双目竞争

本研究探讨了价值和唤醒对意识视觉感知的影响，采用双目竞争任务，开展了三项实验： 实验1：名人面孔 实验2：政治家面孔 实验3：IAPS图像 (国际情感图片系统; Lang等人, 1997) 研究人员 Tom Salomon，特拉维夫大学神经生物学系 Yael Solar Priel，特拉维夫大学Sagol神经科学学院、心理科学学院神经生物学系 Yarden Shir，特拉维夫大学Sagol神经科学学院 Keren Shoval，特拉维夫大学Sagol神经科学学院 Rinat Kiperman，特拉维夫大学Sagol神经科学学院 Liad Mudrik，特拉维夫大学Sagol神经科学学院、心理科学学院 Tom Schonberg，特拉维夫大学神经生物学系Sagol神经科学学院 代码库结构 BR实验目录 每个实验目录包含3个文件夹: BR_Data - 双目竞争任务原始数据 Behavioral_Data - 非BR任务输出

在梅德里夫长期冥想者项目中，我们设计了一套专门用于双目竞争的预处理管道和统计分析代码。

这里提供了使用matlab编写的双目图像处理代码，能够有效地恢复场景的景深图，已经经过实际验证，供大家参考使用。

这里提供了使用Matlab实现双目图像恢复场景深度图的代码，已经验证可行，供大家参考。

双目相机高清标定板图

确定系统运行缓慢的原因：从v$session_wait视图中选择等待事件不是'client message'且不包含'%NET%'的会话，等待时间为0且会话ID大于5。

执行M文件，这是Kohnen竞争学习神经网络的学习算法。

Matlab标定：完成相机标定，获取相机内参和外参。 OpenCV立体校正：使用OpenCV进行图像校正，确保左右视图的对准。 BM、SGBM、GC算法匹配：利用匹配算法（包括Block Matching、Semi-Global Block Matching和Graph Cut）进行立体匹配。 三维重建：根据匹配结果，通过公式法（如三角测量）还原三维图像。此项目集成了博客上许多技术资料，适合有需要的人进行参考与实践。

针对当前主流数据库审计系统存在的审计信息冗余、不灵活的审计配置方式以及数据统计分析能力不足等问题，我们提出了一种创新的数据库安全审计系统。该系统可以有效约简审计信息，支持灵活的审计配置，并能够有效检测潜在的数据库攻击，为数据库安全防护提供实用的解决方案。

这是与通过垫料生产产生的竞争干扰理论相关的人口增长模型Matlab代码存储库。提供的代码包括：1. 用于连续时间模型及其变体分析、模拟和结果展示的工具；2. 用于离散时间年度-多年生模型及其变体分析、模拟和结果展示的代码；3. 用于准确重现图形的颜色映射。