def calculate_snr(image1, image2): mean1, std1 = cv2.meanStdDev(image1) mean2, std2 = cv2.meanStdDev(image2) signal_power = (mean1 - mean2) ** 2 noise_power = np.mean((image1 - image2) ** 2) snr = 10 * math.log10(signal_power / noise_power) return snr

时间: 2024-04-25 19:26:31 浏览: 131
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使用python和cv2进行图像拼接并计算PSNR

这是一个用于计算两幅图像的信噪比（SNR）的函数。 输入参数 `image1` 和 `image2` 分别为两幅图像，函数会计算它们的均值和标准差，然后根据公式计算信号功率和噪声功率，最后返回它们的信噪比值。 具体来说，函数首先调用 `cv2.meanStdDev()` 函数计算两幅图像的均值和标准差。然后，函数根据公式计算信号功率和噪声功率。其中，信号功率的计算使用了两幅图像的均值之差的平方，而噪声功率的计算使用了两幅图像像素值差的平均值。最后，函数返回信噪比的值。 需要注意的是，此函数中的信噪比计算是基于像素值的，因此对于不同的图像，计算出来的信噪比值可能会有所不同。
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python # 导入第三方库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 数据处理模块 def load_data(file_path): data = np.loadtxt(file_path) return data # 统计分析模块 def calculate_statistics(data): mean = np.mean(data) std = np.std(data) return mean, std # 可视化模块 def plot_histogram(data): plt.hist(data, bins=10) plt.xlabel('Value') plt.ylabel('Frequency') plt.title('Histogram') plt.show() def plot_boxplot(data): plt.boxplot(data) plt.xlabel('Data') plt.ylabel('Value') plt.title('Boxplot') plt.show() # 主程序流程 if __name__ == '__main__': file_path = 'data.txt' data = load_data(file_path) mean, std = calculate_statistics(data) print('Mean:', mean) print('Standard deviation:', std) plot_histogram(data) plot_boxplot(data) 2

然后，定义了三个函数：load_data 函数用于从文件中读取数据，calculate_statistics 函数计算数据的均值和标准差，plot_histogram 和 plot_boxplot 函数分别绘制数据的直方图和箱线图。最后，在主程序流程中，从文件...

class BCPLoss(torch.nn.Module): def __init__(self, eps=1e-6): super(BCPLoss, self).__init__() self.eps = eps def forward(self, x, y): # Calculate BCP feature bcp_x = self._bcp(x) bcp_y = self._bcp(y) # Calculate BCP Loss loss = torch.mean((bcp_x - bcp_y) ** 2) loss = torch.clamp(loss, min=self.eps) return loss def _bcp(self, x): # Calculate bright channel feature bcp = torch.mean(torch.abs(x), dim=(2, 3), keepdim=True) bcp = F.relu(bcp) return bcp

这段代码是用来实现 Bright Channel Prior Loss (BCP Loss) 的，是一种图像去雾的损失函数。该损失函数的计算过程分为两步，第一步是计算输入图片 x 和目标图片 y 的亮度通道，即 Bright Channel Feature。...

def calculate_fpr_avg(fpr_list): fpr_avg = {} for fpr_dict in fpr_list: for key, value in fpr_dict.items(): if key not in fpr_avg: fpr_avg[key] = [] fpr_avg[key].append(value) for key, value in fpr_avg.items(): fpr_avg[key] = np.mean(value, axis=0) return fpr_avg怎么引用

from 模块名 import calculate_fpr_avg 其中，模块名是包含calculate_fpr_avg函数的Python文件的名称（不包含.py后缀）。如果calculate_fpr_avg函数位于名为metrics.py的文件中，可以使用以下代码进行...

EPSILON = 1e-10 # attention fusion strategy, average based on weight maps # (注意力融合策略，基于权重图的平均值) def attention_fusion_weight(tensor1, tensor2): # avg, max, nuclear (平均、最大值、核) f_spatial = spatial_fusion(tensor1, tensor2) tensor_f = f_spatial return tensor_f # 空间融合 def spatial_fusion(tensor1, tensor2, spatial_type='mean'): shape = tensor1.size() # calculate spatial attention (计算空间注意力) spatial1 = spatial_attention(tensor1, spatial_type) spatial2 = spatial_attention(tensor2, spatial_type) # get weight map, soft-max (获取权重图，soft-max) spatial_w1 = torch.exp(spatial1) / (torch.exp(spatial1) + torch.exp(spatial2) + EPSILON) spatial_w2 = torch.exp(spatial2) / (torch.exp(spatial1) + torch.exp(spatial2) + EPSILON) spatial_w1 = spatial_w1.repeat(1, shape[1], 1, 1) spatial_w2 = spatial_w2.repeat(1, shape[1], 1, 1) tensor_f = spatial_w1 * tensor1 + spatial_w2 * tensor2 return tensor_f # spatial attention # (空间注意) def spatial_attention(tensor, spatial_type='mean'): if spatial_type == 'mean': spatial = tensor.mean(dim=1, keepdim=True) elif spatial_type == 'sum': spatial = tensor.sum(dim=1, keepdim=True) return spatial将上述代码用伪代码表示

def spatial_fusion(tensor1, tensor2, spatial_type='mean'): shape = tensor1.size() # 计算空间注意力 spatial1 = spatial_attention(tensor1, spatial_type) spatial2 = spatial_attention(tensor2, spatial...

def calculate_average_stats(df): return df[["Attack", "Defense", "Sp. Atk", "Sp. Def", "Speed"]].mean(axis=1)

2. mean(axis=1) 部分表示对这五列数据按照行（axis=1）进行平均计算，也就是对每个样本（即每一行）的这些属性求平均值。 这个函数返回的结果是一个 Series 对象，其中包含了每个样本的这五个统计指标的平均值。...

def calculate_bbox_score_and_save_img(image_path_name, dataset_image_path, gt_x1, gt_y1, gt_x2, gt_y2): logging.debug('dataset_image_path {}'.format(dataset_image_path)) logging.debug('image_path_name {}'.format(image_path_name)) candidates = selective_search_bbox(image_path_name) logging.debug('candidates {}'.format(candidates)) image_name = image_path_name.split('/')[-1].split('.')[0] logging.debug('image_name {}'.format(image_name)) img_read = Image.open(image_path_name) logging.debug( '{} {} {}'.format(img_read.format, img_read.size, img_read.mode))

这是一个用于计算物体框与真实物体框之间的交并比，并保存含有矩形框的图像的函数。输入参数包括图像路径、数据集图像路径、真实物体框的左上角和右下角坐标。函数首先调用selective_search_bbox函数得到候选框，...

请利用以下头文件，写个示例程序完成依据DBC进行CAN报文发送#ifndef __DBC_HPP__ #define __DBC_HPP__ #include #include #include #include #include <regex> namespace libdbc { class Parser { public: virtual ~Parser() = default; virtual void parse_file(const std::string& file) = 0; protected: }; class DbcParser : public Parser { public: DbcParser(); virtual ~DbcParser() = default; virtual void parse_file(const std::string& file) final override; std::string get_version() const; std::vector<std::string> get_nodes() const; std::vector get_messages() const; Message::ParseSignalsStatus parseMessage(const uint32_t id, const std::vector<uint8_t>& data, std::vector<double>& out_values); private: std::string version; std::vector<std::string> nodes; std::vector messages; const std::regex version_re; const std::regex bit_timing_re; const std::regex name_space_re; const std::regex node_re; const std::regex message_re; const std::regex signal_re; void parse_dbc_header(std::istream& file_stream); void parse_dbc_nodes(std::istream& file_stream); void parse_dbc_messages(const std::vector<std::string>& lines); }; } #endif // __DBC_HPP__

double value = calculate_signal_value(signal); // 将信号值写入CAN数据域 write_signal_to_can_data(signal, value, frame.data); } } control.write(frame); // 关闭CAN总线设备 control.close(); ...

import math def calculate_density(population, chromosome, current_iteration, total_iterations): a = math.sqrt(1 - ((current_iteration / total_iterations) ** 2)) total_similarity = sum([calculate_similarity(chromosome, other_chromosome) / calculate_fitness(other_chromosome) for other_chromosome in population]) density = total_similarity / len(population) return densityimport math def calculate_similarity(chromosome1, chromosome2): num_similar = sum([1 for gene1, gene2 in zip(chromosome1, chromosome2) if gene1 == gene2]) similarity = num_similar / len(chromosome1) return similarity def calculate_density(population, chromosome, a): similar_count = sum([1 for other_chromosome in population if calculate_similarity(chromosome, other_chromosome) >= a]) density = similar_count / len(population) return densityimport math帮我检查代码

def calculate_similarity(chromosome1, chromosome2): num_similar = sum([1 for gene1, gene2 in zip(chromosome1, chromosome2) if gene1 == gene2]) similarity = num_similar / len(chromosome1) return ...

list_num = [] * 100 sum = 0 n,a,b = map(int, input().split()) for i in range(n): list_num.append(input().split(' ')) list_num[i] = list(map(int, list_num[i])) def calculate_sum(n, a, b, sum, list_num): for i in range(n): sum = sum + judge(a, b, list_num[i]) return sum def calculate_w(a, b, list_): if (list_[0] <= 0): if (list_[2] < a): return list_[2] else: return a else: if (list_[2] < a): return list_[2] - list_[0] else: return a - list_[0] def calculate_l(a, b, list_): if (list_[1] <= 0): if (list_[3] < b): return list_[3] else: return b else: if (list_[3] < b): return list_[3] - list_[0] else: return b - list_[0] def calculate(a, b, list_): return calculate_w(a, b, list_) * calculate_l(a, b, list_) def judge(a, b, list_): if (list_[0] > 0 and list_[1] > 0 and list_[2] < a and list_[3] < b): return ((list_[2] - list_[0]) * (list_[3] - list_[1])) elif (list_[0] >= a or list_[1] >= b or list_[2] <= 0 or list_[3] <= 0): return 0 else: return calculate(a, b, list_) if __name__ == '__main__': print(calculate_sum(n, a, b, sum, list_num))转c++

if (list_[0] > 0 && list_[1] > 0 && list_[2] < a && list_[3] ) { return ((list_[2] - list_[0]) * (list_[3] - list_[1])); } else if (list_[0] >= a || list_[1] >= b || list_[2] <= 0 || list_[3] <= 0...

#include <ros/ros.h> #include <turtlesim/Pose.h> #include <geometry_msgs/Twist.h> #include <std_srvs/Empty.h> #include <cmath> ros::Publisher twist_pub; void poseCallback(const turtlesim::Pose& pose) { static bool is_forward = true; static int count = 0; static float x_start = pose.x; static float y_start = pose.y; static float theta_start = pose.theta; // Calculate distance from starting points float dist = std::sqrt(std::pow(pose.x - x_start, 2) + std::pow(pose.y - y_start, 2)); geometry_msgs::Twist twist_msg; twist_msg.linear.x = 1.0; twist_msg.linear.y = 0.0; twist_msg.linear.z = 0.0; twist_msg.angular.x = 0.0; twist_msg.angular.y = 0.0; twist_msg.angular.z = 0.0; // Check if turtle has reached distance of 2. If so, stop and shutdown the node. if (pose.x - x_start1) { twist_msg.linear.x = 0.0; twist_msg.linear.y = 1.0; twist_pub.publish(twist_msg); // Publish command if(pose.y - y_start>=2.0){ twist_msg.linear.x = -1.0; twist_msg.linear.y = 0.0; twist_pub.publish(twist_msg); // Publish command if(dist<=2.0){ twist_msg.linear.x = 0.0; twist_msg.linear.y = -1.0; twist_pub.publish(twist_msg); // Publish command ROS_INFO("Stop and Completed!"); twist_pub.publish(twist_msg); // Publish command ros::shutdown(); } } } twist_pub.publish(twist_msg); // Publish command } int main(int argc, char** argv) { ros::init(argc, argv, "lab1_node"); ros::NodeHandle nh; twist_pub = nh.advertise<geometry_msgs::Twist>("turtle1/cmd_vel", 1); ros::Subscriber pose_sub = nh.subscribe("turtle1/pose", 1, poseCallback); // reset the turtlesim when this node starts ros::ServiceClient reset = nh.serviceClient<std_srvs::Empty>("reset"); std_srvs::Empty empty; reset.call(empty); ros::spin(); // Keep node running until ros::shutdown() return 0; } 这段代码为什么不能实现乌龟沿完整矩形轨迹运动？并给出修改后的代码

float dist = std::sqrt(std::pow(pose.x - x_start, 2) + std::pow(pose.y - y_start, 2)); geometry_msgs::Twist twist_msg; twist_msg.linear.x = 1.0; twist_msg.linear.y = 0.0; twist_msg.linear.z = ...

修改此代码使其可重复运行import pygame import sys from pygame.locals import * from robomaster import * import cv2 import numpy as np focal_length = 750 # 焦距 known_radius = 2 # 已知球的半径 def calculate_distance(focal_length, known_radius, perceived_radius): distance = (known_radius * focal_length) / perceived_radius return distance def show_video(ep_robot, screen): 获取机器人第一视角图像帧 img = ep_robot.camera.read_cv2_image(strategy="newest") 转换图像格式，转换为pygame的surface对象 img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) img = cv2.transpose(img) # 行列互换 img = pygame.surfarray.make_surface(img) screen.blit(img, (0, 0)) # 绘制图像 def detect_white_circle(ep_robot): 获取机器人第一视角图像帧 img = ep_robot.camera.read_cv2_image(strategy="newest") 转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 进行中值滤波处理 gray = cv2.medianBlur(gray, 5) 检测圆形轮廓 circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 50, param1=160, param2=40, minRadius=5, maxRadius=60) if circles is not None: circles = np.uint16(np.around(circles)) for circle in circles[0, :]: center = (circle[0], circle[1]) known_radius = circle 在图像上绘制圆形轮廓 cv2.circle(img, center, known_radius, (0, 255, 0), 2) 显示图像 distance = calculate_distance(focal_length, known_radius, known_radius) 在图像上绘制圆和距离 cv2.circle(img, center, known_radius, (0, 255, 0), 2) cv2.putText(img, f"Distance: {distance:.2f} cm", (center[0] - known_radius, center[1] - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2) cv2.imshow("White Circle Detection", img) cv2.waitKey(1) def main(): pygame.init() screen_size = width, height = 1280, 720 screen = pygame.display.set_mode(screen_size) ep_robot = robot.Robot() ep_robot.initialize(conn_type='ap') version = ep_robot.get_version() print("Robot version: {0}".format(version)) ep_robot.camera.start_video_stream(display=False) pygame.time.wait(100) clock = pygame.time.Clock() while True: clock.tick(5) # 将帧数设置为25帧 for event in pygame.event.get(): if event.type == QUIT: ep_robot.close() pygame.quit() sys.exit() show_video(ep_robot, screen) detect_white_circle(ep_robot) if name == 'main': main()

circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 50, param1=160, param2=40, minRadius=5, maxRadius=60) if circles is not None: circles = np.uint16(np.around(circles)) for circle in circles...
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LTE_common_calculate_SC_SNR.rar_LTE snr_LTE信噪比_TDD_tdd lte

LTE_common_calculate_SC_SNR.m 是一个用于计算LTE TDD单载波信噪比的Matlab脚本。该脚本可能包含以下步骤： - 读取接收信号的样本数据。 - 对信号进行预处理，如去除直流偏移、滤波等。 - 计算信号功率：通常...

#%% def calculate_C(k, mu, x): numerator = 80 * 200 / k denominator = 0.02 * np.sum([k * mu / np.floor(xi) for xi in x]) c = numerator + denominator return c for k in range(1,100): calculate_C(k,mu=mean,x=df)

这段代码看起来是一个循环，它遍历 k 的取值从 1 到 99，并且每次调用 calculate_C 函数并传递 k、mean 和 df 作为参数。在 calculate_C 函数中，首先计算 numerator 和 denominator，然后将它们...

#%% def calculate_C(k, mu, x): numerator = 80 * 200 / k denominator = 0.02 * sum([k * mu // xi for xi in x]) c=numerator + denominator return c for k in range(1,100): calculate_C(k,mu=mean,x=df)

这个循环将 k 的取值从 1 到 99 进行遍历，并且每次调用 calculate_C 函数并传递 k、mean 和 df 作为参数。由于你没有提供 mean 和 df 的定义，我无法知道它们的类型和值。但是，我可以看到 mu=mean...

#%% def calculate_C(k, mu, x): numerator = 80 * 200 / k denominator = 0.02 * sum([k * mu // xi for xi in x]) c=numerator + denominator return c for k in range(1,100): calculate_C(k,mu=mean,x=df)解决这个错误

def calculate_C(k, mu, x): numerator = 80 * 200 / k denominator = 0.02 * np.sum([k * mu * np.floor_divide(1, xi) for xi in x]) c = numerator + denominator return c 这里，使用 np.floor_divide...

bool isPolygonInside(const std::vectorcv::Point& polygon1, const std::vectorcv::Point& polygon2, double& outsideArea) { // Check if all vertices of polygon1 are inside polygon2 for (const auto& vertex : polygon1) { double distance = cv::pointPolygonTest(polygon2, vertex, true); if (distance < 0) { // Vertex is outside polygon2 // Calculate area of polygon1 outside polygon2 cv::Mat polygon1Mat = cv::Mat(polygon1).reshape(1); cv::Mat polygon2Mat = cv::Mat(polygon2).reshape(1); std::vectorcv::Point2f intersectionPolygon; if (cv::isContourConvex(polygon1) && cv::isContourConvex(polygon2)) { cv::Mat intersectionMat; cv::intersectConvexConvex(polygon1Mat, polygon2Mat, intersectionMat); if (cv::countNonZero(intersectionMat) > 0) { intersectionMat.reshape(2).copyTo(intersectionPolygon); } } else { cv::Rect rect1 = cv::boundingRect(polygon1Mat); cv::Rect rect2 = cv::boundingRect(polygon2Mat); cv::Rect intersectionRect = rect1 & rect2; if (!intersectionRect.empty()) { cv::Mat intersectionMat = cv::Mat::zeros(intersectionRect.size(), CV_8UC1); std::vectorcv::Point shiftedPolygon1; cv::Point shift = rect1.tl(); std::transform(polygon1.begin(), polygon1.end(), std::back_inserter(shiftedPolygon1), [shift](const cv::Point& pt) { return pt - shift; }); cv::fillConvexPoly(intersectionMat, shiftedPolygon1, cv::Scalar(255)); std::vectorcv::Point shiftedPolygon2; cv::Point shift2 = rect2.tl(); std::transform(polygon2.begin(), polygon2.end(), std::back_inserter(shiftedPolygon2), [shift2](const cv::Point& pt) { return pt - shift2; }); cv::fillConvexPoly(intersectionMat, shiftedPolygon2, cv::Scalar(0), cv::LINE_AA); //cv::fillConvexPoly(intersectionMat, polygon1 - rect1.tl(), cv::Scalar(255)); //cv::fillConvexPoly(intersectionMat, polygon2 - rect2.tl(), cv::Scalar(0), cv::LINE_AA); std::vector<std::vectorcv::Point2f> contours; cv::findContours(intersectionMat, contours, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE); if (!contours.empty()) { intersectionPolygon = contours[0]; } } } //if(intersectionPolygon.size()>0){ double intersectionArea = std::abs(cv::contourArea(intersectionPolygon)); double polygon1Area = std::abs(cv::contourArea(polygon1)); outsideArea = polygon1Area - intersectionArea; //} return false; } } // All vertices of polygon1 are inside polygon2 return true; } 上述代码正确吗

我看到你给出的是 C++ 代码，而且其中调用了一些 OpenCV 库的函数，看起来这段代码是在判断一个多边形是否在另一个多边形内部，并计算出在外部的面积。 但是，我并不能完全确定这段代码是否正确，因为我缺乏上下文...
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网络物理突变工具的多点路径规划实现与分析

资源摘要信息:"多点路径规划matlab代码-mutationdocker:变异码头工人" ### 知识点概述 #### 多点路径规划与网络物理突变工具 多点路径规划指的是在网络环境下，对多个路径点进行规划的算法或工具。该工具可能被应用于物流、运输、通信等领域，以优化路径和提升效率。网络物理系统（CPS，Cyber-Physical System）结合了计算机网络和物理过程，其中网络物理突变工具是指能够修改或影响网络物理系统中的软件代码的功能，特别是在自动驾驶、智能电网、工业自动化等应用中。 #### 变异与Mutator软件工具 变异（Mutation）在软件测试领域是指故意对程序代码进行小的改动，以此来检测程序测试用例的有效性。mutator软件工具是一种自动化的工具，它能够在编程文件上执行这些变异操作。在代码质量保证和测试覆盖率的评估中，变异分析是提高软件可靠性的有效方法。 #### Mutationdocker Mutationdocker是一个配置为运行mutator的虚拟机环境。虚拟机环境允许用户在隔离的环境中运行软件，无需对现有系统进行改变，从而保证了系统的稳定性和安全性。Mutationdocker的使用为开发者提供了一个安全的测试平台，可以在不影响主系统的情况下进行变异测试。 #### 工具的五个阶段 网络物理突变工具按照以下五个阶段进行操作： 1. **安装工具**：用户需要下载并构建工具，具体操作步骤可能包括解压文件、安装依赖库等。 2. **生成突变体**：使用`./mutator`命令，顺序执行`./runconfiguration`（如果存在更改的config.txt文件）、`make`和工具执行。这个阶段涉及到对原始程序代码的变异生成。 3. **突变编译**：该步骤可能需要编译运行环境的配置，依赖于项目具体情况，可能需要执行`compilerun.bash`脚本。 4. **突变执行**：通过`runsave.bash`脚本执行变异后的代码。这个脚本的路径可能需要根据项目进行相应的调整。 5. **结果分析**：利用MATLAB脚本对变异过程中的结果进行分析，可能需要参考文档中的文件夹结构部分，以正确引用和处理数据。 #### 系统开源 标签“系统开源”表明该项目是一个开放源代码的系统，意味着它被设计为可供任何人自由使用、修改和分发。开源项目通常可以促进协作、透明性以及通过社区反馈来提高代码质量。 #### 文件名称列表 文件名称列表中提到的`mutationdocker-master`可能是指项目源代码的仓库名，表明这是一个主分支，用户可以从中获取最新的项目代码和文件。 ### 详细知识点 1. **多点路径规划**是网络物理系统中的一项重要技术，它需要考虑多个节点或路径点在物理网络中的分布，以及如何高效地规划它们之间的路径，以满足例如时间、成本、距离等优化目标。 2. **突变测试**是软件测试的一种技术，通过改变程序中的一小部分来生成变异体，这些变异体用于测试软件的测试用例集是否能够检测到这些人为的错误。如果测试用例集能够正确地识别出大多数或全部的变异体，那么可以认为测试用例集是有效的。 3. **Mutator软件工具**的使用可以自动化变异测试的过程，包括变异体的生成、编译、执行和结果分析。使用此类工具可以显著提高测试效率，尤其是在大型项目中。 4. **Mutationdocker的使用**提供了一个简化的环境，允许开发者无需复杂的配置就可以进行变异测试。它可能包括了必要的依赖项和工具链，以便快速开始变异测试。 5. **软件的五个操作阶段**为用户提供了清晰的指导，从安装到结果分析，每个步骤都有详细的说明，这有助于减少用户在使用过程中的困惑，并确保操作的正确性。 6. **开源系统的特性**鼓励了代码共享、共同开发和创新，同时也意味着用户可以通过社区的力量不断改进软件工具，这也是开源项目可持续发展的核心。 通过以上描述和知识点的展开，我们可以了解到多点路径规划matlab代码-mutationdocker:变异码头工人是一个涵盖了网络物理系统、变异测试、自动化软件工具以及开源精神的综合性项目。它通过一系列操作流程为用户提供了一个高效和稳定的代码测试环境，并且以开源的形式促进了软件测试技术的共享和创新。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依