从2016 年开始，随着消费者版的Oculus Rift、HTC Vive 和PlayStationVR 相继发布，虚拟现实真正开始走进普通人的家庭，给我们带来了全新的视听和游戏体验。
来源：https://www.zhihu.com/question/47602063/answer/150845355
当科技公司发布新的AR眼镜时，大多数人关注的关键细节是用户视野内增强现实显示器的大小和分辨率，眼前的“窗口”越大越详细越好。但瑞士的医学研究人员现在把3D跟踪作为一种未被充分重视的技术指标，着眼于在更重要的领域（如手术）使用增强现实技术。
我们提出了一种新的方法，将不成对的对比度计算机断层扫描（CT）转换为非对比度CT扫描，反之亦然。解决这项任务有两个重要的应用：（i）为注射造影剂不是一种选择的患者自动生成对比CT扫描，以及（ii）通过在配准前减少造影剂引起的差异来增强对比CT和非对比CT之间的对准。我们的方法基于循环一致的生成对抗性卷积变换器，简称CyTran。由于循环一致性损失的积分，我们的神经模型可以在未配对的图像上进行训练。为了处理高分辨率图像，我们设计了一种基于卷积和多头注意力层的混合架构。此外，我们还介绍了一个新的数据集Coltea-Lung-CT-100W，其中包含从100名女性患者中收集的3D三相肺部CT扫描（共37290张图像）。每次扫描包含三个阶段（非造影、早期门静脉和晚期动脉），使我们能够进行实验，将我们的新方法与最先进的图像风格转移方法进行比较。我们的实证结果表明，CyTran优于所有竞争方法。此外，我们表明CyTran可以作为改进最先进的医学图像对齐方法的初步步骤。
利用深度学习技术，分析图像与视频，并且将之应用在诸如自动驾驶，无人机等等领域已经成为最新研究方向。在最新的一篇名为“A Neural Algorithm of Artistic Style”[1508.06576] A Neural Algorithm of Artistic Style中，作者描述了一种新的方式，从艺术作品中获得，并且应用到图像中，生成新的图像。另外，在 “Generative Adversarial Networks” [1406.2661] Generative Adversarial Networks(GAN) and “Wasserstein GAN” https://arxiv.org/pdf/1701.07875.pdf文章中，作者提出了新的模型，这些模型能够生成，类似于我们给出的原始数据。至此开启了半监督学习的新世界，并且为半监督学习铺平了道路。
今天将分享Unet的改进模型SAU-Net，改进模型来自2020年的论文《SAU-Net Effient 3D Spine MRI Segmentation Using Inter-Slice Attention》，简单明了给大家分析理解该模型思想。
一个图像可以视作一个二维矩阵。如果将色彩考虑进来，我们可以做出推广：将这个图像视作一个三维矩阵——多出来的维度用于储存色彩信息。
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 作者：Anthony Dantard 翻译：Alex 技术审校：袁荣喜 ▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ 了解音视频技术大会更多信息 ---- 低延迟协议 影音探索 #013# 用户对服务的期望在不断攀升，并逐渐出现了不满情绪。由于有了YouTube和Netflix这样的视频服务，我们都希望在观看点播视频时获得超快的下载时间和流畅的播放体验。可能不太明显的是，无论我们是否意识到，这种期望都正在慢慢地向实时音频通信和直播应用转移。 在api.vid
MPEG是动态图像专家组（Moving Picture Experts Group）的简称，它可以指：
AI科技评论按：虽然CVPR 2017已经落下帷幕，但对精彩论文的解读还在继续。下文是宜远智能的首席科学家刘凯对此次大会收录的《结合序列学习和交叉形态卷积的3D生物医学图像分割》（Joint Sequence Learning and Cross-Modality Convolution for 3D Biomedical Segmentation）一文进行的解读。 3D医学图像的切割的背景 3D医学图像的切割是医学图像处理里一个非常重要的工作，比如脑部MRI数据、肺CT数据和X光数据等等。现在大多数的3D
【AI100 导读】当下深度学习的研究领域仍然停留在通用图像的层面上，但我们的目标是将这些研究应用于医学图像，提升医疗保健行业的服务水平。在这篇文章中，作者会从图像处理的基础知识、医学图像格式方面的基
人工智能工具如何将一张静态图像转化为一段动态、逼真的视频？OpenAI 的 Sora 通过时空补丁的创新使用给出了答案。
本系列为 斯坦福CS231n 《深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)》的全套学习笔记，对应的课程视频可以在 这里 查看。更多资料获取方式见文末。
原文：GolangByExample 协议：CC BY-NC-SA 4.0 阶段：机翻（1） 人最大的痛苦就是说一些自己都不相信的话。——燕京学堂鹿会 在线阅读 在线阅读（Gitee） ApacheCN 学习资源 目录 通过示例学 Golang 2020 中文版 关于 Golang 关于 Golang GO 的安装 设置工作区和你好世界程序 变量 变量 理解var关键字 变量的作用域 变量和常量的命名约定 理解:=符号或短变量声明 你好世界 常量 常量 常量在声明后可以重新赋值吗 内/外作用域
在本教程中，我们将探讨如何使用 Pillow 在 Python 中水平和垂直连接图像。图像串联是将两个或多个图像组合成单个图像的过程。通过连接图像，我们可以创建令人惊叹的图像拼贴，将多个图像组合成单个图像，或创建图像序列。我们将在本文的后续部分中深入探讨使用 Pillow 加载图像、调整图像大小并最终将它们水平和垂直连接的过程。
注：该篇幅参考斯坦福大学的教程，有兴趣的朋友可以去阅读。 卷积神经网络（CNN） 卷积神经网络和前几次介绍的神经网络非常相似：它们都是由神经元组成，神经元中有具有学习能力的权重和偏差。每个神经元都得到一些输入数据，进行内积运算后再进行激活函数运算。整个网络依旧是一个可导的评分函数：该函数的输入是原始的图像像素，输出是不同类别的评分。在最后一层（往往是全连接层），网络依旧有一个损失函数（比如SVM或Softmax），并且在神经网络中我们实现的各种技巧和要点依旧适用于卷积神经网络。 那么有哪些地方变化了呢？卷积
卷积神经网络和前几次介绍的神经网络非常相似：它们都是由神经元组成，神经元中有具有学习能力的权重和偏差。每个神经元都得到一些输入数据，进行内积运算后再进行激活函数运算。整个网络依旧是一个可导的评分函数：该函数的输入是原始的图像像素，输出是不同类别的评分。在最后一层（往往是全连接层），网络依旧有一个损失函数（比如SVM或Softmax），并且在神经网络中我们实现的各种技巧和要点依旧适用于卷积神经网络。
近年来，目标检测在人脸检测、视频目标检测、视频监控、自动驾驶汽车等不同应用领域得到了广泛的研究。在这一领域，深度学习架构的采用导致产生了高度精确的方法，如Faster R-CNN、RetinaNet，进一步发展为Cascade R-CNN、VarifocalNet和变体。
通过使用金字塔池化模块(Pyramid Pooling Module)，在整合基于不同区域的上下文后，PSPNet在效果上超过了FCN、DeepLab和DilatedNet等时下最佳的方法。
本次， 由香港中文大学(CUHK)和商汤科技(SenseTime)提出的金字塔场景解析网络(Pyramid Scene Parsing Network, PSPNet)已经过审阅。
Python 是一种功能强大的编程语言，具有大量的库和模块。其中一个库是 NumPy，它用于数值计算和处理大型多维数组和矩阵。另一个用于Python图像处理的流行库是Pillow，它是Python Imaging Library（PIL）的一个分支。
作为透彻影像的技术总监，王书浩的经历可谓「不走寻常路」：本科的背景是量子物理，博士生阶段从「分布式系统的性能优化」方向入门计算机科学；他在深度学习一途上的尝试也非常多元化：医疗影像、计算机围棋、用户行为分析 …… 均有涉猎，亦有建树。
在服饰行业工作，免不了汇报工作，比方销售周报、销售月报等等，一般采用PPT形式。但是，PPT有两个缺陷：
在前面我们了解到opencv中的图像实际上就是一个ndarray数组，我们对ndarray数组进行操作就是对图像进行操作。我们先来看一下切片查找，这是我们非常常用的一个操作。
有很多不同的方法来安装matplotlib，最好的方法取决于你正在使用什么操作系统，你已经安装了什么，以及如何使用它。为了避免在此页面上浏览所有细节（和潜在的并发症），有几个方便的选择。
Stability AI CEO Emad Mostaque最新推文，四段视频引人无数遐想。
上一章的结束让我们陷入了困境。虽然我们能够将深度学习项目的机制放置好，但实际上没有任何结果是有用的；网络只是将一切都分类为非结节！更糟糕的是，结果表面看起来很好，因为我们正在查看训练和验证集中被正确分类的整体百分比。由于我们的数据严重倾向于负样本，盲目地将一切都视为负面是我们的模型快速得分的一种简单而快速的方法。太糟糕了，这样做基本上使模型无用！
今天将分享NODE21肺结节检测和生成挑战赛的完整实现过程，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
在深入探讨 Python 之前，简要地谈谈笔记本。Jupyter 笔记本允许在网络浏览器中本地编写并执行 Python 代码。Jupyter 笔记本使得可以轻松地调试代码并分段执行，因此它们在科学计算中得到了广泛的应用。另一方面，Colab 是 Google 的 Jupyter 笔记本版本，特别适合机器学习和数据分析，完全在云端运行。Colab 可以说是 Jupyter 笔记本的加强版：它免费，无需任何设置，预装了许多包，易于与世界共享，并且可以免费访问硬件加速器，如 GPU 和 TPU（有一些限制）。 在 Jupyter 笔记本中运行教程。如果希望使用 Jupyter 在本地运行笔记本，请确保虚拟环境已正确安装（按照设置说明操作），激活它，然后运行 pip install notebook 来安装 Jupyter 笔记本。接下来，打开笔记本并将其下载到选择的目录中，方法是右键单击页面并选择“Save Page As”。然后，切换到该目录并运行 jupyter notebook。
CSS3 border-image 属性允许您指定要用来代替元素周围的正常边界的图像。属性有三个部分:
slices[2]包提供了适用于任何类型切片的函数。在这篇博文中，我们将通过理解切片在内存中的表示方式的讨论以及它对垃圾收集器的影响，来更有效地使用这些函数，此外，我们还将介绍最近对这些函数进行的调整，使它们更加符合预期。
在传统的 2D 摄影中，从物体上的一个点发出的光被镜头聚焦到传感器上的一个点上，因此我们可以获知从该点发出的光的强度，但是丢失了光线的方向信息。
今天，谷歌与霍华德 • 休斯医学研究所 (HHMI) 和剑桥大学合作，发布了一项深入研究果蝇大脑的重磅成果 —— 自动重建整个果蝇的大脑。他们使用数千个谷歌云 TPU，重建的完整果蝇大脑高达 40 万亿像素。有了完整的大脑图像，科学家距离了解大脑如何工作更近了一步。
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
组织病理学图像的机器学习算法正变得越来越复杂。从检测和分类细胞和组织，到预测生物标志物和患者预后。任务的复杂程度依赖于病理学家对组织中特定特征的注释。但生物标记物和结果更为复杂。算法必须在没有任何组织的区域或其外观特征是重要的先验知识的情况下解码大型的整个图像图像。
今天将分享CT纵隔淋巴结定量分割完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
前面讲解了PS、TS、FLV这三种媒体封装格式，现在新开一个系列讲解下传输协议，这里面会包含RTP、RTSP、HLS、RTMP等。当然最复杂的封装格式MP4在准备中，后面会把封装格式这个系列讲完。今天要说的RTP传输协议，有人也认为这是封装格式，因为协议中打包音视频要填写时间戳的相关信息，FFmpeg就把这个作为封装格式。我觉得都没啥问题，不过我更偏向认为是传输协议。
羿阁 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 睡觉，原本是给身体“充电”的过程。 但你有没有过这样的感觉： 一觉醒来不仅没有身心放松，反而感觉浑身疲累，甚至腰酸背痛？ 在央视最新的《健康之路》节目中，301医院脊柱外科副主任医师仁大江便把原因点了出来： 可能是睡姿和床垫选错了。 如果你是脊椎病患者，那么这篇文章就更要继续看下去。 4种睡姿评测，你是哪一种？ 在节目中，仁大江介绍了不同睡姿潜在的问题和调整方法。 接下来，我们按照美国国家睡眠基金会公布的，对脊椎健康最有利的睡姿顺序依次介绍。 它们分别
我是来自Bitmovin的亚太区销售工程师Ally Yong。今天我讲解的主题是我们企业的Cloud Connect云端连接。
在这篇文章中，提出了 SDC-UDA，一种简单而有效的用于连续切片方向的跨模态医学图像分割的体积型 UDA 框架，它结合了切片内和切片间自注意力图像转换、不确定性约束的伪标签优化和体积型自训练。与以前的医学图像分割 UDA 方法不同之处在于它可以获得切片方向上的连续分割（这一点有点重要，因为往往临床上都是一个 3D 数据，而直接处理 3D 数据又需要很大的计算资源），从而确保更高的准确性和临床实践中的潜力。
细胞结构是人类大脑在微结构上出现分离的基本生物原理，但就目前为止，还没有出现一个考虑到细胞层面及个体差异的人类脑图谱出现。本文介绍了Julich(德国于利希）实验室的最新研究成果——Julichu-Brain，这是一个包含皮层区域和皮层下核的细胞结构图的3D图谱。该图谱以概率的方式考虑了个体大脑之间的差异。除此以外，构建这样的一个脑图谱是需要大量的数据和工作量的，开发过程中需要开发嵌套的、相互依赖的工作流（working pipeline），使用该工具流可以检测大脑区域之间的边界、数据处理、追踪来源，以及灵活地执行不同工作流程，以处理不同空间尺度上的大量数据（这个工作流可能在日后起到更多的作用，开发更多的研究成果）。使用间隙映射的方法可以补充皮层映射，以实现完全的皮层覆盖。并且本图谱的开发考虑后续的动态进展，随着图谱绘制在不同方面的进展的调整，本图谱可以支持健康受试者和患者的神经影像学研究，以及建模和仿真，并可进行互操作，以连接其他脑图谱和资源。文章发表在Science杂志。
人脑的详尽地图一直是神经解剖学家长期追求的目标。磁共振成像 (MRI) 等非侵入性成像技术使科学家能够研究健康的人脑，但只能提供有限的解剖细节。通过对已故捐赠者的大脑进行显微镜检查，可以获得更高级别的细节，通常侧重于二维成像的小脑结构。
你知道吗？果蝇是公认被人类研究的最彻底的生物之一，截至目前，已有 8 个诺贝尔奖颁发给使用果蝇的研究，这些研究推动了分子生物学、遗传学和神经科学的发展。
肺静脉隔离 (PVI) 通常是转诊心房颤动 (AF) 导管消融患者的第一个手术。指数 PVI 的程序成功率在 15-75% 之间变化。造成这种情况的一个重要原因可能是由于导管尖端与组织接触不足而形成非透壁病变。最近的发展使测量导管尖端接触心肌的力成为可能。然而，为了确定最佳射频功率和应用时间，还需要了解局部心肌厚度。使用心脏计算机断层扫描 (CCT) 的无创 3 维成像可以准确地提供有关左心房 (LA) 壁厚度的信息。新的序列设计还能够使用心脏磁共振 (CMR) 获得 LA 壁厚度。在评估临床效用之前，需要确定这些参数的可靠性。
卷积网络（convolutional network),也叫作卷积神经网络（convolutional neural network,CNN),是一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络。卷积网络在诸多应用领域都表现优异。‘卷积神经网络’一词表明该网络使用了卷积（convolutional)这种数学运算。卷积神经网络的运作模式如下图所示：
---- 新智元报道 来源：Google AI Blog 编辑：yaxin, LQ 【新智元导读】2019年，谷歌首次成功重建了果蝇大脑神经元的3D模型。2020年，谷歌公布了果蝇「半脑」连接组。今天，谷歌发布H01人脑成像数据集，1.3亿个突触，数万个神经元，史上最大样本！ 突触，是神经网络的「桥梁」。 我们知道，人类大脑有860亿个神经元，因为有了突触，才可以把神经元上的电信号传递到下一个神经元。 长久以来，科学家们一直梦想通过绘制完整的大脑神经网络的结构，以了解神经系统是如何工作的。 不知
质量高bug少？这是成为能用的平台的必须基础，如果bug多，那就不是好不好的事了，是压根就活不下去。
口罩的整条产业链都变得炙手可热，口罩、口罩机、炒熔喷布、聚丙烯等等相关企业的业务数据往往都是去年的几倍。
恶性肿瘤是全球第二大死因，每年导致近千万人死亡。病理报告是肿瘤临床诊断和治疗的“金标准”，是癌症确诊和治疗的基本依据。为了缓解世界范围内病理医生短缺的现状，人工智能病理诊断成为当今学术研究和工程落地的热点。数字病理切片的体积通常都在500MB至2GB，像素数超过百亿，有监督的病理诊断模型需要进行繁琐的像素级切片标注，对这一领域的快速发展带来了挑战。
论文的故事还在继续 相对于 CVPR 2017收录的共783篇论文，即便雷锋网(公众号：雷锋网) AI 科技评论近期挑选报道的获奖论文、业界大公司论文等等是具有一定特色和代表性的，也仍然只是沧海一粟，其余的收录论文中仍有很大的价值等待我们去挖掘，生物医学图像、3D视觉、运动追踪、场景理解、视频分析等方面都有许多新颖的研究成果。 所以我们继续邀请了宜远智能的刘凯博士对生物医学图像方面的多篇论文进行解读，延续之前最佳论文直播讲解活动，此次是第2篇。 刘凯博士是宜远智能的总裁兼联合创始人，有着香港浸会大学的博
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