在本文中我们展示在人类视觉中一种有效的色彩外观模型，其中也包含原则性的参数选择作为一种先天的空间联合机制，可以被推广以获得优于最新技术的显着性模型楷模。
尺度积分是通过逆小波变换实现的通过一系列比例加权中心环绕响应。
比例加权函数（称为ECSF）已被优化以更好地复制心理物理数据颜色的外观，和适当的尺寸中心环绕抑制窗口已被确定通过对眼睛固定数据训练高斯混合模型，从而避免了特别的参数选择。
论文：SaliencyEstimationUsingaNon-ParametricLow-LevelVisionModel
尺度积分是通过逆小波变换实现的通过一系列比例加权中心环绕响应。
比例加权函数（称为ECSF）已被优化以更好地复制心理物理数据颜色的外观，和适当的尺寸中心环绕抑制窗口已被确定通过对眼睛固定数据训练高斯混合模型，从而避免了特别的参数选择。
论文：SaliencyEstimationUsingaNon-ParametricLow-LevelVisionModel
2023/7/29 13:55:02
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论文题目：Graph-regularizedSaliencyDetectionwithConvex-hull-basedCenterPrior
2023/6/6 9:31:31
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AUnifiedApproachtoSalientObjectDetectionviaLowRankMatrixRecovery这篇论文的代码，经测试能够运转。
通过此程序，还可以很好的了解mean-shift算法的使用。
通过此程序，还可以很好的了解mean-shift算法的使用。
2023/3/8 12:49:12
5.41MB
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单因素方差分析，单因素方差分析是两个样本平均数比较的引伸，它是用来检验多个平均数之间的差异，从而确定因素对试验结果有无显著性影响的一种统计方法。
[编辑]单因素方差分析相关概念因素：影响研究对象的某一指标、变量。
水平：因素变化的各种形态或因素变化所分的等级或组别。
单因素试验：考虑的因素只有一个的试验叫单因素试验。
[编辑]单因素方差分析相关概念因素：影响研究对象的某一指标、变量。
水平：因素变化的各种形态或因素变化所分的等级或组别。
单因素试验：考虑的因素只有一个的试验叫单因素试验。
2016/3/3 14:51:42
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这是多个经典视觉显著模型代码的合集，包括ITTI、SUN、GBVS、BMS等等，内有运行方法。
视觉显著性检测(Visualsaliencydetection)指通过智能算法模拟人的视觉特点，提取图像中的显著区域(即人类感兴味的区域)。
视觉注意机制(VisualAttentionMechanism，VA)，即面对一个场景时，人类自动地对感兴味区域进行处理而选择性地忽略不感兴味区域，这些人们感兴味区域被称之为显著性区域。
视觉显著性检测(Visualsaliencydetection)指通过智能算法模拟人的视觉特点，提取图像中的显著区域(即人类感兴味的区域)。
视觉注意机制(VisualAttentionMechanism，VA)，即面对一个场景时，人类自动地对感兴味区域进行处理而选择性地忽略不感兴味区域，这些人们感兴味区域被称之为显著性区域。
2017/3/25 13:34:57
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能够处理逐步线性回归的matlab程序。
能够输出回归方程（回归方程系数），输出引入的自变量，能够检验回归效果。
进行了显著性检验，包括总离差平方和、回归平方和、残差平方和。
能够输出回归方程（回归方程系数），输出引入的自变量，能够检验回归效果。
进行了显著性检验，包括总离差平方和、回归平方和、残差平方和。
2019/10/21 8:37:58
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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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