燃料电池模型包括阴阳极质量流量模型

图像质量评价的研究已成为图像信息工程的基础技术之一。由于图像的最终接受者是人，所以评价图像质量应反映出人类的主观视觉感知。为构造一种符合人眼视觉特性的图像质量评价方法，利用点扩散函数针对人眼建立了含有波前像差信息的图像视觉评价模型，并用此模型分别对添加不同噪声的图像进行图像质量评价。实验结果表明，该方法是可行的、有效的，不同的人眼对同一幅图像的评价存在有差异，人眼波前像差越小观察到的图像越清晰。该方法不仅能够在评价图像质量时准确反映人眼的主观感知，而且能够直观地呈现不同人眼实际看到的图像。

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土建类技术质量知识题库

视频质量评价的开源库，包括PSNR， SSIM,MS-SSIM,PSNRHVS,PSNRHVSM,VIFP等客观评价指标

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概要: 该解决方案可以监测室内空气质量。可以测量各种指标，如温度、湿度和总挥发性有机化合物 (TVOC) 气体。还可以提供估计的二氧化碳水平 (eCO2)，确保符合 UBA 标准。该解决方案还能够使用互补 PWM 模式操作控制电机。 系统优势使用 RL78/G14 快速原型板轻松定制和评估家用电器应用 ZMOD4410 气体传感器模块用于探测总挥发性有机化合物，可用于估计二氧化碳水平或指示空气质量的其他气体 系统框图

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QUAST执行快速方便的质量评估和基因组装配比较。 QUAST计算了许多众所周知的指标，包括重叠群准确性，发现的基因数量，N50和其他指标，以及引入了新的指标，例如NA50（请参见本文和手册中的详细信息）。 全面的分析得出汇总表（纯文本，制表符分隔和LaTeX格式）和彩色图表。 该工具还可以生成基于Web的报告，将所有信息压缩到一个易于浏览的文件中。 QUAST具有直观的命令行界面和详细的手册，可帮助用户运行它并了解其输出。 此外，实验室在http://quast.bioinf.spbau.ru/上启动了Web-QUAST的Beta版，这使质量评估更加简单。 QUAST和MetaQUAST（宏基因组程序集的扩展名）论文发表在《生物信息学》上。

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