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回顾：图像融合技术与应用
摘要 — 图像融合是将多个输入图像组合成单个输出图像的过程，该输出图像比任何单个输入图像提供的场景描述更能描述场景。为了获得更好的视觉效果，需要对全色和多光谱图像或真实世界图像进行高分辨率图像融合。图像融合有多种方法，一些图像融合技术包括 IHS、PCA、DWT、拉普拉斯金字塔、梯度金字塔、DCT、SF。在许多应用中已经开发了几种数字图像融合算法。图像融合从给定场景的多个图像中提取信息，以获得最终图像，该图像具有更多适合人类视觉感知的信息，并且更适合额外的视觉处理。它还打算回顾图像融合算法的质量评估指标。在像素级、特征级探索灰度图像融合技术，并回顾每种技术的概念、原理、局限性和优势。
反射式全息图技术微型应用研究
微型全息图经常以金字塔形状用于展览。但对各种形状的全息图的研究却很少。本研究旨在了解反射浮动全息图技术应用的微型全息图的形状。通过分析浮动全息图类型，旨在验证反射型浮动全息图是否适合微型全息图的实现，并研究适合的非金字塔形状的反射微型全息图类型。除了经常用于展览的金字塔形全息图外，作者还研究了圆锥、半球和圆柱形全息图，并将它们形成垂直结构以支持显示图像的屏幕的扩展。反射型全息图在过去存在光散射问题，但通过在屏幕上附加偏振滤光片，光散射的影响被最小化。垂直型全息图会根据观看者的视角导致图像失真。将来，如果能够将图像失真最小化，就有可能实现扩展形状。关键词
一种自动PCB缺陷检测的深度学习方法：全面评论
摘要电子设备的扩展市场已大大提高了对高质量印刷电路板（PCB）的需求。即使是PCB中的较小缺陷也可能对最终用户构成重大安全风险。本文对基于深度学习的PCB缺陷检测方法进行了全面综述。我们的探索涵盖了各个关键方面，包括对PCB缺陷的分类，自动化视觉检查（AVI）技术，对象检测方法论以及深度学习模型的广泛采用。具体来说，我们专注于具有特征金字塔网络（FPN-RFCN）的最新方法，称为基于区域的完全卷积网络。此外，我们讨论了该域中的有效数据增强技术和常用的评估指标。本评论为从事PCB质量保证的研究人员，从业人员和行业专业人员提供了宝贵的见解。关键字：深度学习，特征金字塔网络，PCB，缺陷检测，图像处理，智能制造
INAF-OAS 技术硕士论文提案
• 使用阿西亚戈天文台的哥白尼 182 厘米望远镜对低阶波前传感甜甜圈技术进行天空性能测试。您将描述望远镜光束的光学像差，并将该技术的性能与其他波前传感技术（如 Shack-Hartmann 和金字塔波前传感器）进行比较。
神圣站点的共鸣意识
在为期两周的时期，埃及的各种“神圣地点”受到了一个对古老寺庙，金字塔和坟墓的精神品质的兴趣。在包括诵经和冥想在内的非正式仪式中，该团体尊重古埃及人的神圣遗址。便携式随机事件发生器和掌上计算机用于生成和记录正在进行的随机序列，并附有时间戳记的计算机索引和相关观察和激活的现场音符。预先计划的假设预测了访问神圣地点的序列的异常偏差，包括每个寺庙中的内部圣所或圣洁或圣洁的圣洁以及金字塔的所有内部房间。进一步的预测是，在这些特殊位置的诵经和冥想在内，该小组的重新建立活动或相干构建活动也将与异常的偏差相关。两种形式的假设均以2.7x10^-6的综合概率确认。其他类别的数据提供了上下文，并有助于区分异常效应的来源。
计算机化测试的过去、现在和未来
1 → “这是除法。” 6 → “这是加法。不错，但让我们更富有想象力。” 9 → “这是乘法。不错。” 27 → “这是幂。不错。” 33 → “你把三放在一起了。这很不错。” 8 → “你用倒三把它们叠在一起。这很棒。” 其他 → “这是我没有想到的答案。”