在ESL班级中，班级负责人通常会评估所有学生的表现，而使用同伴评估可能是确认或修改老师评估的好方法。 在这项研究中，使用FACET分析考虑是否可以在课堂上采用同伴评估。 由于这是日本的常规小型英语班，因此参与者是18名ESL大学学生和1名老师。 首先，消除了一个不适当的评估者，包括教师在内的所有其他评估者也被包括在内。 评估者评估报告显示，在淘汰一名评估者之后，没有评估者不匹配。 FACET地图显示，其中大多数人，包括老师在内，都是宽松的评分者。 此外，仅检测到一些意外响应。 总的来说，这项研究得出的结论是，同级评估可以合理地用作课堂上的附加评估。

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冲浪配准数学代码盖姆 这是Toby Collins，Pablo Mesejo和Adrien Bartoli发表于欧洲的同行评议论文“基于图的关键点匹配中的错误分析和建议的解决方案”中Matlab的基于图的仿射不变关键点匹配（GAIM）的Matlab实现。 2014年9月召开的计算机视觉会议。GAIM解决了两个图像的一般基于关键点的图形匹配问题。 它不需要对象的数量，遮挡的数量，图像之间的非刚性运动的数量，背景杂波的数量或对象的拓扑结构（如果例如对象撕裂，状态可能会发生变化）的先验知识。 这是作者的实现。 如果您在工作中使用此代码的任何部分，请引用本文。 最重要的是，我们希望您会发现此代码有用。 基于图的关键点匹配是一个非常困难的计算机视觉问题，尚未完全解决，需要进行不断的研究。 问题包括使用例如SIFT或SURF检测两个图像中的关键点（或特征），然后使用它们的描述符和相邻关键点之间的几何约束来匹配关键点。 解决方案对于几种应用程序非常重要，包括非刚性对象跟踪，配准和非刚性场景理解。 为了使其正常工作，图像中的对象必须具有良好的纹理（以便可以检测到关键点），并且图像不应被噪声，模糊或压缩