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。
背景：新冠病毒的传播非常迅速，并对数十亿人的生活产生了重大影响。由于非对称胸部CT已被证明是检测、量化和追踪该疾病的有效工具，因此可以开发深度学习算法，来帮助分析大量的胸部CT图像。
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。
选自Medium 作者：Taposh Dutta-Roy 机器之心编译 运用深度学习技术进行图像和视频分析，并将它们用于自动驾驶汽车、无人机等多种应用场景中已成为研究前沿。近期诸如《A Neural Algorithm of Artistic Style》等论文展示了如何将艺术家的风格转移并应用到另一张图像中，而生成新的图像。其他如《Generative Adversarial Networks》（GAN）以及「Wasserstein GAN」等论文为开发能学习生成类似于我们所提供的数据的模型做了铺垫。因此
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
对于皮层脑电图(ECoG)和头皮脑电图(sEEG)在定位大脑深层活动来源的能力上的不同尚不明显。与sEEG相比，ECoG的空间分辨率和信噪比更高，但其空间覆盖范围受到更多限制，有效测量组织活动的体积也是如此。本研究记录了4名顽固性癫痫患者在安静清醒状态下的多模式数据集，这些数据包括同步的头皮、硬膜下和深部EEG电极记录。本研究应用独立成分分析(ICA)来分离θ、α和β频段活动中的独立源。在所有患者中都观察到了硬膜下和头皮EEG成分，这与深部电极的一个或多个触点有显着的零滞后相关性。随后对相关成分的偶极建模显示，其偶极位置明显比非相关成分的偶极位置更接近深部电极。这些发现支持这样一种观点，即在两种记录方式中发现的成分都来自深部电极附近的神经活动。从本研究看，出于临床目的的将ECoG电极植入在靠近深部电极的位置，这并不能使源定位精度显著提高。此外，由于嵌入了ECoG电极的电隔离硅胶片，ECoG栅格衰减了sEEG。偶极子模型实验结果表明，sEEG的深源定位精度与ECoG相当。 1、背景 研究证明，与大脑深层结构的距离越大，记录的电极活动就越弱。在定位近端活动方面，ECoG较EEG有相当大的优势，具有优越的空间分辨率、频谱带宽和信噪比(SNR)，因为记录不会被空间过滤或被头盖骨阻挡。然而，与EEG的整个头皮覆盖相比，ECoG网格或条带只覆盖皮质表面的有限区域，可能会影响更远端来源的局部化准确性。因此，到目前为止，还不清楚ECoG在定位深部和皮层下区域的源信号方面是否比EEG有优势。 要评估EEG和ECoG在深部源定位方面的实际比较，需要同时记录有/无创性的皮层和深层活动，如图1。
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？
雷锋网注：卷积神经网络（Convolutional Neural Network）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。 Yann LeCu
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。
AI布控球基于前端边缘AI计算及后端云平台计算，AI布控球集成人脸识别、安全帽识别等的AI视频图像分析算法，通过计算机视觉技术对图像、人脸、场景、视频等进行深度学习，识别并标示图像、场景、视频内容，并对自定义的行为、意图进行识别并预警。 AI识别能力介绍： 着装检测：针对施工区域的人员是否戴安全帽。 人脸检测：针对施工区域的人员是否陌生人（黑名单）。 行为检测：针对施工区域内人员是否吸烟。 区域检测：针对规定的区域划线后检测是否在区域内或区域外。
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。
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。
“图片是由很多像素点组成，每个像素点是由[R,G,B]三原色组成，每一种原色用范围在0～255的整数表示。所以图像分析实际上是对这些数据的分析及计算”
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。
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。
GLanCE 培训数据集向公众开放，专为区域到全球土地覆被和土地覆被变化分析而设计。该数据集的中等空间分辨率为 30 米，时间跨度为 1984 年至 2020 年，在地理和光谱上代表了全球所有生态区域。每个训练单元提供多达 23 种土地覆被特征，提供了一个统一、标准化和全面的数据库，其中包括有关土地覆被突变和渐变过程的信息，特别是在选定区域的长达 36 年的时间跨度。该数据集具有适应性强的特点，用户可根据自己的研究区域、分类算法和所需的分类图例对其进行子取样和定制，使其成为深入土地覆被调查的多功能资源。前言 – 人工智能教程
顾名思义：CameraX 就是用来进行 Camera 开发的官方库了，而且后续会有 Google 进行维护和升级。这对于广大 Camera 开发工程师和即将成为 Camera 的程序员来说，真是个好消息~~~
ENVI 是图像处理和分析软件的行业标准。图像分析师、GIS专业人员和科学家使用它从地理空间图像中提取及时、可靠和准确的信息。
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。
摘要： 在图像分析中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）在时间和内存方面优于全连接网络（Full Connected, FC）。这是为什么呢？卷积神经网络优于全连接网络的优势是什么呢？卷积神经网络是如何从全连接网络中派生出来的呢？卷积神经网络这个术语又是从哪里而来？这些问题在本文中一一为大家解答。
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！
作为一款常用的科学计算和数据分析软件，MATLAB在科学研究、工程设计、数据可视化等领域被广泛使用。在我多年的使用经验中，我深深地体会到了这款软件的优越性，下面是我对MATLAB的一些心得体会。
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。
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。
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
作为 Facebook 人工智能部门主管， Yann LeCun 是 AI 领域成绩斐然的大牛，也是行业内最有影响力的专家之一。 近日，LeCun在卡内基梅隆大学机器人研究所进行了一场 AI 技术核心问题与发展前景的演讲。他在演讲中提到三点干货： 1. 无监督学习代表了 AI 技术的未来。 2. 当前 AI 应用的热点集中在卷积神经网络。 3. 用模拟器提高无监督学习的效率是大势所趋。 演讲完整视频如下。该视频长 75 分钟，并包含大量专业术语，因此雷锋网节选关键内容做了视频摘要，以供读者浏览。 以下
2012 基于压缩感知理论的图像融合方法 不同的是在测量前先对稀疏矩阵进行融合，从仿真结果来看效果并不是很好，仅做介绍。 2012 一种基于小波稀疏基的压缩感知图像融合算法 针对图像小波分解系数特点，
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。
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。
去年中国金融科技领域（也是全球范围内）规模最大的融资案例是蚂蚁金服募集的140亿美元，占中国金融科技投资总额的68.4％
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。
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。
现在开大会，不说点儿 AI 就 out 了，曾有网友开玩笑说，今年 Google I/O 的发布会就是：Google 系列产品+ AI。
11月，图像分析、人脸识别、自然语言处理NLP推出新功能。腾讯云AI团队联合腾讯优图、AILab、微信智聆、微信智言等实验室，帮助合作伙伴和客户高效打造针对性的解决方案，助力各行各业的数字化和智能化转型。
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。
在过去的几十年里，强大的基于核磁共振成像的方法已经被开发出来，这些方法产生了基于体素的大脑活动图和与不同情况相关的解剖变化。对于功能性或结构性MRI数据，正向推断试图确定哪些区域涉及到心理功能或大脑紊乱。正向推理的一个主要缺点是它缺乏特异性，因为它表明大脑区域的参与对被调查的过程/条件不是特定的。因此，需要一种不同的方法来确定特定的大脑激活或改变模式在多大程度上与心理功能或大脑病理相关。在本研究中，我们提出了一种名为BACON(贝叶斯因子建模)的新工具，用于对功能和结构神经成像数据进行反向推理。BACON实现了贝叶斯因子，并使用激活似然估计衍生图来获得关于特定心理功能或大脑病理特异性证据的后验概率分布。
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。
每周一期，纵览音视频技术领域的干货。 新闻投稿：contribute@livevideostack.com。 ---- 「最终延期通知」LiveVideoStackCon 2022 音视频技术大会 北京站 亲爱的LiveVideoStack伙伴们：感谢大家一直以来对LiveVideoStackCon 2022 音视频技术大会 北京站活动的关注与支持。受到目前各地疫情爆发情况及进京健康宝弹窗的影响，根据国务院最近联防联控机制，为保证大会各方参与人员的参会体验，本次活动最终召开时间定于2022年12月9日-1
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
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