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数字图像处理简介（MC920）
• Introduction to Image Processing • Digital Image Representation • Elements of an Image Processing System • Application Areas • Human visual system • Image formation • Sampling and quantity • Spatial resolution and depth of the image • Pixel Bethide Relationships • Image Routed • Image enhancement • Image Quality • Gray Scale Transformation • Image histogram • Correlation and Conduction Operations • Filtering in the Spatial Domain and Frequency • Image segmentation • Detection of Border Discontinuities •总体和本地限制性以及本地排序订单•图像表示和描述•数学形态•图像压缩•图像和放射性转换•放射线范围•图像之间的对应关系•图像分类•图像分类•图像肛门元素•标准和类和类标准标准•决策方法• Introduction to Image Processing • Digital Image Representation • Elements of an Image Processing System • Application Areas • Human visual system • Image formation • Sampling and quantity • Spatial resolution and depth of the image • Pixel Bethide Relationships • Image Routed • Image enhancement • Image Quality • Gray Scale Transformation • Image histogram • Correlation and Conduction Operations • Filtering in the Spatial Domain and Frequency • Image segmentation • Detection of Border Discontinuities •总体和本地限制性以及本地排序订单•图像表示和描述•数学形态•图像压缩•图像和放射性转换•放射线范围•图像之间的对应关系•图像分类•图像分类•图像肛门元素•标准和类和类标准标准•决策方法
使用 Python 进行人工智能编程
成功的软件开发人员需要知道如何将深度学习模型融入日常应用中。任何带有摄像头的设备都将使用图像分类、对象检测和人脸识别，所有这些都基于深度学习模型。在这个项目中，您将实现一个图像分类应用程序。此应用程序将在图像数据集上训练深度学习模型。然后它将使用训练后的模型对新图像进行分类。首先，您将在 Jupyter 笔记本中开发代码，以确保您的训练实施效果良好。然后，您将代码转换为 Python 应用程序，然后从系统的命令行运行该应用程序。
诊断放射学中的人工智能
摘要：人工智能 (AI) 是近十年来医疗保健行业最具革命性的发展，其中诊断成像占比最大。机器学习和深度学习 (DL) 是人工智能的子类，在图像分析方面表现出突破性的性能。它们已成为图像分类和识别领域的最新技术。机器学习涉及从图像中提取重要的特征，而 DL 使用神经网络来解决此类问题并获得更好的性能。在这篇综述中，我们讨论了机器学习和 DL 在诊断放射学领域的当前应用。深度学习应用可分为医学影像分析和分析以外的应用。在医学影像分析领域，深度卷积神经网络用于图像分类、病变检测和分割。循环神经网络也用于从电子病历中提取信息，并增强卷积神经网络在图像分类领域的应用。生成对抗网络已明确用于生成高分辨率计算机断层扫描和磁共振图像，以及从相应的磁共振成像中映射计算机断层扫描图像。除了图像分析之外，DL 还可用于质量控制、工作流程组织和报告。
当前计算机科学的前沿研究
迁移学习已在图像分类、自然语言处理和语音识别等多个应用中取得了最先进的成果。在图像分类中，迁移学习已用于通过迁移在大型数据集上训练的模型中的知识来提高小数据集上模型的性能。在自然语言处理中，迁移学习已用于通过迁移在一般语言理解任务上训练的模型中的知识来提高情绪分析和命名实体识别等特定任务上模型的性能。在语音识别中，迁移学习已用于通过迁移在特定语言或方言上训练的模型中的知识来提高不同语言和方言中模型的性能。
使用深度学习技术检测脑肿瘤
卷积网络是通过自然程序推动的，因为神经元之间的可用性设计是在生物视觉领域的关联之后进行的。单个皮质神经元仅在视野的受限区域中回答刺激，称为接受场。各种神经元的接受场部分重叠，以涵盖整个视野。cnns使用与其他图像分类算法形成鲜明对比的中等预备。这意味着系统了解了习惯计算中被手工构建的渠道。来自早期信息和人类努力的这种自主权包括配置可能是重要的余地。他们在图像和视频识别，推荐系统，图像分类，医学图像分析和舌头处理中都有应用。
以专家为依据、以用户为中心的机器学习解释
解释人工智能的决策已成为一个重要的研究课题。使用深度学习进行图像分类取得了长足的进步（Krizhevsky 等人，2012 年；LeCun 等人，2015 年），引起了人们对解释图像分类结果的浓厚兴趣。尽管可解释人工智能 (XAI) 有许多应用，但本文首先关注学习对图像进行分类。然后，我们讨论可解释人工智能的更广泛含义。最近的会议包括有关可解释人工智能的教程和研讨会。有几项关于 XAI 的很好的调查（Chakraborty 等人，2017 年和 Došilović 等人，2018 年）。这不是其中之一。相反，在与放射学和眼科学专家以及鸟类识别专家一起研究问题之后，我们得出结论，现有技术仍有很大改进空间。该领域需要更多的方向和方法，包括明确 XAI 的目标，特别是在用户、专家和图像分类方面。尽管 XAI 的一些最初目标是“向人类用户解释他们的决定和行动”（Gunning & Aha，2018），但目前最先进的技术是以开发人员为中心，而不是以用户为中心。解释图像分类的主要方法是为图像上叠加的显着图或热图上的像素或区域分配重要性分数，用颜色尺度（红色、橙色、黄色……）可视化区域的重要性。为创建热图而开发的方法包括遮挡灵敏度（Zeiler &
仅编码变压器 +视觉变压器
正向神经网络。•为了预见CNN或视觉变压器，我们通常会在监督分类问题上训练整个模型（即图像分类）•为了预识LLM，我们通常会训练整个模型，以无标记的句子的可能性。