文章目录 一、图像锐化或增强相关1. 图像点处理1.1 图像翻转1.2 幂运算和对数运算2. 直方图处理3. 图像平滑4. 图像锐化5. 图像增强二、图像阈值分割1. 边缘检测2. 阈值分割2.1 迭代法2.2 OSTU法2.3 利用边缘改进阈值进行分割2.4 基于局部图像特征的可变阈值分割2.5 基于区域增长的分割三、特征提取1. 对图像进行分割，提取下列特征1.1 提取目标边界1.2 计算目标

文章目录 一、主要贡献二、主要思路三、具体细节1、input2、backbone3、neck & head4、loss function5、trics6、inference四、结果一、主要贡献主要的创新点：其实到了YOLOV5 基本创新点就不太多了，主要就是大家互相排列组合复用不同的网络模块、损失函数和样本匹配策略。 Yolo v8 主要涉及到：backbone 使用C2f模块，检测头使用

前言在前一节中移植了rk3399的u-boot，这一节就继续移植linux kernel。不过rk3399在移植kenel前，需要先制作根文件系统，这样才能在生成内核镜像文件Image时，将根文件系统的相关信息填入。 一、移植ubuntu根文件系统这里就不再赘述移植步骤，参考之前对i.mx6Q移植的步骤即可。不过有一些步骤略有不同，比如暂时先不配置串口的输出，后续启动板卡到u-boot界面再进行配

1.从https://github.com/FFmpeg/FFmpeg/releases 下载你需要的版本； 2.因为ffmpeg编译选项较多，为了更方便的了解有哪些选项，可将编译选项写入到一个文本文件configure_help.txt中，执行： ./configure —help > configure_help.txt打开configure_help.txt,结果如下：会对支持的各个选

在不断发展的科技世界中，认识到此功能可能是胜利或失败的决定因素。许多人在设计高效、有效的嵌入式物联网系统时都摸不着头脑。物联网嵌入式系统设计中的传感器是一个关键方面，但经常被忽视。为您的设计找到合适的传感器并不容易。但这就是将普通系统与性能最 佳的系统区分开来的原因。在智能传感器选择和集成中导航确实具有挑战性。在这篇文章中，您将了解工业物联网战略的传感器类型、优势、挑战和未来趋势。物联网

由于层状材料体系的二维性质，将新型层状材料与发达的传统半导体相结合是后摩尔时代的合理追求和有前途的策略清华大学NEXT实验室的科学家揭示了TMD的制造和工程技术，并提供了TMD与传统半导体的比较观点，展示了TMD与传统半导体相结合的好处。这项研究发表在《国际极限制造杂志》上，展示了如何制造用各种方法调制的层状半导体，包括相工程、缺陷工程、掺杂和合金化。然后，作者讨论了将分层半导体与传统半导体相结合

一、相关文件/fs/debugfs/file.c：debugfs的file描述文件。/fs/debugfs/inode.c：debugfs的inode描述文件。/fs/debugfs/internal.h：用于debugfs的内部声明。二、简介debugfs可用于内核向用户空间提供信息，debugfs是个小型的文件系统，与/proc和sysfs不同，debugfs没有较为严苛的规则和定义，我们可以

NIMS-OS 中的过程和每个 Python 脚本的角色软件将极大地帮助寻找创新材料，这些软件可以提出新的实验可能性，也可以控制检查它们的机器人系统。人工智能(AI)和机器人实验系统在日本国家材料科学研究所(NIMS)的开创性概念验证工作中结合在一起。研究人员在《先进材料科学与技术:方法》杂志上描述了他们的“闭环”自动化软件的开发和演示。NIMS材料基础研究中心的物理学家和软件工程师Ryo Tam

来自新加坡南洋理工大学的科学家开发了一种像人类角膜一样薄的柔性电池，当它浸入盐溶液中时可以储存电力，并且有朝一日可以为智能隐形眼镜供电。来自新加坡南洋理工大学的科学家开发了一种像人类角膜一样薄的柔性电池，当它浸入盐溶液中时可以储存电力，并且有朝一日可以为智能隐形眼镜供电。智能隐形眼镜是高科技隐形眼镜，能够在我们的角膜上显示可见信息，可用于访问增强现实。目前的用途包括帮助矫正视力，监测佩戴者的健康状

神经网络和深度学习在各个领域取得了显著进步，彻底改变了人工智能和机器学习领域。本研究文章旨在全面介绍神经网络和深度学习的基础知识。我们从神经网络的基本构建块开始，深入研究神经元、激活函数和层的概念。随后，我们探讨了深度学习模型的架构和工作原理，强调了它们的能力、优势和潜在的应用。在本文结束时，读者将对支撑神经网络和深度学习的关键概念有深入的了解。人工智能人工智能是一种在机器中模拟类似人类智能的技术

在深度神经网络中，当模型参数非常多并且训练数据量非常少的时候，在训练模型的过程中非常容易产生过拟合。其中，过拟合指的是模型在训练数据上面的表现非常的好，但是在测试数据上面的表现非常的差。因此，我们必然不会希望模型过拟合。防止过拟合的方法有很多种，比如增加训练数据量、减少模型的参数、权重参数的 L2 正则化，以及今天重点提及的 dropout 操作。dropout 操作dropout 操作是指在深度

2022年，美国 军事技术和网络安全界的领导人表示，他们认为2023年是量子计算的“重置年”。他们估计，使系统量子安全所需的时间将与第一台威胁其安全的量子计算机可用的时间相匹配：都在四到六年左右。至关重要的是，行业领导者要迅速开始了解量子计算的安全问题，并采取行动解决这项强大技术出现时会出现的问题。量子计算是一项尖端技术，它提出了一系列独特的挑战，并有望获得前所未有的计算能力。与使用二进制逻辑（0

2023年9月12日，星期二，在加州库比蒂诺的苹果园区，iPhone 15 Pro在新产品发布会上展出周二，苹果公司发布了下一代iphone——这一系列产品将拥有更好的摄像头、更快的处理器、新的充电系统，最高档的机型也将涨价。在苹果位于加州库比蒂诺的总部举行发布会之际，该公司正试图扭转销售连续三个季度较去年出现下滑的温和颓势。这种萎靡不振是苹果股价自7月中旬以来下跌约10%的一个关键原因，该公司的

常见人脸数据集上的肤色分布。散点图中的每个点都对应于数据集中的一个 im- age 样本。肤色阈值为值 60（浅色与深色），色调阈值为值 55◦（红色与黄色）人工智能面部识别系统无处不在。它被用来解锁我们的手机，允许进入办公楼，并作为机场的安全措施对我们进行筛查。监控摄像头可以追踪我们走过的每一步。商场用摄像机监视我们，以确保我们不会带走货物。面部识别也用于我们的安全:医院和养老院依靠面部识别来确

需要高分辨率的远距离目标探测场景在雷达感知任务中，有必要估计源的到达方向（DOA），以实现各种应用，如目标检测、跟踪和成像。特别是对于汽车毫米波雷达来说，其要求是实现高速的远距离目标检测。因此，对DOA估计的实时性和超分辨率能力提出了更高的要求。对于这种情况，基于深度学习的DOA估计方法具有独特的优势。然而，大多数现有的基于DL的方法都使用网格上的方法，这导致了网格失配问题，并限制了它们的估计精度

研究人员推出了一系列新的物理启发生成模型，称为PFGM++，它统一了扩散模型和泊松流生成模型（PFGM），以实现更好的模式识别目前正处于流行话语顶峰的生成型人工智能，预示着一个简单转变为复杂的世界——在这个世界里，简单的分布演变成复杂的图像、声音或文本模式，使人工智能变得惊人的真实。想象力的领域不再仅仅是抽象的，因为麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室（CSAIL）的研究人员已经将创新的人工智能

用于对红色圆圈和蓝色菱形同心环进行分类的两个网络。（a） 具有3个神经元的单层隐藏层网络，用于对多面体包含1个单纯形的同心环进行分类;（b）具有6个神经元的单层隐藏层网络，用于对多面体由4个单纯形组成的同心环进行分类。显然，单纯形的数量是ReLU网络比多面体数量更有意义的复杂度度量当我们开始探索生成人工智能（AI）如何在我们的日常生活中发挥作用时，ChatGPT吸引了公众。在后端，科学家们正在不断

一、三个文件的编译freetype+SDL+SDL_ttf简介：FreeType2是一个简单的跨平台的字体绘制引擎 SDL（Simple DirectMedia Layer）是一套开放源代码的跨平台多媒体开发库，使用C语言写成。SDL提供了数种控制图像、声音、输出入的函数，让开发者只要用相同或是相似的代码就可以开发出跨多个平台（Linux、Windows、Mac OS X等）的应用软件。 SDL_

1、Linux内核修改在Kernel目录下搜索：USB_VIDEO_CLASS_INPUT_EVDEV：然后按以下的方式进行配置：2、配置UVC成功的验证方法配置以后重新编译SDK，然后插入USB摄像头后，在串口终端看到如下信息即代表匹配成功：接下来就可以在RV1109平台上编写基于USB Camera的demo程序。

问题现象在T31 设备上加载海思提供的君正驱动之后，运行海思提供的sample_link 程序报错错误提示1 j zmmc_v1.2 j zmmc_v1.2.1: polling status(0x00000800) error, op=53, status=0x1F000942错误提示2 PIO mode: command response error错误dmesg 日志[16:53:01:54