简介：摘要：本文研究了基于Kunit的Linux内核单元测试框架，并在软件开发中进行了实践验证，单元测试是确保代码质量和功能正确性的重要手段之一。然而，由于Linux内核的复杂性和对稳定性的要求，传统的单元测试方法在内核级别的测试中面临一些挑战。因此，本研究提出了使用Kunit进行Linux内核单元测试的方案。

简介：摘要：在现代软件开发中，单元测试作为确保代码质量和功能正确性的关键环节，扮演着至关重要的角色。然而，传统的单元测试方法常常面临着测试效率低、覆盖率不足以及测试用例维护困难等问题。为了解决这些问题，越来越多的软件开发团队开始引入单元测试工具，以优化测试过程，提高测试覆盖率和自动化程度。

简介：摘要：压接测试是机械加工领域中经常使用的一种试验方法，但传统的压接测试存在有限的精度和效率低下等问题。本研究提出了一种基于图像识别技术的压接测试方法，该方法使用高分辨率相机捕获实时图像，然后利用图像处理和机器学习算法进行分析，以准确识别和测量试样的压接质量。实验结果显示，我们的方法大幅提升了测试的精度和效率，对于各种不同的工业应用具有极高的潜在价值。这项研究不仅为压接测试提供了一种更高效的技术手段，也对图像识别技术在机械工程领域的进一步应用具有示范意义。

简介：摘要：主要研究了图像处理和文字识别技术在手机软件自动化测试系统中的应用,提出了针对手机屏幕图像的处理方法和图像中文字的识别方法。

简介：摘 要：针对不同厂商逻辑控制单元（LCU）频发各种质量问题，本文设计一种自动化测试平台，可满足轨道交通逻辑控制单元（LCU）及同类产品的功能试验和性能试验要求，将工时由之前的2~3小时减少到30min，减少人工成本，识别产品质量问题，并在此基础上可通过第三方软件实现车辆级逻辑控制功能仿真测试，提前识别应用风险。

简介：摘要：非下采样Contourlet变换（Nonsubsampled Contourlet Transform, NSCT）作为一种多尺度、多方向的图像分析工具，在图像融合与复原领域展现出了卓越的性能。NSCT通过取消降采样操作，继承了Contourlet变换的优点并增加了平移不变性和冗余度，使得其在处理图像边缘和轮廓特征信息时更加有效。以下将分段阐述NSCT图像融合技术在图像复原中应用的具体策略，并结合实例进行详细分析。

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简介：摘要：在无人机操作中，飞手更偏好可见光图像的视野，而热源探测则更适合使用红外图像。鉴于红外图像与可见光图像在信息表达上的差异，将两者融合能够赋予图像多样化的特性，从而提升图像的应用价值。因此本文提出了一种基于分数阶微分处理的红外图像与可见光的融合方法，在不过度干扰可见光图像的纹理和信息的情况下将红外图像融入其中。该方法既确保了融合图像既包含红外图像的关键信息，又保持了可见光图像的清晰度和细节。实验采用TNO数据集进行验证，结果显示，融合图像与原始可见光图像的结构相似性（SSIM）指数超过0.9，表明融合过程对可见光图像质量影响甚微；同时，与红外图像的结构相似性相比，也实现了0.1的提升。

简介：摘要：软件测试是软件质量保证的重要手段,可通过软件测试发现软件缺陷,以便修改缺陷,提高软件质量,软件测试不仅需检测工具,更需测试人员的判断,对业务知识的掌握程度和测试用例的设计能力、知识及经验。基于此，本文详细探讨了软件测试技术与测试管理。

简介：摘要：目的：本研究旨在通过颈椎CT图像特征分析，探究颈椎疾病的诊断标准和治疗前景，以提高颈椎疾病的诊断准确性和治疗效果。方法：采用回顾性研究设计，选取2019年至2023年间接受颈椎CT扫描的患者作为研究对象。通过高级图像处理和机器学习技术，对颈椎CT图像进行特征提取和分析，包括颈椎间盘突出、颈椎管狭窄和颈椎骨折等常见疾病的图像特征。利用统计分析方法评估这些特征与临床诊断的相关性。结果：共分析了1000例患者的颈椎CT图像。研究发现，通过特定的图像特征组合可以高度预测颈椎疾病的类型和严重程度，其预测准确率达到92%。此外，图像特征与颈椎疾病的临床表现和治疗响应之间存在显著相关性，为颈椎疾病的个体化治疗提供了依据。结论：颈椎CT图像特征分析能够有效辅助颈椎疾病的诊断和治疗决策，提高诊断准确率和治疗效果。未来，通过进一步研究和技术优化，颈椎CT图像特征分析有望成为颈椎疾病管理的重要工具。

简介：摘要：多标签图像分类是一项允许单个图像同时属于多个类别的重要机器学习任务。与单标签分类不同，多标签图像分类面临着标签间相关性、数据不平衡以及高维数据处理等挑战。随着工业界的算力提升，许多研究人员利用深度学习的强大学习能力来应对多标签图像分类中遇到的挑战，然而专门针对多标签图像分类的综合研究仍然很少。本文系统地综述了多标签图像分类的近几年的进展，首先介绍了多标签图像分类的背景以及定义，接着讨论了多标签图像分类问题挑战，然后详细回顾多标签图像分类的最新进展，其中包括了其在深度学习方面的现有研究成果，如深度卷积神经网络、Transformer，最后总结了多标签图像分类的现状。希望本文的综述能为多标签图像分类领域的研究人员和实践者提供有价值的参考和指导。

简介：摘要：图像识别技术是计算机视觉的重要组成部分，其目标是使计算机能够自动识别和解释图像或视频中的内容。近年来，随着深度学习和计算能力的快速发展，图像识别在许多领域得到了广泛的应用，如自动驾驶、医学影像诊断、安防监控等。本文将从技术发展、主流方法、最新进展以及未来挑战等方面，对图像识别的前沿进行全面概述。

简介：摘要：近年来无监督图像分类取得了显著进展，尤其是通过对比学习和自监督学习的应用，提升了在缺少标注数据情况下的分类性能。本文综述了无监督图像分类的基本概念、方法和最新进展，重点探讨了对比学习、自编码器、视觉变换器等技术在无监督图像分类中的应用。通过比较主流的无监督方法，如SimCLR、MoCo、MAE、DINO等，本文分析了不同方法的优势和局限，展望了无监督学习在大规模图像分类任务中的应用前景。无监督学习能够有效应对数据标注困难的挑战，具有较强的泛化能力，为图像分类领域提供了有力支持。

简介：摘要：多标签图像分类是一项允许单个图像同时属于多个类别的重要机器学习任务。与单标签分类不同，多标签图像分类面临着标签间相关性、数据不平衡以及高维数据处理等挑战。随着工业界的算力提升，许多研究人员利用深度学习的强大学习能力来应对多标签图像分类中遇到的挑战，然而专门针对多标签图像分类的综合研究仍然很少。本文系统地综述了多标签图像分类的近几年的进展，首先介绍了多标签图像分类的背景以及定义，接着讨论了多标签图像分类问题挑战，然后详细回顾多标签图像分类的最新进展，其中包括了其在深度学习方面的现有研究成果，如深度卷积神经网络、Transformer，最后总结了多标签图像分类的现状。希望本文的综述能为多标签图像分类领域的研究人员和实践者提供有价值的参考和指导。

简介：摘要：本文针对发电厂管道在运行过程中可能出现的缺陷和损伤问题，提出了一种基于散斑图像相关性分析的检测方法。通过对散斑图像的处理和分析，实现对管道缺陷的识别和定位。本文主要介绍了散斑图像相关性分析的基本原理、软件开发过程以及在实际应用中的效果评估。

简介：摘要：本文主要介绍了从以色列引进的大型天线近场测试系统的组成、应用及工作原理。针对该系统的设计中射频开关、混频器等有源器件功率容量不足的缺点，通过特殊的测试手段规避有源器件被烧毁的风险，经过实际应用证明该测试方法的可行性，同时也加强了测试过程中的可靠性和安全性。

简介：摘要：电机在现代伺服控制系统中的应用日益广泛。当一种新研发的伺服驱动器与PMSM匹配时，需要进行长时间的性能测试。其中，对拖测试是电机性能评估中最常见且重要的方法之一。本研究构建了一个基于电机测试的对拖测试平台，能够实现对转矩和转速的控制，同时实时监测、分析、计算和备份电流、电压及温度等参数，并支持在线调试。该对拖平台具备快速精确监测参数的能力，具有良好的扩展性、更广泛的适用范围以及更完善的功能，在工程实践中表现出强大的实用性。

简介：

简介：摘要：新课标要求初中物理教学利用物理图像描述数据并解释实验结论。物理图像分析题是初中物理教学的重要内容和中考的重要题型，其要求学生能够读懂图像、提炼图像中的显性和隐性数量关系，明确解题思路，准确作答。这需要学生具备较高的物理思维和图像分析能力。因此，教师应整合历年中考物理图像题，指导学生科学、有针对性地进行图像信息分析和提取。