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World File Search System色相
战术显控系统人机交互中的特征整合设计研究 - 包装工程
编码特征作为预测结果，邀请用户进行认知情况调 研。从用户调研数据的计算结果可知，用户对不同特 征编码的认知存在一定的共性，有共同的认知习惯。 1 ）就属性语义来看，认知效率主要受色相、明 度、饱和度、尺寸、位置、形状的影响。色相：国军 标对色彩的应用有明确的规范，在进行色相编码时， 应考虑用户对专用色彩属性的认知习惯，严格遵守色 彩使用规范。对于没有硬性规定的色彩，也应以用户 过往的知识、经验为基础进行编码设计。如，在界面 设计中，一般认为红色表示危险，黄色表示警告，绿 色表示安全。明度：实验表明，在深色背景下，明度 越高信息等级越高。战术显控系统复杂性较高，合适 的明度编码设计适合应用于信息层级设计，能够有效 降低用户的学习成本。饱和度：饱和度取决于该色中 含色成分和消色成分（灰色）的比例。含色成分越大， 饱和度越大；消色成分越大，饱和度越小 [14] 。高饱和 度的色彩编码方式更能引起视觉关注，帮助用户集中 注意力。形状：在战术显控系统中，涉及形状属性的 元素主要为图形和符号，包括通用类和特殊类。在进 行形状编码时，现有图符应遵循沿用的原则，新的图 符应结合现实形态、行业背景进行设计，以符合用户 认知习惯、缩短学习过程，提高交互效率。尺寸：根 据实验结果显示，信息尺寸的大小与信息的重要等级 成正比，信息越重要，尺寸越大。位置：用户对显示 屏上的信息关注度依次为中间、左上方、右上方、左 下方、右下方 [15] 。在进行界面布局时，应注意信息等 级与其在界面中位置的一致性，同时要保证同类信息 的位置编码统一。 2 ）就情感语义来看，战时用户的生理和心理负 荷较高，任务情景的不确定性易增加用户的操作压 力 [5] 。在进行交互界面设计时应考虑信息编码元素的 情感性。从实验结果来看，影响情感语义的特征主要 为形状和色彩。尖锐的形态容易让用户产生较大的心 理压力，而圆润浑厚的形状更容易使用户平静。在进 行形状编码时，可采用倒角的设计手法。根据蒙赛尔 色彩体系对色彩要素的划分及实验结果，战术显控系 统的主色可以选用冷色调，明度、饱和度不宜过高， 以避免色彩刺激增加用户的焦虑感。而对于重点信息 和即时变化类信息，可采用高明度或高饱和度的色 彩，以提高用户的警觉性。
固定可拆卸的假体与植入物支撑的过度遗物，用于恢复牙齿的上颌骨，相对2种植物下颌覆盖物：咀嚼效率和最大咬合力
目的：本研究评估了上颌植入物的咀嚼效率和最大咬合力，由两种植入物支撑的下颌骨过高的假肢和固定的杂种假体的咀嚼力和固定的混合假体。患者和方法：六名从先前研究中招收的完全厌恶的患者安装了下颌倒角，其中包括两个植入物。将四个平行上颌植入物放置在犬和第二磨牙区域。每个患者随机接收BOD和固定的混合假体（FHP）。使用咀嚼口香糖和查看口香糖软件，根据色相的差异评估了咀嚼效率。使用咬合力计，评估了最大咬合力（在纽顿）。使用3个月后，评估了以下上颌假体：完整的义齿（CD），BOD和FHP。使用单向方差分析测试比较了这三组，而使用事后LSD测试比较了两者之间的组。这些统计检验具有5％的显着性阈值。结果：色相的平均方差最高（CD的低混合能力），然后是BOD，最终在FHP上。组之间的最大咬合力的平均值显着变化（p <0.001）。FHP在假体中表现出最大的最大咬合力，其次是BOD，而CD表现出最小的咬合力。结论：考虑到这项研究的结果，上颌四平行植入物FHP的表现优于BOD。在最大咬合力和咀嚼效率方面，这两个假体均表现出优于常规陈述。
提升电子竞技中的团队合作水平：了解动态虚拟环境中的团队认知
大量研究强调了团队认知的认知过程及其与团队绩效的关系的重要性。然而，很少有研究关注将如此重要的团队合作过程应用于快节奏虚拟环境中的计算机中介协作。在本文中，我们使用电子竞技作为研究平台来解决这一限制，因为它具有快节奏的特性，并且严重依赖团队合作。我们报告了 20 名玩家对电子竞技中团队认知的描述的经验和看法。我们发现，电子竞技玩家依靠他们的游戏经验和对角色相互依赖性的理解来发展与陌生人的团队认知。我们还发现，经验丰富的团队利用对队友技能和个性的相互理解来预测反应并限制做出快速团队决策所需的口头交流。我们通过扩展对计算机中介协作的认知理解以及推进对团队认知及其如何在快节奏虚拟环境中发生的研究，为 CSCW 做出了贡献。
战略实施：组织和结构
1. 战略制度化。它涉及将组织行为、使命、愿景、政策和战略计划转化为指导组织日常活动的一般行动。 2. 培养适当的组织氛围。它涉及在组织内建立合作、人员发展、承诺程度、决心和效率。 3. 制定运营计划。它涉及将组织的不同活动与拟议的战略相结合，以实现目标并产生积极成果。 4. 建立适当的组织结构。它涉及将战略要求与组织内的各种职位、职位和角色相匹配。 5. 定期审查战略。它涉及监测实施战略的进展情况并确定该战略是否与组织的目的相关。 制定计划、预算和程序 Bamford 等人（2018 年）指出，战略实施涉及建立计划和策略以创建一系列组织活动、为已启动活动分配资金的预算以及监测和控制活动进展的程序，如下所示：
在频道驱动的冷原子中的多体量子混乱
在量子混沌系统中，光谱形式（SFF）定义为两级光谱相关函数的傅立叶变换，已知遵循随机矩阵理论（RMT），即“坡道”，其次是“坡道”，其次是“高原”。最近，与所谓的“ bump”相距的通用早期偏差被证明是在随机量子电路中作为多体量子系统的玩具模型存在的。我们证明了SFF中的“凹凸障碍 - 高原”行为，用于许多范式和频道驱动的1D冷原子模型：无旋转和Spin-1/2 Bose-Hubbard模型，以及与触点或二色相互作用的不可融合的Spin-1凝结物。我们发现，与晶格大小相比，多体时间的缩放量 - rmt的发作和凸起振幅的变化对原子数的变化更为敏感，而不管超级结构，对称性类别，或者选择驱动方案的选择如何。此外，与1D光学晶格中相互作用的玻色子相比，在旋转气体中，原子数中的缩放和凸起幅度的增加的速度明显慢，这表明了位置的作用。我们获得了SFF的通用缩放函数，该功能暗示了量子混乱的冷原子系统中凸起政权的幂律行为，并提出了一种干涉测量方案。
使用 VGG16 架构的迁移学习进行皮肤癌分类（Kaggle 数据集案例研究）
皮肤癌是一种严重且可能危及生命的疾病，影响着全球数百万人。早期发现和准确诊断对于成功治疗和改善患者预后至关重要。近年来，深度学习已成为医学图像分析的有力工具，包括皮肤癌的诊断。使用深度学习诊断皮肤癌的重要性在于它能够快速准确地分析大量数据。这可以帮助医生就患者护理做出更明智的决定并改善整体结果。此外，可以训练深度学习模型来识别人眼可能无法看到的细微模式和特征，从而实现更早的发现和更有效的治疗。本研究使用预先训练的视觉几何组 16 (VGG16) 架构对皮肤癌图像进行分类，并将图像转换为其他色阶，称为：1) 色相饱和度值 (HSV)、2) YCbCr、3) 灰度以供评估。结果表明，在现场条件下使用 RGB 和 YCbCr 图像创建的数据集很有前景，分类准确率为 84.242%。还用其他流行的架构对数据集进行了评估和比较。分析了 VGG16 对每个色阶图像的性能。此外，还从不同的层中提取了特征参数。用 VGG16 感受提取的层，以评估特征参数对疾病进行分类的能力。
CsSnI3 薄膜
与元素的相对挥发性和界面的最终控制无关。在复合氧化物领域，PLD 开辟了需要多个（4-5）个阳离子化学计量转移的高温超导薄膜的道路。[1] 在这里，我们以碘化铯锡（CsSnI 3 ）为例，介绍了 PLD 作为一种独特的全无机卤化物钙钛矿单源真空沉积技术尚未开发但具有巨大潜力的潜力。文献中广泛提出 CsSnI 3 作为典型的混合卤化物太阳能电池吸收剂 CH 3 NH 3 PbI 3 (MAPbI 3 ) 的无铅全无机替代品。由于它们的离子半径相似且 Sn 的毒性较低，用 Sn 替代有毒的 Pb 是一种自然的选择。 [2] 有人提出用 Cs 代替有机阳离子（如 CH 3 NH 3 ）来增强材料的热稳定性。 [3] 虽然 Cs 基卤化物钙钛矿的分解温度高于含有机阳离子的钙钛矿，但 Cs + 阳离子的尺寸是钙钛矿结构稳定性的极限，因此会造成光学活性（黑色）钙钛矿相和非光学活性（黄色）非钙钛矿相之间的相不稳定 [4–6]。在 CsSnI 3 中，这些相可以在室温下共存。因此，全无机钙钛矿中的黑色相稳定性对于确保其在光电器件中的应用至关重要，并且一直是近期研究的主题，重点关注 CsPbI 3 [7,8] 和 CsSnI 3 。 [9]
通过纹理表征液晶
1曼彻斯特大学物理与天文学系，曼彻斯特牛津路，曼彻斯特，M139PL，英国关键字：两极分化显微镜，纹理，缺陷，沃罗诺伊模式，在本教程中的机器学习，我们将讨论一系列通过其纹理表征液晶阶段的方法。从极化显微镜开始，我们将显示从列表到近晶和软晶体的各种不同阶段的最特征性纹理，并解释了它们的某些特征性外观和缺陷[1]。同样，我们将很快引入手性，并证明新颖的阶段（例如蓝色相和晶粒边界阶段）如何出现新颖，不同的纹理和缺陷。说明我们如何验证某些液晶缺陷的结构[2,3]后，我们将与固态系统进行简短的比较，固态系统通常显示出与液晶相似的缺陷，但长度尺度非常不同。在这种情况下，还证明了许多液晶纹理实际上可以是通过一种称为伏诺伊图的相当普遍使用的算法而导致的，从而导致伏诺诺纹理[4,5]。终于，我们将探索现代机器学习算法（例如卷积网络和构成模型）的多远来表征液晶。将出现一系列示例，从涉及列相的简单过渡到涉及列非列，流体近晶和近晶型序列[6]甚至软晶体相的更复杂的场景。将讨论机器学习的优势和缺点，也可以看到陷阱以避免[8]。__________________________此外，用副晶体，铁电，铁 - 和抗抗逆逆异性阶段的手性液晶中的完整相位序列将通过机器学习证明是可以预测的[7]。
临床图像可视化面部扭曲......
一名 58 岁的男子，有 31 个月的病史，他曾看到别人的脸部扭曲，用他的话来说，看起来像“恶魔”。他来我们实验室进行评估。患者表示，他遇到的每个人脸上都有这种扭曲——面部特征严重拉伸，前额、脸颊和下巴有深深的凹槽，但他报告说，在看房子或汽车等物体时没有扭曲。患者说，即使脸部扭曲，他仍然能够认出他们是谁。值得注意的是，他报告说，在屏幕或纸上查看面部图像时没有扭曲。扭曲并没有伴随对他遇到的人（例如他的家人或朋友）身份的妄想信念。患者有双相情感障碍和创伤后应激障碍病史。此外，他在 43 岁时头部严重受伤，导致住院治疗。他在 55 岁时还可能曾一氧化碳中毒，这发生在他出现扭曲症状的 4 个月前。医生没有给他开任何药物。他自称没有使用过任何违禁物质。初步评估显示，患者身体状况良好，没有痛苦；他有些轻微的腰背部不适。他说，扭曲最初让他非常痛苦，但他已经习惯了。神经心理学测试表明，一般认知功能没有明显异常；简易精神状态检查评分为 30/30。他没有视力缺陷（双眼 10/10）或色觉缺陷（Ishira 板：25/25；Farnsworth-Munsell 100 色相测试：平均辨别力）。基于计算机的面部感知测试表明，他有面部身份识别轻度障碍，但面部表情识别正常。现阶段未进行实验室检查。全脑 T1 加权和 T2 加权 MRI 扫描显示一个圆形病变（T1 暗，T2 亮），测量
Ralph SinkusCIMET人类视觉和计算机视觉
CIMET Human Vision and Computer Vision Course name: Human Vision and Computer Vision Course code: CIMET HVCV Course level: Master ECTS Credits: 5.00 Course instructors: Sérgio Nascimento & Juan Luis Nieves (University of Granada) Education period (Dates): 2 nd semester Language of instruction: English Prerequisite(s): Module “Color Science” (1 st semester) Expected prior-knowledge: Modules光子学和光学基本原理”（第1个学期）和辐射测定法，来源和探测器”（第二学期）的目标和学习成果：课程的目的是提供对视觉过程的稳固而综合的视野，重点是物理方面以及自动处理信息的自动处理。这种更定量的方法与视网膜和皮质组织的概念以及视觉心理物理学的基本原理相辅相成。尽管该课程的目的是在理论上扎实的基础上，但将在适当和独立的项目开发和研究的情况下，将被视为实践问题和解决问题。在完成本课程后，学生将能够：•在解剖学和功能上确定人类视觉系统的主要组成部分。•应用视觉光学以描述眼睛中的成像过程。•确定对视觉系统施加的物理约束，并将它们与视觉性能的限制联系起来。•识别并描述人类视力的主要心理物理方面，并描述基本的心理物理技术。视觉感知和人类视觉系统的主要组成部分。接受场，LGN和皮层处理。人类视力中的基本数字。•在要教的自动视觉问题主题的背景下描述并应用基本图像处理算法（可以修改）：•视觉感知引入。视觉过程：图像形成，转导，编码，视网膜和皮质处理。•视觉光学器件。眼睛的光学，球形和散光的差异，畸变。放大倍数。住宿。对比灵敏度。•光波和苏格兰视觉。光波和苏格兰视觉：光波，苏格兰和介质视觉。光谱敏感性和浦肯野的偏移。晚上近视。视野，空间和时间求和。外部。•颜色感知。颜色感知的基本原理：颜色匹配和三色，光感受器的光谱敏感性。色相取消和对手颜色。颜色恒定。彩色幻觉。获得并继承了色觉不足。•视觉感知的空间和时间方面。对象和形状的感知。对运动的感知。双眼视力和深度感知。立体视力。眼动。Troxler现象强化。•图像质量。评估图像感知质量的图像质量和心理物理方法。•计算机视觉简介。计算机视觉简介：什么是计算机视觉？MARR范式和场景重建，基于模型的视觉。光度立体声。其他用于图像分析的范例：自下而上，自上而下，神经网络，反馈。像素，线，边界，区域和对象表示。“低级”，“中级”和“高级”视觉。•计算机视觉的应用。图像处理形状从X形从阴影发出。阻塞轮廓检测。运动分析。运动检测和运动流动结构。基于对象识别模型的方法。基于外观的方法。不变。