出台以及公司情况的变化而发生变化，恕不另行通知。 ※ 销售价格（税后优惠）基于已满足《促进环保机动车开发和分发法》规定的环保机动车标准的假设。如果不是这种情况，销售价格可能会有所不同。新款 IONIQ 5
Higen：分层图生成网络
图1：（a）显示了具有2个级别的样本分层图。社区以不同的颜色和节点的重量和较高级别的边缘的重量显示，分别表示相应社区和两部分的边缘之和。节点大小和边缘宽度表示其权重。（b）矩阵显示了图G 2矩阵的相应邻接，其中其每个子图形对应于邻接矩阵中的一个块，社区以不同的颜色显示，两分属均以灰色为颜色。（c）多项式分布的分解是一个递归粘性过程，在每次迭代中，首先将剩余权重的一小部分分配给M -The行（子图中的m -th节点），然后该分数V M分布在小三角形邻接邻接邻接次邻接次含量中。（d）平行的社区。（e）两分的平行预测。阴影线是代表每个步骤中候选边缘的增强边缘。
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
