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量子图像处理技术及其应用的参考文献10篇

时间: 2023-11-29 09:03:29 浏览: 31

以下是关于量子图像处理技术及其应用的参考文献10篇： 1. Li, Y., & Zhang, Y. (2019). Quantum Image Processing: A Review. IEEE Access, 7, 6514-6533. 2. Liu, X., Zhang, X., & Zhang, Y. (2020). Review of Quantum Image Processing. Journal of Advances in Mathematics and Computer Science, 35(4), 1-12. 3. Huang, Z., Miao, Y., & Chen, Y. (2020). A survey on quantum image processing. Quantum Information Processing, 19(8), 1-26. 4. Hu, W., & Chen, X. (2021). A survey of quantum image processing and its applications. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, 12(6), 5795-5814. 5. Li, Q., & Zhang, Z. (2019). Quantum Image Processing: Methods and Applications. Journal of Quantum Information Science, 9(4), 1-13. 6. Zhang, Y., & Chen, Y. (2020). Advances in quantum image processing. Journal of Physics Communications, 4(1), 1-22. 7. Zhang, Y., & Huang, Z. (2020). Quantum image processing: a review and outlook. International Journal of Quantum Information, 18(02), 1-30. 8. Liu, H., & Li, X. (2021). Quantum Image Processing and Its Applications in Medical Imaging. Journal of Medical Imaging and Health Informatics, 11(6), 1360-1368. 9. Li, Q., & Zhang, Z. (2021). Recent Advances in Quantum Image Processing and Its Application in Remote Sensing. Journal of Remote Sensing, 13(3), 1-12. 10. Li, Y., Zhang, Y., & Liu, Y. (2021). A survey of quantum image processing methods and applications. Neural Computing and Applications, 33(11), 5407-5420.

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def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal

好的，根据上面的目标函数，我们可以推导出其对应的梯度向量函数，如下所示： def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /

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校园超市商品信息管理系统课程设计旨在帮助学生深入理解程序设计的基础知识，同时锻炼他们的实际操作能力。通过设计和实现一个校园超市商品信息管理系统，学生掌握了如何利用计算机科学与技术知识解决实际问题的能力。在课程设计过程中，学生需要对超市商品和销售员的关系进行有效管理，使系统功能更全面、实用，从而提高用户体验和便利性。学生在课程设计过程中展现了积极的学习态度和纪律，没有缺勤情况，演示过程流畅且作品具有很强的使用价值。设计报告完整详细，展现了对问题的深入思考和解决能力。在答辩环节中，学生能够自信地回答问题，展示出扎实的专业知识和逻辑思维能力。教师对学生的表现予以肯定，认为学生在课程设计中表现出色，值得称赞。整个课程设计过程包括平时成绩、报告成绩和演示与答辩成绩三个部分，其中平时表现占比20%，报告成绩占比40%，演示与答辩成绩占比40%。通过这三个部分的综合评定，最终为学生总成绩提供参考。总评分以百分制计算，全面评估学生在课程设计中的各项表现，最终为学生提供综合评价和反馈意见。通过校园超市商品信息管理系统课程设计，学生不仅提升了对程序设计基础知识的理解与应用能力，同时也增强了团队协作和沟通能力。这一过程旨在培养学生综合运用技术解决问题的能力，为其未来的专业发展打下坚实基础。学生在进行校园超市商品信息管理系统课程设计过程中，不仅获得了理论知识的提升，同时也锻炼了实践能力和创新思维，为其未来的职业发展奠定了坚实基础。校园超市商品信息管理系统课程设计的目的在于促进学生对程序设计基础知识的深入理解与掌握，同时培养学生解决实际问题的能力。通过对系统功能和用户需求的全面考量，学生设计了一个实用、高效的校园超市商品信息管理系统，为用户提供了更便捷、更高效的管理和使用体验。综上所述，校园超市商品信息管理系统课程设计是一项旨在提升学生综合能力和实践技能的重要教学活动。通过此次设计，学生不仅深化了对程序设计基础知识的理解，还培养了解决实际问题的能力和团队合作精神。这一过程将为学生未来的专业发展提供坚实基础，使其在实际工作中能够胜任更多挑战。

量子图像处理技术及其应用的参考文献10篇

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