数据融合

此代码库实现了一种方法，该方法可通过多分支 CNN 识别复制移动的源和目标区域。该方法利用插值伪影和边界不一致性的特征。

GRSL-2020-1 自述文件中提供了如何使用代码对提交的文章进行数值测试的说明：GRSL-IEEE 地球科学与遥感快报将强度通道中的证据融合以用于 PolSAR 图像中的边缘检测。 作者：Anderson A. de Borba、Maurício Marengoni 和 Alejandro C Frery 测试环境：Matlab / Octave 数据集：Flevoland 图像 步骤：1. 运行 /Code_matlab/imagem_real_lin_radial_flev.m2. 读取数据库 /Data/AirSAR_Flevoland_Enxuto.mat3. 将射线写入以下文件（共 9 个通道，但此处仅使用 3 个强度通道）：- /Data/a) 通道 hh-flevoland_1.txt- /Data/b) 通道 hv-flevoland_2.txt- /Data/c) 通道 vv-flevoland_3.txt4. 将射线坐标写入以下文件：- /Data/a) 文件 xc_flevoland.txt- /Data/b) 文件 yc_flevoland.txt5. 在 R² 中运行 /Code_r/evidencias_im_real_sa_param_mu_L.R - 读取数据

LabVIEW与SQLite数据库深度融合 本演示文稿深入探讨在LabVIEW环境中使用SQLite数据库的多种方法。涵盖以下主题： SQLite数据库的特性与优势 四种在LabVIEW中调用SQLite数据库的策略 实际案例分析：如何将SQLite数据库应用于软件开发 通过实际操作演示，学习如何在LabVIEW中高效地进行数据库管理 参与者将获得使用LabVIEW和SQLite数据库进行软件开发的实用技能。

结合数据挖掘和蜜罐技术，提出了一种新型入侵检测系统。该系统融合了入侵检测和蜜罐的优势，采用数据挖掘技术分析攻击数据，提高了蜜罐的资源保护能力和入侵检测系统的防护能力。

嗨，我是Wasu，AGH科技大学工程自动化与机器人学士学位毕业生，专注于基于人工智能的可见光和红外范围内视频流数据融合的物体识别。目前研究智能控制系统，主要涉及机器学习、视觉系统和算法加速，以及在多个工程项目中的经验，如基于Tensorflow和Python的视觉AI瞄准机器人系统和基于Raspberry Pi 4、ESP和Arduino的智能家居系统。如果您需要优秀的工程师，请与我联系。

这是一个基于泊松融合方程的图像融合 MATLAB 实现，参考论文为：Pérez P, Gangnet M, Blake A. Poisson image editing[M]//ACM SIGGRAPH 2003 Papers. 2003:313-318。 该项目包含两个 MATLAB 脚本：Poisson Fusion 和 Poisson Repair，并提供了一些用于练习的图片，包括原始图像、蒙版、目标图像和结果图像。

Python 与 Hadoop：架构融合 Hadoop 是一个强大的分布式计算框架，而 Python 则以其简洁和丰富的生态系统而闻名。将两者结合，为大数据处理和分析提供了灵活高效的解决方案。 PyHadoop：桥接 Python 与 Hadoop PyHadoop 是一个 Python 库，它提供了访问 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 和 MapReduce 的接口。通过 PyHadoop，开发者可以使用 Python 编写 MapReduce 任务，并与 HDFS 进行交互。 架构优势 易于开发: Python 的易用性降低了 Hadoop 开发的门槛，让更多开发者可以参与大数据项目。 丰富的生态: Python 拥有丰富的科学计算和数据分析库，如 NumPy、Pandas 和 Scikit-learn，可与 Hadoop 无缝集成。 灵活高效: Python 代码可与 Hadoop 集群进行交互，实现分布式数据处理和分析，提高效率。 应用场景 数据处理: 使用 Python 和 Hadoop 进行数据清洗、转换和预处理。 机器学习: 利用 Python 的机器学习库，结合 Hadoop 的分布式计算能力，进行大规模机器学习模型训练。 数据分析: 使用 Python 的数据分析工具，对 Hadoop 中存储的大数据进行分析和可视化。 总结 Python 与 Hadoop 的融合为大数据领域带来了新的活力。通过 PyHadoop 和其他相关工具，开发者可以利用 Python 的优势，构建高效且可扩展的大数据处理和分析应用。

这是一个基于Matlab实现的QABF融合评价程序，用于客观评估图像融合的性能，灵感来源于C.S.Xydeas和V.Petrovic的研究成果。

瓦希德·诺鲁兹（Vahid Noroozi），萨拉·巴哈迪尼（Sara Bahaadini），雷铮，谢思宏，邵伟祥，余飞飞， IEEE大数据，arXiv CCA通过多模态生成对抗学习提炼产品标题张建国，邹鹏程，赵立，姚瑶，刘烨，潘秀明，龚宇，余飞飞， NIPS研讨会，arXiv ：甘民意调查具有多视图数据的特征选择：一项调查张R，聂芬芳，李力，魏伟-信息融合，2018 （）多视角学习调查常旭，陶大成，徐旭，arXiv：多视图表示学习研究李应明;杨明;张忠飞，1809年多视图数据分析的学习表示形式：模型和应用丁正明丁汉东赵云富光谱聚类单一检视稳健而高效的多路谱聚类， Anil Damle，Victor Minden，arXiv： ICML 2018，动态网络的快速近似光谱聚类-Lionel Martin，Andreas Loukas，Pierre Vandergheynst，arXiv：通过频谱分析进行有效内核选择李健，刘勇，林海伦，岳银良，王卫平（PDF |详细信息）超

数据融合matlab代码整体嵌套边缘检测由谢志远在圣地亚哥加州大学创建。该算法利用完全卷积神经网络和深度监督网络的深度学习模型执行图像到图像的预测。HED自动学习丰富的层次结构表示，解决了边缘和对象边界检测中的挑战性歧义。技术提高了BSD500数据集（ODS F分数为0.790）和NYU深度数据集（ODS F分数为0.746）的性能，并提高了处理速度（每秒处理0.4秒图像）。详细信息请参见相关引用。如果使用了该系统的代码/模型/数据，请引用他们的论文：@InProceedings{xie15hed, author={\"Xie, Saining and Tu, Zhuowen\"}, Title={Holistically-Nested Edge Detection}, Booktitle={Proceedings of IEEE International Conference on Computer Vision}}。