3月18日，由中国图象图形学学会（CSIG）主办，合合信息、CSIG文档图像分析与识别专业委员会联合承办的“CSIG企业行”系列活动成功举办。此次活动以“图文智能处理与多场景应用技术展望”为主题，特邀来自上海交大、厦门大学、复旦大学、中科大的知名学府的学者与合合信息技术团队一道，面向行内研究者分享图像文档处理中的结构建模、底层视觉技术、跨媒体数据协同应用、生成式人工智能及对话式大型语言模型等研究及实践成果。
设立CCF-腾讯犀牛鸟基金线上学术报告交流活动，其主要目的是为参与基金项目的青年学者、企业研发专家及项目相关的研究型人才提供一个广泛而专业的学术交流平台。 项目组将定期邀请学界学者与企业研发专家举行在线或线下学术研讨会，讨论专项研究课题，分享最新的研究及实践成果。 基金期待大家在这个平台上自由的进行分享，理性的进行讨论，从而碰撞出更为闪耀的学术火花。通过丰富的学术与思想交流，基金期待更好地助力参与者在产学研合作过程中拓宽学术视野，提升实践能力，为科技自主研发的探索和创新储备能量。 报告时间：2019年
我们经常在朋友圈会看到一些比较有趣的互动活动，比如像军装照、五四青年这类活动视觉比较流行的应用，也是目前探索出来的计算机视觉能够最快来到大家身边的方式。
在计算机使用过程中，常有人会问：为什么我的CPU利用率接近100%？为什么可用内存不断减少？
ENVI软件是由美国ITT公司开发的一款基于遥感技术的图像处理软件，其具有多种高级遥感图像分析和处理功能，被广泛应用于地球科学、生态环境等领域。本论文将介绍ENVI软件的特色功能和使用方法，并以一个实例来演示ENVI软件的使用流程，包括其数据输入、遥感图像分析和处理等环节的操作步骤。最后，我们将对ENVI软件的优点和不足进行探讨。
OpenCV4.0发布以来，其依靠良好的接口代码、系统级别的优化、更加通用易学的函数调用，集成OpenVINO与tensorflow、caffe等模型加速推断、实现了从传统的图像处理到基于深度学习的视觉处理路线图的完整拓展。OpenCV4 毫无疑问是一个OpenCV发展历史的一个重要里程碑之作。官方的宣传口号是 OpenCV4 is more than OpenCV 充分说明OpenCV4 是整合深度学习的新一代计算机视觉开发框架！
AI 科技评论按：如何界定 AI 用于医学图像分析时的范畴，设置相关的任务及采用合理的模型方法？医学图像分析中目标检测任务的普遍性，使得开发目标检测集成框架显得必要。
如何界定 AI 用于医学图像分析时的范畴，设置相关的任务及采用合理的模型方法？医学图像分析中目标检测任务的普遍性，使得开发目标检测集成框架显得必要。
随着大数据人工智能技术的蓬勃发展，今天的图像分析技术早已不再是单纯的图片审核，而是基于深度学习等人工智能技术，和海量训练数据，提供综合性的图像智能服务，应用场景包含相册、信息流、社交、广告等，每天分析、处理海量图片，可以大幅提升各类产品的体验、效率。
ENVI是一款专业的遥感图像分析软件，可以帮助我们对卫星遥感图像进行各种复杂的分析和处理。如果你是一名遥感工作者或者需要处理遥感图像，那么ENVI将是你的不二选择。
今天为大家介绍的是来自Loïc A. Royer的一篇文章。生物图像分析领域正处于一个重大转型阶段之中，这要归功于成像技术和人工智能的进步。多模态基础模型的出现，类似于大型语言模型（如ChatGPT），但能够理解和处理生物图像，这具有巨大的潜力，有望引领生物图像分析领域进入一个革命性的时代。
随着医学科技的不断进步，医学图像分析在疾病诊断中的作用日益凸显。传统的医学影像学诊断主要依赖于医生的经验和视觉判断，但随着医学图像分析技术的发展，计算机辅助诊断已经成为现实。本项目旨在利用医学图像分析技术，提高疾病诊断的准确性和效率，为患者的健康提供更好的保障。
10个常用的可以进行图像处理的Python库的介绍，可能有些你还没用过，可以试试看！
今天的世界充满了数据，图像是这些数据的重要组成部分。但是，在使用它们之前，必须对这些数字图像进行处理 - 分析和操作，以提高其质量或提取一些可以使用的信息。
遥感技术已成为研究和了解地球表面和大气的重要工具。ENVI软件是一款领先的软件包，为专业人员提供分析和处理遥感数据所需的必要工具。ENVI软件已被广泛应用于农业、地质、林业和城市规划等各个领域。本文将探索ENVI软件的特点和使用方法，并提供一个具体的使用案例，演示如何使用ENVI软件进行遥感数据分析。
内容概要：医学图像分析是一个非常复杂的跨学科领域，近日上海交通大学发布了 MedMNIST 数据集，有望促进医学图像分析的发展。
来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟第4版，专注于开发和实现统计驱动的、数据驱动的技术，用于遥感图像的数字图像分析。 遥感图像分析、分类和变化检测:With Algorithms for Python，第4版，专注于开发和实现统计驱动的、数据驱动的技术，用于遥感图像的数字图像分析，它的特点是算法的统计和机器学习理论与计算机代码紧密交织。它开发了用于光学/红外和合成孔径雷达(SAR)图像分析的统计方法，包括小波变换、非线性分类的核方法，以及前馈神经网络背景下的深度学习介绍。 https://www.ro
今天的世界充满了数据，图像是这些数据的重要组成部分。但是，在使用它们之前，必须对这些数字图像进行处理-分析和操作，以提高其质量或提取一些可以使用的信息。
今天为大家介绍的是来自 Florian Jug团队的一篇文章。生物图像分析的未来越来越受深度学习和人工智能（AI）工具的发展和使用所影响。为了使这一趋势以对促进科学进展最有用的方式继续下去，需要多学科的社群合作，建立FAIR（可找到、可访问、可互操作和可重复使用）的数据共享，并提供可用和可重复的分析工具。
当今世界充满了各种数据，而图像是其中高的重要组成部分。然而，若想其有所应用，我们需要对这些图像进行处理。图像处理是分析和操纵数字图像的过程，旨在提高其质量或从中提取一些信息，然后将其用于某些方面。
十九大报告明确指出，要树立安全发展理念，弘扬生命至上，安全第一的思想。习近平总书记高度重视安全工作，强调要始终把人民群众的生命安全放在首位，强化红线意识。
本文简单介绍一下成像和图像分析的基本内容，希望对有兴趣解决图像类问题的同学有所帮助。
空中图像中的物体检测已成为一个动态且关键的研究领域，主要关注通过空中平台（如卫星、无人机或飞机）捕获的高分辨率图像中物体的识别和定位。这种技术在众多领域得到应用，包括但不限于城市规划，精确农业，灾害管理，以及军事监视。
美国国防高级研究计划署（DARPA）于2017年6月宣布，将资助英特尔（Intel）、高通（Qualcomm）、诺斯罗普·格鲁曼（Northrup Grumman）、美国太平洋西北国家实验室（PNNL）以及乔治亚理工学院（Georgia Tech）等五家单位开展“分层辨识验证利用”（HIVE）项目。Intel与Qualcomm将负责开发非冯诺依曼架构的新型处理器，PNNL和Georgia Tech负责为该处理器打造软件工具，而Northrup Grumman则将建立一座巴尔的摩中心，利用这款图形分析处理
3月18日，由中国图象图形学会（CSIG）主办，合合信息、CSIG文档图像分析与识别专业委员会联合承办的“CSIG企业行”系列活动将正式举办，通过搭建学术界与企业交流合作平台，为企业创新发展提供科技支撑，为图像图形领域高校师生提供与企业互动机会，集结产学研力量，共同推动图像图形领域的发展。
ENVI软件是一款专为地球观测和遥感图像处理而设计的软件，它具有独特的功能，可以满足各种不同的遥感数据分析和处理需求。下面将介绍ENVI软件的三个独特功能，并结合实际案例来说明。
提高交通安全、改善医疗服务、提升环境效益——专家认为大数据技术在高级图像分析和图像识别领域潜力无限。 挪威卑尔根Uni Research公司的科学家Eirik Thorsnes表示：“计算机的高级图像
计算机视觉（CV）是用机器来理解和分析图像的过程，是人工智能中一个重要分支。在 CV 的各个研究领域中，细粒度图像分析（fine-grained image analysis, FGIA）是一个长期存在的基础性问题，而且在各种实际应用（比如鸟的种类、汽车模型、商品识别等）中无处不在。由细粒度特性造成的类间（inter-class）小变化和类内（intra-class）大变化使得这一问题具有极大的挑战性。由于深度学习的蓬勃发展，近年来应用了深度学习的 FGIA 取得了显著的进步。
（CV）是用机器来理解和分析图像的过程，是人工智能中一个重要分支。在 CV 的各个研究领域中，细粒度图像分析（fine-grained image analysis, FGIA）是一个长期存在的基础性问题，而且在各种实际应用（比如鸟的种类、汽车模型、商品识别等）中无处不在。由细粒度特性造成的类间（inter-class）小变化和类内（intra-class）大变化使得这一问题具有极大的挑战性。由于深度学习的蓬勃发展，近年来应用了深度学习的 FGIA 取得了显著的进步。
脑磁共振检查通常可以提供比脑CT 更多的信息，是成像更清楚的一种检查，有些异常在CT 上看不出来，但在磁共振上则能显示清楚，例如，局灶性脑皮质发育不良。
在进行图像定量分析之前，必须首先对图像背景进行校正。如果不作此操作，有时可能会出现极大或极小值，批量分析后得到的数据是不可信的。
今天arXiv新上一篇论文《Going Deep in Medical Image Analysis: Concepts, Methods, Challenges and Future Directions》，来自澳大利亚埃迪斯科文大学的研究人员综述了深度学习在医学图像分析领域应用的概念、最近出现的常用方法、数据集、面临挑战和可能的未来方向
在无监督分类中，它首先根据像素的属性将像素分组为“簇”。然后，使用土地覆盖类别对每个聚类进行分类。
2022年3月25日，罗氏宣布与百时美施贵宝合作，通过开发和部署两种新的数字病理学算法，来支持两种用于临床试验的检测方法的升级。
智源和香港中文大学联合提出的 M3D 系列工作，包括 M3D-Data, M3D-LaMed, 和 M3D-Bench, 从数据集、模型和测评全方面推动 3D 医学图像分析的发展。
安全带穿戴识别系统基于视频智能图像分析+计算机视觉图像分析技术，利用现场已有监控摄像头对监控画面中现场人员作业行为进行实时监控系统分析识别，当安全带穿戴识别系统识别到现场人员没有按照规定佩戴安全带时，系统立即抓拍留档语音报警提醒现场人员佩戴安全带，将现场违规信息回传给后台并同步给相关人员的手机上。
据BleepingComputer 6月11日消息，美国北卡罗来纳州立大学罗利分校的研究人员发现 Strava 应用程序的热图功能存在隐私风险，可能导致攻击者识别出用户的家庭住址。
作者简介：魏秀参，南京大学计算机系机器学习与数据挖掘所（LAMDA）博士生，专攻计算机视觉和机器学习。曾在国际顶级期刊和会议发表多篇学术论文，并两次获得国际计算机视觉相关竞赛冠亚军。 责编：何永灿，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 本文为《程序员》原创文章，未经允许不得转载，更多精彩文章请订阅2017年《程序员》 有别于通用图像分析任务，细粒度图像分析的所属类别和粒度更为精细，它不仅能在更细分的类别下对物体进行识别，就连相似度极高的同一物种也能区别开来。
今天为大家介绍的是来自Viji M. Draviam团队的一篇论文。人工智能（AI）的发展促进了计算机视觉和深度学习（DL）技术在显微镜图像和影片评估中的应用增加。这种应用不仅解决了动态细胞生物过程的定量分析难题，还开始支持药物开发、精准医疗和基因组-表型组映射方面的进展。作者调查了现有的基于AI的技术和工具，以及开源数据集，特别关注于细胞和亚细胞结构及动态的分割、分类和跟踪的计算任务。作者从计算视角总结了显微镜视频分析中长期存在的挑战，并回顾了深度学习引导自动化在细胞动态研究中的新兴研究前沿和创新应用。
本文将从卷积神经网络的角度讨论深度学习。在本文中，我们将使用Keras和Theano，重点关注深度学习的基本原理。本文将展示两个例子——其中一个例子使用Keras进行基本的预测分析，另外一个使用VGG进行图像分析。 我们谈论的话题其实是相当广泛和深入的，需要更多的文章进行探讨。在接下来的一些文章中，我们将会讨论医学影像中DICOM和NIFTI格式之间的不同，并且研究如何使用深度学习进行2D肺分割分析。除此之外，我们还将讨论在没有深度学习时，医学图像分析是如何进行的；以及我们现在如何使用深度学习进行医学图像分
颜萌 编译自 Quartz 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 尽管微软、谷歌等一直鼓吹人工智能对社会有益，但并不是每个人都会考虑通过算法让世界更好。 周五，俄罗斯总统普京出席了一个学生活动。据美
据科技媒体网站2017年3月27日报道，日立宣布开发出一种新的图像分析系统，利用人工智能对人物进行实时跟踪和监测。人工智能通过结合100多个外部特征实时检测到个人，然后使用广域安全和监视系统跟踪他。 已有捕捉面部图像和服装颜色的系统安装在公共区域了，但据日立，安保人员很难根据目击者描述或不佳的监控摄像画面找到并跟踪一个人。日立研究人员开发的新图像分析系统，由于采用了人工智能技术而更为智能。日立表示使用其技术，将有可能监测到可疑人物或走丢的孩子，利用目击者描述的信息，找到符合安装在大型设施或城市地区的公共安全
据科技媒体网站报道，日立宣布开发出一种新的图像分析系统，利用人工智能对人物进行实时跟踪和监测。人工智能通过结合100多个外部特征实时检测到个人，然后使用广域安全和监视系统跟踪他。 已有捕捉面部图像和服装颜色的系统安装在公共区域了，但据日立，安保人员很难根据目击者描述或不佳的监控摄像画面找到并跟踪一个人。日立研究人员开发的新图像分析系统，由于采用了人工智能技术而更为智能。日立表示使用其技术，将有可能监测到可疑人物或走丢的孩子，利用目击者描述的信息，找到符合安装在大型设施或城市地区的公共安全摄像机给出的描述的人
今天，在我们的世界里充满了数据，图像成为构成这些数据的重要组成部分。但无论是用于何种用途，这些图像都需要进行处理。图像处理就是分析和处理数字图像的过程，主要旨在提高其质量或从中提取一些信息，然后可以将其用于某种用途。
机器之心原创 作者：张倩 「太卷了！」 在经历了 GPT-4 和微软 Microsoft 365 Copilot 的连续轰炸后，相信很多人都有这样的感想。 与 GPT-3.5 相比，GPT-4 在很多方面都实现了大幅提升，比如在模拟律师考试中，它从原来的倒数 10% 进化到了正数 10%。当然，普通人对于这些专业考试可能没什么概念。但如果给你看一张图，你就明白它的提升有多么恐怖了： 图源：清华大学计算机系教授唐杰微博。链接：https://m.weibo.cn/detail/488033105399276
来自德国海德堡大学的Hamprecht团队开发了一款使用简便的开源交互式工具—ilastik。ilastik能够给用户提供良好的基于机器学习的生物信息图像分析服务，这对于在计算机专业知识方面有所欠缺而又想使用机器学习来做图像分析的用户来说是一个福音。（文末附ilastik下载链接）
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