Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

《ImmersiveDisplayPRO融合软件详解》 ImmersiveDisplayPRO是一款专为增强视觉体验而设计的融合软件，尤其适用于需要大屏幕显示效果的场景，如专业设计、虚拟现实、模拟训练、大型会议展示等。它能将多个显示器无缝拼接成一个巨大的连续显示区域，创造出令人震撼的沉浸式视界。 一、系统兼容性 ImmersiveDisplayPRO的强大之处在于其广泛的系统兼容性。该软件支持Windows 7操作系统，同时也能在较旧版本的Windows 10系统上稳定运行。这意味着即使用户的设备并非最新款，也能够享受到高级别的视觉效果。 二、功能特性 1. **多屏融合**：ImmersiveDisplayPRO的核心功能是实现多显示器的无缝拼接。通过精确的图像校准和色彩匹配，软件可以确保多个显示器之间没有明显的分割线，提供连续无断点的视觉体验。 2. **高分辨率支持**：通过多屏融合，用户可以获得远超单个显示器所能提供的超高分辨率，这对于图形设计、视频编辑等需要精细视觉处理的工作尤为重要。 3. **3D支持**：对于虚拟现实和模拟训练领域，ImmersiveDisplayPRO支持3D显示，提供更为真实的沉浸感，提升用户体验。 4. **易用性**：软件界面简洁直观，无论是专业用户还是普通用户，都能够快速上手并进行设置。 三、文档资源 为了帮助用户更好地理解和使用ImmersiveDisplayPRO，压缩包内包含了两份重要的文档： 1. **Skylion-Desktop-Pro多投影桌面融合系统中文用户手册.pdf**：这份详尽的用户手册为中文版，详细解释了软件的各项功能、操作步骤以及常见问题的解决方法，是用户快速熟悉软件的重要参考资料。 2. **融合中文使用手册.pdf**：另一份中文使用手册提供了更深入的技术细节，包括如何配置硬件、如何进行显示器校准等，适合对软件有较高需求的进阶用户。 ImmersiveDisplayPRO融合软件以其出色的多屏融合技术，为用户提供了超越传统显示器限制的广阔视界。配合详细的中文手册，无论是初次接触还是资深用户，都能轻松驾驭这款强大的工具，为工作或娱乐带来前所未有的视觉享受。

基于EfficientViT（Efficient Vision Transformer）优化yolov8的实现，这是一种改进的视觉变换器网络，专为图像识别和处理任务设计。EfficientViT通过采用创新的网络结构和注意力机制，实现了高效的图像特征提取和表示。 提供了EfficientViT的完整PyTorch实现代码。 对每个关键部分进行了详细的解释和中文注释，包括卷积层、注意力机制、残差连接等。 融合实现详解: 提供了YOLOv8-EfficientViT融合模型的完整PyTorch实现代码。 对代码中每个关键模块（如EfficientViT的注意力机制在YOLOv8中的应用）进行详细注释和解释。 结构优化分析: 实现如何通过EfficientViT优化YOLOv8的网络结构，特别是在特征提取和注意力机制方面。 讨论这种融合如何提升模型对复杂场景的识别能力和整体性能。 模型配置与调整: 介绍如何根据不同的目标检测需求调整YOLOv8-EfficientViT的配置。

Havard-Medical-Image-Fusion-Datasets-main 官网：https://www.med.harvard.edu/aanlib/home.html，里面包含MRI、CT、PET医学图像，下载需要手动一张一张操作。 在朋友的告知下，有人在Github整理出了代码，我下载下来方便各位下载。 Github下载链接：https://github.com/yidamyth/Havard-Medical-Image-Fusion-Datasets

"航空装备行业军民融合产业链深度之四：航空机载系统" 本报告对航空机载系统行业进行了深入分析，涵盖了行业概况、市场形势、竞争格局、未来发展趋势等方面。下面是报告的主要内容： 一、行业概况 航空机载系统是飞机制造产业链中的子系统承包商，其上游是零部件供应商，其下游客户为飞机制造总承包商或飞机总装公司。机电系统约占总成本的15%。国内机电系统产业特点主要有三方面：一是市场集中度高；二是典型的军民融合行业；三是生产产能受机械制造性能限制。 二、市场形势 国内军用市场发展增速加快，民用市场潜力巨大。军用航空机电系统市场受益于国防支出预算与军机装备建设提速，国内军用航空机电市场将进入快速增长期。预计未来十年我国军用飞机市场空间为2000亿美元，机电系统年均市场空间约为30亿美元。民用航空客运需求稳定增加，预计未来二十年客运量年复合增长率4%左右，未来二十年全球民机机电系统年均市场空间超过400亿美元。 三、竞争格局 国际竞争格局：民用市场美国公司占据主要地位，军用市场各国龙头公司相对垄断。全球航空机电设备制造商约有1300家，其中，民用主要生产厂商包括美国的霍尼韦尔、联合技术、派克汉尼汾、伊顿以及德国的利勃海尔5家公司。 国内竞争格局：中航机载系统公司在军工市场处于相对垄断地位。中航机载系统公司在国内军用航空机电市场占据超过95%市场，公司航空机电业务覆盖十三大系统。 四、未来发展趋势 机电系统将向综合化、多电化、智能化和能量优化方向发展。我国第五代战斗机要满足隐形要求并具有超音速巡航能力、超机动能力和超级信息优势，商用客机现代化进程也逐步加快，这些都对机电系统的重量、体积和可靠性以及在二次能源的产生、传输和利用上的效率提出了更高的要求，传统航空机电系统独立、分散的格局已难以适应，不断推进机电系统向综合化、智能化、多电化和能量优化方向发展，形成对全机能量的全面综合管理和技术支撑。 本报告对航空机载系统行业的发展前景进行了深入分析，涵盖了行业概况、市场形势、竞争格局、未来发展趋势等方面，为相关行业的投资者和研究人员提供了有价值的参考信息。

【FPGA图像拼接融合1】是一个关于使用Field-Programmable Gate Array（FPGA）进行图像处理的项目，特别是图像拼接与融合的技术。在本文中，我们将深入探讨FPGA在这一领域的应用，以及如何利用它来实现高效、实时的图像处理。 FPGA是一种可编程逻辑器件，它允许用户根据需求定制硬件电路。相比于传统的CPU或GPU，FPGA在并行处理和低延迟方面具有显著优势，尤其适合于图像处理这类数据密集型任务。在图像拼接和融合中，FPGA可以快速处理大量像素信息，实现实时的图像分析和合成。 图像拼接是将多张视角相近的照片合并成一张大图的过程，常用于全景摄影。这个过程中涉及的关键技术包括图像对齐、特征匹配、透视校正等。在FPGA上实现这些功能，可以通过硬件描述语言（如VHDL或Verilog）编写定制的逻辑电路，以实现高速的图像处理流水线。 特征匹配是图像拼接中的关键步骤，FPGA可以加速SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）或其他特征检测算法的执行。这些算法能识别出不同图像间的相似特征，为后续的图像对齐提供依据。 图像对齐则需要进行像素级别的映射，通常使用刚性变换或仿射变换。在FPGA上，可以设计专用的硬件模块来计算变换矩阵，并快速应用到每个像素上，确保拼接后的图像无缝衔接。 接下来是图像融合，它旨在结合多张图像的信息，提升图像的质量和细节。常见的融合方法有加权平均法、基于梯度的融合等。FPGA可以并行处理多个输入图像，实时计算权重并进行融合操作，提供优于软件实现的性能。 在FPGA-Build-main这个项目中，可能包含了实现上述功能的源代码、配置文件和测试平台。使用者可能需要一个开发环境，如Xilinx的Vivado或Intel的Quartus，来编译、仿真和下载代码到FPGA硬件上。此外，为了验证和调试，项目可能还提供了示例图像和测试脚本。 FPGA图像拼接融合项目展示了FPGA在高速图像处理中的潜力，通过硬件优化实现了图像处理算法的高效执行，对于需要实时处理大量图像的应用场景，如无人机航拍、机器人视觉等，具有重要价值。理解并掌握这样的技术，对于深入学习FPGA开发和图像处理领域都是至关重要的。

在使用深度学习模型研究遥感影像地物分类问题时,某些地物的遥感影像可用于训练的样本很少。同时,多样化的遥感影像获取方式产生了大量不同空间分辨率的多模态遥感影像。融合这些多模态遥感影像,弥补样本量少导致分类精度低的缺陷,是小样本的遥感影像高精度分类领域中亟待解决的问题。针对上述问题,提出了考虑两种空间分辨率遥感影像相关关系的融合分类方法。首先,使用两个并行的深度学习网络分别提取两种空间分辨率影像的高层特征;其次,将提取到的高层特征通过融合方法进行融合;最后,得到融合后的高层特征作为输入,训练整个融合分类模型。实验表明,不同融合策略的分类精度不同,本文提出的基于高层特征级别的融合策略可以有效提高分类精度。

"多模态特征融合的遥感图像语义分割网络" 本文介绍了一种多模态特征融合的遥感图像语义分割网络，称为MMFNet。该网络能够融合 IRRG(Infrared、Red、Green)图像和 DSM(Digital Surface Model)图像，提取融合后的特征，并使用残差解码块(Residual Decoding Block, RDB)和复合空洞空间金字塔(Complex Atrous Spatial Pyramid Pooling, CASPP)模块提取跳跃连接的多尺度特征。 MMFNet 网络的架构主要包含以下几个部分： 1. 编码器：使用双输入流的方式同时提取 IRRG 图像的光谱特征和 DSM 图像的高度特征。 2. 解码器：使用残差解码块(Residual Decoding Block, RDB)提取融合后的特征，并使用密集连接的方式加强特征的传播和复用。 3. 复合空洞空间金字塔(Complex Atrous Spatial Pyramid Pooling, CASPP)模块：提取跳跃连接的多尺度特征。 实验结果表明，MMFNet 网络在国际摄影测量与遥感学会(International Society for Photogrammetry and Remote Sensing, ISPRS)提供的 Vaihingen 和 Potsdam 数据集上取得了 90.44%和 90.70%的全局精确度，相比较与 DeepLabV3+、OCRNet 等通用分割网络和 CEVO、UFMG_4 等同数据集专用分割网络具有更高的分割精确度。 本文的贡献在于： 1. 提出了多模态特征融合的遥感图像语义分割网络，能够融合 IRRG 图像和 DSM 图像，提高了遥感图像语义分割的精确度。 2. 引入了残差解码块(Residual Decoding Block, RDB)和复合空洞空间金字塔(Complex Atrous Spatial Pyramid Pooling, CASPP)模块，提高了网络的表达能力和泛化能力。 本文提出了一个多模态特征融合的遥感图像语义分割网络，能够提高遥感图像语义分割的精确度和泛化能力，有助于国土资源规划、智慧城市等领域的应用。

这是一个压缩包，包含了Opencv_Stitcher调用代码，PhotoShop脚本PhotoMerge插件和它相应的专利技术文档(含中英版)，还包括了生成手动微调代码，所有的经过测试的拼合素材图片和拼合效果，最后附上我的全景拼合代码，具体的使用方法和说明见我的博客链接，如有什么问题，请私信或者博客中@我一下，我看到后，会尽量给出回答，谢谢大家的支持！

# 基于ChatGPT人工智能发展趋势报告的毕业设计实现 本毕业设计旨在基于ChatGPT人工智能模型，研究人工智能的发展趋势并加以应用。 ## 研究背景 随着人工智能技术的不断发展，越来越多的行业逐渐开始将其应用到实际生产和生活中，如智能家居、自动驾驶、健康等领域。在此背景下，了解和掌握人工智能的发展趋势，对于未来从事人工智能相关工作的人员来说，具有非常重要的意义。 ## 研究目的 本毕业设计旨在通过基于ChatGPT人工智能模型的研究，分析人工智能的发展趋势，探究其核心技术和应用领域，并在此基础上开发出相应的应用程序。 ## 研究内容 1. 人工智能的发展历程和现状分析； 2. ChatGPT人工智能模型的原理和优势； 3. 基于ChatGPT模型的人工智能发展趋势预测； 4. 基于ChatGPT模型的人工智能应用程序开发。 ## 研究方法 1. 文献综述：对人工智能发展历程、现状和趋势进行详细调研； 2. ChatGPT模型实验：通过搭建ChatGPT模型，对人工智能发展趋势进行预测； 3. 应用程序开发：基于ChatGPT模型，开发出人工智能应用程序。