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数据融合matlab代码来自单个传感器的多光谱多分辨率图像的超分辨率 作者 何塞·比奥卡乌斯·迪亚斯（Jose Bioucas Dias） 版权所有2017：苏黎世联邦理工学院，里斯本大学 变化 0.1第一版。 重要的 如果您使用此软件，则应在任何所得的出版物中引用以下内容： [1] Super-Resolution of Multispectral Multiresolution Images from a Single Sensor C. Lanaras, J. Bioucas-Dias, E. Baltsavias, K. Schindler In CVPRW, Honolulu, USA, July 2017 关于 这是作者对[1]的实现。 该代码在MATLAB中实现： apexSample.mat-模拟为Sentinel-2响应的APEX图像的示例，可在（）获得 ms_fusion_apex.m-执行SupReME的演示脚本 ./functions-所有必要的功能 许可证-代码的GPL许可证 自述文件-此文件 笔记 与真实Sentinel-2图像一样对待不同分辨率通道的共配准

Radon变换历史：Radon变换是J. Radon于1917年提出的。在Fourier变换及它们对应的卷积可以快速计算之前，Radon变换的计算几乎没有引起人们的兴趣。现在Radon变换已经成为医学成像和许多遥感成像等的主要工具而受到广泛重视。

基于跨全平台的游戏引擎Cocos2d-JS，设计并实现了一款以大富翁为蓝本的寓教于乐的手机网页游戏。首先研究了Cocos2d-JS游戏引擎的关键技术，然后分析了游戏的整体框架和核心功能模块的实现。最后根据设计方案，使用Cocos2d-JS开发出一款运行流畅的手机网页游戏。

使用 3D 多分辨率 R-CNN 的脑微出血 3D 实例分割框架 由 I-Chun Arthur Liu、Chien-Yao Wang、Jiun-Wei Chen、Wei-Chi Li、Feng-Chi Chang 撰写的论文“3D Instance Segmentation Framework for Cerebral Microbleeds using 3D Multi-Resolution R-CNN”的官方 PyTorch 实现Yi-Chung Lee, Yi-Chu Liao, Chih-Ping Chung, Hong-Yuan Mark Liao, Li-Fen Chen. 论文目前正在审查中。 关键词：3D 实例分割、3D 对象检测、脑微出血、卷积神经网络 (CNN)、磁敏感加权成像 (SWI)、3D Mask R-CNN、磁共振成像 (MRI)、医学成像、pytorch

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1989年Mallat和Meyer提出了计算离散正交小波变换的快速算法，从而为小波变换实现工程应用奠定了基础。而这一算法是建立在多分辨率分析的基础之上，因此这里先介绍多分辨率分析的理论与方法。

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