分析了Canny的优劣，并给出了OpenCV使用深度学习做边缘检测的流程，文末有代码链接。
转载自丨3d tof 原文地址：在OpenCV中基于深度学习的边缘检测 推荐阅读：普通段位玩家的CV算法岗上岸之路（2023届秋招）
在计算机视觉中，图像分割是将图像划分为多个片段的过程。分割图像的目标是将图像的表示改变为更有意义且更易于分析的东西。它通常用于定位对象和创建边界。
目标检测中常见的mAP计算说起来比较麻烦，所以结合VOC的计算代码进行一次详细的解析。
最近我们被客户要求撰写关于潜类别混合效应模型（LCMM）的研究报告，包括一些图形和统计输出。
对于FPGA识别数字的基本算法知识请查看《基于FPGA的数字识别的实现》一文，对于数字位置的实时跟踪的基本算法知识请查看《基于FPGA的实时移动目标的追踪》一文。本节将基于FPGA的目标跟踪以及统计学的特征统计来实现对数字的位置实时定位以及数字识别，不在局限于数字在屏幕中的位置，也不局限数字的大小。
缩写FIFO代表 First In First Out。FIFO在FPGA和ASIC设计中无处不在，它们是基本的构建模块之一。而且它们非常方便！FIFO可用于以下任何目的：
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。
早期帕金森病(PD)的诊断仍然是临床上的一大挑战。以往的研究仅用黑质(SN)中的铁、神经肽(NM)或黑体-1(N1)征本身并不能为这些方法的临床应用提供足够高的诊断性能。本研究的目的是利用单个三维磁化传递对比(MTC)梯度回波序列提取代表整个SN的NM复合体体积、铁含量和体积，以及N1征作为潜在的互补成像生物标志物，并评估它们在早期PD中的诊断性能和临床相关性。对40例早期特发性帕金森病患者和40例年龄、性别匹配的健康对照(HCS)进行3T扫描。使用动态编程(DP)边界检测算法半自动地确定NM边界(代表SN部致密区(SNPC)和脑桥臂旁色素神经核)和铁边界(代表总SN(SNPC和SN网状部))。受试者操作特性分析用于评估这些成像生物标志物在早期帕金森病诊断中的作用。应用相关分析研究这些影像指标与临床评分的关系。我们还引入了NM和总铁重叠体积的概念，以证明NM相对于含铁SN的损失。此外，所有80例患者均独立评估N1征象。PD组SN中NM和SN体积低于HCS组，而SN中铁含量高于HCS组。有趣的是，双侧N1信号缺失的帕金森病患者的铁含量最高。单项测量的两个半球的平均值的曲线下面积(AUC)值为：NM复合体体积为0.960；SN总体积为0.788；SN铁含量为0.740；N1标志为0.891。通过二元Logistic回归将NM复合体体积与以下测量中的每一项相结合，得到了右侧和左侧的平均0AUC值：总铁含量为0.976；总SN体积为0.969，重叠体积为0.965，N1符号为0.983。我们发现SN体积与UPDRS-III呈负相关(R2=0.22，p=0.002)。虽然N1标志表现良好，但它不包含任何有关铁含量或NM数量的信息，因此，将该标志与NM和RON测量结合起来，可以更好地解释当N1标志在PD受试者中消失时发生的情况。总之，从单个MTC序列得出的NM复合体体积、SN体积、铁含量和N1征的组合为理解和诊断早期PD提供了补充信息。
Oh365UserFinder是一款功能强大的信息枚举工具，该工具基于Python 3开发，主要针对的是Office365用户信息安全。该工具可以帮助广大用户和研究人员识别有效的Office365账号和域，而且整个过程不会让目标账号暴露在安全风险之中或导致账户被锁定。
脑连接体拓扑结构异常是重度抑郁障碍(MDD)病理机制的基础。然而，越来越多的证据只关注脑灰质中的功能组织，而忽略了已被证实具有可靠稳定拓扑组织的白质中的功能信息。本研究旨在从一个新的视角-白质WM功能连接组拓扑结构来表征MDD的功能模式中断。我们对发现的91例未服药MDD患者和225例健康对照(HC)和复制样本(34例未服药MDD患者和25例HC)进行了病例对照、横断面静息状态功能磁共振成像研究。在128个解剖区域构建WM功能网络，并使用基于图论的方法分析其全局拓扑性质(如小世界性)。在系统层面，普遍存在的小世界架构和局部信息处理能力在未服药的MDD患者中可检测到，但不如在HC中显著，这意味着MDD白质功能连接体向随机化转变。在一个独立样本中得到了一致的结果。在临床应用中，发现样本中WM功能连接组的小世界拓扑对疾病严重程度有预测作用(汉密尔顿抑郁量表)(r = 0.34, p = 0.001)。此外，基于拓扑的分类模型可以推广用于区分复制样本中的MDD患者和HC(准确率，76%;敏感性,74%;特异性,80%)。我们的结果强调了可复制的拓扑移位的WM功能连接组结构，并提供了可能的临床应用，其中包括最佳小世界拓扑作为MDD患者分类和预测的潜在神经标志物。
这一次要分享的文章题目是：Five key lncRNAs considered as prognostic targets for predicting pancreatic ductal adenocarcinoma
基于机器视觉模块OpenMV采集车道、红绿灯、交通标志等模拟路况信息，实现一辆能车道保持、红绿灯识别、交通标志识别、安全避障以及远程WiFi控制的多功能无人驾驶小车。
首先对TCGA的RNA表达预处理，筛选掉其中的低表达基因（count<10）进行预处理。根据GENCODE Release 29（GRCh38.p12）（https://www.gencodegenes.org/human/）注释mRNA和lncRNA。 而miRNA是基于miRbase v22数据库（http://www.mirbase.org/index.shtml#opennewwindow）进行注释。
鉴于直接操作数字输入空间中的图像像素的能力，对手可以很容易地产生难以察觉的扰动来欺骗深度神经网络(DNN)的图像分类器，正如前面的工作所证明的那样。在这项工作中，我们提出了ShapeShifter，这是一种解决更具挑战性的问题的攻击，即利用物理上的对抗扰动来愚弄基于图像的目标检测器，如Faster 的R-CNN。攻击目标检测器比攻击图像分类器更困难，因为需要在多个不同尺度的边界框中误导分类结果。将数字攻击扩展到物理世界又增加了一层困难，因为它需要足够强大的扰动来克服由于不同的观看距离和角度、光照条件和相机限制而造成的真实世界的扭曲。结果表明，原提出的增强图像分类中对抗性扰动鲁棒性的期望变换技术可以成功地应用于目标检测设置。变形机可以产生相反的干扰停止信号，这些信号经常被Faster R-CNN作为其他物体错误地检测到，对自动驾驶汽车和其他安全关键的计算机视觉系统构成潜在威胁。
Java 8 API添加了一个新的抽象称为流Stream，可以让你以一种声明的方式处理数据。
最近的研究强调了与健康老化有关的大规模大脑网络的变化，其最终目的是帮助区分正常的神经认知老化和同样随着年龄增长而产生的神经退行性疾病。功能性磁共振成像（fMRI）的新证据表明，特定大脑网络的连接模式，特别是默认模式网络（DMN），将阿尔茨海默病患者与健康人区分开来。此外，支持高水平认知的大规模大脑系统的破坏性改变被证明伴随着行为层面的认知下降，这在老龄人口中是普遍观察到的，即使他们没有疾病。虽然fMRI对于评估大脑网络的功能变化很有用，但它的高成本和有限的可及性使那些需要大量人口的研究望而却步。在这项研究中，作者使用高密度脑电图和电生理源成像研究了人类大脑大规模网络的老化效应，这是一种成本较低且更容易获得的fMRI替代方法。特别的，这项研究考察了一组健康受试者，其年龄范围从中年到老年，这在文献中是一个研究不足的范围。采用高分辨率的计算模型，这项研究结果揭示了DMN连接模式中的年龄关联，与之前的fMRI发现一致。特别是结合标准的认知测试，这项研究的数据显示，在DMN的后扣带/楔前区，较高的大脑连接与较低的偶发记忆任务表现有关。这些发现证明了使用电生理成像来描述大规模大脑网络的可行性，并表明网络连接的变化与正常老化有关。
融合基因是指两个或者多个基因联合起来，共同转录形成一个转录本，融合基因可以作为某些疾病的特异分子标记，常见的有以下几种
S.M.A.R.T.，全称为“Self-Monitoring Analysis and Reporting Technology”，即“自我监测、分析及报告技术”。是一种自动的硬盘状态检测与预警系统和规范。通过在硬盘硬件内的检测指令对硬盘的硬件如磁头、盘片、马达、电路的运行情况进行监控、记录并与厂商所设定的预设安全值进行比较，若监控情况将或已超出预设安全值的安全范围，就可以通过主机的监控硬件或软件自动向用户作出警告并进行轻微的自动修复，以提前保障硬盘数据的安全。除一些出厂时间极早的硬盘外，现在大部分硬盘均配备该项技术。
ASEMI代理ADP5054ACPZ-R7原装ADI车规级ADP5054ACPZ-R7
上一篇文章：基于uFUN开发板的心率计（一）DMA方式获取传感器数据，介绍了如何获取PulseSensor心率传感器的电压值，并对硬件电路进行了计算分析。心率计，重要的是要获取到心率值，本篇文章将介绍一种采样数据处理算法——动态阈值算法，来获取心率值，这种算法来自于一位网友：玩的就是心跳 —— 使用 PulseSensor 脉搏传感器测量心率(http://www.shaoguoji.cn/2017/06/29/use-pulsesensor-with-stm32/)，本文部分内容摘自这篇文章。
参考文献：【ROC曲线与AUC值】，【ROC，AUC最透彻的讲解（实例分析+matlab代码）】，【AUC计算方法与Python实现】，【AUC曲线计算方法及代码实现】
在上一章中，我们学习了如何对图像执行基本的数学和逻辑运算。 在本章中，我们将继续探索计算机视觉及其在现实世界中的应用领域中一些更有趣的概念。 就像本书前面的章节一样，我们将在 Python 3 上进行大量动手练习，并创建许多实际的应用。 我们将涵盖计算机视觉领域的许多高级主题。 我们将学习的主要主题与色彩空间，变换和阈值图像有关。 完成本章后，您将能够为一些基本的实际应用编写程序，例如跟踪特定颜色的对象。 您还可以将几何和透视变换应用于图像和实时 USB 网络摄像头。
来源 | TowardsDataScience 译者 | Revolver 【磐创AI导读】：本文是对fasttext的一个详细介绍。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 fasttex
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Android刮刮乐效果的实现，自定义view，绘制出中奖信息，将一张图片绘制在中奖信息的上层，通过onTouchEvent监听用户手势，通过path记录绘制轨迹，设置绘制方式为DST_OUT，对view进行重绘，当达到一定阈值的时候，不在绘制图片只绘制中奖信息。实现效果图如下：
本文介绍的项目是基于STM32设计的健康检测设备，支持体温测量，心率检测，支持运动计步(采用MPU6050陀螺仪实现),支持WIFI传输数据到手机APP打印显示。
哈希查找表一般会存在“碰撞”的问题，就是说不同的 key 被哈希到了同一个 bucket。一般有两种应对方法：链表法和开放地址法。链表法将一个 bucket 实现成一个链表，落在同一个 bucket 中的 key 都会插入这个链表。开放地址法则是碰撞发生后，通过一定的规律，在数组的后面挑选“空位”，用来放置新的 key。
操作系统将内存按照页的进行管理，在需要的时候才把进程相应的部分调入内存。当产生缺页中断时，需要选择一个页面写入。如果要换出的页面在内存中被修改过，变成了“脏”页面，那就需要先写会到磁盘。页面置换算法，就是要选出最合适的一个页面，使得置换的效率最高。页面置换算法有很多，简单介绍几个，重点介绍比较重要的LRU及其实现算法。
> 公众号：[Java小咖秀](https://t.1yb.co/jwkk)，网站：[javaxks.com](https://www.javaxks.com)
很多程序中我们可能会输入长文本内容，比如短信，写便笺等，如果想一次性撤销所有的键入内容，很多手机需要一直按住退格键逐字逐句的删除，稍稍麻烦，不过在iPhone上，有个人性化的功能，当我们想要去撤销刚刚输入的所有内容的时候，可以轻轻晃动手机，会弹出提示框，点击确定就可以清空内容，如下图：
对抗性攻击的概念首先由 Goodfellow 等人提出 [6]，近年来，这一问题引起了越来越多研究人员的关注，对抗性攻击的方法也逐渐从算法领域进入到物理世界，出现了物理对抗性攻击。文献[1] 中首次提出了利用掩模方法将对抗性扰动集中到一个小区域，并对带有涂鸦的真实交通标志实施物理攻击。与基于噪声的对抗性攻击相比，物理攻击降低了攻击难度，进一步损害了深度学习技术的实用性和可靠性。
和迭代器又不同的是，Stream 可以并行化操作，迭代器只能命令式地、串行化操作。顾名思义，当使用串行方式去遍历时，每个 item 读完后再读下一个 item。而使用并行去遍历时，数据会被分成多个段，其中每一个都在不同的线程中处理，然后将结果一起输出。
机器之心分析师网络 作者：Jiying 编辑：H4O 本文结合三篇最新的论文具体讨论计算机视觉领域中的物理攻击及检测方法，包括视觉领域和音频领域。 0、引言 对抗性攻击的概念首先由 Goodfellow 等人提出 [6]，近年来，这一问题引起了越来越多研究人员的关注，对抗性攻击的方法也逐渐从算法领域进入到物理世界，出现了物理对抗性攻击。文献[1] 中首次提出了利用掩模方法将对抗性扰动集中到一个小区域，并对带有涂鸦的真实交通标志实施物理攻击。与基于噪声的对抗性攻击相比，物理攻击降低了攻击难度，进一步损害了
Identification of a blood-based 12-gene signature that predicts the severity of coronary artery stenosis: An integrative approach based on gene network construction, Support Vector Machine algorithm, and multi-cohort validation
最重要的是分析引擎了，但是往前面看的话，是需要一个相对较好的输入的，这里集成了普通的CV和一个德国的工业相机的接口，其实要是接入别的相机也是可以的，因为代码我个人感觉是解耦了。
作为一种经典的可视化方式，曼哈顿图使用广泛，在GWAS分析中随处可见，本文就来揭秘曼哈顿图绘制的核心方法。
简介 Windows下的堆主要有两种，进程的默认堆和自己创建的私有堆。在程序启动时，系统在刚刚创建的进程虚拟地址空间中创建一个进程的默认堆，而且程序也可以通过 HeapCreate 函数来调用 ntdll 中的RtlCreateHeap 来创建自己的私有堆，所以一个进程中可以存在多个堆。 虽说这两种堆名称不同，但是其本质是相同的，区别的只是返回的句柄不同，私有堆虽然名字是私有，但并不是只能在创建它的线程中使用，如果得到它的句柄，在其他线程中也可使用。 堆的信息 堆的相关信息可以在/PEB(进程环境块)中看到
癌症基因组项目中的米特曼染色体畸变数据库和基因融合数据库等数据库发现了大量在癌症中出现的嵌合RNA。通过癌症基因组图谱计划(TCGA)这样的大型联盟的努力，积累了更多的RNA序列数据集。因此，越来越多的嵌合RNA被鉴定出来。然而，由于嵌合RNA在正常生理中也存在，其在癌症样本中也许不具有癌症特异性。因此，筛选出在正常组织/细胞中也表达的嵌合RNA对于发现癌症特异的嵌合RNA是十分重要的，对于新发现的嵌合RNA，应该在不同的癌症和正常样本中进行仔细验证和量化。在这一章中，我们首先总结了在癌症和正常生理组织中表达的各种类型的嵌合RNA，然后从生物信息学和生物学角度提供一个嵌合RNA的定义并用此去探索新的嵌合RNA，研究它们与临床参数的关系。
上一期简单聊了聊ROC曲线的绘制方法。可以很明显看出来，有了GraphPad的帮助，绘图是非常简单的。
STA相关的一般配置 gChannelBondingMode5GHz=1 gChannelBondingMode24GHz=0 //通道绑定 gStaKeepAlivePeriod = 30 //使用非零周期值启用保持活动状态 gVhtMpduLen=2 //最大MPDU长度（仅限VHT。有效值：0-> 3895个八位字节，1-> 7991个八位字节，2-> 11454个八位字节） gEnableCloseLoop=1 //0 for OLPC 1 for CLPC and SCPC gVh
摘要： 图像识别的新思路：眼睛纵横比，看看大牛如果用这种思路玩转识别眨眼动作！ 📷 今天我们来使用面部标志和OpenCV 检测和计算视频流中的眨眼次数。为了构建我们的眨眼检测器，我们将计算一个称为眼睛纵横比（EAR）的指标，由Soukupová和Čech在其2016年的论文“使用面部标志实时眼睛眨眼检测”中介绍。 今天介绍的这个方法与传统的计算眨眼图像处理方法是不同的，使用眼睛的长宽比是更为简洁的解决方案，它涉及到基于眼睛的面部标志之间的距离比例是一个非常简单的计算。 用OpenCV，Python和dlib
conda install pytorch==1.4.0 torchvision==0.5.0 cudatoolkit==10.1.243 -c pytorch
数据结构是计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。通常情况下，精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。接下来分别介绍下常见的数据结构类型。
Volcano plot | 别再问我这为什么是火山图 一文解释了火山图如何解读。不太难看懂，而一旦看懂了，图也就知道怎么绘制了。
OpenCV 是一个强大的图片处理工具，尤其是随着人工智能、图片识别等行业的兴起，这个第三方库也越来越受到重视，今天我们就一起来开启 OpenCV 之旅
一般来说，Precision就是检索出来的条目（比如：文档、网页等）有多少是准确的，Recall就是所有准确的条目有多少被检索出来了。 正确率、召回率和 F 值是在鱼龙混杂的环境中，选出目标的重要评价指标。不妨看看这些指标的定义先：
在本篇文章中，我们将介绍回归树及其基本数学原理，并从头开始使用Python实现一个完整的回归树模型。
请点击上面“思影科技”四个字，选择关注作者，思影科技专注于脑影像数据处理，涵盖（fMRI,结构像,DTI,ASL,EEG/ERP,FNIRS,眼动）等，希望专业的内容可以给关注者带来帮助，欢迎留言讨论，也欢迎参加思影科技的其他课程。(文末点击浏览）
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