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World File Search System低分辨率
低分辨率面部表达识别的硬样品感知一致性
面部表达识别（FER）在计算机视觉应用中起着关键作用，包括视频不存在和人类计算机的相互作用。尽管FER的进展没有局部进步，但在处理在现实世界情景和数据集中遇到的低分辨率面部图像时，性能仍然会摇摆不定。一致性约束技术引起了人们的关注，以产生强大的卷积神经网络模型，从而通过增强来适应变化，但它们的功效在低分辨率FER的领域中得到了影响。这种性能下降可以归因于网络难以提取表达特征的增强样本。在本文中，我们确定了在考虑各种程度的分辨率时引起过度拟合问题的硬样品，并提出了新颖的硬样品感知一致性（HSAC）损失函数，其中包括组合注意力同意和标签分布学习。通过结合高分辨率和翻转低分辨率图像的激活图，将注意力图与适当的目标注意图与适当的目标注意图与适当的目标注意力图相结合的注意图与适当的目标注意力图的注意力图对齐。我们通过结合原始目标和高分辨率输入的预测来测量低分辨率面部图像的分类难度，并适应标签分布学习。我们的HSAC通过有效管理硬样品来赋予网络能够实现概括。各种FER数据集上的广泛实验证明了我们提出的方法比现有方法的多尺度低分辨率图像的优越性。此外，我们在原始RAF-DB数据集中达到了90.97％的最新性能。
纳米晶体中单分子的高分辨率低分辨率
摘要：我们在液态氦气温度（T = 2 K）上进行激光光谱，以研究用氢化动力学滴注制造的纳米镜高度的蒽晶体中的掺杂的单二苯甲烷（DBT）分子。使用高分辨率的荧光激发光谱法，我们表明，印刷纳米晶体中单分子的零子线几乎与对散装中同一来宾 - 宿主系统观察到的傅立叶限制过渡一样狭窄。此外，光谱不稳定性可与或小于一个线宽度相当。通过记录DBT分子的超分辨率图像并改变激发梁的极化，我们确定印刷晶体的尺寸和晶体轴的方向。对于一系列应用，有机纳米和微晶的电水动力印刷是感兴趣的，其中希望对具有狭窄光学转变的量子发射器进行对照定位。关键字：纳米折线，纳米晶，量子发射极，单分子，单光子源，光谱M
EAE 指南 2024_低分辨率
在 NCC（陆地）中，我提升了领导能力和沟通技巧，因此在三年级时获得了第二高的中士军衔，在五年级时，我主动参加并通过了学员军官课程，成为一名学员军官。由于我拥有丰富的经验以及领导下属的奉献精神，我被授予 NYAA（银牌）和 Edusave EAGLES 奖。我独特的热情使我成为被选中参加马来西亚奥菲尔山探险的人之一。我还获得了青年工程师奖（银奖），通过这个奖我学会了解决问题的能力。我愿意并渴望拓宽知识面，因此我有机会参加高级机器人技术、基本生存课程、急救课程和 1 星皮划艇课程等研讨会。在过去 3 年里，我还参加了 Project Mi 的志愿者活动，并于 2019 年担任小组组长，这让我有机会获得在 NCC 之外运用领导技能的经验。
低分辨率对象识别具有交叉...
摘要 - 在低分辨率图像中识别对象是一项具有挑战性的任务，因为缺乏信息的细节。最近的研究表明，知识蒸馏方法可以通过对齐跨分辨率表示形式有效地将知识从高分辨率的教师模型转移到低分辨率的学生模型。但是，这些方法仍然面临着适应公认对象在训练和测试图像之间表现出显着表示差异的情况的局限性。在这项研究中，我们提出了一种跨分辨率的关系对比蒸馏方法，以促进低分辨率对象识别。我们的方法使学生模型能够模仿训练有素的教师模型的行为，该模型在识别高分辨率对象方面具有很高的精度。为了提取足够的知识，学生学习受到对比的关系蒸馏损失的监督，这保留了对比表示空间中各种关系结构中的相似性。以这种方式，可以有效地增强恢复熟悉的低分辨率对象缺失细节的能力，从而导致更好的知识转移。对低分辨率对象分类和低分辨率面部识别的广泛实验清楚地证明了我们方法的有效和适应性。
未服药且有精神状态危险、后来患上精神病的受试者的静息态脑电图：低分辨率电磁断层扫描分析
方法：纳入未服用任何精神药物且符合危险精神状态综合评估标准的 ARMS 患者。出现精神病性障碍的患者被标记为 ARMS-P 组，而前瞻性随访超过 2 年且未出现精神病性障碍的 ARMS 患者被归类为 ARMS-NP 组。在静息状态下测量脑电图，并使用标准化低分辨率脑电磁断层扫描 (sLORETA) 分析频率。七个波段 (δ、θ、α 1、α 2、β 1–3) 进行了分析。比较了 ARMS-P 组和 ARMS-NP 组之间的 sLORETA 值 (电流源密度 [CSD])。使用阳性和阴性症状量表 (PANSS) 在脑电图测量时评估临床症状。
低分辨率上的鱼类鉴定 - 一项具有增强的超级分辨率生成对抗网络（ESRGAN），YOLO和VGG -16
迫切需要对摄像机镜头的鱼类物种的智能检测和识别模型，因为填充物有助于世界经济的很大一部分，这些高级模型可以大规模帮助填充。这种包含拾取机器的模型可以有益于在不干预的情况下批量排序不同的鱼类，这显着降低了大规模杂种行业的成本。现有用于检测和识别鱼类物种的方法具有许多局限性，例如有限的可伸缩性，检测准确性，未能检测到多种物种，以较低分辨率降解性能，或者指出了最佳位置的确切位置。可以使用具有预训练的权重的引人注目的深度学习模型的头部，即VGG-16，可用于检测曲面的物种，并通过实现修改的YOLO来找到图像中的确切位置，以结合边界盒回归标题。我们提出了使用ESRGAN算法和提出的神经网络来扩大图像分辨率4的因子。使用此方法，已经获得了96.5％的总体检测准确性。该实验是根据分布在9种的9460张图像的基础上进行的。进一步改进了模型后，可以集成拾取机器以根据其物种在不同大规模的工业中的物种快速分类。
阿斯顿 2030 战略低分辨率.pdf
我们正处于一个数字时代：第四次工业革命。新冠疫情过后，我们的社会转向了更加灵活的工作和学习方式，我们正在开发数字医疗解决方案、数字制造和数字化服务模式，智能数据分析和人工智能是这些发展的基础。技术进步和创新的周期现在以月而不是年或几十年来衡量，这既带来了机遇，也带来了风险。指数级的技术变革正在重新定义工作的性质，许多工作正在发生变化或即将被淘汰。社区必须具备未来工作所需的新兴和先进技能，以便在全球知识型经济中从事高附加值的工作。高等教育作为通往高附加值工作的途径，必须为预计的需求增长做好准备。
多任务自适应池化使低分辨率表观转录组中跨组织、类型和物种的 RNA 修饰协同学习成为可能
宋逸游毕业于西交利物浦大学，获理学学士学位，现为利物浦大学计算机系博士生，研究方向为生物信息学和深度学习。王悦毕业于西交利物浦大学，获理学学士学位，现为利物浦大学计算机系博士生，研究方向为生物信息学、生物统计学和数据挖掘。王宣毕业于西交利物浦大学，获理学学士学位，现为西交利物浦大学生物科学系硕士生，研究方向为生物信息学和数据库。黄岱云毕业于利物浦大学，获博士学位，现为西交利物浦大学药学院研究助理，研究方向为深度学习、生物信息学和计算生物学。阮安是利物浦大学计算机科学系助理教授。他的研究领域为医学成像、医疗机器人和深度学习。孟佳是西交利物浦大学生物科学系的教授。他的工作重点是表观转录组、生物信息学和计算生物学。
针对低分辨率和非连续切片的临床 MRI 数据集的最优脑肿瘤分割算法
摘要背景：从磁共振图像（MRI）中分割脑肿瘤及其组成区域对于规划诊断和治疗非常重要。在临床实践中，经验丰富的放射科医生通常使用多模态 MRI 来描绘肿瘤区域。但这种手动分割容易出现重现性差且耗时。此外，常规临床扫描通常分辨率较低。为了克服这些限制，需要一种基于计算机视觉的自动精确分割算法。方法：我们研究了三种广泛使用的分割方法的性能，即区域增长、模糊 C 均值和深度神经网络 (deepmedic)。我们通过随机选择 48 名患者数据（高级别，n = 24 和低级别，n = 24）在 BRATS 2018 数据集上以及在我们的常规临床 MRI 脑肿瘤数据集（高级别，n = 15 和低级别，n = 28）上评估了这些算法。我们使用骰子相似系数、豪斯多夫距离和体积测量来测量它们的性能。结果：与模糊 C 均值 (FCM) 和 deepmedic 网络相比，区域增长法表现非常差。对于 BRATS 和临床数据集，FCM 和 deepmedic 算法的 Dice 相似系数得分彼此接近。这两种方法的准确率一般都低于 70%。结论：尽管 deepmedic 网络在 BRATS 脑肿瘤分割挑战中表现出非常高的准确率，但它必须针对低分辨率常规临床扫描进行定制训练。它还需要大量训练数据才能用作临床应用的独立算法。尽管如此，与区域增长或 FCM 相比，deepmedic 可能是脑肿瘤分割的更好算法。关键词：脑肿瘤、分割、深度神经网络、MRI
基于相关特征的同质低分辨率人脸识别方法
摘要 —人脸识别技术已广泛应用于人身识别、控制准入和移动设备访问等许多关键任务场景。安全监控是人脸识别技术的典型场景。由于监控视频和图像的低分辨率特点使得高分辨率人脸识别算法难以提取有效的特征信息，应用于高分辨率人脸识别的算法很难直接迁移到低分辨率情况。随着密集城市化时代安全监控中的人脸识别变得越来越重要，开发能够在处理低分辨率监控摄像机生成的视频帧时提供令人满意的性能的算法至关重要。本文研究了基于相关特征的人脸识别（CoFFaR）方法，该方法用于同质低分辨率监控视频，详细阐述了理论、实验细节和实验结果。实验结果验证了相关特征方法的有效性，提高了监控安全场景中同质人脸识别的准确率。