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OSD32MP2X-PM - ST STM32MP2处理器 + DDR4 SIP
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图像处理：是什么、如何处理以及未来
退化现象。使用去噪技术去除图像中的噪声和使用去模糊技术去除图像中的模糊都属于图像恢复。 • 彩色图像处理：这基本上有两种类型——全彩色和伪彩色处理。在前一种情况下，图像是通过全彩色传感器（如彩色扫描仪）捕获的。全彩色处理进一步分为两类：在第一类中，每个组件被单独处理，然后形成复合处理后的彩色图像；在第二类中，我们直接操作彩色像素。伪彩色或假彩色处理涉及根据规定的标准将颜色分配给特定的灰度值或值范围。强度切片和颜色编码是伪彩色处理的技术。颜色用于图像处理是因为人类能够区分不同色调和强度与不同灰度。此外，图像中的颜色使得从场景中提取和识别物体变得容易。 • 图像压缩：这意味着通过消除重复数据来减少表达数字图像所需的信息量。压缩是为了减少图像的存储要求或减少传输期间的带宽要求。压缩是在存储或传输图像之前完成的。压缩有两种类型——有损和无损。在无损压缩中，图像的压缩方式不会丢失任何信息。但是在有损压缩中，为了实现高水平的压缩，可以接受一定量的信息丢失。前者适用于图像存档，例如存储医疗或法律记录，而后者适用于视频会议、传真传输和广播电视。无损压缩技术包括可变长度编码、算术编码、霍夫曼编码、位平面编码、LZW 编码、游程编码和无损预测编码。有损压缩技术包括有损预测编码、小波编码和变换编码。• 形态图像处理：它是一种绘制图像中可用于表示和描述图像形态、大小和形状的部分的技术。常见的形态学算子有膨胀、腐蚀、闭运算和开运算。形态学图像处理的主要应用包括边界提取、区域填充、凸包、骨架、细化、连通分量提取、加厚和剪枝。• 图像分割：这是使用自动和半自动方法从图像中提取所需区域的过程。分割方法大致分为边缘检测方法、基于区域的方法（包括阈值和区域增长方法）、分类方法（包括 K 近邻、最大似然法）、聚类方法（K 均值、模糊 C 均值、期望最大化方法）和分水岭分割 [3]。• 表示和描述：分割过程的结果是像素形式的原始数据，需要进一步压缩才能表示和描述，以便进行额外的计算机处理。区域可以用其外部特征（如边界）来表示
亚马逊农村地区使用的传统家庭饮用水处理方法的表现
多囊卵巢综合征（PCOS）是最常见的内分泌疾病，影响了全球多达15％的生殖年龄妇女（1）。这种高度遗传，复杂的遗传疾病的特征是生殖和代谢异常的可变星座，导致了年轻女性中最多的不孕症和2型糖尿病（T2D）的大多数病例（1）。Clinically, the National Institutes of Health (NIH) criteria ( 2 ) and the Rotterdam criteria ( 3 , 4 ), the commonly used diagnostic criteria for PCOS, are based on the presence of at least two of three phenotypes: hyperandrogenism (HA), chronic oligo/anovulation or ovulatory dysfunction (OD), and polycystic ovarian morphology (PCOM) ( 2 – 4）。值得注意的是，目前在2023年发表的鹿特丹标准中描述了PCOS患者的选择，该标准还包括升高的睾丸激素和免费睾丸激素水平，除了先前引用的标准外。尽管PCOS的诊断标准中存在这些大量的病毒和显着进步，但考虑到PCOS病因的基本机制仍然很少了解，PCOS的患病率仍然上升（1）。除了影响生育能力之外，患有PCOS的个体的可能性升高了肥胖，胰岛素抵抗和代谢性疾病的可能性升高，所有这些都与线粒体功能障碍相互联系（6）。线粒体是负责能量产生的细胞器，是细胞ROS（活性氧）的主要来源，因此可能导致氧化应激损伤。到目前为止，PCOS患者中发现了33个相关的MTDNA突变。因此，线粒体生成的氧气已被认为是PCOS病因的关键因素（6）。有趣的是，PCOS患者已鉴定出mtDNA中的突变，即使它们在PCOS中的病因作用需要进一步研究，它们可能在PCOS病因和发病机理中起重要作用。在这些mtDNA突变中，大多数突变（在33个中的20个）被鉴定在D-Loop调节区域中，这表明
第1周中央处理单元（CPU）...
Cu从指令和状态寄存器中获取其输入。其操作规则或微序列图是在可编程逻辑数组（PLA），随机逻辑或仅读取内存（ROM）中编码的。控制单元是CPU的重要组成部分。它就像计算机的主管一样。它控制并协调计算机系统的所有活动。它还维护计算机系统中的流量和数据流的顺序。
自然句子阅读过程中情绪处理的神经动力学
阅读时，我们的眼睛通过一系列注视和高速扫视浏览文本，以提取视觉信息。这一过程使大脑能够获得意义，例如关于书面文本中表达的情绪或情感价。大脑在自然阅读过程中如何提取单个单词的情感在很大程度上是未知的。这是由于自然成像的挑战，这导致研究人员之前采用高度控制、定时的逐字呈现缺乏生态效度的定制阅读材料。在这里，我们旨在评估自然阅读英语句子时词语情绪处理的电神经相关性。我们使用了一个公开的数据集，包括同步脑电图 (EEG)、眼动追踪记录和 400 个句子中的 7129 个单词的词级语义注释（苏黎世认知语言处理语料库；Hollenstein 等人，2018 年）。我们计算了注视相关电位 (FRP)，即与注视开始时间锁定的诱发电反应。对从视觉和运动诱发活动中清除的 FRP 进行一般线性混合模型分析，结果显示，在注视开始后 224 – 304 毫秒间隔内，左中和右后电极簇中的积极和消极情绪条件之间存在地形差异。包括单词、短语和句子级情绪预测因子的额外分析显示，单词级情绪的 FRP 差异相同，但短语和句子级情绪没有额外的 FRP 差异。此外，从情绪匹配的 40 次试验平均 FRP 中对单词情绪（积极或消极）进行分类的解码分析显示平均准确率为 0.60（95% 置信区间：[0.58, 0.61]）。控制分析排除了这些结果是基于眼球运动或语言特征的差异而不是词语情绪。我们的研究结果扩展了以前的研究，表明词汇语义刺激的情感价会在自然阅读过程中对单词注视产生快速的电神经反应。这些结果为在生态有效条件下识别词汇语义处理的神经过程提供了重要的一步，并可用于改进自然语言处理的计算机算法。
石墨烯尖峰垫和冰箱以处理抗生素耐药性...
显示出极为尖锐的石墨烯切片在表面上排成一列的插图，对健康细胞进行了消毒而不会损坏它们。 Chalmers Technology开发的杀菌石墨烯表面可能在不久的将来可在医疗设备中使用。 Yen Sandqvist提供的插图
发件人：海军记录修正委员会主席 收件人：海军部长 主题：审查美国海军 XXX-XX- 的海军记录 参考：（a）第 10 章 USC § 1552（b）DoD 7000.14-R FMR 第 7A 卷，第 1 章 附件：（1）DD 表格 149 及附件（2）当事人的海军记录 1. 根据参考（a）的规定，当事人（以下称为申请人）向海军记录修正委员会（委员会）提交了附件（1），要求更正她的海军记录，以显示申请人的薪资入职基准日期（PEBD）已调整为包括她在加入美国海军之前在陆军国民警卫队服役的可记名服役期。 2. 委员会由 、 和 组成，于 2023 年 1 月 5 日审查了请愿人的错误和不公正指控，并根据其规定，决定根据现有的记录证据采取以下纠正措施。委员会审议的文件材料包括附件、请愿人海军记录的相关部分以及适用的法规、条例和政策。 3. 委员会审查了与请愿人的错误和不公正指控有关的所有记录事实，发现如下：a. 2016 年 11 月 9 日，申请人加入国民警卫队，服役 8 年，服役期限为 2024 年 11 月 8 日。根据军事处理记录 - 美国武装部队（DD 表格 1966/1），申请人的退役日期为 2016 年 11 月 9 日。2019 年 1 月 18 日，申请人收到国民警卫队退役报告和服役记录（NGB 表格 22），入伍日期为 2016 年 11 月 9 日。此外，带薪服役总时间为 2 年 2 个月 10 天。申请人的预备役/军事服役义务终止日期被列为不适用。b. 2019 年 4 月 30 日，申请人加入海军预备役 8 年。根据 DD 表格 1966，请愿人的 PEBD 列为 2019 年 12 月 4 日，请愿人进行了以下记录：“我于 2016 年 11 月加入陆军国民警卫队。我于 2019 年 1 月退役。” 2019 年 12 月 4 日，请愿人开始服现役 4 年，现役义务服役结束 (EAOS) 为 2023 年 12 月 3 日，现役义务服役软结束 (SEAOS) 为 2024 年 12 月 3 日。
发件人：海军记录修正委员会主席 收件人：海军部长 主题：审查美国海军 XXX-XX- 的海军记录 参考：（a）第 10 章 USC § 1552（b）DoD 7000.14-R FMR 第 7A 卷，第 1 章 附件：（1）DD 表格 149 及附件（2）当事人的海军记录 1. 根据参考（a）的规定，当事人（以下称为申请人）向海军记录修正委员会（委员会）提交了附件（1），要求更正她的海军记录，以显示申请人的薪资入职基准日期（PEBD）已调整为包括她在加入美国海军之前在陆军国民警卫队服役的可记名服役期。 2. 委员会由 、 和 组成，于 2023 年 1 月 5 日审查了请愿人的错误和不公正指控，并根据其规定，决定根据现有的记录证据采取以下纠正措施。委员会审议的文件材料包括附件、请愿人海军记录的相关部分以及适用的法规、条例和政策。 3. 委员会审查了与请愿人的错误和不公正指控有关的所有记录事实，发现如下：a. 2016 年 11 月 9 日，申请人加入国民警卫队，服役 8 年，服役期限为 2024 年 11 月 8 日。根据军事处理记录 - 美国武装部队（DD 表格 1966/1），申请人的退役日期为 2016 年 11 月 9 日。2019 年 1 月 18 日，申请人收到国民警卫队退役报告和服役记录（NGB 表格 22），入伍日期为 2016 年 11 月 9 日。此外，带薪服役总时间为 2 年 2 个月 10 天。申请人的预备役/军事服役义务终止日期被列为不适用。b. 2019 年 4 月 30 日，申请人加入海军预备役 8 年。根据 DD 表格 1966，请愿人的 PEBD 列为 2019 年 12 月 4 日，请愿人进行了以下记录：“我于 2016 年 11 月加入陆军国民警卫队。我于 2019 年 1 月退役。” 2019 年 12 月 4 日，请愿人开始服现役 4 年，现役义务服役结束 (EAOS) 为 2023 年 12 月 3 日，现役义务服役软结束 (SEAOS) 为 2024 年 12 月 3 日。
躯体神经假体应用中的神经信号记录和处理。综述
图 2) ENG 分类信号处理的示意图；a) 记录的 ENG 数据集分为训练集和测试集；b) 预处理块应用信号分割和去噪；c) 从运行观察窗口提取和选择特征；d) 数据驱动的分类模型训练；e) 使用从训练中校准的模型对从测试集中提取的特征进行验证以进行类别预测；f) 根据分类器结果驱动设备的决策规则。