%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 超声脉冲压缩系统的新性能指标% by Sevan Harput % 英国利兹大学。 版权所有 2014。 % % 请将此代码用于科学和教育目的，请参考% 到以下出版物： % Sevan Harput、James McLaughlan、David MJ Cowell 和 Steven Freear， %“超声脉冲压缩系统的新性能指标”， % IEEE 国际超声波研讨会，2014 年。 % http://ieeexplore.ieee.org/xpl/articleDetails.jsp?tp=&arnumber=6931819 % %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 此函数计算以下性能评估指标% 对数压缩超声图像的选定区域： % -3 dB 主瓣宽度 (

根据MP4真宽度分类整理文件，比如，1920*1080视频分类到，1920文件夹下，1080*720，分类到1080文件夹下。

软件介绍: RDM-2.2.dmg是一款MAC系统下用于修改屏幕分辨率的神器，能够让Mac电脑外接显示器输出更多分辨率，在MacBook外接显示器时，会出现输出分辨率不够问题字体虚的情况，RDM这个软件就可以解决这个问题。

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基于合成孔径激光成像雷达(SAIL)二维数据收集方程和成像算法, 研究了圆形孔径和矩形孔径光学望远镜天线的方位向成像分辨率, 导出了点扩展函数的解析表达式, 分析了理想成像点尺寸及其光学足迹中心偏离、相位二次项匹配滤波失匹、空间采样宽度、采样周期等的影响; 也研究了距离向成像分辨率并分析了非线性啁啾补偿等的影响。对于各种影响因素都给出了数学判据, 特别是发现了矩形孔径的光学望远镜可以产生适合于SAIL扫描方式的矩形光学足趾并消除方位向分辨率不均匀降低, 可以设计最佳的矩形孔径的尺度分别控制光学足趾在方位向及其垂直方向上的尺度, 得到大扫描宽度和高方位向分辨率; 也发现了目标外差延时必须尽量小以克服非线性啁啾和初始光频不稳定性相位误差。

针对已有自适应细分方法中存在的问题，提出了一种新的自适应多分辨率细分曲面的表示方法。该方法结合拓扑细分的特点，运用二维组合映射对半边数据结构进行形式化定义，并引出超映射的概念。在超映射这个通用的理论框架中引出了半边结构在多分辨率上的扩展，并对其在自适应细分方法中的应用进行了讨论。结果表明这种结构具有普适性，支持多种细分方法，允许在网格的任何多分辨率层次上及时有效地导航，并且在自适应细分过程中避免了拓扑裂缝的产生。

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Tensorflow实施论文“快速，准确的超高分辨率的深拉普拉斯金字塔网络”（CVPR 2017） 这是使用TensorLayer的Tensorflow实现。 原始论文和使用MatConNet的实现可以在他们的上找到。 环境 使用python 3.6和cuda 8.0对实现进行了测试。 下载资料库： $ git clone https://github.com/zjuela/LapSRN-tensorflow.git 火车模型 在config.py文件中指定数据集路径并运行： $ python main.py 使用挑战数据集对预训练模型进行训练。 测试 使用您的测试图像运行： $ python main.py -m test -f TESTIMAGE 结果可以在文件夹./samples/中找到

训练12小时后512x512鲜花，1 gpu 训练12小时后256x256朵鲜花，1 gpu 比萨 ``轻巧''GAN 在Pytorch的ICLR 2021中提出的实现。 本文的主要贡献是发生器中的跳层激励，以及鉴别器中的自动编码自监督学习。 引用单行摘要“在经过数小时培训的情况下，可以在1024 g分辨率的数百张图像上融合在单个gpu上”。 安装 $ pip install lightweight-gan 使用 一个命令 $ lightweight_gan --data ./path/to/images --image-size 512 每隔1000次迭代，模型将保存到./models/{name} ，模型中的样本将保存到./results/{name} 。 name将是default ，默认情况下。 训练设定 深度学习从业人员的自我解释能力很强 $ lightweight_ga