水下能见度在水下视觉研究和目标检测中非常重要。 但是，大多数水下视觉系统不能保证在复杂的水条件下具有良好的性能。 这是因为水下图像通常会因吸收和散射的光-水相互作用而退化。 水分子和水介质中的悬浮颗粒将环境光散射到相机的视线中，这会在图像上增加一层雾度并降低图像的对比度。 这部分散射光通常称为背景光，这是水下图像质量下降的主要原因。 通过建立物理模型，分析了自然光照和人工光照两种不同光照条件下水下成像中背景光的形成。 开发的模型包括诸如相机参数，光源参数，固有光学特性以及相机源物体几何形状之类的参数。 基于这些模型，研究了背景光与上述参数之间的关系。 计算机分析表明，两种照明条件下的整体背景光在水介质的固有光学特性与相机参数之间有着密切的关系。 自然光照下的整体背景光与散射系数成正比，与衰减系数成反比。 两种照明条件下的背景光都可以用整体背景光的简单指数衰减表达式来描述。 简单的表达式大大降低了仿真的计算复杂度。 背景光的强度主要取决于固有的光学特性，摄像机的场景距离，摄像机的光源距离和摄像机的成像角度。 整体背景光和固有光学特性之间的关系可以用来估计衰减系数，散射系数和场景深度信息。
2021-11-23 09:42:01
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** 请注意，此代码有两个版本。 这个版本 (V1) 只需要边界条件和另一个版本 (V2)，它允许在所有航路点设置约束。 对于版本 2，请访问：
https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/78631-a-general-multi-segment-minimum-jerk-trajectory-toolbox-v2 这是一个工具箱，可用于生成和绘制满足以下条件的多段最小加加速度轨迹： 1) 在特定时间通过任意数量的航路点。 2) 满足一定的速度和加速度边界条件（初始和最终速度和加速度）。
特征： 1) 这是一个简单的包，因为一切都在一个文件中，所有用户需要的只是输入很少的输入，然后运行代码。 2）它是通用的，这意味着它适用于 2D 和 3D 轨迹，并且可以处理任意数量的航点。
输入： 1) 航点的位置（2D 或 3D）
2021-11-23 03:58:21
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** 请注意，此代码有两个版本。 这个版本 (V1) 只需要边界条件和另一个版本 (V2)，它允许在所有航路点设置约束。 对于版本 2，请访问：
https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/78619-a-general-multi-segment-minimum-snap-trajectory-toolbox-v2
这是一个工具箱，可用于生成和绘制满足以下条件的多段最小捕捉轨迹： 1) 在特定时间通过任意数量的航路点。 2) 满足一定的速度、加速度和加加速度的边界条件（初始和最终速度、加速度和加加速度）。
特征： 1) 这是一个简单的包，因为一切都在一个文件中，所有用户需要的只是输入很少的输入，然后运行代码。 2）它是通用的，这意味着它适用于 2D 和 3D 轨迹，并且可以处理任意数量的航点。
输入： 1) 航点的位
2021-11-23 03:56:40
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不同培养条件下大肠杆菌对卡那霉素产生耐药性速率的比较，夏令，宋均凤，目的：比较大肠杆菌K12（E. coli K12）在不同培养基中对卡那霉素产生耐药性的速率。方法：采用划线法培养大肠杆菌单克隆，挑取单克隆�
2021-11-20 10:59:02
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从开源项目
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概述
CTGAN是用于单个表数据的基于深度学习的合成数据生成器的集合，这些数据生成器能够从真实数据中学习并生成高保真度的合成克隆。
当前，该库论文实现在提出的CTGAN和TVAE模型。 有关这些型号的更多信息，请查阅相应的用户指南：
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安装
要求
CTGAN已在 3.6、3.7上进行开发和测试
从PyPI安装
推荐的安装CTGAN的方法是使用 ：
pip install ctgan
这将从提取并安装最新的稳定版本。
用conda安装
CTGAN也可以使用安装：
conda install -c sdv-dev -c pytorch -c conda-forge ctgan
这将从提取并安装最新的稳定版本。
使用范例
:warning_selector: 警告：如果您只是开始使用综合数据，我们建议您使用SDV库，该库提供
2021-11-18 16:54:27
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