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World File Search System增强图像
通过扩散模型通过类间图像混合增强图像分类
文本对图像（T2I）生成模型最近成为一种强大的工具，可以创建照片现实的图像并引起多种应用。然而，将T2i模型的有效整合到基本图像分类任务中仍然是一个悬而未决的问题。促进图像锁骨表现的一种普遍的策略是通过使用T2I模型生成的合成图像来增强训练集。在这项研究中，我们仔细检查了当前发电和常规数据增强技术的缺点。我们的分析表明，这些方法努力产生既忠实的（就前景对象）而且针对领域概念的多样化（在背景上下文中）。为了应对这一挑战，我们引入了一种创新的类数据增强方法，称为diff-mix 1，该方法通过在类之间执行图像翻译来丰富数据集。我们的经验结果是，DIFF-MIX在信仰和多样性之间取得了更好的平衡，从而导致各种图像分类场景之间的性能显着提高，包括域名数据集的少量，常规和长尾分类。
使用卷积神经网络模型增强图像分类
近年来，随着当前分类系统在数字内容识别中的快速发展，图像的自动分类已成为计算机视觉领域中最具挑战性的任务。可以看出，与人类的愿景相比，系统对于系统自动理解和分析图像的视力非常具有挑战性。已经完成了一些研究论文来解决低级当前分类系统中的问题，但输出仅限于基本图像特征。类似地，这些方法无法准确对图像进行分类。对于此领域的预期结果，例如计算机视觉，本研究提出了一种使用深度学习算法的深度学习方法。在这项研究中，一个基于卷积神经网络（CNN）的建议模型，该模型是一种机器学习工具，可用于图像的自动分类。该模型与图像的分类有关，为此，它采用Corel Image Dataset（Corel Gallery Image DataSet）作为参考。用于培训的数据集中的图像要比图像的分类更难，因为它们需要更多的计算资源。在实验部件中，使用CNN网络训练图像的精度为98.52％，证明该模型在图像的分类中具有很高的精度。
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
缓解偏见：通过改进模型解释来增强图像分类
二元优化是指下场景，在该方案中，低级能量功能的最佳解决方案是感兴趣的高级目标的输入功能。这些最佳特征通常取决于低级能量的可调参数，以使整个二合一管道可以端到端训练。尽管通常不这样做，但本文展示了如何将多种图形学习技术重新铸造为特殊的二聚体优化或简化的案例。简而言之，在先前的工作中建立，我们首先得出了一个更弹性的能量功能，当与各种下降步骤配对时（例如，梯度降低，近端方法，动量等。），形式图神经网络（GNN）消息传递层；至关重要的是，我们还仔细地将任何残留近似误差都相对于基本构成消息传播函数而仔细包装。然后，我们探究了该框架的几个简化，以通过基于非GNN的图形学习方法得出密切的连接，包括知识图嵌入，各种形式的标签传播以及有效的图形调查MLP模型。最后，我们提出了经验结果，这些结果证明了所提出的双杆镜头的多功能性，我们称之为bloomgml，表明双光线优化提供了更多的图形机器学习。我们的代码可在https://github.com/amberyzheng/bloomgml上使用。令ML绽放。
使用像素级伽马校正增强图像质量
复合材料是材料科学和工程中最重要的材料，包含两种或两种以上的材料。在材料工程中，扫描电子显微镜 (SEM) 技术是一种测量材料粒度的方法。一种替代 SEM 的新程序被称为人工智能 (AI)。人工智能 (AI) 是一门跨学科科学和计算机科学的分支，涉及解决需要人类智能和能力的问题。计算机视觉是人工智能的一个子领域，它使用一些算法通过使用计算机（称为图像处理）来检测图像的细节。检测粒子并测量 SEM 扫描的材料尺寸是一项重要任务，有助于描述其特征，传统上，尺寸是通过在 SEM 图像中添加网格或在任意粒子中绘制对角线来手动计算的。本文提出了一种基于人工智能 (AI) 的新模型，使用计算机视觉来分析所有粒子的尺寸。该模型用于检测复合材料（如石墨烯薄片）中添加剂的粒度，并根据扫描电子显微镜 (SEM) 上固定的参考尺寸测量它们的尺寸。该模型基于开源计算机视觉（OpenCV）库，利用多层 Canny 边缘检测、Sobel 滤波器、亮度和对比度算法，使用 Python 3。结果以非常低的处理时间 = 0.2 毫秒实现了非常满意的指示。
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。
