设有一个显著性真值序列为0,1,2,3,4,6,7,8,9，而测量出的显著性序列为0，2，4，6，8，1，3，7，9.假设在显著性目标区域提取时使用阈值为5，请计算评价指标MAE，ME，F-测度的值

好的，让我来回答您的问题。

首先，根据您提供的信息，我们可以得到以下数据：

真实值序列：0,1,2,3,4,6,7,8,9
测量值序列：0,2,4,6,8,1,3,7,9

接下来，我们需要根据这些数据计算三个评价指标的值，分别是MAE，ME和F-测度。

1. MAE（平均绝对误差）

MAE是衡量预测值与真实值之间误差的平均绝对值的指标。计算公式如下：

MAE = (1/n) * Σ|y_i - x_i|

其中，n表示样本数量，y_i表示真实值，x_i表示测量值。

根据上述公式，我们可以得到：

MAE = (1/9) * (|0-0| + |1-2| + |2-4| + |3-6| + |4-8| + |6-1| + |7-3| + |8-7| + |9-9|) = 1.89

所以，MAE的值为1.89。

2. ME（平均误差）

ME是衡量预测值与真实值之间误差的平均值的指标。计算公式如下：

ME = (1/n) * Σ(y_i - x_i)

其中，n表示样本数量，y_i表示真实值，x_i表示测量值。

根据上述公式，我们可以得到：

ME = (1/9) * (0-0 + 1-2 + 2-4 + 3-6 + 4-8 + 6-1 + 7-3 + 8-7 + 9-9) = -0.11

所以，ME的值为-0.11。

3. F-测度（F-measure）

F-测度是衡量分类模型性能的指标，其综合了分类模型的准确率和召回率。在这里，我们可以将真实值序列视为正例，将测量值序列视为预测结果，然后计算F-测度。计算公式如下：

准确率（precision）= TP/(TP+FP)
召回率（recall）= TP/(TP+FN)
F-测度（F-measure）= 2 * precision * recall / (precision + recall)

其中，TP表示真正例数量，FP表示假正例数量，FN表示假反例数量。

根据上述公式，我们可以得到：

TP = 5（即测量值序列中与真实值序列相同的元素数量）
FP = 4（即测量值序列中与真实值序列不同的元素数量）
FN = 4（即真实值序列中与测量值序列不同的元素数量）

准确率 = 5 / (5+4) = 0.56
召回率 = 5 / (5+4) = 0.56
F-测度 = 2 * 0.56 * 0.56 / (0.56 + 0.56) = 0.56

所以，F-测度的值为0.56。

综上所述，MAE的值为1.89，ME的值为-0.11，F-测度的值为0.56。