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一个相似考试单选题的内容

在无标记增强现实中，基于视觉即时定位与地图构建，结合ORB特征提取算法和顺序抽样一致性，提出了一种改进的注册方法。
利用相似函数衡量匹配样本点对之间的差异性，从具有最高质量函数的数据子集中抽取样本，得到较优的匹配点对，完成了三维地图重建过程中的平面检测。
通过奇异值分解，实现了虚拟物体的方向和位置控制；
结合相机的位姿估计，完成了虚拟物体的注册。
实验结果表明，所提方法的平均注册效率提高了34.5%。

目录第一章引言 11.1图像质量评价的定义 11.2研究对象 11.3方法分类 21.4研究意义 3第二章历史发展和研究现状 42.1基于手工特征提取的图像质量评价 42.1.1基于可视误差的“自底向上”模型 42.1.1.1Daly模型 42.1.1.2Watson’sDCT模型 52.1.1.3存在的问题 52.1.2基于HVS的“自顶向下”模型 52.1.2.1结构相似性方法 62.1.2.2信息论方法 82.1.2.3存在的问题 92.2基于深度学习的图像质量评价 102.2.1CNN模型 102.2.2多任务CNN模型 122.2.3研究重点 15第三章图像质量评价数据集和功能指标 163.1图像质量评价数据集简介 163.2图像质量评价模型功能指标 17第四章总结与展望 194.1归纳总结 194.2未来展望 19参考文献 21第一章引言随着现代科技的发展，诸如智能手机，平板电脑和数码相机之类的消费电子产品快速普及，已经产生了大量的数字图像。
作为一种更自然的交流方式，图像中的信息相较于文本更加丰富。
信息化时代的到来使图像实现了无障碍传输，图像在现代社会工商业的应用越来越广泛和深入，是人们生活中最基本的信息传播手段，也是机器学习的重要信息源。
图像质量是图像系统的核心价值，此外，它也是图像系统技术水平的最高层次。
但是，对图像的有损压缩、采集和传输等过程会很容易导致图像质量下降的问题。
例如：在拍摄图像过程中，机械系统的抖动、光学系统的聚焦模糊以及电子系统的热噪声等都会造成图像不够清晰；
在图像存储和传输过程中，由于庞大的数据量和有限通讯带宽的矛盾，图像需要进行有损压缩编码，这也会导致振铃效应、模糊效应和块效应等图像退化现象的出现。
所以，可以说图像降质在图像系统的各个层面都会很频繁地出现，对图像质量作出相应的客观评价是十分重要且有意义的。
为了满足用户在各种应用中对图像质量的要求，也便于开发者们维持、控制和强化图像质量，图像质量评价（ImageQualityAssessment，IQA）是一种对图像所受到的质量退化进行辨识和量化的

进度比想象中慢了很多，虽然一步一步按照之前的分析图来编写代码总体是顺畅的，但是有那种写着写着突然发现之前的设计有问题的感觉，中途也改了几次，发现自己分析问题不够全面。
项目中有许多类似的代码，并且在Controller和Impl中不断有其他的东西加入，总觉得是糟糕的代码，但是又不知道应该进一步如何改进。
方向永远比努力重要，在行动之前思考清楚，我一直觉得是很重要的一点，我觉得通过对项目的分析，对我项目的进展有一个整体的构思，各个模块该有什么功能都比较清晰，特别在编写JSP文件的时候能明显感觉不会很迷茫，这是比较好的一点发现自己阅读代码量很少，这种感觉体现在很多地方，一是写代码时感觉到自己思想的局限性，二是觉得自己写的代码有很多的相似性，虽然这个项目是自己突发奇想的想要去做的，但是有很多细节的地方，是自己没有去注意到的，比如类型要求、边界判断、事务处理等等等...简书著作权归作者所有，任何方式的转载都请联系作者获得授权并注明出处。

Xilinx官方翻译的《FPGA并行编程》，本书以10个数字信号处理为例，带我们了解HLS如何使C代码并行运行，深入浅出的将HLS实现方法，硬件设计的考虑以及系统优化都一一介绍。
本书可以在小白仓库微信公众号号免费下载，还可以在Xilinx学术合作找到相应的下载链接。
本人还制作了该书的读书笔记，详情请见《FPGA并行编程》读书笔记专栏启动说明：https://blog.csdn.net/qq_35712169/article/details/99738006。
本书将着重介绍高层次综合（HLS）算法的使用并以此完成一些比较具体、细分的FPGA应用。
我们的目的是让读者认识到用HLS创造并优化硬件设计的好处。
当然，FPGA的并行编程肯定是有别于在多核处理器、GPU上实行的并行编程，但是一些最关键的概念是相似的，例如，设计者必须充分理解内存层级和带宽、空间局部性与时间局部性、并行结构和计算与存储之间的取舍与平衡。
本书将更多的作为一个实际应用的向导，为那些对于研发FPGA系统有兴味的读者提供帮助。
对于大学教育来说，这本书将更适用于高阶的本科课程或研究生课程，同时也对应用系统设计师和嵌入式程序员有所帮助。
我们不会对C/C++方面的知识做过多的阐述，而会以提供很多的代码的方式作为示范。
另外，读者需要对基本的计算机架构有所熟悉，例如流水线（pipeline），加速，阿姆达尔定律（Amdahl'sLaw）。
以寄存器传输级（RTL)为基础FPGA设计知识并不是必需的，但会对理解本书有所帮助。

可以做图像分割，数据挖掘，目前，针对K-Means算法研究及应用，尤其是在文本聚类挖掘层面的应用研究越来越多。
K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。
该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因而把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。

本设计使用MATLAB采用m文件，实现对DPCM译码器的设计与仿真。
为了调试和验证DPCM译码器的功能，根据DPCM的原理，在本程序设计中，设计了单独的DPCM发送端来产生差分脉冲信号。
DPCM的发送端由信号发生器、抽样器、量化编码器和预测器四个组件组成。
预测器的预测算法是整个DPCM的核心部分，算法越合理，误差就越小，恢复出来的波形就越接近于原来的波形，功能也就越好。
最后接收端将量化编码的差分信号逆量化，还原成为信号幅度值，再通过一系列与发送端相反的逆运算将波形还原到与原信号波形相似的波形，本课程设计成功的完成了译码器的设计。

本科教材PDF等等·262·工程力学·262·由图14.8(a)中的曲线2查得，当bσ=600MPa时，K1.66σ=，由表14-1查得0.88σε=。
由于轴表面经切削加工，由表14-2，使用插入法，求得β=0.925。
把以上求得的maxσ、Kσ、σε、β等代入公式(14.12)，求出A-A处的工作安全因数为1max2502.61.6646.90.880.925nσKσσσσεβ=−==××规定的安全因数为n=2。
所以，轴在该截面处满足强度条件式(14.11)。
14.5持久极限曲线在非对称循环的情况下，用rσ表示持久极限。
rσ的脚标r代表循环特征。
例如脉动循环r=0，其持久极限记为0σ。
与测定对称循环持久极限1σ－的方法相似，在给定的循环特征r下进行疲劳试验，求得相应的S−N曲线。
图14.13即为这种曲线的示意图。
利用S−N曲线便可确定不同r值的持久极限rσ。
图14.13选取以平均应力mσ为横轴，应力幅aσ为纵轴的坐标系如图14.14所示。
对任一个应力循环，由它的mσ和aσ便可在坐标系中确定一个对应的P点。
由公式(14.4)知，若把一点的纵、横坐标相加，就是该点所代表的应力循环的最大应力，即ammaxσ+σ=σ(a)由原点到P点作射线OP，其斜率为amaxminmmaxmin1tan1rrσσσασσσ−−===++(b)可见循环特征r相同的所有应力循环都在同一射线上。
离原点越远，纵、横坐标之和越大，应力循环的maxσ也越大。
显然，只需maxσ不超过同一r下的持久极限rσ，就不会出现疲劳失效。
故在每一条由原点出发的射线上，都有一个由持久极限确定的临界点(如OP线上的P′)。
对于对称循环，r=−1，mσ=0，amaxσ=σ，表明与对称循环对应的点都在纵轴上。
由bσ在横轴上确定静载的临界点B。
脉动循环r=0，由式(b)知tanα=1，故与脉动循环对应的点都在α=45的射线上，与其持久极限bσ相应的临界点为C。
总之，对任一循环特征r，都可确定与其持久极限相应的临界点。
将这些点连成曲线即为持久极限曲线，如图14.14中的曲线AP′CB。

最近做了一些多目标跟踪方向的调研，因此把调研的结果以图片加文字的方式展现出来，希望能帮助到入门这一领域的同学。
也欢迎大家和我讨论关于这一领域的任何问题。
这些是我所了解的多目标跟踪（MOT）的一些相关方向。
其中单目标跟踪（VOT/SOT）、目标检测（detection）、行人重识别（Re-ID）都是非常热门的方向。
而偏视频的相关方向就比较冷门。
而且今年五月DukeMTMC因为隐私问题不再提供MTMCT的数据了，MTMCT的研究也是举步维艰。
因此绝大多数MOT算法无外乎就这四个步骤：①检测②特征提取、运动预测③相似度计算④数据关联。
其中影响最大的部分在于检测，检测结果的好坏对于最后指标的影响是最大

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。