（维恩位移定律） 10、大气的垂直分层：对流层（航空遥感活动区）、平流层、电离层和外大气层。在可见光波段，引起电磁波衰减的主要原因是分子散射。在紫外、红外与微波区，引起衰减的主要原因是大气吸收。...2、全球定位系统GPS的组成有：地面控制部分（主控站、地面天线。监测站和通信辅助系统组成）空间部分（21颗工作卫星，3颗备用卫星组成），用户部分（天线、接收机、微处理机和输入输出设备组成）。...4、ETM+是一台8谱段的多光谱扫描辐射计。HRV是一种线阵列推扫式扫描仪。 5、成像光谱概念：是以多路、连续并具有高光谱分辨率方式获取图像信息的仪器，基本上属于多光谱扫描仪。...第四章 1、图像的表示形式：光学图像和数字图像。 光学图像：是一个二维的连续的光密度函数。数字图像：是一个二维的离散的光密度函数。...答：传感器输出的能量包含了由于太阳位置和角度条件、大气条件、地形影响和传感器本身的性能等所引起的各种失真，这些失真不是地面目标本身的辐射，对图像的使用和理解造成影像，必须加以校正和消除。
近期，深度学习方法也被用于电子设备的错误检测中，将振动信号作为输入，输出当前设备是否正常。...综上，固定的非线性变换在振动信号场景中可能会对特征学习能力带来负面的影响，能够自动学习并根据输入信号使用不同的非线性变换是十分有意义的。...[1240] 论文基于ResNet提出了改进版ResNet-APReLU，如图b所示，根据输入信号赋予不同的非线性变换，具体是通过插入一个类似SE(squeeze-and-excitation)模块的子网来调整激活函数的斜率...将ResNet应用到机器错误识别中，如图2b所示，输入振动信号，经过网络的特征提取后进行状态识别，判断机器是健康还是处于其它错误状态中。...GAP能够处理信号的偏移问题，将输入特征图信息压缩为两个1D向量，分别代表正面和负面信息。
上面说的主要总结为两个问题： 计算输出序列中的单个点需要进行大量计算。 输入信号越大（即图像的分辨率越高），核必须更频繁地移动，因此需要更多的计算。同样适用于大核。...如前所述，卷积需要很多计算，尤其是对于大像素图像和大核。它的复杂性与序列长度成二次方，即 O(N²)。根据卷积定理，我们只需要对变换后的输入和变换后的核进行逐元素的乘法。...并且计算傅里叶变换的高效算法，即快速傅里叶变换 (FFT)可将复杂度降低到 O(N log(N))。而且更重要的是只要核比输入信号小，那么计算的复杂度就是恒定的。...二维 DFT（以及 2D 连续傅里叶变换）可以分成连续的 1D DFT，其中行和列可以分别计算。...基本测试信号及其对 CNN 的影响 考虑一个像素强度遵循对角正弦波的图像。可以通过沿图像的每个轴将 2D 傅里叶变换分离为多个 1D 傅里叶变换来计算 2D 傅里叶变换。
如果散射体是稀疏分布的（其中粒子之间的平均距离远远大于散射体的大小和波长），则认为介质是松散排列loosely packed。在这种情况下，散射时间被视为是独立的。...因为单散射理论适用于每一个散射事件。 另外一种排列是densely packed密集排列。在这种情况下，散射事件是coupled的，从而单散射理论不适用。我们目前只考虑松散排列的。...连续独立散射事件和单个耦合散射事件是完全不同的 scattering coefficient （散射系数） \mu_s is defined as the probability of photon...\mu_sx} 吸收与散射的关系 我的理解是如下： 当光子与物质相互作用时，它可能会被吸收或散射。...散射的概率取决于散射材料的大小、形状和组成，以及光子的能量和波长。 总之，吸收和散射是光子与物质相互作用时的两种可能结果。
直接分量是被目标物体直接反射到成像平面上的光分量，可表示为： ? 前向散射是由于光线在进入相机镜头的过程中发生了随机偏差。后向散射是由于人造光(如闪光)撞击水粒子，并反射回相机。表示为： ?...白平衡的目的是补偿由颜色的深度选择性吸收造成的颜色投射，而图像融合的目的是增强场景的边缘和细节，以减轻由于后向散射造成的对比度损失。 白平衡 现有的白平衡算法基本都是基于一定的假设和先验条件。...锐化与Gamma变换 Gamma变换：一般而言，白平衡水下图像往往显得太亮。...拉普拉斯对比度权重 通过计算应用于每个输入亮度通道的拉普拉斯滤波器的绝对值来估计全局对比度。...两个金字塔具有相同的层数，并且在每层上独立地执行拉普拉斯输入与高斯归一化权重的混合： ? 处理前(左)与处理后(右)对比图 ? ? ?
1）激光诱导光谱击穿技术 激光诱导光谱击穿技术是基于激光作用于物质，产生瞬态等离子体，根据等离子体中原子和离子的特征发射谱，对样品进行分析的一种光谱技术，可以实现对物质的原位，实时，连续，无接触检测。...图4涉水关联成像示意图 5.压缩感知成像技术 压缩感知理论是一种全新的信号采样理论，如图5所示，如果信号是可压缩的，或者信号在某个变换基下是稀疏的，则压缩过程和采样过程可以同步完成，在采样的过程中即可完成信息的提取...李学龙团队基于宽谱，高分，快照等技术，提出宽谱差分连续精细谱，参比主动校正，非线性预测等关键技术，改变了以化学分析法为单一标准的现状，为复杂海水水质分析提供新标准，是国际首创。...，化学活动观测的必须手段。...水下激光熔覆技术有效解决办法，具有热输入可控，效率高，稳定性好，受水压影响小，焊接材料广泛，热输入量低，冷却速度快，热影响区小，残余应力低等优点。
之后，我们将返回离散情况，并使用傅立叶变换在PyTorch中实现它。离散卷积可以看作是连续卷积的近似值，其中连续函数在规则网格上离散化。因此，我们不会为离散情况重新证明卷积定理。...卷积定理 在数学上，卷积定理可以表示为： 连续傅里叶变换的位置（最大归一化常数）： 换句话说，位置空间的卷积等价于频率空间的直接乘法。...这个想法是相当不直观的，但证明卷积定理是惊人的容易对于连续的情况。首先把方程的左边写出来。 现在改变积分的顺序，替换变量(x = y + z)，并分离两个被积函数。 我们为什么要关心所有这些？...当输入数组很大时，它们比卷积要快得多。在这些情况下，我们可以使用卷积定理来计算频率空间中的卷积，然后执行傅立叶逆变换以返回到位置空间。 当输入较小时（例如3x3卷积内核），直接卷积仍然更快。...现在，我们必须编写自己的complex_matmul方法作为补丁。虽然不是最佳的解决方案，但它目前可以工作。 4 计算逆变换 使用torch.irfftn可以很容易地计算出逆变换。
Triangulate：根据在 2D 平面中定义的数据点创建三角形集。 离散傅立叶变换(DFT)：将一维有序线性数据变换到频域中以进行可视化和进一步分析。...布局文件：通过保存记录帧、绘图属性和数据的布局文件，完全按照您创建的方式返回绘图。将布局样式应用于相同的数据集或不同的数据集。 样式表：在没有数据的样式表中记录图框的所有方面和外观。...数据输入 通用文本加载器：扫描标题、变量和数据的 ASCII 数据文件，设置过滤器，并预览处理后的数据。 输入的子集数据：读取变量、数据块和数据点的子集以加速绘图。...网格层：显示 1D、2D 和 3D 网格。通过变量为网格线着色，并去除隐藏线。 等高线：显示等高线、等高线之间的颜色泛滥和颜色填充单元格（或元素）。...组合绘图层：将网格、轮廓、矢量、散射、边界、阴影、照明和体积属性的组合分配给各种数据段。
我们从这个矩阵中选择前几个向量，这个数量等于我们希望减少数据的维数。利用前一步得到的矩阵对原始矩阵（原始维数）进行变换，得到一个新的矩阵，该矩阵既是维数降维的，又是线性变换的。 ?...蓝线的长度之和应该被最小化（2D到1D） PCA的八度实现将是： ?...尽管George Cybenko在1989年证明了即使是单个隐含层的神经网络也可以逼近任何连续函数，但是为了获得更好的预测，可能需要将更高阶的多项式特征引入到网络中。有人可能会考虑增加隐藏层的数量。...无论应用何种调整，都必须始终跟踪网络中死亡神经元的百分比，并相应地调整学习速率。 可以对参数执行某些诊断以获得更好的统计。地块上的偏见和方差在这里的两个重要因素。...第一个数字是当架构遭受高度偏见时大致获得的数字。这意味着，架构很差，因此即使在训练数据集上也会出现很高的错误。在网络中添加更多的功能（如添加更多的隐藏层，因此引入多项式功能）可能是有用的。
cross(A,B) 返回两个三元向量的叉积(cross product)。注意，输入参数必须是三元向量！...函数计算环境光、散射光、镜面光的贡献，返回的 4 元向量：X 位表示环境光的贡献，总是 1.0。 Y 位代表散射光的贡献，如果 N • L < 0 ，则为 0；否则为 N • L。...其中 I 和 N 必须被归一化，需要非常注意的是，这个 I 是指向顶点的；函数只对三元向量有效。...所谓图像过滤，一个比较简单的定义是：对于给定的输入图像 A，要创建新的图像 B，把源图像 A 变换到目标图像 B 的操作就是图像滤波。一般的变换是调整图像大小、锐化、变化颜色，以及模糊图像等。...总的来说，目前所有的 shader language 中的调试功能都非常有限，表 8中列出的 debug 函数实际上十分鸡肋，能起到的作用非常有限的，随着而来的影响是“难以查找程序逻辑错误”。
该一维卷积网络的输出通过外级联（类似于外积的操作）转换为二维矩阵，然后连同成对特征（协同进化信息、成对接触和距离势）输入第二模块。第二个模块是一个二维残差网络，对其输入进行一系列二维卷积变换。...激活层在不使用任何参数的情况下对其输入进行简单的非线性变换，使用ReLU激活函数来进行这种转换。...图7 RoseTTAFold网络结构，其中，连续转换和集成1D序列级、2D距离图级和3D坐标级的信息 如图7所示，在该架构中，信息在1D氨基酸序列信息、2D距离图和3D坐标之间来回流动，允许网络共同推理序列...由于计算机硬件内存的限制，不能直接在大蛋白质上构建模型，因为三轨模型有数百万个参数；相反，向网络呈现了输入序列的许多不连续作物，其由跨越总共260个残基的两个不连续序列区段组成。...-残基距离中的符号错误，并使用这些预测来指导Rosetta蛋白质结构优化。
b光束偏转方案的图形用户界面不同圆圈的按钮代表不同的光束散射方向，其中高光刺激是绿色块。c刺激序列示意图，其中 40行代表 40 个按钮，色块标记按钮的高亮，每个按钮持续 100 ms。...图1c显示了光束扫描方案中40个按钮（40行）的闪烁序列，其中黄色方块表示刺激的起点。Te垂直轴表示从1到40的按钮数量，而水平轴表示在图1c中用黄色条标记的160个连续刺激闪烁。...图1c中每个标记的块代表30ms的持续时间，每个fash持续100ms，这将跨越略多于3个块。在图1d中展示了测量的EEG信号，其中红色和蓝色曲线分别对应于目标和非目标刺激的信号。...所提出的过程是单向的，但EBCM的通信系统是双向的，因为发送和接收前沿分别是超表面和MSA，如图3b所示，这使得同一运营商能够同时发送和接收EBCM。...EBCM波前合成的更多功能 为了进一步展示脑信号波前合成的更多功能，本研究设计了三个典型应用，包括视觉光束扫描、多重电磁调制和编码模式输入。
相当于打个灯，灯的位置是固定不动的 -1,1，-1 1,1，-1 看下图的点光源在(1,1,-1) 你应该知道灯在哪了吧，注意看轴色 散射光.png 2.1：顶点着色器：ball.vert...vec4 vDiffuse; //用于传递给片元着色器的散射光分量 //散射光光照计算的方法(法向量,散射光计算结果,光源位置,散射光强度) void pointLight (in vec3 normal...0的最大值 diffuse=lightDiffuse*nDotViewPosition;//计算散射光的最终强度 } void main(){ //根据总变换矩阵计算此次绘制此顶点位置...这个副本将来深入了解一下贴图 贴图展示.gif 1.第一关卡:纹理坐标系 纹理坐标系(右侧)是一个二维坐标，方向和Android中的屏幕坐标系一致 书上说贴图的宽高像素数必须是2的n次方，但是我试了不是也可以...然后秒发现坐标是200多，晕，怪不得 聪明的你肯定能想到，缩小呗，总算出来了，but违和感十足，坐标系都没了。怎么办?
光的各个电磁波公式，没考。 相干叠加，没考，但公式应该要记得。光程差中应记得，介质减去真空的折射率应该是n-1。 杨氏干涉必须知道各类条纹、条纹间距，同时还应该知道光源偏离的杨氏干涉这种情况。...杨氏干涉例题中多波长的光线切记是各个波长的中心共同组成某一级谱线。...记住各个波片对原光的影响。还有五种偏振光的判断。 ---- 相对论所有公式必须记清楚。记得相对论中运算如果用洛伦兹变换必须有两点，不应该直接用变化量代入公式。...算相对论题的时候选好S系，先写公式，再代入各个量。如速度变换，应该先写公式，然后代入分子，分子的形式应该和伽利略变换一致，再将Vx确定，代入分母。动钟变慢、尺缩效应应该分清楚谁是固有时间，固有长度。...康普顿散射基础式子、带偏转角式子要记住。动量守恒也在康普顿散射过程中常用。 巴尔默系全可见。其余全不可见。氢原子的波数公式要记住。跃迁频率公式也要记住。角动量量子化假设记住。
信道的数学模型 广义信道的数学模型 连续信道模型 和 离散信道模型 连续信道的数学模型 广义信道中的调制信道属于连续信道。我们所关心的是信号经过信道所得到的输出信号，信道内部的变化过程并不重要。...连续信道具有以下一些特征： 可以有一对或者多对输入端和输出端； 大多数信道都为线性，也就是满足线性叠加原理； 信号通过此类信道具有固定或者时变延迟，以及固定或时变的损耗和衰落； 信道中不可避免的会引入噪声...连续信道一般可以看作一个输出端叠加有噪声的时变线性网络，输入输出关系如下： r(t)=f\left[s_{i}(t)\right]+n(t) 其中: $ s_{i}(t)$ 是输入的连续信号,...是随参信道，即 ℎ()随机快变化。短波电离层反射信道、各种散射信道、超短波移动通信信道等可以视为随参信道。 离散信道数学模型 广义信道中的编码信道就是一种离散信道（数字信道）。...半连续信道 输入变量 X 和输出变量 Y 一个为连续信号，一个为离散信号。如下图所示的 AWGN 信道，输入是二进制对极信号，输出是叠加了高斯白噪声的连续信号。
由于线性颜色数据按原样显示，因此看起来很暗，它错误地解释为sRGB。 ? ? （HDR和LDR 在后处理结果之前，通过帧调试器查看） 为什么亮度会变化？ sRGB格式使用非线性传递函数。...因此，散点的值为零意味着只使用最低的bloom金字塔级别，而散点1意味着只使用最高的bloom金字塔级别。在0.5时，连续级别的贡献在4个水平的情况下为0.5、0.25、0.125、0.125。...由于着色器编译器中的错误，即使在显式使用float的情况下，Metal API也会在某些情况下发生这种情况。这不仅会影响移动设备，还会影响某些MacBook。...（Reinhard 的白点在无限和4的时候） 我们可以为此添加一个配置选项，但是Reinhard并不是我们可以使用的唯一功能。一个越来越有趣的有趣的应用是 ? 输入颜色通道，其他值是配置曲线的常数。...函数的输入颜色必须在ACES颜色空间中，我们可以使用unity_to_ACES函数。 ? ? ? ? ? ? ?
CNN 虽然功能强大，但必须针对特定问题、数据类型、长度和分辨率进行定制，才能发挥其作用。我们不禁会问，可以设计出一个在所有这些网络中都运行良好的单一 CNN 吗？...然而，CNN（以及一般的神经网络）存在一个严重缺陷，这些架构必须针对特定应用进行定制，以便处理不同的数据长度、分辨率和维度。这反过来又导致大量特定于任务的 CNN 架构出现。...此外，许多数据本质上是连续的，在不同的分辨率下具有相同的语义，例如图像可以在任意分辨率下捕获，并具有相同的语义内容，音频可以在 16kHz 或 44.1kHz 采样，但人耳听起来仍然是相同的。...另一方面，连续核是分辨率无关的，因此无论输入的分辨率如何，它都能够识别输入。...首先是 1D 图像分类 CCNN 在多个连续基准上获得 SOTA，例如 Long Range Arena、语音识别、1D 图像分类，所有这些都在单一架构中实现的。
2）假设你必须旋转图像。图像旋转只通过特定矩阵对图像进行乘法，以获得新的变换图像。 ? 为了简单起见，我们考虑将图像中的坐标（1,0）旋转到坐标（0,1），我们必须乘以下列哪个矩阵？ A） ?...在此图像中，你可以找到标记为红色的边界。哪种不连续的形式形成了这种边界？...A）深度不连续性 B）表面颜色不连续性 C）光照不连续 D）以上都不是 答案：A 椅子和墙壁远离彼此，导致图像中的边界。 7）图像处理中的有限差分滤波器非常易受噪声影响。...A）3 B）6 C）9 D）12 答案：C 直方图的数量可能是9。 13）假设我们有一个1D图像，该图像的值为[2，5，8，5，2] 现在我们在大小为3的图像上应用平均滤波器。...A）水平翻转 B）尺度变换 C）图像缩放 D）以上所有 答案：D 以上所有的技术都可以用于数据扩充。
PyTorch Geometric是基于PyTorch构建的深度学习库，用于处理不规则结构化输入数据（如图、点云、流形）。...通过利用稀疏 GPU 加速、提供专用的 CUDA 内核以及为不同大小的输入样本引入高效的小批量处理，PyTorch Geometric 实现了很高的数据吞吐量。...的逐元素计算可以通过收集和散射节点特征、利用广播来实现，如图1所示。尽管该方案处理的是不规则结构化输入，但它依然可以通过GPU实现大幅加速。 ? 图 1：GNN 层计算方法。...此外，用户可以使用变换（transform，即访问单独的多个图并对其进行变换）方法来修改数据集，比如数据增强、使用合成结构化图属性来增强节点特征等，从而基于点云自动生成图，或者从网格中自动采样点云。...PyG 慢，这是因为它 PyTorch spmm 的后端速度较慢（相比于 PyG 中的收集+散射）。
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