不可否认，能生存在互联网上的软件都是相互关联的，当我们开发一款应用程序时，它必须与其他的服务进行通信，无论是在你的基础设施，还是云服务，亦或是第三方应用程序上。当然，你不希望你不认识的人伪装成你，所以在你使用SSH密钥或者接口令牌来确保通信安全时，你必须保密。
DevSecOps 流程 先决条件： 1) Git 2) Jenkins 3) Sonar-Scanner 4) Snyk 5) Java、Maven、Node.js、Python 等（您为项目选择的语言将取决于适用的安装要求。 6) Docker 7) Aqua Trivy 8) Kubernetes 9) Zaproxy
我们最近看到了一些大型数据集的出现，它们允许训练深度学习模型来自动化各种任务，例如植物细胞评估，细胞核分割或有丝分裂检测，所有这些都非常准确，有时甚至超过人类 专家。
最近，来自波士顿荣军医疗保健系统和哈佛医学院等多个单位的研究人员，在Neuroimage杂志上发表了研究，对FreeSurfer计算海马亚区的两种方法（标准处理和纵向处理）跨站点重复测量的信度进行了评估，进一步验证该方法具有较高的信度。
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。
在各种挑战的推动下，数字病理学领域在肿瘤诊断和分割方面取得了重大进展。尽管取得了这些进步，但由于数字病理学图像和组织中固有的多样性，当前算法的有效性仍面临重大挑战。这些差异来自不同的器官、组织准备方法和图像采集过程，导致所谓的域转移。COSAS 的主要目标是制定策略，增强计算机辅助语义分割解决方案对域转移的弹性，确保不同器官和扫描仪的性能一致。这一挑战旨在推动人工智能和机器学习算法的发展，以供实验室常规诊断使用。值得注意的是，COSAS 标志着计算组织病理学领域的第一项挑战，它提供了一个平台，用于评估综合数据集上的域适应方法，该数据集包含来自不同制造商的不同器官和扫描仪。
在基于激光的自动驾驶或者移动机器人的应用中，在移动场景中提取单个对象的能力是十分重要的。因为这样的系统需要在动态的感知环境中感知到周围发生变化或者移动的对象，在感知系统中，将图像或者点云数据预处理成单个物体是进行进一步分析的第一个步骤。
近日，你应该看到了社交媒体上对于网站 ThisPersonDoesNotExist.com，生成无数不存在人脸的铺天盖地的消息，以及杨幂换朱茵的假脸图像。一方面，这说明，AI 技术的火正从专业人士那里不知不觉发展到了频繁上热搜的时期，但另一方面强势的 AI 技术发展带给了大众更大的恐慌情绪。
【新智元导读】英国卡迪夫大学（Cardiff University）的科学家制作出了迄今最详尽的大脑连接扫描图，能够显示电信号传递的方向以及神经元间连接的密度。这种扫描图有望取代侵入性活体检验。多年来，科学家第一次能够对大脑的结构和功能进行同时研究。作为实验对象参与这项研究的 Fergus Walsh 在 BBC 发表文章，记述了他参与研究的过程。 Fergus Walsh 是个很喜欢大脑扫描的人，准确说，是很喜欢大脑“被扫描”的人。作为英国 Biobank 项目的第一名志愿者——英国 Biobank 项目
影像学纹理特征是图像中图像强度的变化，是影像组学的重要组成部分。本文的目的是讨论影响纹理度量性能的一些参数，并提出建议，以指导未来影像组学研究的设计和评估。
本文主要介绍如何使用 OpenCV + GrabCut实现一个文档自动扫描仪。（公众号：OpenCV与AI深度学习）
PS：这个毕竟是12个小时在线试用，了解就可以了，毕竟经历过就好，翻译我直接用的百度翻译，很烂希望理解。。另外说下12小时的在线体验只有一个node节点。使用必须翻墙。
1、遥感的概念：在不直接接触的情况下，在地面，高空和外层空间的各种平台上，运用各种传感器获取各种数据，通过传输，变换和处理，提取有用的信息，实现研究地物空间形状、位置、性质、变化及其与环境的关系的一门现代应用技术学科。
不久前，亚马逊获得了一项新技术专利，该技术使用手部识别技术来跟踪无收银员杂货店中的购物者，也就是说，购物者将挥手告别的不仅只有信用卡，还有“脸”。
本文授权自知乎作者南慕伦，CMU计算机视觉方向，描述了一个自动化阅卷机器，非常有借鉴意义。文末点击阅读原文查看。
欧洲联合研究项目TACO（带物体检测的三维自适应相机）开发出一种全新的三维摄像系统，能帮助机器人实现更多的功能。 在具完整功能的原型上，关键的硬件组成部分是德国德累斯顿的弗劳恩霍夫研究所光子微系统（IPMS）提供的一种全新的MEMS扫描技术，此技术能够模拟人类视觉，在不增加数据量的情况下，以更高的分辨率扫描周围相关的物体。 只处理重要的视觉数据 机器人通常缺少像人类视觉那样的实时处理的空间信息和必要的人工三维视觉对焦能力。此外，如果储存的信息太多，也不能快速处理并做出反应。 弗劳恩霍夫IPMS的研究人员开发
在日常生活、工作中， 受限于拍照技术、拍摄条件等制约，得到的文本图像往往存在光照不均、角度倾斜、文字模糊等情况。这种低质量的文本图像不仅不利于保存和后续研究，也不利于光学字符识别。为了解决以上问题，特别调研了业内相关的产品，发现腾讯云AI的文本图像增强能力可以很好的打造一个掌上扫描仪。
弄清楚大脑是如何控制某些行为的--比如以正确的方式拿起水果刀削水果，是非常重要的一件事。其中一种方式就是开发脑机接口，利用脑机接口来帮助他们的思想来控制它们。
【新智元导读】瑞士联邦理工学院（EPFL）数字人文科学实验室主任 Frédéric Kaplan 利用机器学习算法，将威尼斯多年的历史以动态的数字化形式传承下来，再现这座古城辉煌的共和国时代风貌。Kaplan 将他着手从事的项目称之为“威尼斯时间机器”（Venice Time Machine），不仅能够为世界各地的学者揭露威尼斯隐藏的历史，还能使研究人员能够搜索和交叉引用参考文献。 今天我们要介绍的科研项目——威尼斯时间机器，将让历史学家拥有从现今（上图右）穿越到 18 世纪（上图左）威尼斯的能力。 计算机
错配修复缺陷（dMMR）/微卫星不稳定性（MSI）是结直肠癌（CRC）的关键生物标志物。目前建议对CRC患者进行MSI状态的普遍筛查，但这增加了病理学家的工作量，延误了治疗决策。深度学习可能减轻dMMR/MSI检测的难度，加快肿瘤学家在临床实践中做出决策的速度，但目前尚未对临床认可的工具进行全面验证。2023年11月，《Nature Communications》发表了一种基于人工智能（AI）的预筛查工具——MSInuit，用于从苏木精-伊红 (H&E) 染色的载玻片中检测MSI。
ReconFTW是一种工具，旨在通过运行最佳工具集来执行扫描和查找漏洞，从而对目标域执行自动侦查。
四个月前，CoreOS启动了Clair，它是一个开源的容器镜像安全分析器。今天Clair已经升级到1.0，并为在生产环境使用做好了准备。 虽然CoreOS通过准生产级的Clair1.0版本的发布，让其在容器生态系统中又有了区分其他技术的资本。但这真的能让够让CoreOS从类似Docke的言论中走出来吗？ 在容器企业中，CoreOS是遥远的二号。这意味着它是众所周知的，它的软件被重视，但是该公司又遵循着一个尴尬的轨迹——先是尝试将Docker容器拆分，然后生产自己的容器产品，例如Rocket。Core
关下打印机盖子。(扫描的时候 感光鼓会有光线感应，关下盖子才能更好质量的扫描出文件或照片)
加菲猫现在来教大家搞定扫描仪，扫描仪跟高拍仪一样，也是有控件的。就是柯达出品的扫描控件。扫描仪都能用，像那种带网络的复印机，可以通过网络扫描，效果也是杠杠。
加拿大公司Connect Tech开发了一款产品，在一个1U的机架里放置了24片Jetson TX2模组，这些模组通过其 1-Gbit 以太网连接，这些与带有两个10Gb和2个1Gb SFP +端口的
作者 | 刘燕 8 月 24 日，在夸克“Meet AI”开放日上，夸克 AI 视觉团队分享了夸克在 AI 视觉技术上的研发理念和实力。 数据显示，目前超过一半的夸克用户使用相机来提升学习、工作效率。今年 5 月，夸克的 Slogan 由“新生代智能搜索”升级为“你的高效拍档”。在搜索引擎之外，夸克 App 定位为「智能工具 + 内容 + 服务」的新模式，围绕用户的交互体验与使用场景迭代创新，满足用户主动获取信息、解决实际问题的需求。 1 手机扫描正在超越传统扫描仪 随着居家学习、移动工作的需求爆发，
今天将分享全身PET/CT病灶分割完整实现版本，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。
在磁共振成像 (MRI) 扫描期间，对于许多人来说，时间似乎是静止的。那些经历过的人都明白，在嗡嗡作响的扫描仪内保持不动不动的困难，时间从几分钟到一个多小时不等。
如今，镜像安全扫描变得越来越流行。这个想法是分析一个Docker镜像并基于CVE数据库寻找漏洞。这样，我们可以在使用镜像之前知道其包含哪些漏洞，因此我们只能在生产中使用“安全”镜像。
CMR 成像质量易受呼吸运动伪影的影响。挑战赛目标是评估呼吸运动对 CMR 成像质量的影响，并检查自动分割模型在不同呼吸运动水平下的鲁棒性。心脏磁共振 (CMR) 成像是目前评估心脏结构和功能的金标准模式。基于机器学习的方法在以前的 CMR 挑战（例如 ACDC、M&Ms）中取得了显着的性能。然而，在临床实践中，模型性能受到不一致的成像环境（例如，供应商和协议）、人口变化（正常与病理病例）和意外的人类行为（例如，身体运动）的挑战。通过将训练有素的机器学习模型暴露于“压力测试”中的极端情况来调查潜在的故障模式很有用。迄今为止，模型通用性方面的现有挑战大都集中在供应商可变性和解剖结构变化上，而对人类行为的影响的探索较少。对于 CMR 采集，呼吸运动是主要问题之一。有急性症状的患者不能遵守屏气指令，导致图像质量下降和分析不准确。
新技术如何工作的示意图，将信号转换为更具信息性的表示。“简而言之，我们将以不同的眼光看待信号！”
文章：SL Sensor: An open-source, real-time and robot operating system-based structured light sensor for high accuracy construction robotic applications
近期，一群来自以色列的安全研究专家发明了一种能够从物理隔离网络中窃取数据的新技术。研究人员表示，他们可以通过扫描仪来控制目标主机中的恶意软件，然后从这台物理隔离网络中的计算机提取出目标数据。 00
大数据文摘作品 编译：龙牧雪、蒋宝尚、魏子敏 大家都听说过AR（增强现实）、VR（虚拟现实），电影《头号玩家》也展示了未来VR游戏的巨大潜力。但是如果把AR和机器学习相结合呢？ 今天，谷歌Research团队在AI+AR+医疗相结合的领域又迈出了一步：他们在普通的光学显微镜上装了一个AR组件。 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。 也就是说，医生在看显微镜的时候，看到的不仅仅是细胞组织，还有机器学习建模的结果：
浙大生仪学院磁共振平台的CBIST团队近期公开了一批包含三位旅行志愿者在十家不同中心采集的磁共振扩散成像数据集。数据的具体描述和简要质量报告已经在Scientific Data发表。
这系列的笔记来自著名的图形学虎书《Fundamentals of Computer Graphics》，这里我为了保证与最新的技术接轨看的是英文第五版，而没有选择第二版的中文翻译版本。不过在记笔记时多少也会参考一下中文版本
ABBYYFineReader是一款OCR文字识别软件，它可以对图片、文档等进行扫描识别，并将其转换为可编辑的格式，比如Word、Excel等，操作也是挺方便的。
论文链接：https://crgjournals.com/robotics-and-mechanical-engineering/articles/pallet-localization-techniques-of-forklift-robot-a-review-of-recent-progress
AI 研习社按：本文由图普科技编译自《Medical Image Analysis with Deep Learning 》，雷锋网(公众号：雷锋网)独家首发。 近年来，深度学习技术一直都处于科研界的前沿。凭借深度学习，我们开始对图像和视频进行分析，并将其应用于各种各样的设备，比如自动驾驶汽车、无人驾驶飞机，等等。 《A Neural Algorithm of Artistic Style》是一篇最新发表的研究性论文，论文向我们介绍了如何将一种风格和气质从艺术家身上转移至一张图像，并由此创建出另一张新图像。
将DevSecOps方法分层进行，在强大的安全性需求和快速部署需求之间取得了适当的平衡。
AI 科技评论按，随着计算机视觉技术日趋火热，作为该领域的顶级学术会议，CVPR 参与人数逐年猛增 。上周在美国长滩举办的 CVPR 2019 热度还未散去，6 月 26 日，会议的程序主席 Derek Hoiem 发表了一篇博文。在博文中，Derek Hoiem 表示，现在是计算机视觉技术的黄金时代，同时他也表示，目前的计算机视觉技术只是记忆，而不是智力。雷锋网 AI 科技评论将他的文章编译如下。
随着计算机视觉技术日趋火热，作为该领域的顶级学术会议，CVPR 参与人数逐年猛增 。上周在美国长滩举办的 CVPR 2019 热度还未散去，6 月 26 日，会议的程序主席 Derek Hoiem 发表了一篇博文。在博文中，Derek Hoiem 表示，现在是计算机视觉技术的黄金时代，同时他也表示，目前的计算机视觉技术只是记忆，而不是智力。雷锋网 AI 科技评论将他的文章编译如下。
第三届 autoPET 挑战赛是在多示踪剂多中心环境中进一步完善正电子发射断层扫描/计算机断层扫描 (PET/CT) 扫描中肿瘤病变的自动分割。在过去的几十年里，PET/CT 已成为肿瘤诊断、管理和治疗计划的关键工具。在临床常规中，医学专家通常依赖 PET/CT 图像的定性分析，尽管定量分析可以实现更精确和个性化的肿瘤表征和治疗决策。临床采用的一个主要方法是病灶分割，这是定量图像分析的必要步骤。手动执行非常繁琐、耗时且成本高昂。机器学习提供了对 PET/CT 图像进行快速、全自动定量分析的潜力，正如之前在前两个 autoPET 挑战中所证明的那样。基于在这些挑战中获得的见解，autoPET III 扩大了范围，以满足模型在多个示踪剂和中心之间推广的关键需求。为此，提供了更多样化的 PET/CT 数据集，其中包含从两个不同临床站点获取的两种不同示踪剂的图像-前列腺特异性膜抗原 (PSMA) 和氟脱氧葡萄糖 (FDG)（如下图）。在本次挑战中，提供了两个奖项类别任务。在第一类奖项中，任务是开发适用于两种不同追踪器的强大分割算法。在第二类奖项中，讨论了数据质量和预处理对算法性能的重要性。在这里，鼓励参与者使用创新的数据管道增强基线模型，促进以数据为中心的自动化 PET/CT 病变分割方法的进步。加入 autoPET III，为 PET/CT 中基于深度学习的强大医学图像分析铺平道路，优化肿瘤学诊断和个性化治疗指导。
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标题：The algorithm to generate color point-cloud with the registration between panoramic imageand laser point-cloud
今天将分享MRI图像中的左心房分割完整实现版本，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。
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