MIPI官方文档，对MIPI中MPHY、CPHY以及DPHY三个物理层的性能对比和具体指标参数，以及三者之间的使用场合

基于图优化技术，提出了一种新颖的视网膜内层自动分割方法。光学相干断层扫描（OCT）图像中十个视网膜层的11个边界得到了准确，快速和可靠的量化。代替考虑单个像素的强度或梯度特征，所提出的方法着重于整个基于边缘的图像提示。该图像表示为一个完整的加权图，其中连接的组件为节点。基于所连接组件的梯度和空间距离信息以及亲和度矩阵对每个节点进行排名。在三个阶段的项目中有效地进行了细分，以提取11个边界。在来自两个不同数据库的64个OCT图像上对分割算法进行了评估，并将其与两个独立观察者的手动跟踪进行了比较。它在平均无符号边界误差和平均有符号边界误差方面显示出令人鼓舞的结果。

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React层 react-layers是一套针对OpenLayers的自以为是的React组件。 它的设计策略是： 完全打字稿 以React方式而不是OpenLayers方式处理面对用户的所有事情-onClick和OnPointerEnter / OnPoinerLeave处理程序是典型示例 如果它不面向用户，则不必采用React方式-内部使用继承，遵循OpenLayers类，过度组合 简单的事情应该很简单 公开所有高级OpenLayers功能-否则，使用Leaflet可能会更好 尽可能做到对SSR友好（这是一项即将推出的功能，请参阅下文） 当前目标是OpenLayers 6+ 构建时为零依赖性，但React和OpenLayers除外（示例具有某些依赖性） 它与在OpenLayers 3上停止的react-openlayers无关。实际上，它比react-openlayers更受

Photoshop导出图层到文件的速度很快 使用此脚本，您可以以比Adobe内置脚本快得多的速度将Photoshop文档中的图层导出为单个文件。 到目前为止，它不具有内置版本的所有格式，但是可以根据要求轻松添加更多格式。 随时为它做贡献，使其更强大！ 如果您喜欢定期使用我们的脚本，并希望早日实现更多功能，请考虑提供少量资金。 该脚本最初是作为对上一个的答复而构建的。 确保下载所有文件： 免责声明：我们没有以任何方式与Adobe相关联。 有关Adobe产品或Adobe脚本的任何问题，请直接与他们联系。 我们从来没有遇到过问题，但是使用此脚本需要您自担风险。 我们对任何数据丢失或PSD损坏概不负责，因此请务必进行备份。 特征： 支持的导出格式： PNG（8位和24位） JPEG格式 塔尔加 骨形态发生蛋白 处理分组图层中的嵌套。 导出所有层或仅可见。 显示当前进度，并允许随时取

使用深度学习框架的红外和可见图像融合 ，吴晓军*，约瑟夫·基特勒国际模式识别大会2018 Li H，Wu XJ，Kittler J.使用深度学习框架的红外和可见图像融合[C] //模式识别（ICPR），2018年第24届国际会议。 IEEE，2018：2705-2710。 要求 您将需要以下工具来运行此代码： 如果您对此代码有任何疑问，请随时与我联系（ ， ） 融合方法 融合详细内容 多层融合策略 质量指标-Nabf Nabf-'BK Shreyamsha Kumar。 使用离散余弦谐波小波变换基于像素重要性的多焦点和多光谱图像融合。 信号，图像和视频处理，2012年。” 火炬版 仅供参考 https://github.com/GrimReaperSam/imagefusion_pytorch 引文 Li H，Wu XJ，Kittler J.使用深度学习框架的红外和可见

中国31个省级行政区shp图层数据，可用于ArcMapm,ArcGlobe,ArcScene,Cesium等技术。

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在用tensorflow做一维的卷积神经网络的时候会遇到tf.nn.conv1d和layers.conv1d这两个函数，但是这两个函数有什么区别呢，通过计算得到一些规律。 1.关于tf.nn.conv1d的解释，以下是Tensor Flow中关于tf.nn.conv1d的API注解： Computes a 1-D convolution given 3-D input and filter tensors. Given an input tensor of shape [batch, in_width, in_channels] if data_format is “NHWC”, or [b