摘要 — 本文提出了一种在多时相合成孔径雷达 (SAR) 图像中进行变化检测的新方法。所提出的方法利用基于小波的对数比图像 (通过比较原始多时相数据获得) 的多尺度分解,旨在实现变化信号的不同尺度 (级别) 表示。每个尺度的特点是在斑点减少和几何细节保留之间进行不同的权衡。对于每个像素,根据应用于尺度相关对数比图像的局部统计测量来确定可靠尺度的子集。根据自适应尺度驱动融合算法获得最终的变化检测结果。在 ERS-1 卫星获取的多时相 SAR 图像上获得的实验结果证实了所提出方法的有效性。
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在临床诊断中高度要求从脑部计算机界面(BCI)系统进行语音图像脑电图(EEG)信号的准确和自动分类。设计自动分类系统的关键因素是从原始输入中提取基本特征;尽管许多方法在该领域取得了巨大的成功,但它们可能无法处理来自不同接收领域的多尺度表示形式,因此阻碍了该模型获得更高的性能。为了应对这一挑战,在本文中,我们提出了一个新型的动态多尺度网络,以实现EEG信号分类。整个分类网络基于Resnet,输入信号首先通过短时傅立叶变换(STFT)编码特征;然后,为了进一步提高多尺度的特征提取能力,我们结合了动态多尺度(DMS)层,该层使网络可以从更精细的水平上学习来自不同接收场的多尺度特征。为了验证我们设计的网络的有效性,我们在BCI竞争II的公共数据集III上进行了广泛的实验,实验结果表明,我们提出的动态多尺度网络可以在此任务中实现有希望的分类性能。
1 加拿大麦吉尔大学蒙特利尔神经病学研究所和医院麦康奈尔脑成像中心 2 加拿大西安大略大学罗伯茨研究所 3 美国北卡罗来纳州达勒姆市杜克大学医学中心神经病学系 4 德国莱比锡马克斯普朗克人类认知和脑科学研究所奥托·哈恩认知神经遗传学小组 5 德国于利希研究中心神经科学与医学研究所 1 6 德国伍珀塔尔贝尔吉施大学数学与自然科学学院、FB 物理系 7 德国海因里希海涅大学杜塞尔多夫大学医院 C. & O. Vogt 脑研究所 8 日内瓦大学医院精神病学系成人精神病学分部,2, Chemin du Petit-Bel-Air, CH-1226,Thonex,瑞士 * 共同资深作者
我们研究了果蝇在不同发育阶段的突触分辨率连接组,揭示了神经元连接概率相对于空间距离的一致缩放定律。这种幂律行为与之前在粗粒度脑网络中观察到的指数距离规则有显著不同。我们证明几何缩放定律具有功能意义,与信息通信的最大熵和平衡整合与分离的功能临界性相一致。扰乱经验概率模型的参数或其类型会导致这些有利特性的丧失。此外,我们推导出一个明确的神经元连接定量预测因子,仅结合神经元间距离和神经元的进出度。我们的研究结果建立了大脑几何和拓扑结构之间的直接联系,有助于理解大脑如何在其有限空间内最佳地运作。
图 1 . (a) 以 PS- b -PEO 为模板的介孔 ZIF-8 (M- ZIF-8) 合成过程示意图。(b、c) M-ZIF-8 的 SEM 图像。(b) 中的插图显示了基于图 S1a 的粒径统计分布。(d) TEM 图像、(e) SAED 图像、(f) 暗场 TEM 图像和 EDS 映射、(g) XRD 图案、(h) SAXS 图案和 (i) M-ZIF-8 的 N 2 吸附-解吸等温线。(i) 中的插图显示孔径分布。以 (j) PS 3800 - b -PEO 5000 和 (l) PS 9500 - b -PEO 5000 为模板的 M-ZIF-8 的 SEM 图像。由 (k) PS 3800 - b -PEO 5000 和 (m) PS 9500 - b -PEO 5000 模板化的 M-ZIF-8 的 TEM 图像。比例尺:200 nm (b、c、d、f、jm);2 nm -1 (e)。
超轻型飞机航空摄影的实际经验表明,由于载体重量轻,摄影飞行剥离很复杂。为了克服这个问题,必须在等高线较差的地形上建造人工地面目标。另一方面,使用导航卫星系统可以解决获得高质量航空摄影的问题。在这方面,建议的下一步是为超轻型飞机配备大地测量卫星系统,以确定照片投影中心的坐标。然而,需要深入研究超轻型飞机驾驶时的飞行坡度对卫星信号接收稳定性和导航系统定位精度的影响。
超轻型飞机航空摄影的实际经验表明,由于载体重量轻,摄影飞行剥离很复杂。为了克服这个问题,必须在等高线较差的地形上建造人工地面目标。另一方面,使用导航卫星系统可以解决获得高质量航空摄影的问题。在这方面,建议的下一步是为超轻型飞机配备大地测量卫星系统,以确定照片投影中心的坐标。然而,需要深入研究超轻型飞机驾驶时的飞行坡度对卫星信号接收稳定性和导航系统定位精度的影响。