随着计算机和信息产业的发展，越来越多的信息内容以数字化的形式丰在、传输和保存。
因此对大容量信息存储技术的研究就逐渐升温。
激光技术的不断成熟，尤其是半导体激光器的成熟应用，使得光存储从最初的微缩照相发燕尾服成为快捷、方便、容量巨大的存储技术，各种光ROM纷纷亮像，到最近的DVD-ROM发布之时，双面5.25英寸大小已经可以存储10G比特的数据。
与磁介质存储相比光存储技术寿命长，非接触式读/写，信息的载噪比（GNR0）高，信息位的价格低，但是不足也是明显的：光盘机价格较贵，传输速率低，重复擦写技术尚不成熟。
主要的问题集中在了重复擦写技术上，研究人员针对这个问题展开研究，先后提出了光致变色存储，光谱
因此对大容量信息存储技术的研究就逐渐升温。
激光技术的不断成熟，尤其是半导体激光器的成熟应用，使得光存储从最初的微缩照相发燕尾服成为快捷、方便、容量巨大的存储技术，各种光ROM纷纷亮像，到最近的DVD-ROM发布之时，双面5.25英寸大小已经可以存储10G比特的数据。
与磁介质存储相比光存储技术寿命长，非接触式读/写，信息的载噪比（GNR0）高，信息位的价格低，但是不足也是明显的：光盘机价格较贵，传输速率低，重复擦写技术尚不成熟。
主要的问题集中在了重复擦写技术上，研究人员针对这个问题展开研究，先后提出了光致变色存储，光谱
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inPixioPhotoStudio10是一款多年来一直致力于数字照片编辑的专业图片编辑软件，内置自动红眼校正、倾斜移位和柔焦、透视、文字和贴纸、对象删除、背景橡皮擦、精准抠图等诸多实用功能，支持查看和编辑包含日期、位置等信息的照片EXIF数据和直方图，在PhotoStudio10的选择性修饰选项卡中添加了新的滑块，允许用户使用渐变或画笔调整照片的特定部分，这意味着用户现在可以对照片进行更多编辑，进行诸如色相、白色、黑色、除雾、清晰度和降噪等本地调整操作，inPixioPhotoStudio10还提供了对RAW格式的原始图像的支持，用户可以按拍摄日期、相机、文件类型以及其它条件轻松过滤图像，用户也可以直接从幻灯片中应用编辑，比如大家可以通过简单的右键单击自动校正图像，而无需在工作区中打开，当然用户也可以用相同的方式删除编辑，如果大家需要一款好用的图片编辑器的话，威航软件园推荐大家试试inPixioPhotoStudio吧。
2024/4/23 20:04:22
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为实现自然条件下棉花叶片的精准分割，提出一种粒子群（Ｐａｒｔｉｃｌｅ ｓｗａｒｍ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ＰＳＯ）优化算法和Ｋ－ｍｅａｎｓ聚类算法混合的棉花叶片图像分割方法。
本算法将棉花叶片图像在ＲＧＢ颜色空间模式下采用二维卷积滤波进行去噪预处理，并将预处理后的彩色图像从ＲＧＢ转换到目标与背景差异性最大的Ｑ分量、超Ｇ分量、ａ＊分量；
随后在Ｋ均值聚类的一维数据空间中，利用ＰＳＯ算法向全局像素解的子空间搜寻，通过迭代搜寻得到全局最优解，确定最佳聚类中心点，改善Ｋ均值聚类的收敛效果；
最后，对像素进行聚类划分，从而得到棉花叶片分割结果。
按照不同天气条件和不同背景采集了１ ２００幅棉花叶片样本图像，对本研究算法进行测试。
试验结果表明：该算法对于晴天、阴天和雨天图像中目标（棉花叶片）分割准确率分别达到９２．３９％、９３．５５％、８８．０９％，总体平均分割精度为９１．３４％，并与传统Ｋ均值算法比较，总体平均分割精度提高了５．４１％。
分割结果表明，本研究算法能够对３种天气条件（晴天、阴天、雨天）与４种复杂背景（白地膜、黑地膜、秸秆、土壤）特征混合的棉花叶片图像实现准确分割，为棉花叶片的特征提取与病虫害识别等后续处理提供支持。
本算法将棉花叶片图像在ＲＧＢ颜色空间模式下采用二维卷积滤波进行去噪预处理，并将预处理后的彩色图像从ＲＧＢ转换到目标与背景差异性最大的Ｑ分量、超Ｇ分量、ａ＊分量；
随后在Ｋ均值聚类的一维数据空间中，利用ＰＳＯ算法向全局像素解的子空间搜寻，通过迭代搜寻得到全局最优解，确定最佳聚类中心点，改善Ｋ均值聚类的收敛效果；
最后，对像素进行聚类划分，从而得到棉花叶片分割结果。
按照不同天气条件和不同背景采集了１ ２００幅棉花叶片样本图像，对本研究算法进行测试。
试验结果表明：该算法对于晴天、阴天和雨天图像中目标（棉花叶片）分割准确率分别达到９２．３９％、９３．５５％、８８．０９％，总体平均分割精度为９１．３４％，并与传统Ｋ均值算法比较，总体平均分割精度提高了５．４１％。
分割结果表明，本研究算法能够对３种天气条件（晴天、阴天、雨天）与４种复杂背景（白地膜、黑地膜、秸秆、土壤）特征混合的棉花叶片图像实现准确分割，为棉花叶片的特征提取与病虫害识别等后续处理提供支持。
2024/4/14 16:22:47
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基于学习方法构造的冗余字典可更加准确地提取信号的结构特征，也是近几年的研究热点。
论文在研究了基于KSVD字典学习的图像去噪算法的基础上，将相关系数匹配准则和字典裁剪方法相结合，提出一种改进的字典学习算法，进一步，为了利用图像的非局部自相似性信息，提出将自相似性作为一个约束正则项融入到图像去噪模型，提出基于改进字典学习和非局部自相似性的图像去噪算法。
大量实验验证，与传统KSVD去噪方法相比，该方法在提高同质区域平滑性的同时还能保留更多的纹理、边缘等细节特征。
论文在研究了基于KSVD字典学习的图像去噪算法的基础上，将相关系数匹配准则和字典裁剪方法相结合，提出一种改进的字典学习算法，进一步，为了利用图像的非局部自相似性信息，提出将自相似性作为一个约束正则项融入到图像去噪模型，提出基于改进字典学习和非局部自相似性的图像去噪算法。
大量实验验证，与传统KSVD去噪方法相比，该方法在提高同质区域平滑性的同时还能保留更多的纹理、边缘等细节特征。
2024/4/11 16:04:54
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图像去噪作为图像处理的问题之一，随着科技的进步，处理的方法越来越多，图片恢复的质量也越来越高。
图像去噪的方法有很多，在此次课程设计中，我们采用基于神经网络的图像去噪算法。
图像去噪的方法有很多，在此次课程设计中，我们采用基于神经网络的图像去噪算法。
2024/4/1 19:10:10
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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