Joint Optic(조인트 옵틱)란 무엇입니까?
Joint Optic 조인트 옵틱 - The best correlation is also observed in the case of ESRA models between the Linke parameter and the joint optical thickness of aerosols and the total column-integrated water vapor. [1] A joint optical signal-to-noise ratio (OSNR) monitoring and modulation format identification (MFI) is proposed based on signal amplitude histograms (AHs) by using convolutional neural network (CNN). [2] We also investigate possible targets for joint optical and gravitational searches, and comment on prospects for detectability in both current and future gravitational wave detector networks. [3] Joint optical-RF communication system is developed to overcome the problems as mentioned earlier. [4] Interference in the joint optical fiber. [5] We experimentally demonstrate a novel, time-slotted, converged inter/intradata center optical network that employs multi-core fibers (MFCs), packet spatial super-channels (pSSCs), and core-joint optical switches. [6] A loss weight adaptive multi-task learning based artificial neural network (MTL-ANN) is applied for joint optical signal-to-noise ratio (OSNR) monitoring and modulation format identification (MFI). [7] The fundamental subsystem of this network is the core-joint optical switch which enables efficient switching of all the spatial channels of the multicore fibers (MCFs) used for data transmission. [8] This document describes an implementation of the energy functional minimization proposed by Ballester, Garrido, Lazcano and Caselles for joint optical ow and occlusion estimation. [9] Additionally, joint optical optimization for the DTS-BL and the compound lens-array is used for suppressing the aberrations, and the imaging distortion can be decreased to 0. [10]Linke 매개변수와 에어로졸의 접합 광학 두께와 기둥에 통합된 총 수증기 사이의 ESRA 모델의 경우 가장 좋은 상관 관계가 관찰되었습니다. [1] CNN(Convolutional Neural Network)을 사용하여 신호 진폭 히스토그램(AH)을 기반으로 공동 OSNR(광 신호 대 잡음비) 모니터링 및 MFI(변조 형식 식별)를 제안합니다. [2] 우리는 또한 공동 광학 및 중력 탐색을 위한 가능한 표적을 조사하고 현재 및 미래 중력파 탐지기 네트워크 모두에서 탐지 가능성에 대한 전망에 대해 논평합니다. [3] 앞서 언급한 문제점을 극복하기 위해 광-RF 공동 통신 시스템이 개발되었습니다. [4] 공동 광섬유의 간섭. [5] 우리는 다중 코어 파이버(MFC), 패킷 공간 슈퍼 채널(pSSC) 및 코어-조인트 광 스위치를 사용하는 새로운 시간 슬롯, 통합 데이터 센터 간/내 광 네트워크를 실험적으로 시연합니다. [6] 손실 가중치 적응형 다중 작업 학습 기반 인공 신경망(MTL-ANN)은 공동 OSNR(광 신호 대 잡음비) 모니터링 및 MFI(변조 형식 식별)에 적용됩니다. [7] 이 네트워크의 기본 하위 시스템은 데이터 전송에 사용되는 MCF(멀티코어 파이버)의 모든 공간 채널을 효율적으로 전환할 수 있는 코어-조인트 광 스위치입니다. [8] 이 문서는 Ballester, Garrido, Lazcano 및 Caselles가 공동 광학 흐름 및 폐색 추정을 위해 제안한 에너지 기능 최소화의 구현을 설명합니다. [9] 또한 DTS-BL과 복합 렌즈 어레이에 대한 공동 광학 최적화를 사용하여 수차를 억제하고 이미징 왜곡을 0으로 줄일 수 있습니다. [10]
joint optic disc 관절 광학 디스크
To address this issue, in this paper, we propose a coarse-to-fine adaptive Faster R-CNN framework for cross-domain joint optic disc and cup segmentation. [1] Also, we consider the joint optic disc and cup segmentation task as a multi-category semantic segmentation task for which a deep learning-based model named DDSC-Net (densely connected depthwise separable convolution network) is proposed. [2] To cope with this limitation, in this paper, we propose an effective joint optic disc and cup segmentation method based on semi-supervised conditional Generative Adversarial Nets (GANs). [3]이 문제를 해결하기 위해 이 백서에서는 교차 도메인 관절 시신경 디스크 및 컵 분할을 위한 거친-정밀 적응 Faster R-CNN 프레임워크를 제안합니다. [1] 또한 DDSC-Net(densely connected depthwise separable convolution network)이라는 딥러닝 기반 모델이 제안된 다중 범주 의미론적 분할 작업으로 관절 시신경 디스크 및 컵 분할 작업을 고려합니다. [2] 이러한 한계를 극복하기 위해 본 논문에서는 semi-supervised conditional GAN(Generative Adversarial Nets) 기반의 효과적인 관절 시신경 유두 및 컵 분할 방법을 제안합니다. [3]