该文提出了一个大尺度多样性的真实世界图像超分数据集DRealSR,同时提出了一种“分而治之”(Component Divide-and-Conquer, CDC)的超分网络,它探索了low-level图像成分引导的图像超分。DRealSR克服了传统合成图像降质的局限性,构建了一个新的多样性的图像超分基准数据集。一般而言,不同区域的图像超分目的存在一定差异性:平坦区域的平滑性,边缘区域的锐利度,纹理区域的增强性。传统的L1/L2损失超分模型性容易受平坦区域和边缘区域主导,进而导致难以很好的复原复杂纹理。
Paper: https://arxiv.org/pdf/2012.06131.pdf
augmented design data 测试品种:1~17 对照:A~E 表中上面是编号,下面是产量
什么是国际化,国际化就是设计和制造容易适应不同区域要求的产品一种方式,从产品中抽离所有地域语言、国家地区和文化相关的元素。换句话说,应用程序的功能和代码设计要考虑不同区域运行的需要。
本文介绍了一种HTML图片热点的实现方法,通过该方法可以方便地在一张图片上实现不同区域的点击热点功能。具体实现包括设置热点的形状、坐标和链接等,并提供了两种不同的热点样式,包括正式版和编辑版。通过在JavaScript中调用相应的方法,可以快速地在网页中实现图片热点功能。
九宫图算法(Nine-grid algorithm)是一种用于屏幕监控软件的图像处理算法,通过将屏幕分割成九个等大小的网格区域,并对每个区域进行像素值的分析和比较,从而实现对屏幕图像的精准度分析。
基于公司KPI自我学习进步,以及我本人是负责后台管理系统开发维护的大环境背景下,我决定研究并开发了,拖拽生成代码的工具,目前完成的功能有: 拖拽生成 Table 页面和拖拽自动生成 Form 表单。
1.UnLoc: A Unified Framework for Video Localization Tasks(ICCV 2023)
这个,当然没有问题,就是需要时间来实现,主要是因为lncRNA芯片的探针设计的时候并不是依据基因组设计,而是mRNA和lncRNA本身序列设计的,所以探针是会跨越外显子的,这一点在官网问答也说的很清楚:
ImageWatch是微软提供的VS插件,支持在debug模式下预览内存bitmap图像、在VS2012版本才开始支持在debug模式下OpenCV内存对象Mat图像调试预览。插件官方的下载地址为:
题目描述: A rectangle is represented as a list [x1, y1, x2, y2], where (x1, y1) are the coordinates of its bottom-left corner, and (x2, y2) are the coordinates of its top-right corner. Two rectangles overlap if the area of their intersection is positive. To b
A rectangle is represented as a list [x1, y1, x2, y2], where (x1, y1) are the coordinates of its bottom-left corner, and (x2, y2) are the coordinates of its top-right corner.
表一:周度销售表记录了每个自然周全国店铺的销售信息,字段包含了周、店铺代码、吊牌金额、销售金额。
共享单车的分配与调度 摘要 随着共享经济的到来,共享单车发展迅速,已成为人们出行的重要交通工具。在共享单车迅速发展的同时也存在着资源配置的不合理性,本文通过研究共享单车的分配与调度模型,解决如何衡量在不同时空共享单车资源的需求量;如何分配不同地区共享单车,使共享单车数量趋于合理;设计优化资源配置的调度方案;以及作为共享单车公司负责人,设计一套运营方案这四个问题。针对以上问题解决如下: 针对问题一:建立合理指标分析不同时空共享单车资源的需求量。收集相关数据并分析,以10个区域为例,分别选取不同区域总需求量、不同时间段各区域实际骑行数量、不同区域不同时间段实际骑行数量等合理指标,分析不同时间和空间上共享单车资源的需求量。结果为短距离骑行人数较多,需求更大;区域6和区域8需要骑行的总人数较多;所有区域7:30-8:00、9:00-9:30、12:00-12:30为骑行高峰期,需求量更大。 针对问题二:本文基于马尔科夫链算法得到不同地区共享单车的分配方法。首先,利用各个区域实际骑行次数与各个区域总骑行次数得到转移矩阵,然后运用马尔科夫链,利用MATLAB软件得到各个区域共享单车数量最终趋于稳定值,且分配量与初始值的设定无关,从而得出不同区域共享单车的分配方法。最终得到共享单车分配数量从区域1到10分别为92辆、101辆、99辆、103辆、102辆、103辆、100辆、109辆、98辆、100辆。 针对问题三:结合不同区域的共享单车需求量和不同时间段不同区域共享单车的需求量以及不同区域共享的那车归还率,采取就近原则在三个高峰期分别从区域1向区域2调动20辆,区域7向区域5调度10辆,区域9向区域8调动10辆,区域10向区域8调动15辆的调度方案,从而解决共享单车的无车可用与车辆淤积问题。 针对问题四:作为共享单车公司负责人,设计出一套合理的运营方案。主要考虑前期的市场调研以及后期的运维及盈利。前期主要调查共享单车的骑行需求、空间分布特征以及骑行行为(供给时段性及空间失衡性),后期考虑运维问题,包括成本、利润以及客户满意度。通过热量图实时观测投放量、骑行量、归还比例等数据,给出合理的投放及调度方案。 关键字:共享单车 马尔科夫链 转移矩阵 MATLAB 调度模型 一、问题重述 随着共享经济的到来,共享单车飞速发展,极大提高了生活的便利性。但共享单车资源配置还存在一定的不合理性,请基于我国共享单车行业现状,搜集相关数据,回答以下问题: (1)建立合理的指标,分析不同时空共享单车资源的需求量。 (2)给出不同地区共享单车的分配方法,使共享单车的数量分配趋于合理。 (3)依据以上研究结果,建立新的模型,设计出共享单车的调度方案。 (4)从共享单车公司负责人的角度,设计出一套合理的经营方案,并论述其合理性。 二、问题分析 2.1问题一的分析 问题一需要建立合理的指标,来分析在不同时间和空间下共享单车的需求量。“不同时空”表示的含义是在一天中的不同时间段、不同区域。本文根据所搜集的资料,选择了十个区域,并且每30分钟划为一个时间段进行讨论。 首先,将搜集到的数据进行整理。分析在十个区域共享单车的需求量有什么区别,其次分析在不同时间段,需求量有什么差异。然后根据整理的数据建立不同时空下,共享单车的需求量模型。 2.2问题二分析 题目要求给出在共享单车数量能够趋于合理的情况下,不用同地区共享单车的分配方法。 根据已搜集到的数据,我们分别统计从第 个区域到第 个区域需要共享单车的人次,再统计实际骑行的从第 个区域到其他区域的总车辆数,得到转移矩阵。每个区域之间的共享单车的移动形成马尔可夫链(makov chain),最终得到线性系数差分方程组,得到不同地区的共享单车的分配方法。 2.3问题三分析 合理的调度方案能够促使在最低的投放量达到最好的运营效果。我们分析了调度的影响因素,主要分为两个:各个时间段各个区域共享单车的需求系数和共享单车的使用周转率。通过以上两个指标衡量共享单车的调度方案,我们求出需求矩阵以及不同时间段的各个区域的实际骑行量以及需求量,进而分析得到高峰期单车调度方案。 2.4问题四分析 原本定位在校园的共享单车开始在各大城市的地铁站点,公交站点,居民区,商业区等普及,共享单车成为了人们出行的重要交通工具。在共享单车迅速发展的同时也存在着资源配置的不合理性,用户无车可用,车辆淤积以及共享单车乱停乱放现象严重影响了用户体验,同时给城市管理也带来了挑战[1]。题目要求我们作为共享单车公司负责人,设计出一套合理的经营方案,同时分析其合理性。主要从两个方面入手:前期的市场调研以及后期的经营利润,在以上两个方面,考虑到实际情况,包括投放量、市场调度、市场需求、归还等因素。 三、符号说明 符号 说明 四、模型假设 (1)假设共享单车在行驶过程中不计入任何一个区域;
随着计算机视觉技术的不断发展,超分辨率图像生成成为一个备受关注的研究领域。在许多应用中,高分辨率图像对于提高图像质量和细节的可见性至关重要。超分辨率图像生成利用机器学习模型,通过学习低分辨率图像与其对应的高分辨率图像之间的映射关系,从而实现将模糊模糊的图像转换为清晰的高分辨率图像。
问题:工作表格数据量太大,要在一张表的不同区域内进行查看,来回拖拽太麻烦了,有什么好方法实现方便不同区域的查看和编辑?
本文是图像信号处理流程的一个总体的介绍,以便更好理解一张照片究竟是如何诞生的,实际的技术要复杂很多。
Python中如何实现分层抽样 在我们日常的数据分析工作中,常用到随机抽样这一数据获取的方法。 如果我们想在一个大的数据总体中,按照数据的不同分类进行分层抽样,在Python中如何用代码来实现这一操作呢。 下面我们要进行分层抽样的应用背景: 随机抽取2017年重庆市不同区域高中学生的高考成绩。 这里数据总体为2017年重庆市所有区域高中的学生高考成绩。 分层抽样按照区域分类。 设沙坪坝区为1,渝北区为2,南岸区为3(作为方法展示,只列出三个区,实际分析中按照抽样方法添加参数即可 代码实现: #分层抽样 gb
Aggregates over a given property of the objects in a collection, calculating a list of all the values of the selected property.
本篇主要关注生殖细胞突变的分析流程Germline SNPs+Indels。示意图如下:
均值滤波:blur 高斯滤波:GaussianBlur 中值滤波:medianBlur 双边滤波:bilateralFilter
DR 代理:举例 LVS,请求经过 LVS ,响应直接返回给用户,不用再走一次 LVS
具体思路:下载Pycharm Linux发行版本——放入 Linux虚拟机——解包——运行pycharm.sh脚本进行安装——创建桌面图标——手动选择Python解释器——完成安装
剑桥大学的神经科学研究人员将计算机视觉与语义相结合,开发出一种新模型,有助于更好地理解大脑中物体的处理方式。
之前已经把OSPF讲的差不多了,完成度大概90%,现在需要来个急刹车,转为介绍一下OSPFv3,因为OSPFv3有些原理是和OSPF相关的,大家可以更好的对比。
【导读】近日,针对基于视频的行人再识别中局部噪声大、数据集质量低的问题,来自商汤科技(SenseTime)、香港中文大学和北京航空航天大学的学者发表论文提出基于区域的质量估计网络和一个更高质量的数据集。其方法使用一种巧妙的训练方法,能够提取不同帧之间的互补的区域信息,从而更好地进行训练。其数据集包含7,694个tracklets,超过590,000个图片,并具有年龄跨度大、姿态多样性等特点。所提出的方法在PRID 2011,iLIDS-VID和MARS分别达到91.8%,77.1%和77.83%的效果。数据
本文给大家带来的是OSPF技术连载第6篇:OSPF多区域,瑞哥开始会介绍一下多区域相关的理论知识点,包括原理、优点等等,会着重介绍多区域的配置,老规矩,安排了华为、思科、junifer三个厂商的命令示例。
DNS可以针对一个域名设置权重比例,按照预设的权重比例给LDNS返回不同的解析结果,继而将用户访问流量引流到不同的服务器/集群上,达到负载均衡的目的。
数据实验楼Spark大数据分析综合实训项目正式发布 http://idatacoding.cn/project_main?project_id=3 重要提示 数据实验楼面向全国高校师生提供服务,如未加
对于线上和线下的零售行业,销量预测都是一项至关重要的任务,它可以帮助企业更好的预备库存以及在各个仓库之间分配商品。特别是在大型购物节期间,强劲的促销活动将极大地促进消费。然而,可供参考的历史数据却非常稀缺。如何同时对城市的不同区域和不同时间段的销量进行预测,是一个非常具有挑战的问题。
excavator2是一款利用WES数据进行CNV分析的软件,其他同类软件通常只关注捕获的exon区域,而该软件则进行了延伸,将捕获区域划分为exon和非exon区域两部分,在校正测序深度的分布时对这两部分区域分别分别进行处理,对应的文章发表在Nucleic Acids Research上,链接如下
如果您细心对比过 JSON Java SDK 和 XML Java SDK 的文档,您会发现并不是一个简单的增量更新。XML Java SDK 在架构、可用性和安全性上有了非常大的提升,而且在易用性、健壮性和性能上也做了非常大的改进。如果您想要升级到 XML Java SDK,请参考下面的指引,完成 Java SDK 的升级工作。
环境光是没有特定方向的光源,会均匀的照亮场景中的所有物体,主要是均匀整体改变Threejs物体表面的明暗效果,这一点和具有方向的光源不同,遴选公务员比如点光源可以让物体表面不同区域明暗程度不同 环境光影响整个场景,它的光线没有特定来源但是又无处不在,它不能影响阴影生成,因为它没有方向,并且不能作为唯一光源,使用其他光源的同时使用 THREE.AmbientLight,目的是弱化阴影和添加一些颜色,同一平面的不同位置与点光源光线入射角是不同的,点光源照射下,同一个平面不同区域是呈现出不同的明暗效果http:/
Web开发人员都在广泛的使用HTML。无论你使用什么框架或者选择哪个后端语言,框架在变,但是HTML始终如一。尽管被广泛使用,但还是有一些标签或者属性是大部分开发者不熟知的。虽然现在有很多的模版引擎供我们使用,但是我们还是需要尽可能的熟练掌握HTML内容,就像CSS一样。
图像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黑白效果的过程。在数字图像处理中,二值图像占有非常重要的地位,图像的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。
code: https://github.com/LongguangWang/ArbSR
本文将 Seq2Seq 的架构引入到了视频超分中,其次针对光流不准的问题,之前的文章选择使用DCN进行替代,本篇论文『Unsupervised Flow-Aligned Sequence-to-Sequence Learning for Video Restoration 』从另一个角度出发,通过知识蒸馏的方法来训练更准的光流,想法很好但是相比于DCN的效果还有待进一步的优化。
我看到一个软件的参数是;-R Genomic *regions* to plot: tss, tes, genebody, exon, cgi, enhancer, dhs or bed ,就是设计好了可以针对基因组的任意功能区域进行探索。
新同学专用的学习路径,请一定按照文档操作。 文章中有较多的链接,链接地址是在文末尾的。也可以点文末尾的阅读原文,查看本文在简书上的版本。 快速预览 先过第一个门槛:看到直播和WebRTC长什么样子,能跑出来下图的效果,需要5~15分钟左右。 Note: 这个看似很容易,甚至直接在SRS官网[1]中就能点开两个页面,但是一定要自己用SRS搭建出来才算,而不是直接打开线上的演示网页。 具体怎么做呢?请参考Wiki: Getting Started[2]。推荐用SRS云服务器快速跑通,你也可以用宝塔快速部署,请
在没有单细胞转录组技术的年代,我们如果有足够的流式筛选技术提取到各个单细胞亚群后去普通转录组,得到的图表和生物学结论未必差到哪里。同理,目前的空间单细胞其实也不需要具体到一个平面的每个点的细胞,终归是需要把平面划分为不同区域。扪心自问,如果真的是让你关心每个单细胞或者说空间里面的每个点,你玩的过来吗?分门别类的思想无处不在,既然我们并不关心具体的每个单细胞的表达量,而是看各个单细胞亚群的表达量,所以就有了流式筛选的策略,同理我们并不关心空间上面的每个点,而是划分为不同区域,所以就有了荧光显微切割的多位点取样。
为方便广大研究人员尽快尽早将最新的科研成果应用于自己的研究,悦影科技特提供顶级期刊文献方法复现服务。
2019年1月16日,世界旅游城市联合会(WTCF)与中国社会科学院旅游研究中心(TRC-CASS)共同发布了《世界旅游经济趋势报告(2019)》(以下简称“报告”)。 《世界旅游经济趋势报告(2019)》发布会现场 来自世界旅游城市联合会、中国社会科学院、巴拿马和南非驻华使馆等外国驻华机构、重庆市及国内旅游相关机构等60余位代表和100余家国内外媒体共同参加了报告的发布与论坛研讨。 中国社会科学院旅游研究中心主任、 联合会特聘专家宋瑞发布报告主要研究成果 中国社会科学院旅游研究中心主任、联合
内存是计算机临时存储数据的区域,我们会将内存在逻辑上分配成不同区域方便对数据进行分类高效管理。
古罗马,“乘法”是只有御用数学家才能理解的深奥概念——而当阿拉伯数字出现,孩童亦能于纸上演算。
随着区块链技术的火热,区块链也面临着诸多问题,市面上出现了大量的区块链企业,也出现了大量不同的链,然而不同区块链之间互通性极大程度的限制了区块链的应用空间。随之而来的是一个新技术的诞生——跨链技术。跨链,顾名思义,就是通过一个技术,能让价值跨过链和链之间的障碍,进行直接的流通。跨链本质上和货币兑换是一样的。
大家可以叫我黄同学(博客名:Huang Supreme),一个应用统计硕士,爱好写一些技术博客,志在用通俗易懂的写作风格,帮助大家学到知识,学好知识!
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