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基尔霍夫椭圆涡旋是嵌入在无粘性、不可压缩和无旋流体中的均匀涡度的二维椭圆区域（或“补丁”）。 G. Kirchhoff 在 1876 年证明了这些是非线性欧拉方程的精确解。 随后，AEH Love 分析了基尔霍夫涡旋的线性稳定性，并确定在大纵横比下它们是不稳定的。 他还获得了振荡频率和增长率的解析表达式。 自述文件中包含了他的论文的抄录，该论文于 1893 年发表在伦敦数学学会会刊上。 1979 年，NJ Zabusky、MH Hughes 和 KV Roberts 引入了一种现在通常称为“轮廓动力学”的数值方案。 这是一种用于模拟无粘性离散涡量块的流行工具。 它在数值上是有效的，因为跟随均匀涡度区域的演变只需要跟踪其边界。 我们在 Matlab 中实现了轮廓动力学算法，以重新检查基尔霍夫涡旋的演变，重点是系统的模式。 包括两个拟合例程，将解分解为组成的线性特征模式。 这些例程的一些

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matlab实数编码代码快照压缩成像（PnP-SCI）的即插即用算法 这个软件库包含了纸张的MATLAB代码插件和播放算法大型快照压缩成像在计算机视觉IEEE / CVF会议和模式识别（CVPR）2020（口服）的，和。 图1.使用提议的PnP-SCI算法以深去噪器作为图像/视频先验，重构为大型Football视频（3840×1644×48） ，表示为PnP-FFDNet（右下）。 为了进行比较，左下和右上分别显示了地面真实情况和使用GAP-TV（ICIP'16）的结果。 所拍摄的图像（左上角）尺寸为UHD（3840×1644），并从快照测量中恢复了48帧。 Football视频来自。 快照压缩成像（SCI） 快照压缩成像（SCI）提出了一个问题，我们可以将多维视觉信息编码为低维采样。 因此，如图2所示，SCI指的是对快照中的三维或二维数据使用不同的掩码（或编码Kong径）进行编码，如图2所示。典型的应用是高速成像（在时间上具有变体蒙版），高光谱成像（具有光谱变体蒙版），光场成像（具有角变体蒙版）以及同时进行多维成像和传感。 图2.视频SCI的感测过程（左）和使用建议的PnP-FFDN

使用ESRGAN增强压缩图像的主观质量 0.背景 PyTorch实施压缩图像的主观质量增强。 注意：网络结构，数据集和训练方法与原始论文不同。 随时联系： ryanxingql@gmail.com 。 1.预先要求 1.1。 环境 乌本图20.04 LTS CUDA 10.1 烟火1.6 软件包：TQDM，LMDB，PYYAML，OPENCV-PYTHON，SCIKIT-IMAGE，TENSORBOARDX，LPIPS 假设您已经安装了CUDA 10.1，则： git clone --depth=1 https://github.com/RyanXingQL/SubjectiveQE-ESRGAN cd SubjectiveQE-ESRGAN/ conda create -n esrgan python=3.7 -y conda activate esrgan pytho

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