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DeepFuse: A Deep Unsupervised Approach for Exposure Fusion with Extreme Exposure Image Pairs 阅读笔记

Perceptual quality assess- ment for multi-exposure image fusion....因为我的目的主要是想了解这个MEF SSIM损失函数，大家如果有兴趣的话建议好好读一下，非常好的论文参考 [1] DeepFuse: A Deep Unsupervised Approach for Exposure...Fusion with Extreme Exposure Image Pairs

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信息泄露（Information Exposure）挖掘及实战案例全汇总

信息泄露（InformationExposure）漏洞是有意或无意地向未明确授权访问该信息的行为者披露信息。信息泄露是最为常见和普遍的漏洞之一，漏洞出现的位置、...

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Tenable Identity Exposure 3.77.14修复多个关键漏洞 - 安全通告

概要Tenable Identity Exposure 依赖第三方软件来提供基础功能。其中一些第三方组件（.NET、SQL和curl）被发现存在漏洞，供应商已提供更新版本。...Tenable Identity Exposure 版本 3.77.14 将 .NET Windows Server Hosting 升级至版本 8.0.21.25475，将 SQL Server 升级至版本...解决方案Tenable 已发布 Tenable Identity Exposure 版本 3.77.14 来解决这些问题。...安装文件可从 Tenable 下载门户获取：https://www.tenable.com/downloads/identity-exposure其他参考https://docs.tenable.com.../release-notes/Content/identity-exposure/onprem/2025.htm#Tenable-Identity-Exposure-3.77.14-(2025-11-03

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【阅读笔记】信息熵自动曝光An Automatic Exposure Algorithm Based on Information Entropy

适当调整参数b可以提高收敛速度，并在最短的时间内找到最大信息量五、参考文献《An Automatic Exposure Algorithm Based on Information Entropy》

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Learning a Deep Single Image Contrast Enhancer from Multi-Exposure Images(TIP18)

这是一篇单一图像对比度增强的论文，传统的单一图像对比度增强方法包括基于HE和Retinex理论，但由于自然场景的复杂性和单张图像包含的信息有限，往往很难产生高质...

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【阅读笔记】区域权重自动曝光Adaptive Weighted Exposure Algorithm Based on Region Luminance Detection

Adaptive Weighted Exposure Algorithm Based on Region Luminance Detection 一、背景首先将整个成像视野划分为几个区域，然后通过独立判断识别目标在视野中的位置...识别目标区域的权重设置为0.8，其他8个区域为0.025 四、算法效果各种灯光分布在靶体的LED灯板上可以清晰可见四、参考文献《Adaptive Weighted Exposure Algorithm

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【ACL2019】最佳长论文阅读笔记，降低机器翻译中的exposure bias

作者在论文中提出了一种方法来解决文本生成当中的exposure bias问题，并应用到了机器翻译当中。 ?...背景知识没做机器翻译的同学可能不知道为什么机器翻译中存在exposure bias的问题（后面我也会整理一下机器翻译的一些资料，虽然我也不知道什么时候有空填坑T-T），这里先解释一下exposure...但是在训练时使用的是Teacher Forcing，前一个词是从ground truth中得到的，而在测试时，前一个词是模型自己生成的，这就使得在训练和测试时预测出的单词实际上从不同的分布中得到的，这就是exposure...由于exposure bias的存在，在测试时，如果某一步出现错误，那么错误就会一直累积（因为训练时前一个单词总是正确的），最终导致生成不正确的文本。 ?...实验结果也证明了该方法在RNN和transformer的nmt模型中都对exposure bias 问题都能起到一定的改善作用，从而提高翻译模型的性能。

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双向孟德尔随机化研究

exposure_finn$OR)ADHD_exposure_finn$EAF exposure_finn$FRQ_A_38691 * ADHD_exposure_finn...$id.exposure = "ADHD"ADHD_exposure_dat_clumped = ADHD_exposure_dat[ADHD_exposure_dat$SNP %in% ADHD_exposure_dat_clumped...,file = "data/AD/AN_exposure_finn.csv")AN_exposure_dat exposure_finn#修改列名#去除连锁不平衡AN_exposure_dat_clumped...$id.exposure = "AN"AN_exposure_dat_clumped = AN_exposure_dat[AN_exposure_dat$SNP %in% AN_exposure_dat_clumped...$id.exposure = "TMD"TMD_exposure_dat_clumped = TMD_exposure_dat[TMD_exposure_dat$SNP %in% TMD_exposure_dat_clumped

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【孟德尔随机化】文献复现（五）

PDE5的eqtl数据： eqtl<-extract_instruments('eqtl-a-ENSG00000138735' ,clump = F) eqtlexposure...exposure>gene_start-window & eqtl$pos.exposureexposure...==j&dat$id.outcome==i], sebetaYG=dat$se.outcome[dat$id.exposure==j&dat$id.outcome==i], betaXG...=dat$beta.exposure[dat$id.exposure==j&dat$id.outcome==i], sebetaXG=dat$se.exposure[dat$id.exposure...==j&dat$id.outcome==i], rho=matrix[dat$SNP[dat$id.exposure==j&dat$id.outcome==i],dat$SNP[dat$id.exposure

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GWAS数据没有提供eaf，如何是好……

dat_i$other_allele.exposure, dat_i$other_allele) if("effect_allele.exposure..." %in% names(dat)) { name_output exposure","reliability.exposure...dat_i$reliability.exposure <- "high" } else { dat_i$eaf.exposure..." && (is.na(dat$eaf.exposure[1])==T || is.null(dat$eaf.exposure)==T)){ r<-nrow(dat) setwd...= "BETA_exposure", se_col = "SE_exposure", effect_allele_col ="EA_exposure", other_allele_col

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Cozmo人工智能机器人SDK使用笔记（3）-视觉部分vision

This example demonstrates the use of auto exposure and manual exposure for Cozmo's camera....Enabled: %s\n' % camera.is_auto_exposure_enabled text_to_display += 'Exposure: %s ms\n' % camera.exposure_ms...demonstrate auto exposure for 5 seconds camera = robot.camera camera.enable_auto_exposure()...+ camera.config.max_gain) * 0.5 for exposure in range(camera.config.min_exposure_time_ms, camera.config.max_exposure_time_ms...example_mode = "Manual Exposure - Increasing Gain, Fixed Exposure" fixed_exposure_ms = 10 for

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两样本孟德尔随机化：代码实操，一学就会

"="ea", "other_allele.exposure"="nea", "beta.exposure"="beta", "se.exposure"="se", "eaf.exposure...F stat hyperten_liberal$r2 exposure^2) * hyperten_liberal$eaf.exposure...* (1 - hyperten_liberal$eaf.exposure)) / (2 * (hyperten_liberal$beta.exposure^2) * hyperten_liberal...$eaf.exposure * (1 - hyperten_liberal$eaf.exposure) + 2 * hyperten_liberal$N * hyperten_liberal$...eaf.exposure * (1 - hyperten_liberal$eaf.exposure) * hyperten_liberal$se.exposure^2) hyperten_liberal

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TwoSampleMR：孟德尔分析（二）

hyperten_liberal$eaf.exposure * (1 - hyperten_liberal$eaf.exposure)) / (2 * (hyperten_liberal$beta.exposure...^2) * hyperten_liberal$eaf.exposure * (1 - hyperten_liberal$eaf.exposure) + 2 * hyperten_liberal...$N * hyperten_liberal$eaf.exposure * (1 - hyperten_liberal$eaf.exposure) * hyperten_liberal$se.exposure...^2) * hyperten_stringent$eaf.exposure * (1 - hyperten_stringent$eaf.exposure)) / (2 * (hyperten_stringent...$beta.exposure^2) * hyperten_stringent$eaf.exposure * (1 - hyperten_stringent$eaf.exposure) + 2

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多变量孟德尔随机化研究（MVMR）简介

之前我和大家简单讲过IVW的核心算法，R代码如下： ‍ lm(beta.outcome ~ beta.exposure, weights = 1/se.outcome^2, data = data) ‍‍...在MVMR研究中，R代码如下（以三个暴露为例）： ‍ lm(beta.outcome ~ beta.exposure1 + beta.exposure2 + beta.exposure3, weights...-302") # 三个暴露分别是HDL cholesterol，LDL cholesterol和Triglycerides id_outcome <- "ieu-a-7" exposure_dat exposure) dim(exposure_dat) [1] 432 9 ‍‍‍‍‍ 我们可以看一下暴露数据的格式，这里总共有144个SNP，每个SNP...oucome_dat exposure_dat$SNP, id_outcome) #提取结局数据 mvdat exposure_dat

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Mendelian randomization(MR)

： setwd("C:/Users/76325/Desktop") exposure1 exposure.txt",header=T) 相关性设置：将exposure中P<...5e-08的观测筛选出来 exposure2 exposure1,p<5e-08)#p为表中的变量名将数据导出，进行数据预处理（保留分析所需栏(SNP/bata/se/effect_allele.../other_allele/eaf/p)，对每一栏进行命名） write.csv(exposure2,file="exposure_RI.csv") 将数据重新读回R，名称为exposure_RI 重新整理数据...RI_exp_dat exposure_data(filename=exposure_RI,sep=",",snp_col="SNP",bata_col="bata", se_col=...$SNP,outcomes = "ieu-a-7") dat exposure_dat = exposure,outcome_dat = outcome) mr(dat

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【孟德尔随机化】工具变量对表型的解释率R^2

- 生物信息与育种 - 博客园 (cnblogs.com) 熟悉的TwoSampleMR包但是这个方法计算得到的R^2和第一种方法得到的值不太一样~ Exposure$R2 Exposure...$BETA^2) * Exposure$AF1 * (1 - Exposure$AF1)) / (2 * (Exposure$BETA^2) * Exposure$AF1 * (1 - Exposure...$AF1) + 2 * Exposure$N * Exposure$AF1 * (1 - Exposure$AF1)*Exposure$SE^2) Exposure$NR2 Exposure$BETA,Exposure$SE,Exposure$N) 目前没有看到用这个方法计算R^2的文章，如果大家看到的话，欢迎在评论区讨论呀~ method 3 候选区域所解释的遗传变异和表型变异的比例是通过多随机效应混合线性模型估算的

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孟德尔随机化：代码分享（二）

library(MRPRESSO) library(extrafont) library(anchors) 2自定义一个函数留心看——load(paste0(deparse(substitute(exposure...)), "_", deparse(substitute(outcome)), ".RData")) 这部分的数据就是上一次运行的结果，记得命名要规范，是以exposure_outcome.RData格式命名的...#'Creates table of IVW results for the exposure-outcome combination ivw_table = function(exposure, outcome...) { load(paste0(deparse(substitute(exposure)), "_", deparse(substitute(outcome)), ".RData")) dat...dat[dat$mr_keep == TRUE, ]##只有mr_keep是TRUE的SNP才是真正用于计算MR结果的IV mr_object = mr_input(bx = dat$beta.exposure

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MSDS物质安全数据表第8节要求各国工作场所职业接触限值标准

Standards for Airborne Contaminants （2011）新西兰 Workplace Exposure Standards and BiologicalExposure...Limit Values 比利时 Ocupational Exposure Limit Values 芬兰 Workplace Exposure Limits 法国 INRS, Occupational...Exposure Limits To Dangerous Substanceshttp://www.inrs.fr/ 德国 TRGS 900, Limit Values in the Ambient...Ministry of Manpower (Circular Letter No.: SE-01/MEN/1997) 爱尔兰 Occupational Exposure Limits 意大利 OELs...英国 COSHH Exposure Limit Values

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数学建模----线性回归分析（引入热力图的绘制方法）

一个比较符合实际情况，这个也告诉我们贸然的删除数据，容易造成这个模型的失真，谨慎操作，岭回归和逐步回归后面我们还会介绍到的； 1.一元线性回归分析 ###问题的背景：我们想要探讨的就是这个广告的曝光量exposure...") # TODO 使用plt.scatter()函数 # 以df["exposure"]为x轴的值和df["new_user"]为y轴的值，绘制散点图 plt.scatter(df["exposure...") # TODO 使用corr()，计算"exposure"和"new_user"这两列的相关系数，赋值给变量r r = df["exposure"].corr(df["new_user"]) #...","hot","search"这三列，作为自变量x x = df[["exposure", "hot", "search"]] # 以二维结构读取"new_user"，作为因变量y y = df[["...","hot","search"这三列，作为自变量x x = df[["exposure", "hot", "search"]] # 以二维结构读取"new_user"，作为因变量y y = df[["

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扩展的多曝光图像合成算法及其在单幅图像增强中的应用。

Fusion》的论文，基本上有效的避免了《Exposure Fusion》的这两个缺陷，并且以此为基础，将Exposure Fusion扩展到了单幅图像的增强中。　　...一、Extended Exposure Fusion 　这个文章虽然篇幅有十几页，但是实际上核心的东西就是一个：无中生有，即我们从原始的图像数据序列中fu在继续创造更多的图像，然后利用Exposure...因此可以明显的看出，这个算法的速度要比Exposure Fusion至少慢M倍。　　...就以上述图为例，Beta设置为0.5，我们金字塔层数都设置为8，Exposure Fusion和Extended Exposure Fusion的融合效果分别如下所示：　　　　　　　　　　Exposure...二、Simulated Exposure Fusion 　　那么这篇文章的作者和Extended Exposure Fusion其实是一个人，所以他们文章的思路其实是想通的。

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DeepFuse: A Deep Unsupervised Approach for Exposure Fusion with Extreme Exposure Image Pairs 阅读笔记

信息泄露（Information Exposure）挖掘及实战案例全汇总

Tenable Identity Exposure 3.77.14修复多个关键漏洞 - 安全通告

【阅读笔记】信息熵自动曝光An Automatic Exposure Algorithm Based on Information Entropy

Learning a Deep Single Image Contrast Enhancer from Multi-Exposure Images(TIP18)

【阅读笔记】区域权重自动曝光Adaptive Weighted Exposure Algorithm Based on Region Luminance Detection

【ACL2019】最佳长论文阅读笔记，降低机器翻译中的exposure bias

双向孟德尔随机化研究

【孟德尔随机化】文献复现（五）

GWAS数据没有提供eaf，如何是好……

Cozmo人工智能机器人SDK使用笔记（3）-视觉部分vision

两样本孟德尔随机化：代码实操，一学就会

TwoSampleMR：孟德尔分析（二）

多变量孟德尔随机化研究（MVMR）简介

Mendelian randomization(MR)

【孟德尔随机化】工具变量对表型的解释率R^2

孟德尔随机化：代码分享（二）

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数学建模----线性回归分析（引入热力图的绘制方法）

扩展的多曝光图像合成算法及其在单幅图像增强中的应用。

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