InthisLetter,weproposeanovelthree-dimensional(3D)colormicroscopyformicroorganismsunderphotonstarvedconditionsusingphotoncountingintegralimagingandBayesianestimationwithadaptiveprioriinformation.Inphotoncountingintegralimaging,3Dimagescanbevisualizedusingmaximum

西蒙赫金教授的《自适应滤波器原理（第五版）》课后题答案（SolutionManualforAdaptiveFilterTheoryFifthEdition），高清英文版，非扫描版。
千辛万苦弄来的，给大家分享一下，祝各位学业有成。

VLCplayer的adaptive插件v3.0.4，支持打开下载的m3u8视频。
解压后直接覆盖高版本plugins\demux目录下的同名文件。

WanttoPlayDASHAGameTheoreticApproachforAdaptiveStreamingoverHTTP

《stableadaptivenncontrol》稳定自适应神经网络控制，这本书在springer上卖300多美元，不过真的相当有用！

压缩感知理论与应用全书，共12章，各章标题如下：1.IntroductiontocompressedsensingMarkA.Davenport,MarcoF.Duarte,YoninaC.EldarandGittaKutyniok;2.Secondgenerationsparsemodeling:structuredandcollaborativesignalanalysisAlexeyCastrodad,IgnacioRamirez,GuillermoSapiro,PabloSprechmannandGuoshenYu;3.Xampling:compressedsensingofanalogsignalsMosheMishaliandYoninaC.Eldar;4.Samplingattherateofinnovation:theoryandapplicationsJoseAntoniaUriguen,YoninaC.Eldar,PierLuigiDragottaandZvikaBen-Haim;5.Introductiontothenon-asymptoticanalysisofrandommatricesRomanVershynin;6.AdaptivesensingforsparserecoveryJarvisHauptandRobertNowak;7.Fundamentalthresholdsincompressedsensing:ahigh-dimensionalgeometryapproachWeiyuXuandBabakHassibi;8.GreedyalgorithmsforcompressedsensingThomasBlumensath,MichaelE.DaviesandGabrielRilling;9.GraphicalmodelsconceptsincompressedsensingAndreaMontanari;10.FindingneedlesincompressedhaystacksRobertCalderbank,SinaJafarpourandJeremyKent;11.DataseparationbysparserepresentationsGittaKutyniok;12.FacerecognitionbysparserepresentationArvindGanesh,AndrewWagner,ZihanZhou,AllenY.Yang,YiMaandJohnWright.

这是一本由SenM.Kuo,BobH.Lee,WenshunTian等编写的实时数字信号处理，其中包括了信号处理的基本概念外，还有应用，例如有以下几章：8-DigitalSignalGenerators，9-Dual-ToneMulti-FrequencyDetection，10-AdaptiveEchoCancellation，11-SpeechCodingTechniques，12-SpeechEnhancementTechniques，13-AudioSignalProcessing，14-ChannelCodingTechniques等。

SDNHAS:AnSDN-EnabledArchitecturetoOptimizeQoEinHTTPAdaptiveStreaming

文章作者写的matlab源代码，该文章发表在DigitalSignalProcessing:Ke-KunHuang,HuiLiu,Chuan-XianRen,Yu-FengYuandZhao-RongLai.Remotesensingimagecompressionbasedonbinarytreeandoptimizedtruncation.DigitalSignalProcessing,vol.64,pp.96-106,2017.(http://dx.doi.org/10.1016/j.dsp.2017.02.008)遥感图像数据非常广泛，因此需要通过空间设备上的低复杂度算法进行压缩。
具有自适应扫描顺序（BTCA）的二叉树编码是一个的有效算法。
然而，对于大规模遥感图像，BTCA需要大量的内存，而且不能随机存取。
在本文中，我们提出了一种基于BTCA的新的编码方法。
小波图像首先划分为几个块，并由BTCA单独编码的。
根据BTCA的属性，仔细选择每个块的有效截断点，以优化速率失真的比例，从而获得更高的压缩比、更低的内存要求和随机访问性能。
由于没有任何熵编码，所提出的方法简单快速，非常适合于空间设备。
对三个遥感图像集进行实验，结果表明它可以显着提高PSNR、SSIM和VIF，以及主观视觉体验。
Theremotesensingimagedataissovastthatitrequirescompressionbylow-complexityalgorithmonspace-borneequipment.Binarytreecodingwithadaptivescanningorder(BTCA)isaneffectivealgorithmforthemission.However,forlarge-scaleremotesensingimages,BTCArequiresalotofmemory,anddoesnotproviderandomaccessproperty.Inthispaper,weproposeanewcodingmethodbasedonBTCAandoptimizetruncation.ThewaveletimageisfirstdividedintoseveralblockswhichareencodedindividuallybyBTCA.AccordingthepropertyofBTCA,weselectthevalidtruncationpointsforeachblockcarefullytooptimizetheratioofrate-distortion,sothatahighercompressionratio,lowermemoryrequirementandrandomaccesspropertyareattained.Withoutanyentropycoding,theproposedmethodissimpleandfast,whichisverysuitableforspace-borneequipment.Experimentsareconductedonthreeremotesensingimagesets,andtheresultsshowthatitcansignificantlyimprovePSNR,SSIMandVIF,aswellassubjectivevisualexperience.

手持式摄像机在使用时常常会受到使用者有意无意抖动的影响,从而影响成像效果，造成录制视频的不稳定及跳动问题，尤其是在使用者在一场景中特写或者跟踪某一具体目标时，使用者通常不能准确定位到或者估计出运动目标的位置，从而造成目标在视频中位置的不稳定，造成视频的主观效果变得不理想。
为了解决这一问题，我们需要设计一种算法来识别这种无意义的运动并设法通过补偿的方式来使得场景中的目标物体保持位置稳定的状态。
手持式摄像机捕获的视频通常都会受到抖动的影响，这严重的影响视频的主观效果。
这里提出的算法可以可靠的用于数字视频的去抖动。
这个算法通过识别这些意外的抖动并且利用运动补偿的方法来获得一个较好的视频输出。
这个系统可以分为三个模块：（1）运动估计模块；
（2）抖动识别模块；
（3）运动补偿模块。
注：代码在matlab7.7.0(R2008b)运行通过[1]FVella,ACastorina,MMancuso.Digitalimagestabilizationbyadaptiveblockmotion vectorsfiltering,IEEETransactionsonConsumerElectronics,2002

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。