XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System空间图
色彩空间图像作为选择的一个因素...
分析数字图像的方法多种多样。这些方法使得数字图像可以作为医学 [2, 3]、技术 [4, 5]、技术视觉系统 [6]、人工智能系统 [7] 和人类活动的各个领域 [8-12] 的信息来源。这种分析不仅可以分析原始图像，还可以获取附加信息。然后，主要信息和附加信息可以帮助您做出正确的决定。例如，对于医学来说，这是对疾病的及时诊断，对于技术视觉系统来说，这是识别图像中的物体，对于人工智能系统来说，这是对机器人运动的决策。因此，图像分析方法和获取必要信息是研究人员关注的重点。
触及边缘：空间图像分析
由于卫星部件尺寸和成本的减小，卫星的使用范围越来越广。因此，一些规模较小的组织已经有能力部署卫星，并在卫星上运行各种数据密集型应用程序。一种流行的应用是图像分析，用于检测陆地、冰、云等。用于地球观测。然而，部署在卫星上的设备的资源受限性质为这种资源密集型应用带来了额外的挑战。在本文中，我们介绍了为该卫星构建图像处理单元 (IPU) 的工作和经验教训。我们首先强调基于部署卫星对在轨卫星图像进行机器学习的资源限制，包括所需的延迟、功率预算和推动这种解决方案需求的网络带宽限制。然后，我们研究了各种边缘设备（比较 CPU、GPU、TPU 和 VPU）在卫星上进行基于深度学习的图像处理的性能。我们的目标是确定在工作负载发生变化时具有灵活性的设备，同时满足卫星的功率和延迟限制。我们的结果表明，ASIC 和 GPU 等硬件加速器对于满足延迟要求至关重要。但是，带有 GPU 的最先进的边缘设备可能会消耗过多的功率，无法部署在卫星上。
地理空间图像和高级产品
oneatlas basemap是一个高度准确，精心策划的全球卫星图像参考层，可在现成。由空中客车专家策划的新鲜，高级质量图像确保一致，完整且几乎无云的覆盖范围，并在连续图像之间模仿雾度和季节性差异。Oneatlas BaseMap为任务/项目计划，更改检测，映射/路线更新和功能提取提供了灵活且具有成本效益的解决方案。它在基于位置的应用程序中也可以作为背景层运行良好。购买完整的全球层或仅感兴趣的领域，并通过流媒体，下载或API访问它。
功能性近端脑空间图像重建...
均值最大熵 (MEM)4-6 和深度补偿 7 到加权最小范数 (WMN) 或 Tikhonov 正则化。根据我们的经验，由于正则化方法的性质，这些方法往往会高估假阳性率。8 先前的研究 9-11 建立了贝叶斯模型，结合皮质/头皮区域的先验信息、灵敏度归一化等，以消除头皮伪影、提高深度精度和空间分辨率以及进行多主体和多任务实验。然而，大脑功能区域的大脑解剖结构的先验空间信息从未在当前的 fNIRS 图像重建方法中得到适当使用。在本文中，我们描述了一种用于 fNIRS 图像重建的自适应融合稀疏重叠组套索 (a-FSOGL) 正则化方法。a-FSOGL 模型使用脑空间体素分组先验（例如来自基于图谱的感兴趣区域）来规范图像重建过程。为了更好地利用先验信息，我们开发了一个贝叶斯框架，通过将先验信息与适当的统计分布结合起来来解决该模型。该框架是基于先前对贝叶斯套索模型及其扩展的研究 12 – 16 建立的。我们的模型通过组合现有模型并涉及更多先验参数，将贝叶斯套索模型向前扩展了一步。在本文中，我们将首先简要回顾光学正向和逆模型的原理，然后推导出 a-FSOGL（Ba-FSOGL）的贝叶斯模型及其相关的统计属性，然后使用模拟 fNIRS 测量和实验数据演示该方法。本文的结构如下。理论部分（第 2 部分）概述了光学正向模型。在方法部分（第 3 和 4 部分），我们描述了 Ba-FSOGL 模型、模拟配置和实验数据收集。图像重建和统计推断的结果显示在第 4 部分中。 5，我们最后在第 6 节中讨论结果的发现和模型的局限性。在模拟研究中，我们重点关注前额最近邻双侧 fNIRS 探头的示例，并检查推断由基于图谱的布罗德曼区域 (BA) 分区定义的额叶和背外侧大脑区域变化的能力，然而，实验研究表明，这种方法可作为先验信息适用于任何大脑空间分区模型。
通过多切片联合建模构建三维全生物体空间图谱
图 1：STitch3D 概览。a. 来自多个 ST 组织切片的原始数据和来自参考 scRNA-seq 数据集的细胞类型特异性基因表达谱作为 STitch3D 的输入。b. STitch3D 的预处理步骤包括对来自不同组织切片的斑点进行对齐以构建斑点的 3D 位置，以及构建全局 3D 图。STitch3D 的主模型结合这些结构来执行表示学习，用于 3D 空间域识别和 3D 细胞类型反卷积。c. STitch3D 输出 3D 空间区域识别结果和组织中不同细胞类型的 3D 空间分布估计。STitch3D 还支持多种下游分析，包括空间轨迹推断、低质量基因表达测量值的去噪、虚拟组织切片的生成以及具有 3D 空间表达模式的基因识别。d. STitch3D 对多个切片进行联合建模，并利用基于图注意的神经网络学习具有 3D 空间信息的斑点和细胞类型比例的潜在表示。
VISIONIX® VX25 节省空间图表 - Vitop
• 指令 93/42/CE，经指令 2007/47/CE 修订：VX25 被归类为 I 类 CE • 首次标记日期：2019 年 1 月 • 产品使用寿命：5 年 • IEC60601-1（第 3.1 版）：医用电气设备 - 第 1 部分：基本安全和基本电气安全性能的一般要求。 • IEC60601-1-2（第 4 版）：医用电气设备 - 第 1-2 部分：安全一般要求 - 附属标准：电磁兼容性 • ISO 8596：2017：眼科光学 - 视力测试 - 标准验光和展示 • ISO 10938：2016 眼科光学 - 视力测量图表显示 - 印刷、投影和电子
人类大脑粘弹性特性的标准空间图谱
图 1 MRE 成像和分析程序概述。第一步，通过气动驱动系统（Resoundant；明尼苏达州罗切斯特）将 50 Hz 的剪切波引入大脑。使用嵌入在 MRE 螺旋序列中的运动编码梯度捕获由此产生的组织变形，并沿三个独立轴（前 - 后、右 - 左和上 - 下）捕获位移数据。位移数据连同二元脑掩模一起提供给非线性算法，该算法将组织建模为异质粘弹性材料。子区域优化程序用于迭代更新有限元计算模型中的属性描述，以最小化模型位移和测量位移数据之间的差异。最后，将复杂剪切模量图转换为剪切刚度 μ = 2 j G * j 2/( G ' + j G * j ) 和阻尼比 ξ = G 00 /2 G 0 。提供特定主题的 T1 加权 MPRAGE 和 MRE T2 幅度图像，以说明空间标准化程序所需的图像
来自时间数据的空间图像：补充
本文档为“时间数据的空间图像”提供了补充信息。文档结构如下：第 I 节讨论了用于生成飞行时间图像和时间直方图的数值算法（数值正向模型）；第 II 节解释了图像（逆）检索算法；第 III 节给出了额外的实验细节；第 IV 节讨论了结构相似性指数 (SSIM) 方面的重建图像质量，重点介绍了可能影响检索算法性能的因素；第 V 节证明了我们的成像方法可以扩展到单点射频天线；最后，第 VI 节给出了 ToF 模拟和 ANN 训练的伪代码。
