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好图片2024 - 成像元素
Toby Breckon教授在无人驾驶汽车中 - 达勒姆大学计算机科学系中的技术驱动到您附近的一条街道，它似乎是自动驾驶汽车（无人驾驶汽车）可能成为100多年来我们旅行方式的最重大变化之一。这一快速移动技术发展的核心是使用成像技术 - 车辆如何看待周围的世界？和图像理解 - 车辆如何理解周围世界的图像？这一领域的进步为我们的日常生活带来了许多机会和影响。本演讲将探讨车载感应的当前趋势，概述了基础的科学进步，即基础无人驾驶汽车技术以及一些尚需解决的研究挑战，包括在达勒姆（Durham）在达勒姆（Durham）上进行的有关汽车视觉感应的研究工作，更广泛地说，这次演讲将讨论现场的无人驾驶技术发展，以及未来在我们的道路上的潜在影响，并在我们的道路上及其不仅仅是我们的路上的潜在影响。
在富含氢气的大气中的湿见抑制的3D图片：对K2-18 B
虽然小海王星样行星是最丰富的系外行星之一，但我们对它们大气结构和动态的理解仍然很少。尤其是，关于潮湿对流在这些大气中的工作方式，在这些气氛中，可凝度的物种比不可固定的背景气体重。虽然已经预测，潮湿对流可能会停止以上这些可凝结物种的阈值丰度，但该预测基于简单的线性分析，并依赖于关于大气饱和的一些有力的假设。为了调查这个问题，我们开发了一个3D云分辨模型，用于具有大量可冷凝物种的氢气大气，并将其应用于原型的温带Neptune样星球 - K2-18 b。我们的模型证实了在可凝结蒸气的临界丰度之上抑制湿对流的抑制作用，以及在此类行星大气中稳定分层层的发作，这导致了更热的深层气氛和内部。我们的3D模拟进一步提供了该稳定层中湍流混合的定量估计，这是大气中浓缩物循环的关键驱动力。这使我们能够构建一个非常简单但逼真的1D模型，该模型捕获了Neptune类气氛结构的最显着特征。我们关于氢气中潮湿对流行为的定性发现超出了温带行星，还应适用于铁和硅酸盐在氢压行星深内部的凝聚的区域。我们发现地球需要具有很高的反照率（a>0。5--0。最后，我们使用模型研究了K2-18 b上H 2域大气下的液体海洋的可能性。6）维持液态海洋。但是，由于恒星的光谱类型，提供如此高的反照率所需的气溶胶散射量与最新的观测数据不一致。
光子集成电路（图片）：从INP到Gan- ...
关键字：从第一个实用的（商业）系统实现（SOC）实现到当前状态的基于INP的光子积分电路（PICS）的光子集成电路，光发射器，光子接收器，光子传感器，量子计算抽象进步的抽象进步。使用基于GAN的半导体扩展到光子IC到可见的和近脉冲光谱，有望在光学通信，传感和量子溶液中大量应用。ntroduction Modern Electronics始于晶体管的发明和少数载体注入的发现[1]。综合电路（IC）的发明以及半导体技术的可扩展性[2，3]急剧改变了我们的现代世界，因为晶体管和半导体技术的能力不断提高固态循环的功能，性能和可靠性，同时降低其大小，电力，电力，成本和成本。此缩放率是指数级的，如今导致了每芯片超过500亿晶体管的综合电路，每晶体管成本<0.1微米。集成电路的关键值是通过消除需要通过半导体批处理和晶圆刻度处理来提供设备和电路连接来实现这些改进的能力。半导体激光[4]，半导体合金激光[5]以及化合物半导体合金[5]的相关可行性引发了将电子集成电路概念扩展到光子学的可能性。这是Miller [6]在《贝尔系统技术杂志》中首次提出的：本文概述了针对激光束电路微型形式的提案……光刻技术可能允许同时构建复杂的电路模式……如果实现……经济应产生。在该提案以来的过去50多年中，有许多有关图片的研究演示。但是，从综合组成部分中得出的经济价值通常不会超过整合本身的成本，这限制了图片的商业成功和发展。迄今为止，图片的介绍和缩放主要是由它们用于光学通信的使用
一种检测和识别图片中文本的混合方法
为了创建能够自动从图像或图片中读取文本的计算机系统，研究人员专注于检测和识别图像中的文本。这个问题特别困难，因为图像通常具有复杂的背景和广泛的属性，包括颜色、大小、形状、方向和纹理。我们提出的方法基于形态学，它由膨胀和腐蚀过程组成，以提取文本并识别包含文档文本或图像的黑白文本区域。这种建议的方法已被研究，因为它能够自动识别与文本图片对齐的文本，例如商店名称、街道名称、横幅和海报。本文使用光学字符识别 (OCR) Tesseract 标准和优化的 OCR Tesseract 介绍了该设备实验的设计、应用和结果。我们的结果表明，优化的 OCR Tesseract 比标准性能好得多。图像预处理和文本处理模块构成了该设备的两个模块。该设备使用 Arduino Uno 和 drawbot/flutter 进行文本打印，是使用 Raspberry Pi 和 1.2GHz 处理器创建的。
印度经济白皮书 - 图片
2012 年，这一数字为 390 亿卢比。此外，并非所有问题贷款都得到了确认。这背后隐藏着许多秘密。根据瑞士信贷 2014 年 3 月发布的一份报告，利息覆盖率低于 1 的前 200 家公司欠银行约 860 亿卢比。这些贷款中近 44%（380 亿卢比）尚未被确认为问题资产。仅此一项就将使 GNPA 比率再增加 6.7%。2018 年，印度储备银行前行长在对议会小组的书面回复中表示，
适用于图片早期职业发展学院
图片早期职业发展学院将提高25个早期先天性（儿科或成人）介入心脏病学家的专业发展。如果先天性心脏病（CHD）的微创治疗（CHD）是您实践的一部分（并且您在2019年至2023年之间完成了介入的培训），则在2月9日之前申请。该学院是一个独特的全球两年计划，融合了导师监督和基于团队的学习。该学院将满足计划董事，培训董事和早期职业医生确定的需求，以指导完成正式培训后。教学内容将涵盖临床主题，困难的情况，团队合作，医学推理，研究方法论，行业协作等等。谁应该申请学院？如果您在2019年至2023年之间完成了CHD介入培训，则该学院是为您设计的。将根据对所有应用程序的客观审查选择25张照片早期职业学院研究员。图片认识到，介绍冠心病的介入治疗的亚专业中有多种训练途径：研究金，指导，儿科或成人先天性心脏病学培训的一部分或其他培训。我们鼓励所有早期职业儿科/成人先天性心脏病学家的申请，他们将CHD视为当前临床责任的一部分学院的学习目标•增强知识基础
在富含氢气的大气中的湿见抑制的3D图片：对K2-18 B
虽然小的海王星样行星是最丰富的系外行星之一，但我们对它们大气结构和动态的理解仍然很少。尤其是，许多未知数仍然存在于潮湿对流在这些大气中的工作方式，在这些气氛中，可凝结物种比不可接触的背景气体重。虽然已经预测，潮湿对流可能会在这些可凝结物种的某些阈值以上关闭，但该预测基于简单的线性分析，并依赖于对大气饱和度的一些强烈假设。为了调查这个问题，我们为具有大量浓缩物种的氢为主大气开发了一个3D云解析模型，并将该模型应用于原型温带海王星样星球 - K2-18 b。我们的模型证实了潮湿的对流的关闭，高于浓缩蒸气的临界丰度，并在此类行星的大气中稳定地分层层的发作，从而导致了更热的深层气氛和内部。我们的3D模拟进一步提供了该稳定层中湍流混合的定量估计，这是大气中浓缩物循环的关键驱动力。这使我们能够构建一个非常简单但现实的1D模型，该模型捕获了Neptune样气氛结构的最显着特征。我们关于氢气中潮湿对流行为的定性发现超出了温带行星，还应适用于铁和硅酸盐在氢压行星深内部的凝聚的区域。我们发现地球需要具有很高的反照率（a>0。5--0。最后，我们使用我们的模型研究了在K2-18 b上h 2主导的大气下的液体海洋的可能性。6）维持液态海洋。但是，由于恒星的光谱类型，提供如此高的反照率所需的气溶胶散射量与最新的观测数据不一致。
机器学习应用于大脑对残缺图片反应的 fMRI 激活模式，可预测创伤后应激障碍症状
权重图显示每个体素对预测函数的相对贡献。如文献中先前讨论的那样（Schrouff 等人，2013；Schrouff 等人，2018），机器学习模型的权重图不能像标准质量单变量分析那样通过阈值化来做出区域特定推断。由于每个交叉验证折叠都会产生不同的权重向量，因此最终的权重图是折叠结果的平均值。我们使用解剖图谱总结了解剖区域中的权重图（Schrouff 等人，2013；Portugal 等人，2016；Portugal 等人，2019）。我们计算了每个大脑区域的归一化权重，作为该区域内体素绝对权重的平均值。然后，我们根据它们解释的总归一化权重的百分比对区域进行排名。我们使用了解剖自动标记 (AAL) 图谱 (Tzourio-Mazoyer 等，2002)