XiaoMi-AI文件搜索系统
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在当今快速发展的通信和互联网技术（如 5G、云计算和区块链）中，信息安全已成为一个关键组成部分。当数据以原始形式传输时，它很容易受到各种网络安全攻击。在这种混合多级数据加密架构中，它构建了具有前级文本加密的顺序和伪随机编码/解码算法，在使用封面图像和各种图像格式测试了几种文本大小后发现，图像分辨率和属性不受图像大小变化的影响，文本大小应比封面图像小 15% 是合适的。此外，与顺序编码/解码相比，混合加密和隐写术-伪随机编码/解码程序更高效且更耗时。
科技与行政法
STF 以电子形式接收来自全国所有法院的上诉，以及特别法院审理的案件，这些案件的全文保存在 PDF 格式的“大量”文件中，其中相当一部分文件并未“官方化”，即图像格式的文本文档，没有可供机器阅读的纯文本层。同样，这些文件包含程序性文件（初始请愿书、上诉决定、特别上诉请愿书等），但没有任何标识或索引，也就是说，没有对文件进行命名或标记（判决、特别上诉请愿书等），这使得在流程中找到它们变得更加容易。为了充分利用人工智能应用于自然语言（文本），Victor 的目标是执行四项活动： - 通过数字或电子过程将图像转换为文本； - 分离文件的开始和结束（程序性文件、决定等）； -对 STF 活动中最常用的程序文件进行分离和分类
nato 高级数据存储标准 stanag 4575
北约第四航空大队 (AG IV) 负责北约社区侦察和监视系统的标准化和互操作性。随着机载侦察系统从传统胶片相机过渡到电子数字传感器，现有的北约标准化协议 (STANAGS) 不再定义实现互操作性所需的接口。第四航空大队进行了一项研究，以开发北约图像互操作性架构 (NIIA)，该架构定义了实现参与国部队之间互操作性所需的关键电子和物理接口。该架构将机载元素和地面元素之间的接口确定为需要标准化的链接。为了满足这一要求，根据当时可用的技术制定了标准。该接口由 STANAG 7023 或 STANAG 4545 中定义的图像格式以及 STANAG 7085 定义的宽带数据链路或 STANAG 7024 定义的宽带数字磁带记录器组成。
将Mol2VEC技术应用于大型数据可视化和分析
化学中深度学习的最新成功与文本挖掘的进展以及通过类比与文本处理化学图的能力紧密结合。深度学习也是分子描述中的关键问题，因为在深度学习过程中，存储在隐藏神经元层（潜在变量）上的内部值可以有效地用作分子描述符[1]。由于深神经网络几乎可以“读取”几乎所有野蛮的，未经准备的分子表示（分子图，微笑的字符串 - 典型化或不使用典型化 - 甚至是像素化图像格式中的2D草图），这些潜在变量可以被视为被人工智能的“发明”。他们应该弄清（几乎）分子图中存在的所有信息，尽管它不会在设计新型分子描述符的专家使用的化学专业知识之后提取。后者会知道，例如，要强调可以从图中推断但难以提取的结构方面。典型的例子是药效团
HDW-F900R - 索尼专业版
最初的 HDW-F900 摄像机现已发展成为下一代 HDW-F900R，将 CineAlta 性能与各种新功能相结合。这款新摄像机根据 CIF（通用图像格式）标准获取图像，该标准指定 1920 x 1080 有效像素（水平 x 垂直）的采样结构。除了以 24P 录制外，HDW-F900R 摄像机还可切换为以 23.98P、25P 和 29.97P 逐行扫描以及 50 或 59.94 Hz 隔行扫描录制。该摄像机还提供了一系列用于创意拍摄的综合功能，例如增强的伽马功能和比色控制。HDW-F900R 的设计非常紧凑轻便，为用户在拍摄时提供了更高的移动性和舒适度。为了进一步增强摄像机的创意和操作多功能性，提供了多种可选配件。其中包括图像缓存板、2-3 下拉和下转换器板以及慢速快门板。结合其 24P 功能，这些新功能使 HDW-F900R 成为拍摄电视连续剧、纪录片、商业广告和电影的理想摄像机。
BRC生物信息学Illumina基因分型QC和Imputaion Service Pipeline
来自Illumine基因分型微阵列的原始基因分型数据以图像格式（IDAT文件）上传到Genomestudio软件中。此软件通过基于荧光强度的相似性来确定样品的自动聚类来确定等位基因的身份。但是，由于异常强度模式，默认聚类算法可能无法识别有效的簇，也可以将错误的基因型分配给样品。可以通过手动审查和回忆SNP来解决数据的可靠性，信心和整体质量，从而使其成为非常关键的质量控制（QC）程序，然后再使用PLINK或遗传解释进一步QC。此过程可以按; - =几周，具体取决于项目的大小（SNP的数量）。GenomeStudio软件需要至少提供的VWW样品来准确地群集数据，并且如果样本超过= www，我们必须在批处理中进行，以便花费更多的时间。此外，更大的芯片也需要更多的时间，因此成本更高。
yolov8基于激光雷达点云的对象检测的新方法
摘要 - 对象检测是自动驾驶汽车和高级驾驶员辅助系统（ADA）的重要感知任务。虽然已经对相机图像中的对象检测进行了广泛的研究，但通过光检测和范围（LIDAR）数据来解决此任务，这是由于其固有的稀疏性带来了独特的挑战。这项研究引入了一种基于激光雷达的对象检测的开创性方法，其中Lidar Point Cloud数据巧妙地转换为伪RGB图像格式，随后将最初用于基于相机的对象检测设计的Yolov8网络。在Kitti数据集中受过训练和严格评估，我们的方法表现出出色的性能，达到了令人印象深刻的平均平均精度（MAP）超过86％。该模型还在Tihan IITH iith自主导航数据集（TIAND）的某个点云上进行了测试。这个了不起的结果强调了拟议方法在利用LiDAR数据以进行健壮对象检测时的效率，从而有助于在自主驾驶和ADAS应用中提高感知能力。索引项 - Yolov8，点云，BEV，LIDAR，对象检测，ADAS
使用平行投影对空间线性阵列扫描仪场景进行极线重采样
摘要 对极重采样旨在生成共轭点位于同一行的归一化图像。这一特性使得归一化影像对于自动影像匹配、空中三角测量、DEM 和正射影像生成以及立体观看等许多应用都十分重要。传统上，归一化过程的输入媒体是帧相机捕获的数字影像。这些影像可以通过扫描模拟照片获得，也可以直接由数码相机捕获。与模拟相机相比，当前的数码帧相机提供的图像格式更小。在这方面，线阵扫描仪正在成为二维数码帧相机的可行替代品。然而，线阵扫描仪的成像几何比帧相机更复杂。一般而言，线阵扫描仪的成像几何会产生非直线的对极线。此外，根据忠实描述成像过程的严格模型对捕获的场景进行对极重采样需要了解内部和外部传感器特性以及物体空间的数字高程模型 (DEM)。最近，平行投影已成为一种替代模型，用于近似具有窄视场角的高空扫描仪的成像几何。与严格模型相比，平行投影模型不需要
DICOM标准的三十年
标准化是数字成像世界中的关键概念。缺乏标准限制了图像的可用性和共享。IT迫使用户处理多种数据格式，并将数据从一种格式转换为另一种格式。此外，除了像素数据外，任何图像文件还包含元数据。元数据是描述图像的数据，并在数字成像中起着非上级作用。虽然通用图像格式元数据可以仅限于像素矩阵的描述，但以科学应用的格式元数据可以描述主题，仪器设置，图像采集参数以及与成像工作流程相关的任何其他兴趣元素。尽管如此，元数据的力量通常被低估了，因此被未表达。标准有助于定义元数据部分，以正确使用和解释图像本身。在开创性视觉的标准化过程中，医学成像领域是示例性的，并创建了长期寿命和欣赏的标准。在1980年代初期，与国家电子制造商协会（NEMA）共同开始确定编码和交换数字医疗图像的编码和交换标准。在1993年，ACR-NEMA委员会将医学的数字成像和通信（DICOM）作为标准，其功能和长期视力比以前称为ACR-NEMA 1.0（1985）和2.0（1988）[1-7]的标准化尝试更大。在当时，DICOM代表了真实的新颖性。在引入DICOM标准之前，因此，直到1990年代的前半部分，医学成像界都看到了诊断方式，即使在同一部门内，也非常确认了他们的房间。通常将图像印刷到膜上，以由放射科医生解释。以本地数字格式，在模式控制台上查看和处理图像，很少导出到不同的工作站。医学成像系统没有相互连接，除了一些专用的点对点连接。在成像部内外，模式和图像处理工作站之间的图像转移主要是通过具有重要限制的可移动媒体进行的：没有常见的文件格式，以及未知的未知数正确读取可移动的介质存储（通常是磁光磁盘或磁带）。因此，图像的美国能力仍然与用于阅读专有的软件的可用性有关
探索图像密封造影中的高级技术和安全通信的日期隐藏
多媒体数据，例如图像，文本，文件或带有数据加密的视频。图像模拟是一种将图像隐藏在另一个图像中的技术。在图像密封造影中，封面图像被操纵，以使隐藏的数据看不见，这不会使其可疑，例如在加密中。相反，使用切解来检测任何秘密。图像中的消息并提取隐藏的信息[1]。在提出了一种略有不同的方法中，考虑了样式图像以及内部信息和掩护图像。生成的支撑图像被转换为给出的样式图像作为输入。揭示网络用于解码从Stego图像创建的秘密信息。与其他方法一样，使用基于VGG的自动编码器架构进行了任意调整秘密数据的大小，样式图像是通过自适应示例[2]完成的。该通道是因为CR和CB通道中的所有语义和颜色信息。此外，为了将有效载荷减少三分之二，隐藏的图像将转换为灰度图像格式。y通道Haltone Secret Image被馈送到编码器 - 模块网络以生成支撑图像。源图像是Y通道与CR和CB通道结合使用，以在YCRCB颜色空间中创建封面图像括号图像。为了编码隐藏的图像，Y通道DE Brace图像被馈回启示网络，以输出灰度刻度隐藏的图像。另外，将两种不同的变体用于生殖模型 - 基本和残留模型[3]。提出了k-lsb方法，其中k最小位被秘密消息替换。使用加密和隐肌的结合，其中封面图像的LSB被秘密图像的最重要位取代。使用伪随机数生成器来选择像素，并且每次旋转时都会对键进行加密。Stega分析使用熵过滤器检测并揭示秘密图像[4]。LSB方法也用于在视频中隐藏秘密信息笑话。视频是称为视频帧的图像序列。每个视频都被切成框架，秘密信息的二进制位隐藏在视频帧的LSB中。LSB替代方法和视频的基本形式结合了Huffman编码和LSB替代方法。另一种有趣的方法是将音频与录像带一起使用以改善隐藏性[5]。