theme: smartblue 目录 概述 在Java编程中，方法的参数传递方式通常是通过基本类型、对象引用或者集合等方式。然而，一种更加优雅且灵活的设计模式是将接口对象作为方法的参数。...本文将深入探讨这种设计模式的优势以及在实际开发中的使用场景。 1. 降低耦合性 将接口对象作为方法参数可以有效地降低方法的耦合性。通过接口，方法不再依赖于具体的实现类，而是依赖于接口。...实现依赖倒置原则 将接口对象作为方法参数有助于实现依赖倒置原则（Dependency Inversion Principle，DIP）。高层模块不依赖于底层模块的具体实现，而是依赖于抽象。...实现回调机制 接口对象作为方法参数的一种常见应用是实现回调机制。方法可以接受实现了某个回调接口的对象，并在适当的时机调用该接口的方法，从而实现一种异步通知或处理机制。...结语 将接口对象作为方法参数是一种强大的设计模式，它提高了代码的可维护性、可扩展性和可读性。通过实现多态性、降低耦合性、遵循依赖倒置原则等，我们能够写出更加优雅、灵活的Java代码。
，将返回一个布尔值，使用!! name，我们可以确定name的值是真的还是假的。如果name是真实的，那么!name返回false。 !false返回true。...通过将hasName设置为name，可以将hasName设置为等于传递给getName函数的值，而不是布尔值true。 new Boolean（true）返回一个对象包装器，而不是布尔值本身。...name.length返回传递的参数的长度，而不是布尔值true。
将任何数据类型放置在任何地方，甚至覆盖它们。使用浏览器来整理项目中的所有数据。释放你的工作流程和思维！Piano RollFL Studio的钢琴卷作为业内最好的钢琴卷享有当之无愧的声誉。...钢琴卷帘用于将音符和自动化数据发送到插件乐器（排序）。它包括广泛的工具，以帮助复杂的分数编辑和操作。...键入值 选择时将显示有关当前值的详细信息。 添加乐器轨道菜单 [+] 不再显示无法添加为乐器轨道的项目。 钢琴卷 双击空图案剪辑时打开所选通道。...频道按钮右键菜单 新的“修补”项在补丁程序中加载频道的插件。 通道机架 现在，当将通道移动到可见范围之外时，会滚动。 混音器 创建新的音频或乐器轨道时，窗口不再自动打开。...复古相位器 - 添加了噪声门参数和控制。插件参数的顺序已更改自动化将受到影响！ 浏览器： 用于记住单个选项卡大小的新选项。 搜索字段中的文件夹图标，用于将找到的项目限制为仅当前文件夹。
一、LAScarQS2022介绍 挑战赛提供 200 名受试者，这项挑战的目标是量化或分割来自患有心房颤动的患者的 LGE MRI 的左心房壁的心肌病理（疤痕）。...挑战赛提供了在真实临床环境中从患有心房颤动 (AF) 的患者身上采集的 194 (+) 个 LGE MRI。它旨在为各种研究创造一个公开和公平的竞争。...该挑战赛为各种研究小组提供了一个开放和公平的平台，可以在从临床环境中获得的这些数据集上测试和验证他们的方法。...B、然后将数据缩放到固定大小为（256x160x64），训练数据中随机选择10例作为验证集，剩下50为模型训练数据，最后对训练数据进行10倍数据扩充操作（旋转，平移，翻转等操作）。...B、然后将数据缩放到固定大小为（192x128x64），训练数据中随机选择10例作为验证集，剩下50为模型训练数据，最后对训练数据进行10倍数据扩充操作（旋转，平移，翻转等操作）。
Viz.AI 的应用程序旨在分析大脑的CT图像，并在发现可疑的大血管阻塞时向神经血管专家发送文本通知，同时安排供应商对图像进行标准审查。...而在通常情况下，患者需要等待放射科医师检查CT图像并通知神经血管专家。通知可以发送到移动设备，例如智能手机或平板电脑，但专家仍需要在临床工作站上查看图像。...其实早在2017年11月，FDA便已许可由AliveCor制造的Apple Watch第一个医疗设备配件，用户可以通过这款配件与APP配对，就能检测异常心律和心房颤动（AFib），随后该记录也能发送给医生...目前学术界对自闭症的成因仍没有清晰的认识，也没有治疗自闭症的特效药，甚至连好的诊断方法都没有。 Cognoa基于人工智能的平台可帮助医生提高行为健康状况诊断和治疗的及时性及覆盖规模。...基于这些信息，“Wave临床平台”可以感知生命体内的细微变化，并在致命情况发生前最多提前六小时发送警报。
图片 图像处理： 从磁盘读取输入图像，并使用 imutils.resize 函数将图像的宽度调整为500像素。 将图像转换为灰度图，以便进行人脸检测。...参数包括： scaleFactor：在每个图像尺度下缩小图像的比例，以便进行多尺度检测。 minNeighbors：指定每个候选矩形应该保留多少个相邻矩形，这可以减少噪声。...卷积层1 (conv1)——卷积层1接受灰度图像作为输入，通过3x3的卷积核进行特征提取，输出64个通道的特征图。批量归一化和随机修正线性单元（RReLU）有助于提高训练稳定性。...最大值池化进一步减小特征图的空间尺寸，提取显著特征。 卷积层2 (conv2)——卷积层2接受卷积层1的输出，进行类似的操作，将64通道的输入转化为128通道的输出。...这一层继续强化特征，并通过最大值池化减小空间维度，使网络对位置的变化更加鲁棒。 卷积层3 (conv3)——卷积层3进一步加深网络，将128通道的输入转化为256通道的输出。
首先，我们选取 YOLOv2 作为基础网络，对该网络的结构进行了优化。改进后的网络在多尺度、多类型目标的遥感图像处理任务中表现出更优的性能。...为了满足以上处理特点，需要设计大规模的处理阵列进行并行处理，为满足这一条件本方案采用 Xilinx VC709 板卡作为实现平台。...为保证不同图像处理引擎访问存储器单元时不发生数据堵塞，将存储空间划分成不同容量的独立子存储单元。内部缓存包括：输入特征图缓冲区、参数缓冲区、输出特征图缓冲区以及中间结果缓冲区。...主状态机将存储访问指令传输至存储子系统，用于配置该条指令的数据读/写通路；将处理指令传输至处理引擎子系统，用于选择处理算法引擎与配置引擎参数。...3、VC709 板卡完成了指令处理子系统、处理引擎子系统以及存储子系统的实现，该板卡根据卷积神经网络的配置指令和参数，对待测图像进行检测，并通 过 FMC 连接器将检测结果返回给 Zedboard。
一、MBAS2024介绍 心房颤动 (AF) 是最常见的心律失常形式，与大量的发病率和死亡率相关。由于缺乏对直接维持人类心房中房颤的潜在心房解剖结构的基本了解，目前房颤的临床治疗效果不佳。...它使用200个多中心3D LGE-MRI（该领域最大的数据集）测试分割和生物标志物识别（如心房体积和纤维化）的方法，每例扫描都由三位专家精心标记。...这些新的人工智能和临床方法不仅在心脏分析中发挥了重大范式转变，而且有可能应用于各个医学领域，旨在完善治疗持续性心房颤动的消融策略。...二、MBAS2024任务 LGE-MRI图像上的三类解剖结构分割：左心房，右心房，房壁。...2、分析ROI图像，得到图像平均大小是580x404x44，因此将图像缩放到固定大小512x512x48。
通道注意力已经被证明可以有效地保留每一层的信息丰富的特征。然而，通道注意力将每个卷积层作为一个单独的过程，忽略了不同层之间的关联性。...将各矩阵加权相乘后再加上原矩阵，得到F_Lj ： 图9 通道-空间注意力模块 然后，将最后一层的特征图F_N作为输入，通过三维卷积层获得通道和空间特征W_csa，这样可以得到更有效的通道内和通道间信息...然而，这就在噪声的大小方面引入了新的超参数。作者还观察到，各层和各通道的敏感性和所需的噪声大小是不同的。在每一层之后直接添加相同的噪声可能会损害生成器的性能。例如，检测边缘的通道会受到噪声的严重损害。...为了缓解这种可能的问题，作者允许每个通道自适应地学习所需的噪声大小。具体来说，在将噪声添加到每一层的输出之前，将噪声与一个通道的缩放因子相乘。缩放因子是与网络参数同时学习的。噪声在评估时不被应用。...作为一种解决方案，作者将低分辨率的图像作为参考，与目标图像一起提供给鉴别器。这使鉴别器能够学习更多的重要特征来鉴别生成的图像，并根据LR图像提供更好的梯度反馈。
方向变换：为了分别获取语义信息和位置信息的空间映射，我们将得到的发送到由标准卷积组成的分支，在每个通道上提取更丰富的特征信息，在图3中表示为。...则被发送到由逐点卷积组成的分支，逐点卷积提取的信息相对较弱，但保留了大量的浅层空间位置信息，在图3中表示为。...然而，我们通过首先应用组卷积进行空间下采样，然后使用逐点卷积进行通道扩展来解耦这一过程。两种方法的参数计算如下： 其中，表示标准卷积的参数数量，表示我们方法的参数数量。和分别表示输入和输出通道数。...这些实验结果表明，我们的 FBRT-YOLO 作为实时航拍图像检测器具有优越性。...如表 4 所示，与基线相比，我们的方法将参数数量减少了 74%，GFLOPs 降低了 20%，同时 提高了 2.2%，AP 提高了 1.1%。
人工智能识别行为模式：卡内基梅隆大学、波恩大学医院和波恩大学的研究人员开发的开源平台A-SOiD只能通过视频来学习和预测行为。...他们首先使用数据集的一部分来训练程序，重点关注程序中较弱的信念。如果方案不确定，算法将强化训练数据的可信度。...我们的算法仅通过针对较弱的学习来处理数据平衡。我们的方法能够更好地公平地代表每一类的数据集中。 通过A-SOiD监督方式进行训练的，因此它可以非常精确。...如果给定数据集，它可以确定一个人的正常颤动与帕金森病患者的颤动之间的差异。它还可以作为两年之前发布的无监督行为分割平台B-SOiD的补充方法。...Schwarz计划在自己的中实验室使用A-SOiD来进一步研究这种大脑和行为之间的关系。Yttri 计划将 A-SOiD 与其他工具结合使用来研究自发行为背后的机制神经。
当前的目标是实现极低的延迟，以确保游戏输入与媒体之间的gap尽可能小。因此，传统的视频流传输方法不适用于将图像/音频流传输到客户端的情况。...明确划分游戏界面及服务 我将云游戏服务看作是一个平台，一个能够将任何插件插入的平台。...游戏中的帧被捕获并被发送到编码器。 图像/音频编码器：编码管道，它在其中接收媒体帧、在后台进行编码并输出编码的图像/音频。...除了对单个静态图像帧进行编码之外，该算法还根据先前和将来的帧对当前帧进行了推断，因此仅发送差异。如同在下面的Pacman示例中看到的，仅有差分点被传输。...不同会话之间的同步 Golang的劣势 Golang并不完美，它的通道缓慢。与锁定相比，Go通道只是处理并发和流事件的更简单方法，但是通道并不能提供最佳性能。通道下有一个复杂的锁定逻辑。
但是，如果游戏频繁延迟500毫秒，该游戏将无法播放。 当前的目标是实现极低的延迟，以确保游戏输入与媒体之间的gap尽可能小。因此，传统的视频流传输方法不适用于将图像/音频流传输到客户端的情况。...明确划分游戏界面及服务 我将云游戏服务看作是一个平台，一个能够将任何插件插入的平台。...游戏中的帧被捕获并被发送到编码器。 图像/音频编码器：编码管道，它在其中接收媒体帧、在后台进行编码并输出编码的图像/音频。...除了对单个静态图像帧进行编码之外，该算法还根据先前和将来的帧对当前帧进行了推断，因此仅发送差异。如同在下面的Pacman示例中看到的，仅有差分点被传输。...Golang的劣势 Golang并不完美，它的通道缓慢。与锁定相比，Go通道只是处理并发和流事件的更简单方法，但是通道并不能提供最佳性能。通道下有一个复杂的锁定逻辑。
今天，提供者和使用者之间的通信经常发生在像电子邮件这样的媒体，像Twitter这样的社交媒体，还有像Telegram这样的社区平台。这些方法违背了Web3.0的目的。...该协议还为有效负载分配了内容类型，这基本上意味着服务是可以自由地与用户交流他们想要的任何信息，例如:发送图像，呼叫动作，视频，甚至加密交易。各种有效载荷的例子以及它们如何白皮书进一步提供了操作。...作为一个作为整合的奖励，该服务为这些通知支付的费用将在所有人之间共享允许向用户钱包发送通知的钱包和基础设施提供商 通知被像JSON有效负载一样存储和处理，当通知到达不同的运营商时，根据它们的规则进行转换...这有助于为通知创建不同的规则和内容解释(例如:携带图像、行动号召、直播视频等) 该协议允许用户直接控制他们从哪些服务获得通知;它对用户提供的垃圾邮件保护等服务实施了规定，限制了用户作为用户添加钱包的能力...目前这些工作包括: EPNS移动应用程序-服务于将通知从分散的协议到集中的EPNS Infra到集中的平台(iOS和Android)。
我们研究稀疏矩阵向量乘法(SpMV)的合适格式的选择，这是许多科学和工程应用中最重要的计算核心之一。我们的方法将矩阵的稀疏模式作为一个图像，使用RGB通道来编码矩阵的几个属性。...请注意，在这项工作中，我们将gpu作为硬件平台来构建参考值，但是我们的方法与底层并行系统完全无关，可以应用于多核cpu或加速器，例如Intel Xeon Phi。 图像数据集的生成是我们方法的核心。...当需要估计网络的某个超参数时，可以使用这种方法。在我们的例子中，超参数是最优的训练周期数，该验证方法将训练集划分为k个折叠。...IV.实验评价 A.硬件平台和软件 在这项工作中，我们将gpu作为硬件平台来评估在执行SpMV操作时预测最佳存储格式的方法。然而，正如我们前面评论的，我们的方法可以应用于其他并行系统。...其他作者使用传统的机器学习方法自动选择稀疏矩阵的最佳存储格式。只有一些将gpu作为目标平台。
近日，开始学习图像处理，思前想后决定以opencv作为实验基础。遂完成图片读取和显示功能。Imread作为常用的图像读取函数，虽然简单，但是参数的选择非常重要，直接影响到后期处理。...Image.at(i, j)；取出i行j列的数据，uchar可以理解为imread返回之后图像的编码类型（如1所述的通道）。如果是三通道，则可以是Vec3b，四通道则是Vec4b。...inData[i]; } } 本质就是将每行的3/4通道数据转换为1通道数据访问，因为OpenCV内部存储每一行像素数据以及像素内部通道数据都是连续存储的。...所以opencv提供了一种更安全的访问方法-迭代器。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
为了发送或接收视频，使用了GStreamer多媒体应用框架。构建的GStreamer流水线主要包括通过UDP发送和接收数据、处理和转换、编码和解码以及缓冲。...相反，我们尝试根据预先训练好的模型的检测结果对红外图像和彩色图像进行配准，这样无人机的位置就能相对吻合，图像也能合并为4通道图像数据。...不过，与CAT和PxAT相比，使用的PAT和SWIN变换模块较少，因为它们的参数复杂度和内存开销较高。整个红外和彩色图像数据集的子集分为训练集和验证集。表II提供了相应的信息。...然而，由于通道注意模块被认为整体性能略好，因此我们继续使用通道注意模块。使用红外图像和彩色图像分别训练模型。表IV显示了红外数据集和彩色数据集的验证结果。...保留高于confl的边界框，而仅将高于confh 的边界框视为有效边界框。该方法等待第一个或多个有效检测。第一个或多个有效检测将作为参考。这些边框和边框周围稍大的区域将被选中用于交叉相关函数。
压缩：这部分主要考虑到SRCNN中直接在高维特征图上对LR做SR，先对LR图像通道数进行减小，然后在低维LR特征图进行SR操作，这样会减少运算参数，最后再对生成的SR图像进行升维操作。...非线性映射：这部分最重要的两个参数为特征图的通道数（d，即核的数量）和深度（卷积层的层数m，m是第三个敏感变量），深度m决定了SR的精度和复杂度。...从全局来看，有三个参数d、s、m影响着网络的性能和速度，所以将网络记为FSRCNN(d,s,m)，计算复杂度可由下式表示： 当前SOTA！平台收录FSRCNN共8个模型实现。 项目 SOTA！...将每个像素的r^2个通道重新排列成一个r x r的区域，对应于高分辨率图像中的一个r x r大小的子块，从而将大小为r^2 x H x W的特征图像重新排列成1 x rH x rW大小的高分辨率图像。...首先对HR图像进行下采样得到相应的LR图像，然后将LR图像作为生成器的输入，训练生成器，使之输出对应的HR图像。
在RGB图像中，U和V通道的重量和高度是Y的权重和高度的一半。深度图像仅保留 Y 通道信息。本文将 y,u,v,d 作为输入通道。 图 1 所提方法的整体网络架构。...然后将量化的潜在表示 \widehat{yuv^{a}} 和 \widehat{d^{a}} 发送到条件熵模型中，以进行准确的符号概率预测。...然后，将 CPM 的输出特征图发送到上下文融合模块 （CFM） 进行跨模态信息聚合。对于深度潜在表示，本文使用上下文和空间先验来估计熵参数。...具体来说，本文将 \tilde{y}_d 作为深度潜在表示的相似性， \tilde{y}_r 作为 RGB 潜在表示的相似性。...基线 本文将本文的方法与若干性能良好的单图像方法，立体图像压缩方法和一些经典的基于学习的方法，超先验， Mbt2018 ， Cheng2020attention。
这一篇我们使用图像分类中的 SE_ResNeXt [1][2] 作为实践任务。...背景介绍 卷积神经网络在图像类任务上取得了巨大的突破。卷积核作为卷积神经网络的核心，通常被看做是在局部感受野上将空间上（spatial）的信息和通道（channel）上的信息进行聚合的信息聚合体。...Excitation 操作，图 1 中的 ? ： 类似与门机制。通过参数WW的作用，为每个特征通道学习一个权重，其中 可学习参数WW用来显式地建模特征通道间的相关性。...Scale 加权操作： 最后一步，将 Excitation 的输出的权重看做是经过特征选择后每个特征通道的重要性，然后通过 scale 逐通道对原始特征进行 reweight，完成在通道维度上的对原始特征的重标定...作为用户，我们的使用经验可以在平台之间 非常 简单的进行迁移，只需要略微关注接口调用细节的一些差异即可。
云服务器
ICP备案
云直播
即时通信 IM
实时音视频
