数值模式分辨率的提高是天气预报和气候预测准确性增加的重要推力，而推动分辨率增加的基本力量是超算。现有的计算能力大致允许全球业务天气预报模式分辨率在~9-15 km，全球气候模式分辨率在25-100 km。一些面向研究性用途的全球模拟可以达到所谓“云解析度”分辨率（一般指网格距不超过4 km），但尚只能间歇性地开展一些“挑战性测试”，距频繁广泛的日常应用还有很大距离。有限区域模式可以相对更轻松地进行公里尺度预报，但对边界条件的天然依赖使其只能作为全球模式的降尺度工具。
Bluestacks是一款非常好用的电脑上的安卓模拟器，用Bluestacks来玩手机游戏是不少朋友的选择，但是Bluestacks默认分辨率都非常大，比如小编的默认分辨率就达到了1280*720。运行Bluestacks后，不仅字和图标很小，打开游戏、软件都显得很模糊，但是安卓界面本身又很大，好多空白的地方。那么多大的分辨率才合适呢？
来源 / Two Minute Papers 翻译 / 张丽敏 校对 / 凡江 整理 / 雷锋字幕组 本期论文：基于CNN特征描述符的数据驱动合成烟雾流体 Data-Driven Synthesis of Smoke Flows with CNN-based Feature Descriptors ▷ 观看论文解读 或许，你还记得以前Wavelet Turbulence的论文，也是我迄今为止最喜欢的一篇。在我大二的时候，第一次看到这个的我，完全被这完美的效果震惊了，这项经历让我至今难以忘怀。该项技术还获得了
在芯片世界中的ADC，其全称是Analog-to-Digital Converter, 模拟数字转换器！它是连接模拟世界与数字世界的桥梁。
利用神经网络，Flatiron研究所的研究员Yin Li和他的同事只花费了传统方法所需时间千分之一，就成功模拟了庞大而复杂的宇宙。
如果原始排放清单分辨率小于模拟网格分辨率的话，可以通过此教程直接进行时间分配和物种分配来节省空间分配的时间。但是如果原始排放清单和模拟网格分辨率差距不大的时候，使用此教程来制作的排放清单可能会存在一些条带。因此，在原始排放清单和模拟网格分辨率差距不大的情况下，建议按照coarse_emission_2_fine_emission.py的流程先进行空间分配。
近日，中国科学技术大学在新一代神威超级计算机上首次实现了长达7天的全球3公里空间分辨率大气物理-化学全耦合数值模拟试验，全面展现了新一代国产超级计算机软硬件系统的可靠性、稳定性和可用性，以及在其上构建全球高分辨率大气模拟系统的重大应用前景。研究成果以“Establishing a non-hydrostatic global atmospheric modeling system at 3-km horizontal resolution with aerosol feedbacks on the Sunway supercomputer of China”为题在线发表于《Science Bulletin》上。此项成果由地球和空间科学学院赵纯教授课题组与计算机科学与技术学院安虹教授课题组联合攻关，在国家气象局、国家超级计算无锡中心、北京大学、清华大学相关研究人员的紧密配合下完成。
数字世界是模拟世界的镜像，而ADC就是连接两个世界的大门。一切模拟信号一旦经过ADC离散化后，其幅值必然会失真，其重要原因是ADC分辨率有限，只能逼近真实幅值。
数字图像是机器视觉系统工作的前提和基础，工业机器视觉系统把成像子系统的信号转换为反映现实场景的二维数字图像，并对其进行分析、处理，得出各种指令来控制机器的动作。
在此之前，我们已经对折叠屏UX设计和开发进行了详细解读，那么应用适配后如何调试以确定适配完成呢？本文将介绍通过模拟器调试、命令模拟器调试的方法，提供测试用例建议，为开发者快速完成应用在折叠屏设备上的调试提供指导。
为了实现高精度的区域级多模态理解，本文提出了一种动态分辨率方案来模拟人类视觉认知系统。
流体数值模拟对于建模多种物理现象而言非常重要，如天气、气候、空气动力学和等离子体物理学。流体可以用纳维 - 斯托克斯方程来描述，但大规模求解这类方程仍属难题，受限于解决最小时空特征的计算成本。这就带来了准确率和易处理性之间的权衡。
分辨率和dpi完全一样的模拟器和真机，仍然会有略微差异，有知道是什么造成的么，归根到底的原因到底是什么呀，大神请回答…
探讨了超分辨率技术在卫星图像中的应用，以及这些技术对目标检测算法性能的影响。具体来说，我们提高了卫星图像的固有分辨率，并测试我们能否以比固有分辨率更高的精度识别各种类型的车辆、飞机和船只。使用非常深的超分辨率(VDSR)框架和自定义随机森林超分辨率(RFSR)框架，我们生成了2×、4×和8×的增强级别，超过5个不同的分辨率，范围从30厘米到4.8米不等。使用本地和超解析数据，然后使用SIMRDWN对象检测框架训练几个定制的检测模型。SIMRDWN将许多流行的目标检测算法(如SSD、YOLO)组合成一个统一的框架，用于快速检测大型卫星图像中的目标。这种方法允许我们量化超分辨率技术对跨多个类和分辨率的对象检测性能的影响。我们还量化了目标检测的性能作为一个函数的本机分辨率和目标像素大小。对于我们的测试集，我们注意到性能从30 cm分辨率下的平均精度(mAP) = 0.53下降到4.8 m分辨率下的mAP = 0.11。从30厘米图像到15厘米图像的超级分辨效果最好;mAP改进了13 - 36%。对于较粗的分辨率而言，超级分辨率的好处要小一些，但仍然可以在性能上提供小的改进。
由此可见，只有iPhone4和iPhone4s和iPhone5及以上设备的长宽比不一样，可以粗略认为iPhone5、5s、6、6+的长宽比是一样的，可以等比例缩放，虽然有细微的差别，基本上看不出来。
核辐射探测器模拟是绝大多数Geant4使用者的主要任务，今天给大家带来一个题主自己写的例子。该例子实现了“模拟一个闪烁晶体对于某放射性同位素的伽玛能谱输出”。因内容实在繁杂，大家可下载该例子自行参考。
编者按：这是新开的一个系列，有时间会逐步将WRF官方培训的ppt挑选个人认为重要的进行翻译，以及结合个人的使用经验进行一些解释。由于个人水平有限，难免会出现偏差和错误，欢迎斧正。
今天给大家带来一篇发表在nature biotechnology上研究空间转录组的文章。最近的空间基因表达技术能够在保留空间背景的同时全面测量转录组谱。然而，现有的分析方法并没有解决技术的分辨率或有效地利用空间信息。在这里，作者介绍了贝叶斯空间，一种完全贝叶斯统计方法，它利用来自空间邻域的信息来提高空间转录组数据的分辨率和聚类分析。作者将BayesSpace与目前的空间和非空间聚类方法进行了基准测试，并表明它改进了对来自大脑、黑色素瘤、浸润性导管癌和卵巢腺癌样本中不同的组织内转录谱的识别。利用免疫组化和由scRNA-seq数据构建的硅质数据集，作者发现贝叶斯空间解决了在原始分辨率下无法检测到的组织结构，并识别了组织学分析无法获得的转录异质性。
原文链接：https://note.noxussj.top/?source=cloudtencent 什么是自适应布局？ 在不同屏幕分辨率下，能够以最佳的方式进行展示，元素的宽度尺寸可能会改变，但是原
图像的尺度是指图像内容的粗细程度。尺度的概念是用来模拟观察者距离物体的远近的程度。 具体来说，观察者距离物体远，看到物体可能只有大概的轮廓；观察者距离物体近，更可能看到物体的细节，比如纹理，表面的粗糙等等。从频域的角度来说，图像的粗细程度代表的频域信息的低频成分和高频成分。 粗质图像代表信息大部分都集中在低频段，仅有少量的高频信息。细致图像代表信息成分丰富，高低频段的信息都有。
图像的放大、缩小(简称缩放)是图像处理的一种处理方法。所谓图像缩放是指图像分辨率的改变，它在图像显示、传输、图像分析以及动画制作、电影合成、甚至医学图像处理中都有着相当广泛的应用。比如要在1024 X 768 分辨率的显示器上全屏显示800 X 600 的数字图像，就必需对显示信号进行处理，将其放大为 1024 X 768的画面再送显示。传统模拟电视信号要在数字电视上显示，在完成模拟信号到数字信号的转换之后，也需要对图像分辨率进行调整。
研究人员在bioRxiv上发表的论文《基于深度学习的点扫描超分辨率成像》中指出：“点扫描成像系统可能是用于高分辨率细胞和组织成像的最广泛使用的工具。它与所有其他成像方式一样，很难同时优化点扫描系统的分辨率、速度、样品保存和信噪比。”
副热带高压怎样移动、亚洲季风如何发展、厄尔尼诺和拉尼娜有何动向？11月16日，更准确回答这些气候关键问题的科技利器——我国气象部门自主研发的次季节-季节-年际尺度一体化气候模式预测业务系统（BCC-CPSv3）通过评审，进入准业务化运行。
教程不断更新中：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=98429 第37章 emWin6.x抗锯齿 本章节为大家讲解抗锯齿，关
Linearized analysis of noise and resolution for DL-based image generation
美国当地时间2022年7月29日，全球领先的先进数字成像、模拟、触屏和显示技术等半导体解决方案开发商——豪威集团于当日发布了新款5000万像素图像传感器OV50E。
票房屡创新高，观众好评如潮，《复联3》可谓是当下最热门的电影。作为漫威系列电影第一段的终结，迪士尼和漫威公司在这部电影上豪赌一把，76个漫威角色齐聚一堂。然而汇集了各宇宙超级英雄的情况下，灭霸却成了当仁不让的主角，稳稳不动地占据了各个版本海报的C位。
每周二，由老曹带领大家一步一步进入到自动化控制系统的奇妙世界；一步一步告诉大家如何从一张P & ID（Piping and Instrumentation diagram）图设计一套PLC控制系统，其中包括：IO点统计、PLC选型、IO表设计、IO端子图设计、机柜布置图设计、总线设计、网络设计、PLC程序编制、上位机画面编制、文档制作；让你轻轻松松完整以PLC为主控制器的控制系统设计。
图像是什么？这个问题大家都有自己的答案。我的答案是，图像是一门语言，是人类文明的象征。
右边则是工程代码编写的地方，pages目录下存放着所有页面相关的文件或目录，index目录和logs目录就代表着以上的两个页面：
机器之心原创 作者：Angulia 参与：王灏、hustcxy、吴攀 最近，谷歌发布了一种把低分辨率图像复原为高分辨率图像的方法，参见机器之心文章《学界 | 谷歌新论文提出像素递归超分辨率：利用神经网络消灭低分辨率图像马赛克》。与最先进的方法相比，这篇论文提出了一种端到端的框架来完成超分辨率任务。它由两个卷积神经网络组成，一个是描述低分辨率图像骨架的优先网络（prior network），一个是用于优化细节特征的调节网络（conditioning network）。这种方法强调了细节特征恢复上的提升，并以
MEIC清单仅为中国境内的排放清单，但是在模拟全国污染场的案例中，中国周边国家的排放是不容忽视的，因此需要通过MIX清单来对MEIC进行一个补充。
昨日，我们向大家简单易懂地科普了VR、AR、MR，以及全息投影之间的区别，并分享了VR手机盒子与VR一体机的剁手指南。而今日呢，我们将带大家聚焦主机VR头显、VR外设，以及一些热门VR游戏。以便蠢蠢欲动的小伙伴们，愉快地剁手！
教程不断更新中：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=98429 第9章 emWin6.x模拟器的使用方法(VS2019) 本期主要是
在小程序样式表中，我们绝大多数的长度单位都设置成 rpx，而不是我们常见的 px，使用 rpx 小程序会自动在不同的分辨率下进行转换，而使用 px 为单位则不会
1、Android手机屏幕大小不一，有480x320, 640x360, 800x480.怎样才能让App自动适应不同的屏幕呢？ drawable- hdpi、drawable- mdpi、drawable-ldpi的区别： (1)drawable-hdpi里面存放高分辨率的图片,如WVGA (480x800),FWVGA (480x854) (2)drawable-mdpi里面存放中等分辨率的图片,如HVGA (320x480) (3)drawable-ldpi里面存放低分辨率的图片,如QVGA (240
原文链接：https://note.noxussj.top/?source=cloudtencent 什么是响应式布局？ 在不同屏幕分辨率下，能够以最佳的方式进行展示，元素的宽度尺寸以及展示方式可能会
---- 新智元报道 来源：arXiv 编辑：LRS 【新智元导读】Transformer在CV领域大放异彩，如何与传统CNN结合、利用CNN的优势一直是研究人员思考的问题。最近中科院、北大、微软亚研、百度联手提出HRFormer模型，能够在多分辨率并行处理图像，新模型架构参数量降低40%，性能却更强！ Vision Transformer（ViT）在ImageNet分类任务中表现出极其强大的性能。 在ViT的基础上，许多后续工作通过通过知识蒸馏（knowledge distillation）、采
23年7月，Antoine Doury等人在Climate Dynamics上发表了《Regional climate model emulator based on deep learning: concept and first evaluation of a novel hybrid downscaling approach》，主要介绍了一种新的气候模型降尺度方法的开发和评估。该方法旨在提高气候变化信息在局部尺度上的可靠性，这对于影响研究和政策制定至关重要。其核心是一种新颖的混合方法，结合了经验性统计降尺度方法和区域气候模型（RCM）。
模数转换器(analog to Digital Converter，简称ADC)是一种数据转换器，它通过将模拟信号编码为二进制代码，使数字电路能够与现实世界进行接口。
机器之心报道 编辑：杜伟 在生成式 AI 盛行的今天，英伟达在文本生成视频领域更进了一步，实现了更高分辨率、更长时间。 要说现阶段谁是 AI 领域的「当红辣子鸡」？生成式 AI 舍我其谁。包括 ChatGPT 等对话式 AI 聊天应用、Stable Diffusion 等 AI 绘画神器在内，生成式 AI 展示的效果深深地抓住了人们的眼球。 我们以图像生成模型为例，得益于底层建模技术最近的突破，它们收获了前所未有的关注。如今，最强大的模型构建在生成对抗网络、自回归 transformer 和扩散模型（dif
原文：Generative Adversarial Nets https://dzone.com/articles/generative-adversarial-nets-adit-deshpande-cs-unde 作者：Adit Deshpande 编译：KK4SBB 欢迎人工智能领域技术投稿、约稿、给文章纠错，请发送邮件至heyc@csdn.net Yann LeCun大神曾经说过，“对抗训练是近些年来机器学习领域中最炫酷的想法”。没错，对抗训练已经在深度学习的圈子里掀起了不小的涟漪。本文将介
随着三星 Galaxy Fold 和 华为 Mate X 的发布，折叠屏手机开始进入大家的视线。在改变手机体验的同时，也给我们开发人员在适配方面带来了更多的挑战。本文给大家介绍一下 Android 开发中和折叠屏相关的一些概念，以及如何进行折叠屏的适配。
本教程将以官网—2016年10月飓风马修登陆为例，介绍在实际应用WRF-ARW中涉及到的重启动、海温更新、以及网格嵌套等操作流程（基于北京超算中心云服务器平台）。
前几天在我创建的技术交流群，几位同学聊起了兼容性测试相关的话题。有测试的方法技巧，有如何选择测试时的切入点，也有在质量和投入成本之间如何做平衡的思考。
本文介绍了一种名为RAISR（Rapid and Accurate Super-Resolution）的图像压缩技术，该技术由Google开发，旨在提高图像分辨率和压缩效率，同时减少图像压缩带来的图像质量问题。RAISR技术基于深度学习，使用卷积神经网络来学习图像的稀疏表达，并使用优化的升采样和滤波器来合成高分辨率图像。该技术可以显著减少图像的比特数，同时保持良好的图像质量，是移动设备、浏览器和可扩展网络应用中图像压缩的有力竞争者。
为满足元宇宙中对 3D 创意工具不断增长的需求，三维内容生成（3D AIGC）最近受到相当多的关注。并且，3D 内容创作在质量和速度方面都取得了显著进展。
丰色 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 下面来欣赏一些高糊图片“整个世界都清晰了”的魔法时刻： 无论是动漫还是真实图像，是不是都清晰还原了？ 以上就是由腾讯ARC实验室最新发表的图像超分辨率模型完成的。 与前人工作相比，它可以更有效地消除低分辩率图像中的振铃和overshoot伪影； 面对真实风景图片，能更逼真地恢复细节，比如树枝、岩石、砖块等。 除了上面这些官方的demo，我们也试了一下，效果还比较满意： 如果你也想试试，可在GitHub上下载该模型的可执行文件，Win
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