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使用彩色红外 (CIR) 图像
红光显示为绿色 尽管 CIR 摄影可用于从任何有利位置拍摄物体，但本期论文将重点介绍其在航空影像中的应用。这种摄影技术在航空影像中的实用性基于以下科学原理：大多数物体的 NIR 反射率可忽略不计，但活跃生长的植物具有较高的 NIR 反射率（比植物对可见绿光的反射率高约 6 倍），而受压植物（无论是疾病还是干旱）的 NIR 反射率会降低。因此，活跃生长的植被在航空影像上以鲜红色突出显示，受压植被显示为深红色，而无植被区域则显示为取决于其材料成分的颜色。此外，不同植被类型（针叶树与阔叶树以及不同物种）之间存在细微的 NIR 反射率差异，这有助于植物识别。尽管 CIR 摄影最初是为二战期间的美国军方开发的，用于探测敌方伪装的坦克，但现在它已被政府机构（县、州和联邦）以及私营部门和学术界用于众多应用，例如：
使用2D EEG图像
摘要：当人们的期望与实际结果不一致时，就会发生与错误相关的电位（ERRP）。当人类与BCI相互作用时，准确检测ERRP是改善这些BCI系统的关键。在本文中，我们提出了一种使用2D卷积神经网络的多通道方法，用于错误相关的潜在检测。多个通道分类器已集成以做出最终决策。特别是，来自前扣带回皮层（ACC）的每个1D EEG信号都转化为2D波形图像。然后，提出了一个名为基于注意力的卷积神经网络（AT-CNN）的模型来对其进行分类。此外，我们提出了一种多通道集合方法，以有效整合每个通道分类器的决策。我们提出的整体方法可以学习每个通道和标签之间的非线性关系，该方法比大多数投票集合方法获得了5.27％的精度。我们进行了一个新的实验，并在监视错误相关的潜在数据集和数据集上验证了我们提出的方法。使用本文提出的方法，准确性，灵敏度和特定的林为86.46％，72.46％和90.17％。结果表明，本文提出的AT-CNNS-2D可以有效地提高ERRP分类的准确性，并为研究ERRP脑分配器界面的分类提供了新的想法。
有条件的生成图像模型
无条件产生，该算法没有输入；该模型生成一个新的图像，该图像与培训数据共享特征。相比之下，随着统一的生成，该算法的输入是有效的类选择。例如，在MNIST数据集中，我们可以指示该模型生成数字的图像在0到9之间，从而从指定类中产生新的图像。在DDPM框架内，U-NET充当神经网络，以预测每个时间步处的噪声。对U-NET的输入是时间t的图像，时间嵌入和上下文嵌入。U-NET输出ϵ具有与输入图像相同的输入图像特征维度。this ϵ表示要从t处的库图像中减去的估计噪声，以在t-1处产生图像，从而使其更接近新图像。
图像加密技术：全面评论
在各个领域中的重要工具，包括军事通信，医学成像，多媒体系统和互联网通信[2]。理论上可以将文本加密方法应用于图像加密，但由于图像的独特特征，实际的注意事项开始起作用。图像的大小通常更大，从而导致更长的加密和解密时间。另外，与文本不同，解密的图像不必与原始图像相同，从而引入了图像加密的灵活性。密码学的历史可以追溯到数千年的历史，从经常涉及笔和纸技术的经典加密方法发展为更柔和的方法。机械和机电设备的开发，例如二十世纪初期的Enigma转子机，标志着密码学的显着进步。随后的电子和计算旋转导致了日益复杂的加密方法。然而，这些加密技术的进展与密码分析技术的演变以及用于打破加密培养基的方法相似。本文提供了图像加密技术的广泛概述，重点介绍了基于混乱的图像加密领域，并利用数学混乱理论来增强安全性。基于混乱的加密特别适合在通过Internet和Open Networks传输过程中保护图像。它包括两个主要的策略：完整的加密和选择性加密。本文的结构如下：教派。最后，教派。在该领域内，探索了各种技术和方法，利用混乱理论的力量来增强加密算法并增强关键安全性。此外，本文探讨了基于混乱的图像加密方法的空间和频域实现，从而对其优势和应用提供了全面的理解。在整个论文中，我们突出显示了关键图像加密技术及其对现场的贡献。2提供了必不可少的背景信息，以帮助理解图像加密概念以及对现场研究的审查。第3节深入研究了图像加密技术的先前研究，包括对这些方法的比较分析。4提出了本文探索图像加密技术的总体结论。
Hefei将图像作为高科技强国
随着夜幕降临，鼓的声音像鱼形灯笼一样充满了空气，然后是较小的灯笼，蜿蜒穿过Zhanqi的街道。丰富多彩的节日般的灯笼和其他照明物品不仅吸引了年轻人回到家乡和全国成千上万的游客淹没了这个小村庄，而且还为其居民带来了通往未来的道路。
使用延时显微镜图像
摘要：（2 s） - eriodictyol（ERD）是一种在柑橘类水果，蔬菜和具有神经保护性，心脏保护性，抗糖尿病和抗肥胖作用的不良药物植物中广泛发现的avonoid。但是，ERD的微生物合成受复杂的代谢途径的限制，并且通常导致生产较低。在这里，我们通过调节ERD合成途径的代谢来设计酿酒酵母。结果表明，ERD滴度有效增加，中间代谢物水平降低。首先，我们成功地重建了酿酒酵母中p-奶油酸的从头合成途径，并使用启动子工程和终端工程进行了代谢途径，用于高级生产（2 s） - 纳林宁。随后，通过从Tricyrtis hirta引入Thf3'H基因来实现ERD的合成。最后，通过乘以Thf3'h基因的拷贝数，ERD的产生进一步增加，达到132.08 mg l -1。我们的工作强调了调节代谢平衡以在微生物细胞工厂生产天然产物的重要性。
使用未配对的图像到图像翻译网络纠正气候模型模拟
摘要：我们评估了未配对的图像到图像翻译网络的适用性，以纠正通过全球大气循环模型模拟的数据。我们使用无监督的图像对图像翻译（单元）神经网络体系结构来映射在以南亚季风为中心的地理区域中的HADGEM3-A-N216模型和ERA5重新分析数据之间的数据，该区域中具有充分记录的严重偏见。单位网络构建了跨变量的相关性和空间结构，但产生的偏置校正比目标分布少。通过将单位神经网络与经典的分位数映射技术（QM）相结合，我们可以制定比任何一个单独的偏差校正。单元1 QM方案显示可以纠正单个变量的跨变量相关性，空间模式和所有边际分布。对这种联合分布的仔细校正对于化合物极端研究至关重要。
步态图像期间的运动图像能力得分是否与皮质活动有关？
与这些结果一致，在这里我们发现，MI能力水平在MI神经网络中特别涉及的那些区域中影响皮层募集。准确地说，在MI能力测试评分与左下和中部额叶，中心区域和SMA之间发现了正相关，这表明IA越好，这些区域的参与就越多。额叶活动对MI，尤其是步态MI至关重要，这支持步态不再被认为是一种简单且自动的运动动作。的确，步行过程中涉及各种认知功能（例如注意力和视觉空间能力），尤其是在复杂的过程中
人工智能为何不能像人一样理解图像？
摘要：人工智能可以识别图像，但无法像人一样理解图像。理解图像符号的难题在于类比，而类比无法明确地操作化。没有什么可以保证类比的意义，因为它既不是原因的必然结果，如指示性符号，也不是规则的必然结果，如符号（单词）。但类比也是人类状况的基础，因为我们的自我暗示着他人的存在。或者，就像图像一样，对他人的理解暗示着类比：他是一个像我一样的自我，但不是我自己的另一个自我，即一个类比自我。也就是说，你可以理解他人活动和行为的行为，甚至他传达的信息，因为你把它们解释成关于你自己的信息。与作为存在物的人类不同，在人工智能中，本质先于存在。即使类比过程的算法将得到无限完善，这种类比也会错过来自现存生命体的解释。人工智能了解数字，人类了解模拟；人工智能从知识中理解，人类从理解中了解。关键词：人工智能；图像；类比；理解；知识；其他；自我。引用方式：Codoban, A. (2020)。为什么人工智能不能像人类一样理解图像？后现代开篇，11 (4)，174-182。doi:10.18662/po/11.4/228
