邓自立——最优估计理论及其应用：建模、滤波、信息融合估计

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区块链的广泛应用使越来越多的学者聚焦到安全加密这一重大问题上。然而，随着电子计算机技术的飞速发展，远超传统计算速度和数据处理容量的量子计算机已经逐步从理论走向实践，它的极大算力将给区块链的链内安全带来巨大和根本性的挑战。介绍了量子信息的两大核心应用，分析了量子霸权对区块链现行的共识方式和加密算法的破解方式。同时，针对目前区块链的漏洞，提出量子区块链以防止量子计算带来的攻击威胁，并阐述了量子通信技术的原理与应用方法，举例说明了量子区块链的安全性与可行性。最后，对目前量子计算存在的几大技术挑战进行了分析。

使用深度学习框架的红外和可见图像融合 ，吴晓军*，约瑟夫·基特勒国际模式识别大会2018 Li H，Wu XJ，Kittler J.使用深度学习框架的红外和可见图像融合[C] //模式识别（ICPR），2018年第24届国际会议。 IEEE，2018：2705-2710。 要求 您将需要以下工具来运行此代码： 如果您对此代码有任何疑问，请随时与我联系（ ， ） 融合方法 融合详细内容 多层融合策略 质量指标-Nabf Nabf-'BK Shreyamsha Kumar。 使用离散余弦谐波小波变换基于像素重要性的多焦点和多光谱图像融合。 信号，图像和视频处理，2012年。” 火炬版 仅供参考 https://github.com/GrimReaperSam/imagefusion_pytorch 引文 Li H，Wu XJ，Kittler J.使用深度学习框架的红外和可见

机器人与人工智能的融合发展简介，简要介绍了国际国内工业机器人和服务机器人的现状，当前行业的热点问题。

1、实现2张图片的人脸融合 可直接运行 2、本资源是控制台应用程序 exe 3、输入一张模本图、一张人脸图 4、输出一张融合图

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针对同一场景两幅严格配准的多聚焦图像的融合问题,设计了一种基于区域能量的多聚集图像融合算法。该算法利用金字塔变换得到图像的多分辨序列,采用基于区域能量的融合方法,在图像的相应层次序列的各级金字塔图像上进行融合,以获取最终的融合图像。从目视效果来看,采用本文算法进行图像融合,能够将两幅多聚焦图像融合成一幅比较清晰的单一聚焦图像。实验结果表明,本文算法与同类其它算法相比较,熵提高了0.01%～4.4%,交叉熵降低了52.93%～95.77%,互信息提高了3.13%～26.55%。

针对煤矿传统视频监控存在零散孤立、画面局限、利用率低、关联性差等诸多问题,通过研究监控视频和三维模型的贴图融合技术,使原本碎片化的实时监控视频在一个整体场景中360°全景立体监控,实现虚拟模型与实时监测的有机结合。360°全景立体监控帮助用户迅速纵览矿山全局,提升了安全保障能力和监控追溯效率。