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World File Search System增强图像
语义增强图像-文本预训练模型的零样本三维模型分类
Cheraghian 等人 [ 21 – 23 ] 在零样本 3 维模型分类方 面提出了 3 维点云的零样本学习方法、缓解 3 维零样 本学习中枢纽点问题的方法和基于直推式零样本学 习的 3 维点云分类方法，并将它们封装进一个全新 的零样本 3 维点云方法 [ 24 ] 中。以上方法均是利用已 知类样本的点云表征及其词向量对未知类别进行分 类，开创了零样本 3 维模型分类方法。近年来， CLIP 在零样本图像分类上取得了良好的效果，因此有研 究者将 CLIP 应用到零样本 3 维模型分类方法中， Zhang 等人 [ 25 ] 提出了基于 CLIP 的 3 维点云理解 (Point cloud understanding by CLIP, PointCLIP) 模型， PointCLIP 首先将 3 维点云投影成多个深度图，然 后利用 CLIP 的预训练图像编码器提取深度图特 征，同时将类别名称通过 CLIP 预先训练的文本编 码器提取文本特征。但是 PointCLIP 的性能受到深 度图和图像之间的域差异以及深度分布的多样性限 制。为了解决这一问题，基于图像 - 深度图预训练 CLIP 的点云分类方法 (transfer CLIP to Point cloud classification with image-depth pre-training, CLIP2Point) [ 26 ] 将跨模态学习与模态内学习相结合 训练了一个深度图编码器。在分类时，冻结 CLIP 的图像编码器，使用深度图编码器提取深度图特 征，该方法缓解了深度图和图像间的模型差异。用 于 3 维理解的图像 - 文本 - 点云一致性表征学习方法 (learning Unified representation of Language, Im- age and Point cloud for 3D understanding, ULIP) [ 27 ] 构建了一个图像、文本和点云 3 种模态的 统一嵌入空间，该方法利用大规模图像 - 文本对预 训练的视觉语言模型，并将 3 维点云编码器的特征 空间与预先对齐的视觉 - 文本特征空间对齐，大幅 提高了 3 维模型的识别能力。与之相似的是，基于 提示文本微调的 3 维识别方法 (CLIP Goes 3D, CG3D) [ 28 ] 同样使用 3 元组形式确保同一类别的 3 维模 型特征和图像特征之间以及 3 维模型特征和文本特 征之间存在相似性，从而使点云编码器获得零样本 识别的能力。另外， PointCLIP V2 [ 29 ] 在 Point- CLIP 的基础之上，通过利用更先进的投影算法和 更详细的 3 维模型描述，显着提高了零样本 3 维模型 分类准确率。本文采用语义增强 CLIP 解决图像和文 本的语义鸿沟问题，通过在语义层面为图像和文本 提供更多相似的语义信息，使图像和文本对齐更具有 一致性，从而有效提高 3 维模型的零样本分类性能。 2.2 提示工程
通过量子密钥分布增强图像加密算法
摘要。量子密钥分布（QKD）是一种基于量子力学基本原理，例如海森伯格的不确定性原理和无键值理论。QKD的用法警告了任何攻击尝试的合法交流方，这是最有趣的安全参数。因此，QKD提供了无条件的安全通信方法，并支持强大的加密方案。经典通信与QKD之间的组合创建了一种称为Semi Quantum键分布SQKD的新技术。不幸的是，SQKD提高了方案的复杂性，并且需要两个步骤来进行密码，争夺和加密。在本文中，基于QKD提出了增强图像加密算法，该算法消除了SQKD的大多数缺点。所提出的算法比其他加密方案更简单，因为它仅根据生成的秘密键的功率和随机性来利用一个加密步骤，这减少了破裂的机会。通过数值模拟验证了所提出的算法的正确性和效率。
APERTO Lucent Plus 宣传册 DOC-0059737-C 副本
增强图像对比度，选择性抑制脂肪信号。患者多通道匀场与 0.4T 场强相结合，为 MSK 和神经成像应用提供脂肪抑制。RF FatSat 补充了 Aperto 的 Dixon 型 FatSep 和基于 IR 的脂肪抑制方法。
使用基于YOLO的学习方法
摘要 - 在农业工业化的目的中，对通常栽培作物的作物收获过程的优化至关重要。如今，机器视觉的利用使农作物的自动鉴定可以提高收获效率，但仍然存在挑战。 本研究提出了一个新的框架，该框架结合了两个单独的卷积神经网络（CNN）的架构，以便同时完成模拟环境内的作物检测和收获（机器人操纵）的任务。 模拟环境中的作物图像受到随机旋转，裁剪，亮度和对比度调整，以创建数据集生成的增强图像。 只有一旦使用传统的矩形边界框（R- Bbox）来进行农作物定位，您只能看一下算法框架。 随后提出的方法通过视觉几何组模型利用了获得的图像数据，以揭示机器人操纵的抓地位置。 索引术语 - 深度学习，Yolov3密集，机器人抓紧。如今，机器视觉的利用使农作物的自动鉴定可以提高收获效率，但仍然存在挑战。本研究提出了一个新的框架，该框架结合了两个单独的卷积神经网络（CNN）的架构，以便同时完成模拟环境内的作物检测和收获（机器人操纵）的任务。模拟环境中的作物图像受到随机旋转，裁剪，亮度和对比度调整，以创建数据集生成的增强图像。只有一旦使用传统的矩形边界框（R- Bbox）来进行农作物定位，您只能看一下算法框架。随后提出的方法通过视觉几何组模型利用了获得的图像数据，以揭示机器人操纵的抓地位置。索引术语 - 深度学习，Yolov3密集，机器人抓紧。
计算机视觉和图像处理
1实施各种灰度转换以增强图像。2实施直方图均衡技术。3编写一个程序，以在输入图像上应用卷积过程以进行图像平滑。4实现定向梯度（HOG）的直方图进行特征提取。5编写一个程序，以在输入图像上应用比例不变特征变换。6实施视频中背景减法的框架差异技术。7实施主成分分析以计算特征向量以降低维度。8实施对象检测算法yolo。9实现R-CNN算法进行对象检测。10使用光流技术实施运动估计。11实现对象识别。12实现面部表达识别。
算法开发的最佳实践
推动核医学领域 AI 算法发展的炒作与对 AI 某些缺陷的担忧相抵消 ( 1 )。鉴于 AI 的众多潜在优势，人们对 AI 的热情是有道理的：AI 可以将医生和工作人员从重复性任务中解放出来，加速耗时流程，增强图像量化，提高诊断的可重复性，并提供临床可操作的信息。AI 有望使核医学超越某些人类的局限性和偏见。另一方面，AI 容易受到独特偏见的影响，这些偏见与人类专家通常犯下的偏见不同。人们对许多已发表的 AI 研究中所提出的主张的可重复性 ( 2 ) 和经过训练的算法的普遍性 ( 3 ) 也存在合理的担忧。必须解决这些严重问题，以确保算法赢得护理提供者和护理接受者的信任 ( 4 )。
syngo.via VB40A 数据表
syngo .CT Dual Energy 包括单能、最佳对比度和 syngo .CT DE Rho/Z syngo .via OpenApps 尚未在所有国家/地区上市。由于监管原因，无法保证其未来可用性。请联系您当地的西门子医疗组织以获取更多信息。交互式光谱成像允许在 syngo MM Reading 中直接更改单能 Plus keV 级别，以及可视化不可编辑的碘图、混合和虚拟未增强图像 (VNC)。自动和标准化重建；一键分割心脏、肺、主动脉；解剖范围预设；AutoView 一键访问正确的解剖视图；自动范围的 CT 和 MR 预设（肌肉骨骼、心血管、身体区域、器官）
使用 FMRI 图像诊断诵读困难症
功能预处理：在 fMRI 数据分析中，每次运行 BOLD 时，都会执行一系列预处理步骤。这包括创建参考体积和去颅骨版本以与 T1 加权参考对齐、估计头部运动参数以及应用时空滤波以增强神经活动模式并抑制噪音。根据获取体积内切片的时间差异调整切片时间校正，并转换为标准模板空间，确保一致的空间对齐。进一步的步骤包括生成混杂时间序列、计算生理回归量、使用网格重采样进行空间对齐以及高斯平滑以增强图像。这些程序共同准备了 fMRI 数据以供后续分析，确保对大脑活动模式的解释准确可靠。