从一组校准的2D多视图图像中准确地重建3D几何形状是一种积极而有效的方法计算机视觉中具有挑战性的任务。
现有的多视图立体声方法通常在恢复方面表现不佳深凹且突出的结构，并且会遇到一些常见问题，例如收敛速度慢，对初始条件的敏感性以及对内存的高要求。
为了解决这些问题，我们建议广义重投影误差最小化的两阶段优化方法（TwGREM），其中提出了一种广义的重投影误差框架，以将立体和轮廓提示整合到一个统一的能量中功能。
为了使函数最小化，我们首先在3D体积网格上引入凸松弛可以使用变量拆分和Chambolle投影有效解决。
然后，得到的表面是参数化为三角形网格并使用表面演化进行精炼以获得高质量的3D重建。
我们使用几种最先进方法进行的比较实验表明，TwGREM的性能基于3D的重建在准确性和效率方面是最高的，尤其是对于具有光滑的纹理和稀疏的视点
现有的多视图立体声方法通常在恢复方面表现不佳深凹且突出的结构，并且会遇到一些常见问题，例如收敛速度慢，对初始条件的敏感性以及对内存的高要求。
为了解决这些问题，我们建议广义重投影误差最小化的两阶段优化方法（TwGREM），其中提出了一种广义的重投影误差框架，以将立体和轮廓提示整合到一个统一的能量中功能。
为了使函数最小化，我们首先在3D体积网格上引入凸松弛可以使用变量拆分和Chambolle投影有效解决。
然后，得到的表面是参数化为三角形网格并使用表面演化进行精炼以获得高质量的3D重建。
我们使用几种最先进方法进行的比较实验表明，TwGREM的性能基于3D的重建在准确性和效率方面是最高的，尤其是对于具有光滑的纹理和稀疏的视点
2024/4/19 21:58:52
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使用springboot+react+html5实现按住按钮录音，离开后发送到后台，后台返回文字，成功后继续调用只能回复获取答案，得到答案后在进行语音合成显示，可点击语音播放
2024/4/19 11:16:24
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1、通过文件检索可以将固定的目录下的三种类型的图片和音乐给检索出来，然后再利用libjpeg库和libpng库来对jpeg图片和png图片进行解码，再通过直接操作framebuffer来将图片显示在LCD屏上，还可以使用触摸屏来切换图片。
而播放音乐就要移植madplay库并使用当中的命令来播放音乐，也可以使用触摸屏来切换音乐。
2、拍照功能，利用V4L2来实现采集一帧的图像并把它显示在LCD屏上。
3、语言交互功能，首先在客户端实现录音功能，并将录制的音频数据通过socket传输到服务端中，服务端就先进行语法构建然后再进行语法识别，最后将识别的结果保存在xml文件中，再通过socket将xml文件传输到客户端中，客户端再对这个文件进行解析，并得到识别的id号，然后再根据id进行相应的操作，如操作上述两个功能。
而播放音乐就要移植madplay库并使用当中的命令来播放音乐，也可以使用触摸屏来切换音乐。
2、拍照功能，利用V4L2来实现采集一帧的图像并把它显示在LCD屏上。
3、语言交互功能，首先在客户端实现录音功能，并将录制的音频数据通过socket传输到服务端中，服务端就先进行语法构建然后再进行语法识别，最后将识别的结果保存在xml文件中，再通过socket将xml文件传输到客户端中，客户端再对这个文件进行解析，并得到识别的id号，然后再根据id进行相应的操作，如操作上述两个功能。
2024/4/19 1:33:43
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经过对搜索引擎的研究同时与Lucene自身的特性相结合，将本次设计所需要实现的功能阐述如下：Ø支持桌面文件搜索,格式包括txt、doc、xls和ppt;Ø支持分词查询Ø支持全文搜索Ø能够高亮显示搜索关键字Ø显示查询所用的时间Ø显示搜索历史、过滤关键字分词查询与全文搜索这两项功能，我们都可以利用Lucene本身自带的库加上相关算法就可以完成设计了,为了使得关键字的高亮度这一问题得到解决，显然，我们需要利用Highlighter的辅助,通过数据库持久化保存数据。
搜索引擎是基于Lucene的,所以需要利用Lucene的一些jar包,这样才能借助Lucene完成我们自己想要的搜索功能,并且实现分词
搜索引擎是基于Lucene的,所以需要利用Lucene的一些jar包,这样才能借助Lucene完成我们自己想要的搜索功能,并且实现分词
2024/4/18 22:32:23
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在访问数据库后，在本地得到包含了数据的集合，然后获取数据总量；
之后tableWidget的滑动条的滑动长度可以定义成tableWidget的每行row的宽度*数据总量；
再运动滑动条以定位到应显示的部分的第一个的行在tableWidget中的索引；
以此索引可以定位到内存中的数据集对应的当前应被提取的第一个数据的索引；
由于tableWidget的height是知道的，那么该显示的个数应也是可知的，即数据集该提取的长度也是可知的；
只取这部分数据显示到tableWidget中。
之后tableWidget的滑动条的滑动长度可以定义成tableWidget的每行row的宽度*数据总量；
再运动滑动条以定位到应显示的部分的第一个的行在tableWidget中的索引；
以此索引可以定位到内存中的数据集对应的当前应被提取的第一个数据的索引；
由于tableWidget的height是知道的，那么该显示的个数应也是可知的，即数据集该提取的长度也是可知的；
只取这部分数据显示到tableWidget中。
2024/4/16 12:41:58
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从麦克斯韦方程和材料密度方程出发，详细推导了受激布里渊增益和损耗同时存在时的矢量模型。
推导过程中，从数学表达式上阐述了电致伸缩效应对受激布里渊散射的作用。
理论分析发现布里渊增益谱和损耗谱参数(谱宽和频移)并不完全一致。
推导出了琼斯空间和斯托克斯空间中的矢量模型，建立了一个较完整的关于受激布里渊散射的基础理论模型，可以为研究基于布里渊散射的偏振效应、偏振牵引和双折射测量提供支持。
最后，基于此矢量模型进行仿真分析，得到了平均布里渊增益和双折射大小以及偏振态的关系。
推导过程中，从数学表达式上阐述了电致伸缩效应对受激布里渊散射的作用。
理论分析发现布里渊增益谱和损耗谱参数(谱宽和频移)并不完全一致。
推导出了琼斯空间和斯托克斯空间中的矢量模型，建立了一个较完整的关于受激布里渊散射的基础理论模型，可以为研究基于布里渊散射的偏振效应、偏振牵引和双折射测量提供支持。
最后，基于此矢量模型进行仿真分析，得到了平均布里渊增益和双折射大小以及偏振态的关系。
2024/4/15 4:53:45
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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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对基于正交散焦光栅的M2因子测量系统进行了理论研究,该测量系统可以同时测量光束束腰附近9个不同位置处的光强分布,并由二阶矩方法计算束宽,经双曲线拟合得到被测光束的M2因子。
为了优化系统设计和提高系统测量精度,根据高斯光束的薄透镜变换关系,针对基模高斯光束和多模高斯光束,分析被测光束束腰宽度、束腰位置和模式分布对测量系统测量精度的影响。
结果表明,基模高斯光束或者多模高斯光束所对应基模高斯光束的束腰宽度在设计范围内时,系统可在较大的测量距离内具有较高的测量精度。
该研究为实际系统的设计和测量提供了理论指导。
为了优化系统设计和提高系统测量精度,根据高斯光束的薄透镜变换关系,针对基模高斯光束和多模高斯光束,分析被测光束束腰宽度、束腰位置和模式分布对测量系统测量精度的影响。
结果表明,基模高斯光束或者多模高斯光束所对应基模高斯光束的束腰宽度在设计范围内时,系统可在较大的测量距离内具有较高的测量精度。
该研究为实际系统的设计和测量提供了理论指导。
2024/4/14 8:31:45
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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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