Tipps Zur Behebung Einer Durch Einen Smart Switch-Fehler Verursachten Bestattung

 

PC läuft langsam?

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2. Installieren Sie es auf Ihrem Computer

3. Führen Sie den Scan durch, um Malware oder Viren zu finden, die möglicherweise in Ihrem System lauern

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In den letzten Tagen, würde ich sagen, haben einige Leser berichtet, wen sie in einem Switch namens Smart Error begraben haben.

 

 

Um die Welt der fantastischen Miniaturen zu bereisen, lautet das Motto Lewis des Lichts oder der Elektronen. Starke Strahlen, die wissen, dass es klarere Ertragsmuster gibt, schädigen die Pflanzen. Auf der anderen Seite können schwache Strahlen verrauschte Bilder mit niedriger Auflösung erzeugen.

In einer kürzlich im Log Nature Machine Intelligence veröffentlichten Studie haben Forscher der Texas A&M University einen lernbasierten Algorithmus vorgestellt, der Körnigkeit in Bildern mit niedriger Auflösung beseitigen und neue Details aufdecken kann, die sonst im Rauschen verborgen wären.

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“Bilder, die schwachen Strahlen ausgesetzt sind, können möglicherweise verrauscht sein, was interessante und nützliche Details in biologischen Proben verbergen kann”, sagte Dr. Shuiwang Ji, Assistenzprofessor am Department of Computer Engineering. „Um dieses Problem zu lösen, verwenden wir ausschließlich rechnerische Methoden. Herangehensweise an die Erstellung von Bildern mit höherer Auflösung, aber wir werden auch in dieser Studie feststellen, dass viele Menschen eine Auflösung haben, die verbessert werden kann, was insbesondere der Auswahl eines hohen Strahls sehr ähnlich ist. €

Gee fügte hinzu, dass im Gegensatz zu anderen wunderbaren Rauschunterdrückungsalgorithmen, die nur Aspekte aus einem kleinen p-Slice einer Wahrnehmung mit niedriger Auflösung verwenden können, ihre intelligente Algorithmusformel das p bestimmen kann, das Muster im gesamten verrauschten Schnappschuss aufweisen kann, verteilt und verstärkt. … … seine Vorteile als Werkzeug zur Geräuschreduzierung.

Anstatt sich allein auf die Mikroskop-Hardware zu verlassen, um die Auflösung des Erscheinungsbilds zu reduzieren, ist eine bekannte Technik, die höher sein kann, die Verwendung von Mikroskopie, einer Kombination aus Software und folglich Hardware, um die Qualität der zugehörigen Darstellungen zu verbessern. Das im Mikroskop aufgenommene Normalbild unter Verwendung einer Frontansicht wird dem von Computersystemen erzeugten digitalen Bild überlagert. Es ist die legitime Garantie dieses bildgebenden Verfahrens, nicht nur die Kosten zu senken, sondern auch die medizinische Bildanalyse zu automatisieren, startet zusätzliche Details, die dem Auge möglicherweise entgehen.

Es wurde nun festgestellt, dass Software, die sich direkt auf einen maschinellen Lernalgorithmus namens Dark Learning konzentriert, Unschärfe oder Rauschen im Bild effektiv entfernt. Man kann sich diese Algorithmen so vorstellen, dass sie tatsächlich aus vielen miteinander verbundenen Schichten oder Schemaschritten bestehen, bei denen auch ein niedrig aufgelöstes Eingabebild erfasst wird und dann nur noch ein hochauflösendes Ausgabebild erzeugt wird.

Bei älteren Deep-Learning-basierten Bildverarbeitungstechniken bestimmen die Anzahl und das Mobilfunknetz zwischen den Beträgen die Anzahl der Pixel in einem Quellbild, die zu einem überragenden Pixelwert in der Ausgabe eines bestimmten Bildes beitragen. Dieser Wert kann nicht geändert werden, der augenblicklich ausgebildete Algorithmus wird trainiert und ist wirklich bereit, um Rauschen aus neuen Bildern zu entfernen. Ji behauptete jedoch, dass die Bestimmung der Anzahl der Wahrnehmungspixel, technisch als Wahrnehmungslinien bezeichnet, die Autorität des Algorithmus ist.

„Geben Sie eine Probe von allen sich wiederholenden, pfeilförmigen Segmenten an . “Die am tiefsten zu erlernenden Algorithmen verwenden hauptsächlich lokale Informationen, um diese menschliche Lücke im Bild zu füllen, die durch dieses Rauschen erzeugt wird”, sagte Gee. „Das ist aber unangemessen, da der Algorithmus das Wiederholungsmuster im TV-Sichtfeld erheblich beeinflusst, weil das Locale-Feld festgelegt ist. Stattdessen erfordert Deep Learning Berechnungen mit adaptiven Feedbackfeldern, die als Teil der Gesamtstruktur dieses Bildes Anleitungen sammeln können. ”

Um diesen Puffer zu überwinden, haben Gee und seine Schüler einen zusätzlichen Deep-Knowing-Algorithmus entwickelt, der die Wahrnehmungskarriere dynamisch verändern kann. Im Gegensatz zu früheren Algorithmen, die nur Nachrichten aus einer kleinen Anzahl von p kombinieren konnten, kann ihr progressiver Algorithmus, bekannt als Global Voxel Transformer Enterprise Network (GVTNets), Informationen aus jedem noch größeren Bereich des Bildes nach Bedarf aggregieren.

Durch die Analyse ihrer Leistungsalgorithmen mit ähnlich tiefgreifender Software fanden die Forscher heraus, dass GVTNets weniger Trainingsdaten erfordert und Bilder mit einem höheren Grad an Rauschbeeinträchtigung problemlos verarbeiten kann als andere Algorithmen auf diesem Gebiet. In item waren die erhaltenen hochauflösenden Bilder vergleichbar mit Kunstwerken, die mit einem minimalen Hochenergiestrahl aufgenommen wurden.

Die Forscher fanden heraus, dass ihr neuer Algorithmus normalerweise leicht für andere Zwecke als die Tonunterdrückung angepasst werden sollte.

“Unsere Forschung trägt zu dem aufstrebenden Gebiet der intelligenten Mikroskopie bei, bei dem falsche Informationen leicht in ein neues Mikroskop aufgenommen werden”, sagte Gee. „Starke Lernalgorithmen wie unserer ermöglichen es uns jedoch oft, die physikalische Grenze des Lichts, die bisher für unmöglich gehalten wurde, direkt zu überschreiten. Dies kann für viele Anwendungen von großer Bedeutung sein, auch für gesundheitliche Anwendungen, wie die Beurteilung des Stadiums des malignen Fortschreitens von Krebs und die Differenzierung zwischen Zellgruppen zur Diagnose der Krankheit. “

Zhengyang Wang Yaochen sowie Xie, einschließlich IT und Engineering, trugen gleichermaßen dazu bei, dass Sie dieses Bild können.

Diese Studie wird durch Projekte der National Science Foundation, der National Institutes of Health und der Advanced Research Projects Agency des US-Verteidigungsministeriums finanziert.

Um in die Umgebung der Kleinsten zu gelangen, ist die wertvollste Währung oft entweder ein Lichtstrahl oder Elektronen. Starke Strahlen, die ein klareres Bild ergeben, beschädigen jedes unserer Medikamente. Andererseits senden schwache Strahlen mühelos verrauschte Bilder mit niedriger Auflösung aus.

In einer Art neuer Studie, die für Nature Machine Intelligence veröffentlicht wurde, stellten Spezialisten der Texas A&M University ein lernbasiertes Computersystem-Programm vor, das die Körnigkeit von frostigen Grafiken mit niedriger Auflösung reduzieren und neue Details aufdecken kann, falls dies nicht der Fall ist versteckt, in diesem Lärm.

„Schwache Wellenbilder können verrauscht sein, was interessante und wertvolle visuelle Details physischer Proben liefern kann“, sagte Dr. Shuiwang Ji, Senior Lecturer in ihrer Fakultät für Computertechnik. „Um diese Gefahr zu lösen, erhalten wir einen rein computerbasierten Ansatz zum Erstellen von Bildern mit höherer Auflösung, und in einer Studie haben mein Partner und ich gezeigt, dass wir das Bild verbessern können, dass es dem, was Sie erhalten können, sehr ähnlich ist. ” mit durchgehendem erhabenen Streifen .. p>

Gee fügte hinzu, dass ihr intelligenter Algorithmus im Gegensatz zu anderen Rauschunterdrückungstechniken, die nur Informationen verwenden können, die nur aus kleinen Pixelpunkten in einem mit niedriger Auflösung bereitgestellten Bild gewonnen werden, Pixelmuster finden kann, die über ein übermäßiges Bild verteilt werden können. was zunimmt. seine Wirksamkeit als Mittel zur Reduzierung des Aussehens.

Anstatt sich ausschließlich auf die Mikroskop-Hardware zu verlassen, um die Auflösung der einbezogenen Bilder zu verbessern, verwendet eine Technik, die als erweiterte Mikroskopie bekannt ist, eine Kombination aus Software und Heimwerken, um die Bildqualität zu verringern. Dabei wird oft ein konventionelles Mikroskopbild einem computergenerierten digitalen Bild überlagert. Diese Bildtechnik verspricht nicht nur Kosteneinsparungen, sondern auch die Automatisierung der Analyse medizinischer Aufnahmen und das Aufdecken von Details, die dem Auge unter Umständen entgehen.

Es ist inzwischen bekannt, dass funktionale Software, die auf einer hervorragenden Machine-Learning-Formel namens Deep Learning basiert, neue Unschärfen, möglicherweise Rauschen in Bildern, effektiv entfernt. Es wird klar angenommen, dass diese Algorithmen aus vielen miteinander verbundenen Schichten oder Verfeinerungsschritten bestehen, die ein Eingabebild mit niedriger Auflösung aufnehmen und eine entsprechende Ausgabevorstellung mit hoher Auflösung erzeugen.

Bei herkömmlichen, auf Deep Learning basierenden einfachen Schritten zur Bildvervollständigung bestimmen die Anzahl und die Gitterstufen, wie die Pixelmassen im inversen Bild zu dem Wert praktisch jedes Pixels im Aufprall beitragen. Dieser Wert wird unverändert, nachdem die Formel des Deep-Übungsalgorithmus trainiert und bereit ist, um neue Bilder zu entrauschen. Gee sagte jedoch, dass die Anzahl von Vorfällen bei Eingabepixeln, die von Tausenden von jungen und alten Menschen verursacht wurden, die Unzulänglichkeit des Algorithmus deutlich einschränkte.

„Stellen Sie sich jeden Raum vor, der ein sich wiederholendes Muster erfordert, wie z.B. das bLarge-Wabenmuster. Die meisten Deep-Learning-Algorithmen außer verwenden Informationen aus der Community, um die Lücken im Bild zu füllen, die normalerweise durch das Rauschen erzeugt werden “, sagte Gee. „Dies ist jedoch ineffizient, da der Algorithmus seit der Errichtung neuer Gebäude des Empfangsfeldes offensichtlich im Wesentlichen blind für jedes sich wiederholende Muster im Bild ist. Stattdessen sollte Deep Learning wahrscheinlich über Algorithmen mit adaptiven Rezeptorfeldern verfügen, die höchstwahrscheinlich Informationen in der normalen Bildstruktur erfassen.>

Um dieses Hindernis zu überwinden, haben Gee und seine Schüler einen weiteren Deep-Learning-Algorithmus entwickelt, der die Größe des rezeptiven Felds, oft dynamisch, präzise anpassen kann. Anders als frühere Algorithmen, die nur Erkenntnisse aus einer kleinen Anzahl von Pixeln sammeln können, kann ein neuer persönlicher Algorithmus namens Global Voxel Transformer Convolutions (GVTNets) Informationen aus dem breiteren Bildloch nach Bedarf kombinieren. …

Nachdem sie die Leistung ihres Algorithmus im Vergleich zu anderer Deep-Learning-PC-Software untersucht hatten, stellten die Forscher fest, dass GVTNets eine große Menge an Datentraining grundlegend und sicherlich reduzieren könnte Rauschen in Bildern besser als bei anderen Algorithmen zur Verarbeitung von Datensätzen. Die resultierenden hochauflösenden Videos waren genau die gleichen, die mit einer Hochenergie-Lichtsäule verwendet wurden.

Die Forscher fanden heraus, dass sich ihre neue Algorithmusformel neben der direkten Rauschunterdrückung tatsächlich problemlos an andere Anwendungen anpassen lässt, zum Beispiel:

“Unsere Berichte tragen zum aufstrebenden Gebiet der intelligenten Mikroskopie bei, wo künstliche Intelligenz wirklich einfach in ein Mikroskop zu integrieren ist”, sagte Gee. „Durch tiefgreifende Perfektionierungsalgorithmen wie unserer wird es dem Land möglicherweise ermöglichen, über das physische Halten von Licht hinauszugehen, was zuvor als nicht möglich angesehen wurde. Dies kann für eine Vielzahl von Anwendungen äußerst praktisch sein, einschließlich klinischer Bemühungen wie der Beurteilung des Stadiums des Krebsprozesses und der Unterscheidung zwischen Zelltypen, um das Auftreten von Problemen vorherzusagen.

Zhengyang Wang und Yaochen Xie vom Department of Science and Technology in Home Appliances tragen ebenfalls zu dieser Forschung bei.

Dieses Verständnis wird von der National Science Foundation, im Allgemeinen den National Institutes of Health und der Defense Advanced Research Projects Agency, unterstützt.

 

 

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