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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
双曲线空间中的视觉理解
最新的性能。虽然鉴定的视觉模型（例如对比语言图像预训练（剪辑））通过在共同空间中学习视觉语言概念来实现有希望的零射击性能，但它们之间的自然层次结构仍然没有探索。在这项工作中，我们提出了Poinclip：基于庞加利的几何形状模型，该模型研究了两者之间的层次关系，以学习联合文本图像表示。我们将Poinclip的性能与夹模型的性能进行比较，以进行零拍图像分类和检索任务，以证明所提出的方法的功效。
为视障人士提供的智能个人 AI 助理
基于特征提取的盲人物体识别 [4]。SIFT（尺度不变特征）算法被提出来实现该解决方案。它不需要任何形式的图像转换。进行预处理以消除噪声和不均匀照明造成的挑战。然后借助局部特征提取方法找出兴趣点，并为其计算特征或向量和描述符。该算法有助于将图像表示为图像的兴趣点集合，这些图像对图像变换不变且对照明变化有部分影响。它克服了以前实现 RGB 到 HSI 转换的缺点，因为图像的复杂性不会影响性能。但是，所使用的算法是闭源的，很难在不同设备上实现。
ACES 中的轨迹生成和管理
正在创建 (ACES) 以评估和开发分布式武器协调方法，以支持海军、联合和盟军区域和战区战术弹道导弹防御 (TBMD)、陆上巡航导弹防御 (OCMD) 以及自卫和区域防御防空战 (AAW)。对实现部队级协调的不同分布式武器协调方法的有效性的分析必须考虑影响整个探测到交战事件链中过程结果的关键因素。在作战情况下，这些过程从根本上依赖于可用的轨迹信息。对于给定的单位，轨迹信息可以在本地生成，也可以通过公共网络从其他单位获得。因此，在单个平台级别生成真实的空中图像表示一直是 ACES 开发的主要目标。
ACES 内的轨迹生成和管理
APL 协调交战模拟 (ACES) 的创建旨在评估和开发分布式武器协调方法，以支持海军、联合和盟军区域和战区战术弹道导弹防御 (TBMD)、陆上巡航导弹防御 (OCMD) 以及自卫和区域防御防空战 (AAW)。对实现部队级协调的不同分布式武器协调方法的有效性进行分析时，必须考虑影响整个探测到交战事件链中过程结果的关键因素。在作战情况下，这些过程从根本上依赖于可用的轨迹信息。对于给定的单位，轨迹信息可以在本地生成，也可以通过公共网络从其他单位获得。因此，在单个平台级别生成真实的空中图像表示一直是 ACES 开发的主要目标。
个人简历 - 数学 - 肯塔基大学
2013 年至今 担任以下期刊的同行评审员：《应用数学与计算》、《应用数学建模》、《应用科学》、《数学科学通信》、《应用计算机与数学》、《IEEE 信号处理快报》、《IEEE 电路与视频技术系统学报》、《IEEE 地球科学与遥感学报》、《IEEE 图像处理学报》、《IEEE 信号处理学报》、《成像科学杂志》、《逆问题与成像》、《国际生物医学成像杂志》、《国际生物医学工程数值方法杂志》、《电气工程杂志》、《成像杂志》、《数学成像与视觉杂志》、《模式识别研究杂志》、《科学计算杂志》、《中国运筹学学报》、《视觉通信与图像表示学报》、《方法与协议》、《最优化》、《PLOS ONE》、《SIAM 成像科学杂志》、《SIAM 科学计算杂志》、《信号处理》、《地球科学与遥感学报》感知，《科学世界杂志》。
用于高光谱图像分类的多尺度动态图卷积网络
摘要 —卷积神经网络（CNN）在高光谱图像表示方面表现出色，并在高光谱图像分类中取得了良好的效果。然而，传统的 CNN 模型只能对具有固定大小和权重的规则方形图像区域进行卷积，因此，它们不能普遍适应具有各种对象分布和几何外观的不同局部区域。因此，它们的分类性能还有待提高，特别是在类边界方面。为了弥补这一缺点，我们考虑采用最近提出的图卷积网络（GCN）进行高光谱图像分类，因为它可以对任意结构的非欧几里得数据进行卷积，适用于由图拓扑信息表示的不规则图像区域。与常用的在固定图上工作的 GCN 模型不同，我们使图能够动态更新
使用深度神经网络对阿尔茨海默病进行四向分类...
阿尔茨海默病 (AD) 是一种神经退行性疾病，会对包括海马体在内的多个大脑区域造成不可逆的损害，从而导致认知、功能和行为受损。早期诊断该疾病将减少患者及其家属的痛苦。为了实现这一目标，在本文中，我们提出了一种孪生卷积神经网络 (CNN) 架构，该架构采用三重态损失函数将输入的 MRI 图像表示为 k 维嵌入。我们使用预训练和非预训练的 CNN 将图像转换到嵌入空间。这些嵌入随后用于阿尔茨海默病的四向分类。使用 ADNI 和 OASIS 数据集测试了模型有效性，准确率分别为 91.83% 和 93.85%。此外，将获得的结果与文献中提出的类似方法进行了比较。
来自无脊椎动物衍生的DNA 的哺乳动物有丝分裂基因组学 有效的张量网络状态的绝热制备 HUWE1缺陷通过调节BRCA1-∆11Q剪接变体来引起PAR抑制剂抗性
fi g u r e 1有丝分裂组的覆盖范围是由（a）单个苍蝇，（b）蝇池或（c）leeches的个体或水池池产生的。虚线表示整个基因组的10 bp平均值。绘图旁边的苍蝇或水ech图像表示使用了独特的颜色/形状组合以及是否使用了单个提取物或池。（d）从GenBank的91个灵长类有丝分裂基因组和由苍蝇，水ches或蝇池产生的高质量有丝分裂基因组的比对来推断出的最大可能性系统发育。提出的系统发育是有助于解释的，但是完整的树包括有关节点和分支长度的其他信息。至少需要10×覆盖范围才能为这些有丝分裂基因组拨打基础，阈值为95％的身份，以调用底座。出现在> 95％的bootstrap复制中显示为实线的节点。量表显示每个位置的核苷酸取代。