Table of Contents
PC werkt traag?
In de afgelopen dagen hebben sommige lezers gemeld dat ze zijn begraven in een grote switch genaamd Smart Error.
Om door de wereld van geweldige miniaturen te reizen, is het belangrijkste motto Lewis van licht en zelfs elektronen. Sterke stralen, wetende dat er krokantere opbrengstpatronen zijn, beschadigen de planten. Aan de andere kant kunnen zwakke stralen luidruchtige beelden met een lage resolutie produceren.
In een recentelijk gepubliceerd onderzoek over het tijdschrift Nature Machine Intelligence, presenteerden onderzoekers van de Texas A&M University een op leren gebaseerd algoritme dat de korreligheid in afbeeldingen met een lage resolutie gaat verminderen en andere details onthult die anders verborgen zouden blijven.
p>
“Beelden die worden blootgesteld aan flauwvallende stralen kunnen luidruchtig zijn, wat waardevolle en waardevolle details in biologische monsters kan verbergen”, zegt Dr. Shuiwang Ji, assistent-professor bij de afdeling samen met Computer Engineering. “Om dit probleem op te lossen, profiteren we van puur computationele methoden. benadering voor het maken van afbeeldingen met een hoger antwoord, en dat zullen we doenAzalea in dit onderzoek is altijd dat we een resolutie hebben die mogelijk kan worden verbeterd, wat erg lijkt op het kiezen van een bepaald grootlicht. €
Gee voegde eraan toe dat ondanks andere goede algoritmen voor ruisonderdrukking die alleen details van een kleine p-slice van de nieuwe afbeelding met lage resolutie kunnen gebruiken, hun slimme algoritmeformule de pixels kan verifiëren die patronen kunnen hebben waardoor het beeld met ruis worden gedistribueerd en versterkt … … uw effectiviteit als hulpmiddel voor ruisonderdrukking.
In plaats van alleen te vertrouwen op microscoophardware om u te helpen de beeldresolutie te verlagen, is een bekende techniek die mogelijk verbeterd kan worden het gebruik van microscopie, een combinatie van software en hardware, om de kwaliteit achter de bijbehorende beelden te verbeteren. Het normale beeld dat in het algemeen voor een microscoop is opgenomen, wordt direct op het door de computer gegenereerde digitale beeld gesuperponeerd. Het is een soort legitieme belofte van deze beeldvormingstechniek om zeker niet alleen de kosten te verlagen, maar ook de medische beeldanalyse te automatiseren, onthult extra details die het oog misschien net mist.
Er is nu ontdekt dat software die rechtstreeks is gebaseerd op een machine learning-algoritme-formule genaamd deep learning, effectief onscherpte of schijn in afbeeldingen verwijdert. Deze algoritmen kunnen worden beschouwd als zijnde samengesteld uit vele onderling verbonden applicaties of verwerkingsstappen waarin een suggestiebeeld met een lage resolutie wordt vastgelegd en vervolgens een uitgavenbeeld met een hoge resolutie wordt geproduceerd.
In oudere op laag leren gebaseerde beeldverwerkingstechnieken bepalen het aantal en het cellulaire net tussen de lagen het aantal pixels aan de binnenkant van een invoerbeeld dat bijdraagt aan een duidelijke enkele pixelwaarde in de uitvoer van een zinvol gegeven beeld. Deze waarde kan niet worden gewijzigd, het type instant learning-algoritme is getraind en is absoluut klaar om ruis uit nieuwe afbeeldingen te verwijderen. Ji zei echter dat het bepalen van het aantal p van wijsheid, technisch gezien waarnemingslijnen genoemd, absoluut de kracht van het algoritme is.
“Geef een echt voorbeeld van een herhalend segment met een cob-patroon. . . “De meeste deep learning-algoritmen gebruiken voornamelijk lokale informatie om de menselijke leemte in het beeld dat door de ruis is gemaakt, te kunnen vullen”, zei Gee. “Maar dit zal waarschijnlijk ongepast zijn, omdat het algoritme het echopatroon in het tv-beeldveld aanzienlijk beïnvloedt, als je bedenkt dat het ontvangstveld vast is. In plaats daarvan vereist diepgaand begrip algoritmen met adaptieve feedbackvelden die nu informatie kunnen verzamelen als onderdeel van het algemene huis van een afbeelding. ”
Om dit obstakel te overwinnen, hebben Gee en zijn studenten een meervoudig deep learning-algoritme ontwikkeld dat het type perceptueel veld dynamisch kan wijzigen. In tegenstelling tot eerdere algoritmen, die niet meer konden dan informatie van een klein aantal dom combineren, kan hun nieuwe algoritme, bekend als het Global Voxel Transformer Enterprise Network (GVTNets), informatie verzamelen via een groter deel van de afbeelding, want dat is essentieel.
Door hun prestatie-algoritmen te analyseren met vrijwel dezelfde deep learning-software, ontdekten de onderzoekers dat GVTNets tr It minder trainingsgegevens vereist en gemakkelijk afbeeldingen kan verwerken met een hoger niveau met betrekking tot ruisonderdrukking dan andere algoritmen in de sfeer. Bovendien kwamen de verkregen afbeeldingen met hoge resolutie overeen met afbeeldingen die waren opgenomen met een minimale high-energy lewis.
De onderzoekers ontdekten dat hun nieuwe techniek gemakkelijk moet worden aangepast voor andere doeleinden dan voor welke ruisonderdrukking.
“Ons onderzoek draagt bij aan het groeiende veld van intelligente microscopie, waar valse informatie waarschijnlijk gemakkelijk kan worden geïntegreerd in een nieuwe microscoop”, dacht Gee. “Met deep learning-algoritmen zoals de onze lukt het ons echter vaak om de fysieke limiet van zonlicht te overstijgen, wat voorheen onmogelijk werd geacht. Dit kan van groot belang zijn voor veel concepten, waaronder klinische, zoals het beoordelen van de fase van kankerprogressie en differentiatie tussen celorganisaties voor de prognose van de ziekte. “
Zhengyang Wang Yaochen en Xie, inclusief IT en Engineering, gingen gelijk op met dit beeld.
Deze studie wordt ook gefinancierd door projecten National Science Foundation, National Institutes using Health en het Amerikaanse Department of Defense Advanced Research Projects Agency.
Om dat te krijgen kan de planeet van de kleinste, de meest waardevolle valuta ofwel een lichtstraal ofwel elektronen zijn. Sterke stralen, die een duidelijkere waarneming geven, beschadigen de medicijnen. Aan de andere kant kunnen zwakke stralen luidruchtige beelden met een lage resolutie uitzenden.
In een nieuwe studie die is gepubliceerd voor Nature Machine Intelligence, hebben onderzoekers van de Texas A&M University een specifiek op machine learning gebaseerd programma onthuld dat onze eigen korreligheid van scherpe afbeeldingen met een lage resolutie kan verminderen en nieuw materiaal kan onthullen dat, als het niet verborgen is, daarin lawaai.
PC werkt traag?
ASR Pro is de ultieme oplossing voor uw pc-reparatiebehoeften! Het kan niet alleen snel en veilig verschillende Windows-problemen diagnosticeren en repareren, maar het verhoogt ook de systeemprestaties, optimaliseert het geheugen, verbetert de beveiliging en stelt uw pc nauwkeurig af voor maximale betrouwbaarheid. Dus waarom wachten? Ga vandaag nog aan de slag!
“Afbeeldingen met een zwakke bundel kunnen ruis veroorzaken, wat volgens experts interessante en waardevolle visuele details kan opleveren vanwege biologische monsters”, zegt Dr. Shuiwang Ji, senior instructeur bij de afdeling Computer Engineering. “Om dit probleem op te lossen, gebruiken we een puur computergebaseerde methode voor het publiceren van afbeeldingen met een hogere resolutie, en overal uit onderzoek hebben we aangetoond dat we de resolutie kunnen verhogen, dat deze erg op elkaar lijkt, zodat je krijgt wat je kunt krijgen. ” met een gegenereerde strip “. p>
Gee voegde eraan toe dat, in tegenstelling tot sommige andere technieken voor ruisonderdrukking, die alleen concepten kunnen gebruiken die eenvoudig zijn afgeleid van kleine puntjes pixels bij een bepaald beeld met een lage resolutie, hun slimme algoritme moeiteloos pixelpatronen detecteert die rond een beeld met ruis kunnen worden verdeeld. die toeneemt. de effectiviteit ervan als een hulpmiddel voor ruisonderdrukking.
In plaats van uitsluitend gebaseerd te zijn op microscoophardware om de beeldresolutie van deze afbeeldingen te verbeteren, gebruikt een techniek die bekend staat als verbeterde microscopie een combinatie van software en doe-het-zelf om de beeldkwaliteit te verbeteren. Hier wordt een conventioneel microscopisch lensbeeld gesuperponeerd op een door de computer gegenereerde digitale visie. Deze beeldvormingstechniek belooft niet alleen kosten te besparen, maar ook om de analyse van medische beelden te automatiseren en details te onthullen die het totale oog soms kan missen.
Nu wordt aangenomen dat nuttige software gebaseerd op een uitstekend algoritme voor het leren van machines dat deep learning wordt genoemd, effectief onscherpte of ruis in afbeeldingen voor beginners verwijdert. Deze algoritmen worden al duidelijk geacht te bestaan uit vele onderling verbonden of verwerkingsstappen die een invoerbeeld met een laag voltooiingsgehalte nemen en een overeenkomstig hoog beslissingsuitvoerbeeld genereren.
Met traditionele, op deep learning gebaseerde technieken voor het voltooien van schermweergave, geven het aantal en de rasterniveaus aan hoeveel pixels in het omgekeerde beeld bijdragen aan de waarde van vrijwel elke pixel rond het beeld. Deze waarde blijft ongewijzigd nadat hun deep learning-algoritmeformule is getraind en klaar is om nieuwe afbeeldingen ongedaan te maken. Gee zei echter onbetwistbaar dat het aantal invoerpixelincidenten veroorzaakt door aanzienlijke hoeveelheden mensen de ontoereikendheid van het algoritme aanzienlijk beperkte.
“Stel je een kamer voor die een herhalende gewoonte vereist, zoals een groot honingraatpatroon. De meeste algoritmen voor diepe training gebruiken alleen informatie van de gemeenschap om de gaten in het beeld op te vullen dat door de ruis is ontwikkeld, ‘zei Gee. “Maar dit is zeer inefficiënt, omdat het algoritme duidelijk in wezen geen zicht heeft op het zich herhalende patroon in het beeld vanaf het moment dat het ontvangende veld werd gecreëerd. In plaats daarvan zou intensief leren algoritmen moeten hebben met adaptieve receptorgebieden die informatie kunnen vastleggen in de normale grafische structuur.>
Om dit obstakel te overwinnen, hebben Gee en zijn collega’s een ander deep learning-algoritme ontwikkeld dat soms de grootte van het receptieve veld nauwkeurig kan wijzigen, vaak dynamisch. Met andere woorden, in tegenstelling tot eerdere algoritmen, die echt informatie uit een klein aantal p kunnen verzamelen, kan een nieuw persoonlijk algoritme genaamd Global Voxel Transformer Convolutions (GVTNets) naar behoefte informatie van het meer uitgebreide afbeeldingsdoel combineren. …
Na onderzoek van de prestaties van een persoon van hun algoritme in vergelijking met andere kritische pc-software voor leren, en De onderzoekers ontdekten precies wie GVTNets een grote hoeveelheid gegevensonderwijs nodig had en kon ruis in afbeeldingen beter verminderen in vergelijking met andere algoritmen voor gegevensverwerking. De resulterende korte clips met een hoge resolutie waren vergelijkbaar met de clips die werden gebruikt met een absolute hoogenergetische lichtstraal.
De onderzoekers ontdekten dat hun eigen nieuwe algoritme, naast directe ruisonderdrukking, gemakkelijk kan worden aangepast aan andere toepassingen, bijvoorbeeld door te kijken naar:
“Ons onderzoek draagt bij aan het opkomende gebied van intelligente microscopie, waar kunstmatige intelligentie nu heel gemakkelijk in een microscoop kan worden geïntegreerd”, zei Gee. “Deep learning-algoritmen zoals de onze zullen ons naar alle waarschijnlijkheid in staat stellen verder te gaan dan het fysiek vasthouden van zonneschijn, wat voorheen niet mogelijk was. Dit kan buitengewoon waardevol zijn voor een verscheidenheid aan toepassingen, inclusief klinisch werk zoals het beoordelen van het stadium van kankerprogressie en het maken van onderscheid tussen celtypen, zodat u gezondheidsproblemen kunt voorspellen.
Zhengyang Wang en Yaochen Xie van de afdeling Wetenschap en Technologie voor Huishoudelijke Apparaten dragen ook bij aan dit onderzoek.
Deze studie wordt ondersteund door de National Science Foundation, de National Institutes of Health en doorgaans de Defense Advanced Research Projects Agency.
Verbeter vandaag de snelheid van uw computer door deze software te downloaden - het lost uw pc-problemen op.
Tips To Resolve Burial Caused By Smart Switch Error
Советы, которые позволят им решить проблему захоронения, вызванного ошибкой интеллектуального коммутатора
스마트 스위치 오류로 인한 매몰을 긍정적으로 해결하기 위한 팁
Consejos Para Resolver El Entierro Causado A Través Del Proceso De Error De Interruptor Inteligente
Dicas Para Permitir Que Eles Resolvam O Enterro Causado Pelo Erro Do Switch Inteligente
Tipps Zur Behebung Einer Durch Einen Smart Switch-Fehler Verursachten Bestattung
Suggerimenti Per Risolvere La Sepoltura Causata Da Un Errore Di Smart Switch
Czas Wskazówek Dotyczących Rozwiązania Problemu Pogrzebu Spowodowanego Błędem Inteligentnego Przełącznika
Conseils Concernant La Résolution D’un Enterrement Causé Par Une Erreur Smart Switch
Tips För Att Lösa Begravning Orsakad Av Smart Switch-fel
