XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System实时图像
使用深度学习的实时图像动画
该项目深入研究基于深度学习的图像动画，采用有条件的生成模型，例如生成对抗网络（GAN）和变异自动编码器（VAE）。在包含图像序列对的数据集上训练，这些模型将单个输入图像转换为连贯和新颖的动画，从而模拟自然运动和转换。使用TensorFlow在Jupyter Notebook环境中引入了交互式图像动画系统，以实现深度学习能力。利用OPENCV，FFMPEG，IMAGEIO，PIL和SCIKIT-IMAGE用于图像和视频处理，该系统将IPYTHON小部件结合在一起，用于增强用户交互。该技术在实时视频流中也起着至关重要的作用，提供动态的视觉内容而无需手动逐帧动画。该项目利用了深度学习的力量，以消除手动努力，为在不同领域的有效和现实的内容创建开辟了新的可能性。
使用英特尔® FPGA 在高性能工业相机中实现实时图像处理
科学相机满足物理和生命科学应用的超低噪声、高灵敏度要求。它们通常用于量子计算、天文成像、细胞成像和药物发现应用。滨松利用 30 年的研究经验开发了新型 ORCA-Quest qCMOS 科学相机。这款相机是第一款实现光子数分辨的相机，可以计算每个像素上存在的光电子。由于光子数分辨受噪声性能的严重影响，滨松努力实现 0.27 电子均方根的超低读出噪声。