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JAMA Neurology:视神经炎患者视觉系统的解剖连接及功能网络的改变

这3个被试在临床表现并未被诊断为伴有视神经炎,这样的情况有可能会发在MS中,即没有表现为视神经炎也可以存在VEP潜伏期延长。 解剖学连接: 视束: 在参与者的图像上追踪视束纤维(图1A)。...这样的相关性并未在其他视束段显示,也未在不伴有ON患者及ON患者健侧上显示。 ? 图1 视束DTI追踪结果图 视放射: 在参与者的图像上追踪视放射纤维(图2A)。...使用t检验寻找组间差异,有统计学意义的差异脑区在图中呈现。与不伴ON患者组比较,伴ON患者距状沟脑区以及LOC及MT视觉区的网络连接增强(图4B)。...这样的相关性未在左侧MT及其他ROI区呈现出来。...值得注意的是,这样的结果是由3个被试的潜伏期值延长导致的。这样的相关性未在其他ROI区呈现出来。 pRNFL厚度与视觉网络FC的z值之间无相关性。

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【查虫日志】快速判断一副灰度图像中是否只有黑色和白色值(即是否为二值图像)过程中bool变量的是是非非。

二值图像我们在图像处理过程中是经常遇到的,有的时候我们在进行一个算法处理前,需要判断下一副图像的数据是否符合二值图的需求,这个时候我们可以写个简单的函数来做个判断,比如我写了一个很简单的的代码如下:...0,SIMD中这样的比较可以一次性进行16个像素,如果这16个像素都符合条件,那么或操作后的mask都为255,这样通过使用_mm_movemask_epi8来判断这个mask就完成了16个像素的判断。...但是那个IM_IsBinaryImage_C检测图1不是二值图像,检测图2 是二值图像,而IM_IsBinaryImage_SSE_Bug则检测图1是二值图像,图2不是二值图像。...Flag = false; break; } } } return Flag; }   这个时候测绘对所有的图像结果都正确了...但是,当我们把这些函数的返回值都改为int后,在C#中调用就正常了,比如: int IM_IsBinaryImage_C(unsigned char *Src, int Width, int Height

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    视频内容生产与消费创新

    不同行业间生产内容的多样性与差异化让视频内容升级的需求进一步提升,视杏科技作为专业的音视频技术服务商,提出了影视级的跨平台视频制作技术解决方案,并应用到了实际案例场景中。...首先根据图像分类、目标检测、文字检测、图像分割算法理解图像的构成元素,然后自适应地为不同图像元素添加不同的特效,包括更换背景、图像流动、三维重建、特效添加等等生成高质量的视频;同时根据场景内容生成文本,...主要采用搭建积木块的方式定制自己所学的工作流程,流程定制好以后自动运转,把对人手的依赖降低到最少;其次,在拍摄过程中,摄制HDR的同时生成SDR并几乎同时实现对两者的编辑,提供更为丰富的色彩呈现和暗部细节选择...,以能让观众身临其境;最后,将介绍当制作团队未在现场的情况下,是如何远程制作赛事花絮和精彩片段并实时呈现的。...---- 扫描图中二维码或点击阅读原文 了解大会更多信息 喜欢我们的内容就点个“在看”吧!

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    图像偏色检测算法,速度快,效果好,共享给大家。      式中 ,M、 N分别为图像的宽和高,以像素为单位。在 a - b色度平面上,等效圆的中心坐标为 ( da , db ) ,半径为 M 。等效

    RGB颜色空间是最简单的一种颜色空间,但是RGB颜色空间最大的局限性在于当用欧氏距离来刻画两种颜色之间的差异时,所计算出的两种颜色之间的距无法正确表征人们实际所感知到的这两种颜色之间的真实差异。...经过对正常图像和偏色图像的分析发现,如果在ab色度坐标平面上的直方图中,色度分布基本上为单峰值,或者分布较为集中,而色度平均值D又较大时,一般都存在色偏,而且色度平均值越大,色偏越严重。...然而,如果在ab色度坐标平面上的直方图中色度分布存在明显的多峰值,而且较为分散时,图像色偏程度将大大减轻,甚至没有色偏。 ?...因此引入等效圆的概念 ,采用图像平均色度 D和色度中心距 M的比值 ,即偏色因子 K来衡量图像的偏色程度。其计算方法如下式 ? ?      式中 ,M、 N分别为图像的宽和高,以像素为单位。...在 a - b色度平面上,等效圆的中心坐标为 ( da , db ) ,半径为 M 。等效圆的中心到 a - b色度平面中性轴原点为 ( a = 0, b = 0)的距离 D 。

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    浏览器之性能指标-LCP

    该服务提供免费计划,并且具有简单的配置过程。 当然我们还可以考虑其他CDN解决方案。 ---- 2. 确保正确的图像尺寸 正如前面提到的,根据图像的大小,某些图像可能成为LCP的最大元素。...因此,确保网页具有优化的图像尺寸对于保持良好的LCP得分非常重要。 ❝关键在于根据用户设备理解正确的图像尺寸。为了确保良好的LCP得分,网页需要使用响应式图像。...实施缓存 ❝缓存是指将页面的静态资源存储在临时存储中。通过「减少初始呈现过程中传输的数据量」,可以实现更快的页面加载时间。...修复延迟加载问题 ❝延迟加载是一种技术,在初始呈现过程中推迟非关键的CSS和其他资源。相反,它将专注于加载视口上方的内容,并仅在需要时渲染非关键资源,以加快页面加载过程。...❞ 使用这种方法,我们的网站可以根据它们与视口的距离异步加载文件。 例如,首屏上方呈现的内容(如logo图像)将在初始加载时立即显示。

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    Sentry中的Web指标学习

    Web 指标是一组由 Google 定义的指标,用于衡量呈现时间、响应时间和布局偏移。每个数据点都提供有关应用程序整体性能的见解。...这可以是来自文档对象模型 (DOM) 的任何形式,例如图像(images)、SVG 或文本块(text blocks)。视口中最大的像素区域,因此最直观。...首次渲染(FP) 首次渲染 (FP) 测量第一个像素出现在视口中所需的时间,呈现与先前显示内容相比的任何视觉变化。...首次内容绘制 (FCP) 首次内容绘制 (FCP)测量第一个内容在视口中呈现的时间。这可以是来自文档对象模型 (DOM) 的任何形式,例如图像、SVG 或文本块。FCP 经常与首次渲染(FP)重叠。...您可能还想在直方图中查看与事务相关的更多信息。单击所选 Web 指标下方的“在发现中打开(Open in Discover)”以构建自定义查询以进行进一步调查。

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    JavaScript实现背景图像切换3D动画效果

    一、项目需求给一张长图,长图中有好多个图像,图像的动作是连续的,当鼠标在容器内移动时,背景图像会随之切换,呈现出连续的动画效果,实现效果类似于3D动画,用JS怎么实现?以下是实现效果。...用于存储当前背景图像的索引值,初始值为 0。...在事件处理函数中,首先获取了容器元素相对于视口的位置(containerRect.left;)和鼠标移动处到浏览器窗口的横距离(clientX)来计算鼠标偏移量。...图片imageCount长图中图像的数量,示例图片中是15个图像imageWidth单个图片的宽度index当前显示的图像索引。...==因此,background-size 属性的值被设置为 6944.88px 260.433px,使得图像在容器内能够按照原本的宽高比例进行缩放,同时也确保了每个图像都能够完整地显示在容器中

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    JavaScript实现背景图像切换3D动画效果

    我正在参加「掘金·启航计划」一、项目需求======给一张长图,长图中有好多个图像,图像的动作是连续的,当鼠标在容器内移动时,背景图像会随之切换,呈现出连续的动画效果,实现效果类似于3D动画,用JS怎么实现...用于存储当前背景图像的索引值,初始值为 0。...在事件处理函数中,首先获取了容器元素相对于视口的位置(containerRect.left;)和鼠标移动处到浏览器窗口的横距离(clientX)来计算鼠标偏移量。...图片imageCount 长图中图像的数量,示例图片中是15个图像imageWidth 单个图片的宽度index 当前显示的图像索引。...==因此,background-size 属性的值被设置为 6944.88px 260.433px,使得图像在容器内能够按照原本的宽高比例进行缩放,同时也确保了每个图像都能够完整地显示在容器中。

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    北大吴思教授:人脑的视觉识别有无穷多个解

    第四位报告者是北京大学计算机系的吴思教授,演讲题目为《生物视觉和计算机视觉之间的对话》。...第一,深度神经网络更多是模拟了大脑视皮层中的前馈、层级结构信息处理的方式。但是大脑的视觉系统比这复杂得多,所以在很多行为上人脑和深度神经网络有非常大的不同。在很多任务上,人的表现更加高明。 ?...大量实验表明,人类要看到或意识到物体,需要物体信息至少在视觉皮层V1中被接受到。假设V1受到损伤,就可能会产生盲视现象。...他们把老鼠放在笼子里,天花板上会呈现一个动态刺激,即一个小的光斑很快变大,这模仿了在自然环境中老鹰向老鼠俯冲下来时,老鼠视网膜接受到的光信号。这时候,老鼠本能的第一反应是装死。...请大家看下图中呈现的图像,猜一猜是什么。 ? 如果你过去没有见过这张图的话是肯定猜不出来的,所以我把图像的轮廓画出来。 ? 现在你就能看出来图中是一头牛。

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    【Java AWT 图形界面编程】使用鼠标滚轮缩放 Canvas 画布中绘制的背景图像 ( 绘制超大图像 + 鼠标拖动 + 鼠标滚轮缩放 + 以当前鼠标指针位置为缩放中心 示例 )

    一、鼠标滚轮缩放的中心点设置为当前鼠标中心点 - 要点分析 ---- 鼠标指针指向界面中的 Canvas 画布某个位置 , Canvas 画布中绘制着一张超大图片 , 以该位置为中心 , 滑动鼠标滚轮时进行缩放...; 使用鼠标滚轮缩放后 , 在 Canvas 中绘制的图片的尺寸肯定是放大或者缩小了 , 尺寸发生了改变 ; 图片缩放时 , 鼠标指针指向一个位置 , 该位置对应着一个当前 Canvas 画布中的 x...记录的是鼠标指针指向的界面中 Camvas 画布中的坐标位置 ; pointer_ratio_x 和 pointer_ratio_y 记录的是 鼠标指针指向位置对应图片中坐标位置的比例 ; public...; 在鼠标滚轮事件 MouseWheelEvent 中 , 可以直接通过调用 e.getX(), e.getY() 获取到当前 鼠标指针 在 Canvas 画布的坐标 ; 根据该 Canvas 中的坐标...窗口自适应 frame.pack(); // 窗口设置可见 frame.setVisible(true); } } 2、执行效果 执行后 , 将图像中船头的

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    Web性能优化:不要与浏览器预加载扫描器对抗

    每个浏览器都有一个主要的HTML解析器,它对原始标记进行标记,并将其处理为一个对象模型。...因为CSS文件同时阻止了渲染和解析,我们可以通过代理服务为样式表引入两秒的人为延迟。这个延迟使我们更容易在网络瀑布图中看到预加载扫描器的工作情况。...尽管图像资源在启动时在视口中是可见的,但它被不必要地偷懒加载。这破坏了预加载的扫描器,导致了不必要的延迟。...虽然该提示有助于解决此问题,但更好的选择可能是评估您的图像 LCP 候选是否必须从 CSS 加载。使用标签,您可以更好地控制加载适合视口的图像,同时允许预加载扫描器发现它。...因为内容包含在 JavaScript 中并且依赖于框架来呈现,所以客户端呈现的标记中的图像资源对预加载扫描器是隐藏的。等效的服务器渲染体验如图 9 所示。

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    ROBOMASTER TT巡线.2

    我们的TT是一个高度精密的电子设备,所以控制它自己动起来需要很多不同领域的知识才可以,以下的思维导图呈现了我们TT在巡线任务中涉及到的各种知识。 ?...所以对于我们的巡线来讲,获取地表的数据,从图中解算出相应的线信息,靠这个信息来指导无人机飞行、 所以我们的处理也是一帧一帧的来处理,不停的更新地表信息,下图是处理流程。 ?...在我们程序里面只要一句就完成了 接下来是二值化处理,是在整个计算过程中算性能瓶颈的地方 定义:图像的二值化,就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255,也就是将整个图像呈现出明显的只有黑和白的视觉效果...这里也就是为什么他要保持赛道的颜色有较大的区分度的原因 我们这里用大津算法对图像进行二值化处理,这样处理的图像二值化使图像中数据量大为减少,从而能凸显出目标的轮廓 其次将图像上的像素点的灰度值设置为0...或255,这样将使整个图像呈现出明显的黑白效果。

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    浏览器之性能指标-CLS

    以下是宽高比在渲染中的几个方面作用: 布局计算:浏览器在计算页面布局时,会使用图片的宽高比来确定图片在文档流中的尺寸和位置。宽高比可以帮助浏览器确定图片的宽度和高度,以便正确地分配空间。...响应式设计:在响应式网页设计中,使用宽高比可以确保图片在不同屏幕尺寸和设备上呈现出良好的外观。通过设置宽高比,可以让图片自适应容器的尺寸变化,并保持正确的比例。...❝总而言之,宽高比在图片的布局、显示和响应式设计方面都起到重要作用,它能够确保图片在不同环境下呈现出正确的比例和外观,并避免布局偏移的问题。...在下面的动图中,我们的视口保持不变,也没发生页面滚动,但页面自行发生了巨大的位移。 作为访问该网站的用户,我们可能「无法确定页面何时完成加载」。...每个图像源后面的数字(如480w、800w、1200w)表示图像的宽度。 sizes属性指定了在不同视口宽度下应该使用的图像大小。通过使用媒体查询,可以在不同的视口尺寸下为图像指定不同的大小。

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    MBAS2024——多类别双心房分割挑战赛

    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。...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。...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。...图像预处理,再采用均值为0,方差为1的方式进行归一化处理,再将数据分成训练集和验证集,并对训练数据进行数据增强扩增5倍。...6、测试集分割结果 提交分割结果后,可以看到LA的dice为0.8599,HD95为7.4469,RA的dice为0.8271,HD95为7.2883,Wall的dice为0.5810,HD95

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    【Html.js——页面布局】水果摆盘(蓝桥杯真题-1767)【合集】

    :设置视口宽度为设备宽度,初始缩放比例为 1.0,确保页面在移动设备上正确显示...width: 50vw; height: 50vw;:设置宽度和高度为视口宽度的 50%,创建一个正方形区域。....frog.bg:设置青蛙背景图像的大小为 60%×60%。 通用背景样式: .lilypad.bg,.frog.bg:设置背景图像的位置为中心,大小为包含内容,不重复。...为不同颜色的青蛙设置不同的背景图像,为荷叶设置背景颜色和圆形边框,并通过透明度和旋转、缩放等变换来营造出 “摆盘” 效果。 为青蛙背景添加动画效果,使其具有动态感。...最终效果呈现: 页面加载时,#board容器固定在顶部,#pond和#background中的青蛙和荷叶元素按照设定的布局和样式显示,形成类似水果摆盘的效果。

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    【学习图片】12.规定性的语法

    在源顺序中与用户当前浏览上下文匹配的第一个将被选择,并且该源的srcset属性的内容将用于确定该上下文的正确候选项。...这些属性的作用与在上的作用一样,可以很好地减少布局移位,为所选的任何元素在布局中预留适当的空间。...无论用户的浏览上下文如何,这一切都通过单个文件传输实现,而不会浪费带宽在不能呈现的图像源上。...具有loading="lazy"属性的元素直到页面布局已知才被请求,以便推迟对用户初始视口之外的图像的请求,直到在渲染页面的过程中稍后进行,从而避免不必要的请求。...这种情况促使出现了容器查询:一种基于父容器大小而非视口大小来为元素设置样式的方法。

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    面向真实场景的全面测评来了

    最新版本的 GPT-4V 在 11 月 6 日 OpenAI DevDay 之后进行了更新,在呈现相同图像时可能会产生与本研究测试结果不同的反应。...图 7 (右)显示模型可以识别车辆类型及其尾灯,并可以猜测其打开尾灯的意图。然而,GPT-4V 也输出了一些不正确的描述,例如认为前面的车有后视摄像头。...如下图 16 所示,该研究选择使用一组周围环境图像并以正确的顺序将它们输入到模型中。...该研究为 GPT-4V 配备了前视摄像头图像以及来自地图软件的相应导航信息。...研究者怀疑出现这一问题的原因是全图中包含大量语义信息,导致交通信号灯的嵌入信息丢失。当图像中的交通灯区域被裁剪并单独输入时,模型能够成功识别,如图 5 所示。

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    生成越长越跑偏?浙大商汤新作StarGen让场景视频生成告别「短片魔咒」

    ,3D 重建与生成技术取得了显著进展,并逐渐呈现出互补融合的趋势。...在生成领域,3D 重建技术为 2D 生成模型向 3D 生成任务的迁移提供了重要支撑,具体表现为两种技术路径:其一是通过将 2D 概率分布蒸馏为 3D 表示,其二是基于 2D 生成图像重建 3D 表示。...时空自回归框架 StarGen 通过滑动窗口的方式逐步实现长距离场景生成,每个窗口的生成既依赖于上一窗口的时间条件图像,也依赖于与当前窗口具有共视关系的空间相邻图像。...同时,从历史窗口中提取与当前窗口具有最大共视区域的图像集合作为空间条件,保证长距离生成过程中各个视频间的多视一致。 图 2....时间条件处理:将时间条件图像通过变分自编码器(VAE)编码为隐特征,并与空间条件特征融合,生成结合时空信息的综合特征。 3.

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    孙剑:计算机视觉存六大困难,很多问题很难用函数逼近解决

    AI提供的个性化短视频的推荐,通过视频分析的方法,对视频分类达到90%的正确率,节约人工成本达到80%以上。...如在物体识别领域,旷视研究院推出的业界第一个多机(128卡)训练的MegDet,曾在国际权威图像识别竞赛COCO中夺得世界第一。...图像首先经过卷积神经网络→提取图像的全部和局部的特征表述→进入到一个阵列的LSTM中。腾讯AI Lab提出“多阶段的注意力”,论文已经发表在AAAI的会议上。 ? 4、视频滤镜。...目前国内有很多公司在做,但腾讯算是较早把这项技术产品化的公司。主要过程为:输入实时的图像序列,经过基础模型,再经过提炼(Refinement)、分组,去掉噪音点,最后得到人的主要的骨骼关键点。...利用3D视觉算法估计相机的位置和朝向,并在图像上插入渲染虚拟物体。目前产品还在研发中,未来将应用于移动应用、游戏娱乐等场景。

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    学界 | 旷视科技发布最大商品识别数据集,推动新零售自动收银场景落地

    近期,旷视科技南京研究院发布学术界内目前最大的商品识别数据集——RPC,其图像数量和类别数量皆是该领域之最。...因此,ACO 本质上是识别任意商品组合中每个商品的出现并计数的一个系统。 一般来讲,为保证性能,训练 ACO 识别系统的图像应该和实际收银场景一模一样。...为把上面合成的结算图渲染的更加逼真,旷视借助 Cycle-GAN 转化合成图,如图 9 所示。接着用这 10,000 张渲染的图像训练检测器,这是第三种基线方法,表示为 Render。 ?...实验结果 在进入到实验结果之前,需要说明的一点是最优的评测指标并不是传统检测任务中的 mAP50、mmAP 等指标,而是本文提出的 cAcc(Checkout Accuracy),即正确核验一张图像内所有商品的精度...实际的零售场景中,商品种类将会不断翻新。快速迭代模型而无需重新训练成为首要问题,这时在线学习就派上用场了。 ACO 任务的一个潜在解决方案是在不借助商品检测技术的前提下,直接从结算图中获取商品清单。

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