简介：针对分形图像压缩编码时间长的问题,提出基于块分类的分形图像压缩算法,实验结果表明,该方法相对于经典的Jacquin分形图像压缩算法,压缩比得到提高,压缩时间提高近100倍.

简介：图像分类是根据图像信息中所反映的不同特征,把不同类别的目标区分开来的图像处理方法,它利用计算机对图像进行定量分析,把图像或图像中的每个像元或区域划归为若干个类别中的某一种,以代替人的视觉判读.TensorFlow是Google基于DistBelief进行研发的新一代人工智能学习系统,TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网络中进行分析和处理过程的系统.根据TensorFlow的预训练模型建立了一个低成本、快速、精准的图像分类器,根据实验结果,准确率达98％.

简介：摘要目的观察探讨利用胸部CT图像的征象对孤立性肺结节进行良恶性快速分类的方法，总结其临床应用价值。方法选取我院2008年12月至2010年12月58例孤立性肺结节患者，分别进行CT三维重建和经CT引导下穿刺病检，以病检结果作为金标准，分析CT三维重建的良恶性快速分类方法的准确性。结果多平面重建法（MPR）对血管集束征、细支气管气象、分叶征、胸膜凹陷征的图像显示率明显高于横断平扫（P＜0.05），具有统计学意义；对于毛刺征、棘突征的图像显示率与横断平扫对比无显著差异（P＞0.05），无统计学意义，对于空泡征的图像显示率明显低于横断平扫（P＜0.05），具有统计学意义。结论胸部CT三维重建能有效提高恶性征象的检出率，可作为良恶性的快速分类的临床手段，但同时良性结节征象的检出率也相应提高，因此有一定的误诊率，需要进一步结合灌注、动态增强、及特异性临床表现等多种方法进行确诊。

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：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：瘦腿不能一概而论。腿粗有三大类情形:腿粗有肉,皮肤看起来松松垮垮的;壮腿,穿裙子不好看;腿部浮肿,特别是常吃外卖、又在冷气房工作的上班族。★肥腿族瘦腿要诀1.要适度运动。腿部皮肤松垮多半是因为不爱运动,或是以前经常大量运动却突然停止运动。适度的运动,可以让肌肉收紧结实,创造出好看的线条。

简介：一、物理图像选择问题（一）用图像表示选择题选项的物理题，可称之为“选图题”，这类题目要求学生对有关的物理图像有清晰的认识．能根据题意，从现成的图像作出正确的选择．

简介：

简介：摘要：目的：研究学生体检胸部X线医学影像图像快速分类方法。方法：选取2022年9月至2023年10月期间参与体检的大一新生1024人，同时采用人工方式和人工智能方式对所有研究对象体检胸部X线医学影像图像进行快速分类。人工智能方式指的是拟结合人工智能机器学习的方法，进行医学影像数据预处理，研究通过神经网络模型的设计搭建，确保训练的模型可对危及公共卫生安全的一些疾病的图像进行高效、快捷的分类。结果：人工智能分类准确性更高，P<0.05。结论：在学生体检胸部X线医学影像图像快速分类方面，人工智能方式比人工方式有效果。

简介：摘要：对函数 的图像及其性质的考察，是近些年高考第 23题的重要内容，快速准确地做出该函数的图像，对于问题解决有着直接的帮助。本文的研究结论告诉我们，只要能记住该函数图像的大致形状，描出很少的几个关键点之后即可快速做出该函数的图像。

简介：1概述80年代以来,X线成像、X-CT、同位素扫描、磁共振成像(MRI)、超声诊断(US)、核医学成像(NM),数字减影技术(DSA)等的发展和应用,其他种类的成像技术,包括显微技术、红外线、内窥镜、人体组织的电阻抗成像等,在临床诊断、治疗以及研究方面起着非常重要的作用,这些图像反映组织器官形态、功能和病变信息,它具有直观、形象、便于观测等特点,在现代医学中占有不可取代的地位.

简介：在深入研究现有指纹分类算法的基础上，提出了一种利用细化后指纹图像的纹织全局模式进行指纹分类的方法。该方法检测细化后指纹图像的全局模式，并且结合指纹图像的方向流信息，将指纹分为六类：拱型、尖拱型、左环、右环、涡型和学生型。实验结果表明，在对低质量的指纹图像进行有效增强处理以后，该方法可以快速、准确的对指纹进行分类。

简介：摘要：随着社会的发展，深度学习在计算机中的地位越来越重要，其相对于其它传统的机器学习方法的优越性也越来越突出。传统的影像分类方法，在面对海量影像资料时，都会出现一些不足之处，导致影像的正确率不高，且不能保证更高的运算速度，而以深度学习为基础的影像分类方法，则有效地解决了这一问题，并成为现今影像分类中的佼佼者。本项目将重点关注基于深度学习的影像分类方法，希望能对相关领域有一些借鉴意义。

简介：摘要：垃圾分类一直以来是环保领域的热门话题，是建设美丽中国的大事。随着城市的快速发展和人们环保意识的提高，各地纷纷推出垃圾分类政策。本文研究垃圾分类快速发展阶段的动态分类模式，对于实现垃圾资源化利用和环境保护具有重要意义。同时，本文还分析目前常见的多种垃圾分类典型模式，希望能为今后动态垃圾分类模式的建设提供参考。

简介：图像题是以坐标曲线为载体,考查学生提炼信息及处理问题的能力,近年来备受中考化学命题者的青睐.教师将中考中涉及到的图像问题分为溶解度曲线类、酸碱中和曲线类、金属溶解曲线类三大类,帮助学生对此类问题进行归纳整理并做好总结,提高课堂教学效率.

简介：在图像分类技术中,图像的特征提取是其重要一环。为了实现图像的正确、快速分类,需要寻找一组可靠、独立且具辨别力的特征量。本文针对人工场景,提出了一种基于形状特征场景分类算法,其在通用的场景分类特征组中增加了形状分类特征。实验研究结果表明该算法是有效的。

简介：摘要：随着社会的不断发展，深度学习在计算机领域的作用日益显著，比其他传统机器学习技术的优势更加明显，而图像分类问题是研究的焦点内容。传统的图像分类方法存在一定弊端，在处理庞大图像数据的过程中难度较高，致使图像分类精度较差，也无法保障较快的速度，而基于深度学习的图像分类方法有效解决了此问题，成为目前图像分类的佼佼者。本文主要围绕深度学习在图像分类中的应用进行研究，以期为该领域提供一定参考。

简介：摘要：本文采用DCGAN加强的方法，以garbage classify为例，探讨了DCGAN在城市生活废物中的应用。首先对DCGAN的网络进行了优化，将该网络的初始培训集合导入网络，再将该网络中产生的图象和原有的训练集合进行合并，从而形成一个新的训练集合。本法能够对数据进行高效的扩展，可以将其应用于生活垃圾的数据强化。从而实现了对垃圾的自动分类。

简介：摘要：随着科学技术的发展，物理学科逐渐成为科学技术发展的支柱，同时在新高考下高中物理也成为高校招生中绝大多数专业录取的必选科目，所以快速求解物理考题也成为学生的必要。