软件工程基本概念、软件过程主要步骤和活动

信息论的主要研究成果 语音信号压缩 长途电话网标准 1972年 CCITT G.711标准中的 64kbit/s， 1995年 CCITT G. 723.1标准中的 6.3kbit/s。 移动通信中 1989年 GSM标准中语音编码速率为13.2 kbit/s 1994年 在为半码速GSM研究的VSELP编码算法中，码速率为5.6kbit/s 目前在实验室中已实现600bit/s的低速率语音编码，特别是按音素识别与合成原理构造的声码器其速率可低于100bit/s，已接近信息论指出的极限。

PLabel 半自动标注系统是基于BS架构，纯Web页面操作，由鹏城实验室叶齐祥、曾炜、田永鸿教授团队自主研发，由工程师邹安平维护，集成视频抽帧，目标检测、视频跟踪、ReID分类、人脸检测等算法，实现了对图像，视频的自动标注，并可以对自动算法的结果进行人工标注，最终得到标注结果，同时也可以对视频、图片、医疗（包括dicom文件及病理图像）相关的数据进行人工标注，标注结果支持COCO及VOC格式。支持多人协同标注。 半自动标注系统主要功能有：用户管理，数据集管理，自动标注，人工标注，ReID标注，车流统计，视频标注，医疗CT标注，超大图像标注，模型管理与重训，报表管理。数据标注过程一个非常重要的因素是数据安全，在标注使用中防止数据泄露，采用基于web标注工具是有效避免数据泄露的措施之一。 半自动标注系统以保证性能的情况下最小化人工标注代价为目标，不断提升自动标注效率，减少人工标注和人工参与过

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semi-supervised-learning 深度学习半监督相关算法，主要是文献《Mean teachers are better role models》算法，经测试在一般分类问题上精度都会有几个点的提升。 1.数据存放到data目录，每个类别图片存放到一个文件里面，然后用makelist生成列表文件：path label，把无标签的数据标签设置为：-1 2.运行mean_teacher.py

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主要研究内容 前台模块的功能

I = imread('C:\cameraman.tif'); imshow(I) offsets = [0 1; -1 1;-1 0;-1 -1]; [glcms,SI] = graycomatrix(I,'Offset',offsets); imshow(rescale(SI)) whos I = imread('C:\cameraman.tif'); imshow(I) glcm = graycomatrix(I,'Offset',[2 0]) I = [ 1 1 5 6 8 8; 2 3 5 7 0 2; 0 2 3 5 6 7] [glcm,SI] = graycomatrix(I

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