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2020「水下目标检测算法赛」赛题解析——声学图像

图 3 侧扫声呐工作,声波的发射基阵以一定的俯仰角和左右两个扇面向两侧的水体中发射声波脉冲信号,同时接受基阵接受回波信号并根据回波到达的时间及其强度绘制海洋环境的声呐图像 而前视声纳与侧扫声纳工作原理类似 而声纳设备形成图像的过程一般分为以下几步:设备换能器阵发出声脉冲,并且收听返回的回声信号,返回的声波由声能转换成电能,并且通过拖曳电缆向上传送到海面上船的记录显示单元。 图 6 声纳设备成像的过程;其中,图(左)为形成的声纳图像,图(右)为对应的声波图像 如果要通过声纳图像辨别其中的目标物,可以结合声学阴影进行检测。 图 7 通过黑色阴影,可以辨别出目标物为骆驼 除此之外,结合一些基本的声纳图像知识,也可以有助于准确识别目标物。其中包括: 硬质、粗糙、凸起的水底回波较强,软质、平滑、凹陷的水底回波较弱。 图 8 使用基础声纳图像知识进行目标物识别,通过声纳图像的波形判别目标物的特性 3 声纳图像的智能检测及算法推荐 目前,声呐的工作性能除了受自身技术参数的限制之外,还受环境因素影响很大,如:声速-深度分布

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重磅!信号分析新方法fCWT处理速度提高100倍,可应用于脑机接口,Nature子刊

乌得勒支大学(Utrecht University) 计算机科学家通过重新实现现有的信号处理计算技术,成功地将该技术提高了 100 倍,而且没有质量损失。 从核磁共振扫描仪到地震预测系统,这可以在无数处理传感器信号或数据流的应用中实现相当大的改进。 频分析对社会的影响 小波变换与连续小波变换的比较。利用小波变换(DWT)和连续小波变换(CWT)对声纳设备的变脉冲信号在0 ~ 60 kHz范围内进行分析。 信贷:图像打印机/学生。b,在 30 秒的休息和 30 秒的心算期间记录的脑电图的Full fCWT 和 CWT、3.0%CWT、STFT 和 DWT。 “你可以利用数学基础,让它以最快的方式在设备上运行。”因此,新的实施方式也使能源效率提高了一百倍。

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    Nature子刊 | 可应用于脑机接口的信号处理方法速度提高100倍

    乌得勒支大学(Utrecht University) 计算机科学家通过重新实现现有的信号处理计算技术,成功地将该技术提高了 100 倍,而且没有质量损失。 从核磁共振扫描仪到地震预测系统,这可以在无数处理传感器信号或数据流的应用中实现相当大的改进。 频分析对社会的影响 小波变换与连续小波变换的比较。利用小波变换(DWT)和连续小波变换(CWT)对声纳设备的变脉冲信号在0 ~ 60 kHz范围内进行分析。 信贷:图像打印机/学生。b,在 30 秒的休息和 30 秒的心算期间记录的脑电图的Full fCWT 和 CWT、3.0%CWT、STFT 和 DWT。 “你可以利用数学基础,让它以最快的方式在设备上运行。”因此,新的实施方式也使能源效率提高了一百倍。 交互式毛绒玩具 “该技术已准备好用于我们日常生活中的各种设备,”Van den Broek 说。

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    『中级篇』Docker企业版的在线免费体验(56)

    在本教程中,您将通过以下步骤了解DOKEE EE: 部署示例应用程序 应用规模 验证图像未被篡改 扫描图像以防安全漏洞 介绍(二)介绍docker EE 在我们开始之前,让我们来看看你将与之交互的 您可以通过点击上面的链接来访问它们。 通用控制平面是一种集群管理解决方案,允许您在机器上部署和监视应用程序。 DokCube信任注册表管理您的图像,安全地存储它们并扫描它们以查找漏洞。 如果你现在点击它,你会看到我们将部署的Tomcat图像。 管理控制台是集群的终端。在这里,您可以直接运行命令来部署和管理应用程序。尝试运行DOCKER信息检查群集的状态。 DokCube信任注册表有一个扫描仪,用来检查你的软件包是否有漏洞。 扫描 您可以从最后一步的图像选项卡查看Tomcat图像的扫描结果。 注意:扫描完成可能需要几分钟,而您需要刷新页面。 另外说下12小的在线体验只有一个node节点。使用必须访问外国网站。 ----

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    为什么深度学习模型不能适配不同的显微镜扫描仪产生的图像

    为了说明这一点,下面是TUPAC16数据集中使用的两个扫描仪的示例: ? 两种图像均显示相同的组织类型:人类乳腺癌。然而,两个图像之间的差异是惊人的。 左扫描仪的对比度似乎比右扫描仪高。 这对深度学习模型意味着什么? 现在让我们回到我们最初的问题:为什么深度学习模型不能在其他实验室的图像上工作?部分答案是肯定的:使用不同的扫描仪造成的色域移位。 我们在所有这些集合上运行TUPAC16上训练的模型,并与域内训练(使用来自同一扫描器的不同案例)进行比较。以下是我们得到的结果: ? 在TUPAC16数据集上训练与在同一扫描仪上训练,在使用不同扫描仪获得的图像上有丝分裂检测(F1分数)的表现。 对MIDOG挑战集的图像进行推理,在TUPAC16上训练的RetinaNet模型表示的t-SNE图。 让我为你解释一下这个图:每个图像(集合的随机样本)都被输入到网络中,并由图中的单个点表示。

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    指纹锁就安全了?防火防盗还得防AI

    而当错误匹配率达到百分之一,DeepMasterPrints 能在 77% 的情况下模拟真实指纹骗取扫描仪的“信任” 。 ? 左图是真实指纹,右图为 AI 合成指纹 这些合成指纹在“骗”过存有许多指纹的系统可能很有效(不同于你手机中的指纹记录,它可能只记录了几个数字),DeepMasterPrints 开发的工具进行运行几个假指纹 攻击者可能通过反复试验获得更多成功的机会,类似于黑客对密码进行暴力或字典攻击的破解方式,不是通过系统运行数百万流行密码的软件。 研究人员解释,可以将第二个神经网络的假指纹图像输入第一个神经网络中以测试仿真程度。随着时间的推移,第二个神经网络则会“学习”生成逼真的指纹图像,最终骗过人眼和扫描仪。 首先,大多数指纹识别仪器在扫描不会对整个指纹进行扫描,而只是对指纹的一部分上进行匹配;其次,多数设备允许用户提交多个指纹图像,匹配其中任何一部分,便可以确认用户身份。

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    一文详解点云库PCL

    从简单的距离传感器(基于声纳或红外线),提供几个字节的信息;到无处不在的相机;再到激光扫描仪。 libpcl registeration:实现点云配准方法,如ICP等; libpcl keypoints:实现不同的关键点提取方法; libpcl range image:实现支持不同点云数据集生成的范围图像 单元测试套件是按需编译的,并由专门的人员频繁验证构建,以及特定组件的各自作者组件测试失败被立即通知。 PCL可视化库旨在集成PCL和VTK,通过给 n 维点云结构提供全面的可视化层。其目的是能够快速原型化并可视化在此类超维数据上运行的算法的结果。 算法2和图7给出了一个代码段,以及在该图左侧部分的点云数据集上运行该代码段后获得的结果。

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    盘点当今最先进的十大协作机器人

    重量轻、编程简单的特点使机械臂能快速移动到任何需要它的地方,并快速配置运行。机械臂的低重量可以防止在与工人操作员接触造成损伤。 ? 他们也使操作员可以通过手势控制机器人动作,例如在一系列定期而不断被迫停止的操作中,当机器人准备好下一步,敲击一下机械臂。通过手动示教来完成编程。 ? 它采用力量检测以防止对工人造成伤害,并拥有传统工业机器人的安全功能接口,例如激光扫描仪或围栏,界定一个安全的工作区域。 ? 360度声纳系统让Baxter能注意到附近的人,并显示在“面部”显示屏上。 ? 优傲机器人的UR系列机器人充当装配及其他工业任务的“第三只手”助理。 协作的关键是DX200控制器,它让MH12拥有安全功能,例如区域安全检测,如果有工人进入工作区域,通过限速或静止以实现安全运行

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    影像学纹理分析:放射科医生需要知道的事项

    图像分割 图像分割步骤涉及识别ROI,可以自动、半自动或手动完成。虽然手动分割是准确的,但它更繁琐和主观。自动分割是客观的,但容易出错,尤其是在遇到成像伪影和噪声。 基于变换的分析涉及根据频谱特性提取纹理度量,并通过识别频谱中的高能峰及其变化来描述表面灰度的全局周期性。结构化方法涉及将图像分解为基本单元并确定从这些基本单元解析图像构造的特点。 当使用有监督机器学习通过选择具有最佳预测值的变量(即重要变量)来实现特征选择。 许多影像组学研究包括来自不同中心的扫描。 为此,需要确定可靠的指标(即,可复制的指标[即,其值在给定成像模式的不同扫描仪上保持不变]和可重复的指标[即,在单个扫描仪上重复多次,其值保持不变])(图3)。 当仅评估再现性而不重复测量给定扫描仪或模态,ICC2(双向随机ICC)和ICC3(双向混合ICC)与一致性相关系数相同。

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    AI寻宝!美国女博士用YOLOv3打造沉船探测器,杰克船长:我错过了100亿

    不久前,NHHC与美国德州大学开展了一项研究,通过计算机视觉系统从遥感图像中找到并确认残骸。 通过测试美国和波多黎各海岸的遥感图案,准确率达到了92%。 ? 用TensorFlow支持的Keras运行深度学习模型,GPU用的是NVIDIA 1080 GEFORCE GTX。 训练数据集 训练数据包括已确认沉船的GPS定位和相关的测深数据。 测深数据从美国国家海洋和大气管理局 (NOAA)数据访问(NOAA’s Data Access Viewer)中获取,由分辨率为1米的激光雷达和多波束声纳产生。 沉船GPS坐标通过NOAA的沉船和障碍物数据库(AWOIS)获取。 ? 美国沉船数据库--交互式地图 沉船训练数据中包含163艘沉船,研究人员通过增强沉船数据,得出额外247个不同的沉船图像。 模型输出的图像里标示出沉船的边框和预测的置信度分数。 ? ? 上图为模型输出的声纳或激光雷达山体阴影图像,标识的边框为预测的沉船位置和预测置信度分数。

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    Harbor之企业级私有镜像存储仓库入门实践

    Harbor通过添加用户通常需要的功能(如安全、身份和管理)来扩展开源 Docker 分发。使注册表更接近生成和运行环境可以提高映像传输效率。 Harbor 特性 (1) 本地Registry :通过同时支持容器映像和Helm图表,港湾可充当云本机环境(如容器运行时和业务流程平台)的注册表。 (2) 基于角色控制:用户通过”项目”访问不同的存储库,用户可以对项目下的图像或 Helm 图表具有不同的权限。 (7) 图像删除和垃圾回收:系统管理员可以运行垃圾回收作业,以便可以删除图像(悬空清单和未引用的 Blob),并可以定期释放其空间。 Log:运行着 rsyslogd的容器,通过 log-driver的形式收集其他容器的日志 Harbor认证过程 a、dockerdaemon从dockerregistry拉取镜像。

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    使用OpenCV实现一个文档自动扫描仪

    可以通过扫描仪或手机摄像头拍摄图像来完成。我们将在本文中讨论如何使用计算机视觉和图像处理技术有效地实现这一目标。 有许多软件解决方案和应用程序可以做到这一点。 让我们看看如何使用经典的计算机视觉技术创建一个简单的 OpenCV 文档扫描仪,其中输入将是我们要扫描的文档的图像,而预期的输出将是正确对齐的文档扫描图像。 实现目标 如下图所示,给定一张包含文档的图片,通过代码自动将文档提取并矫正。 实现步骤 测试原图如下: 实现步骤: 【1】通过形态学处理,得到一个空白页。 我们在 23 种不同的背景和不同的方向上进行了测试,自动文档扫描仪几乎在所有情况下都运行良好。 失败情况: 当文档的一部分在图像之外,可能会丢失一个角落,GrabCut 无法扫描。这是使用 GrabCut 的唯一限制。在大多数其他情况下,我们的文档扫描仪运行良好。

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    实时稀疏点云分割

    作者使用了新型Velodyne VLP-16扫描仪,并且代码是在C++和ROS中实现了这种方法,并且代码是开源的,这种方法可以做到使用单核CPU以及高于传感器的帧运行速率运行,能够产生高质量的分割结果。 这使得我们可以直接将数据转换为深度图像图像中的行数由垂直方向上的光束的数量定义,比如对于Velodyne扫描仪,有16线,32线以及64线,而图像的列数有激光每360度旋转得到的距离值。 这种虚像的每个像素存储了传感器到物体之间的距离,为了加速计算甚至可以考虑在需要将水平方向上的多个读数组合成一个像素。 ? 左上角:深度图像的一部分。 左中:通过显示α角度生成的图像。 使用上述生成的和成图像来处理而不是直接处理计算3D点云,可以有效的加速处理速度,对于其他的不提供距离值的扫描仪也可以将3D点云投影到圆柱图像上,计算每个像素的欧几里得距离,仍然可以使用该论文提出的方法。 这里使用的Velodyne VLP-16扫描仪记录了这个场景。 中间的图像展示出了从位于O处的扫描仪测量的两个任意点A和B的结果,表示出了激光束OA和OB。

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    谷歌这个AI+AR插件能在显微镜中画出肿瘤轮廓,全世界医生都能用

    工作原理是这样的:用机器学习的方法实时分析显微镜视野下的图像,并实时输出模型的结果,通过AR组件,在原本的图像上绘制出潜在肿瘤的边缘。 通过现代计算组件和深度学习模型,例如建立在TensorFlow上的模型,人们将能在此平台上运行大量预训练模型。 重要的是,计算和视觉反馈更新迅速——目前,模型以每秒约10帧的速度运行,因此当用户在显微镜载玻片上移动或改变放大率,模型输出可以无缝更新。 ? 左图:ARM的示意图。 ARM镜头的示例视图:4x、10x、20x和40x显微镜下的淋巴结转移模型(绿色轮廓的区域是模型识别出的肿瘤区域) 虽然这两种癌症模型最初都是在扫描仪图像之上训练,且扫描仪的光学配置明显不同,但这些模型在 通过直接从ARM本身获取的数字图像中训练可以进一步提高这些模型的性能。

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    FreeSurfer自动分割海马亚区算法的重测信度分析

    每次图像都是通过标准的处理流程和FreeSurfer v6.0中最近发布的纵向处理的流程进行进行海马区分割。 这个处理流程还包括:运动校正和对多个体积T1加权图像进行平均, 剥除非脑组织,通过使用混合分水岭/皮层表面变形的过程, 自动化Talairach变形, 分割皮层下白质和深部灰质结构(包括海马、杏仁核、扣带回 然而,通过使用纵向处理方法的特异性可限制该可变性,并且避免了与常见方法相关的混杂效应。为了提取可靠的体积和厚度值,在FreeSurfer v6.0中使用纵向自动处理图像流程。 在公式中,A表示Trio扫描仪第一次扫描的给定亚区的测量值,B表示Trio扫描仪第二次扫描的相同亚区的测量值,C表示Prismafit扫描仪提供的亚区测量值。 图6 纵向处理的结果提高了所有区域重复测量的信度 图7显示了使用两种处理方法中在扫描仪内和跨扫描仪两个时间点的海马总体积图。海马总体积通过半球配对来观察原始值的信度。

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    Linux桌面的4种扫描工具

    当无纸化的世界还没有出现的时候,越来越多的人通过扫描文件和照片来摆脱纸张。不过,光有扫描仪是不够的。你需要软件来驱动扫描仪。 但问题是,许多扫描仪制造商没有Linux版本的软件,他们捆绑在他们的设备。 你也可以 通过使用这些开源应用程序之一驱动您的扫描仪实现无纸化。 Simple Scan 我的最爱之一,Simple Scan体积小,速度快,效率高,使用方便。 Skanite可以保存到这些图像格式:JPEG、PNG、BMP、PPM、XBM和XPM。 一个很好的功能是软件能够保存你扫描过的部分文件。当你想从照片中切除某人或某物,这是有用的。 这比每次您想要更改任何这些设置都要进入gscan2pdf的首选项。还可以旋转、裁剪和删除页面。 虽然这些特性都没有真正的杀伤力,但它们给了您更多的灵活性。 你可能知道GIMP作为图像编辑工具。 多年来,我一直在多功能打印机上使用它们-无论是用USB电缆连接还是通过无线连接。 你可能注意到我写的“很好大部分“在上一段中,我遇到了一个例外:一台便宜的佳能多功能打印机。

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    【干货】神经增强:用 Python 实现深度学习超分辨率处理

    通过增加神经元数目或使用与你的低分辨率图像相似的数据集进行训练,甚至能得到更好的结果。 神经网络基于样本图像的训练为模糊图像补充细节。它不能把你的照片重建成一模一样的高清版。 如在上面的例子中,性能结果如下: GPU 渲染 HQ —— 假定你已经设置好 CUDA,并且有足够的在板存储器(on-board RAM)适配图像和神经网络,生成 1080p 输出应该在5秒内完成,或者同时处理多张图像 在CPU上,你还可以将环境变量设置为 OMP_NUM_THREADS=4 ,这在多次并行运行脚本很有用。 1. 增强图像 ? 2. 训练超分辨率 GitHub上提供了预训练模型。 自己训练的过程要求精细,可能需要根据你的图像数据集选择参数。 ? 安装 & 设置 ? 例2:银行大厅 1. 使用 Docker Image [推荐] 启动并运行的最简单方式是安装 Docker 。 然后,使用 docker 命令行工具应该能够下载并运行预构建的图像

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    Rekono-自动结合多个黑客工具执行完整的渗透测试过程

    执行期间获得的结果将通过电子邮件或电报通知发送给用户,如果需要高级漏洞管理,也可以导入到Defect-Dojo中。 你有没有想过开始渗透测试要遵循的步骤?可能您开始执行一些 OSINT 任务来收集有关目标的公共信息。然后,也许您运行主机发现和端口枚举工具。 当您知道目标暴露的内容,您可以为每个服务执行更具体的工具,以获取更多信息,也许还有一些漏洞。最后,如果您找到所需的信息,您将寻找一个公共漏洞来让您进入目标机器。 rekono-bot.mp4 支持的工具 收割机 电子邮件收割机 电子邮件查找器 地图 SSL扫描 SSLyze SSH 审计 SMBMap 目录搜索 GitLeaks和GitDumper Log4j 扫描仪 安装 码头工人 在项目根目录下执行以下命令: docker-compose build docker-compose up -d 如果您需要同时运行多个工具,您可以设置 executions-worker

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