mask_img = imread('C:\Users\liu10\Desktop\1.tif');影像是ENVI导出的，怎么修改能让MATLAB读取

时间: 2023-07-06 18:32:54 浏览: 151
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imread实现过程

您好，您可以尝试使用imread函数读取ENVI导出的tif文件。不过，由于ENVI导出的tif文件可能包含元数据信息，而imread函数只能读取图像数据，因此您可能需要在ENVI导出tif文件时去除元数据信息。您可以尝试以下方法： 1. 在ENVI中打开tif文件，选择“File”->“Export”，在“Export File Type”中选择“TIFF”，在“TIFF Export Options”中取消勾选“Write GeoTIFF Tags”，然后导出tif文件。 2. 使用imread函数读取tif文件。您可以尝试使用以下代码读取tif文件： ``` mask_img = imread('C:\Users\liu10\Desktop\1.tif'); ``` 如果您仍然无法读取tif文件，可能是因为tif文件中包含了其他类型的元数据信息。您可以尝试使用GDAL库或ENVI软件读取tif文件，以查看是否存在元数据信息，并进一步处理。
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floder_path = 'F:/mask_4/img/OD' save_r_floder = 'F:/mask_4/img/predic' for img_name in os.listdir(floder_path): img_path = floder_path +'/'+ img_name image = cv2.imread(img_path) img = image.copy() img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB) img = Image.fromarray(np.uint8(img)) r_img = np.array(mask_rcnn.detect_image(img)) r_img = cv2.cvtColor(r_img,cv2.COLOR_RGB2BGR) save_path = save_r_floder +'/'+img_name.split('.')[0]+'_new.jpg' cv2.imwrite(save_path,r_img)无法写入图片

1. 检查文件夹路径是否正确。请确保floder_path和save_r_floder都是存在的文件夹路径，并且文件夹中有图片文件。 2. 检查是否安装了必要的Python库。请确保你已经安装了使用到的库，例如OpenCV和Pillow。 3. ...

clear all close all clc %addpath('./two') %addpath('./groundtruth') %rmpath('./two') %rmpath('./groundtruth') I_Out = imread('3.bmp'); I_Mask = imread('img3.jpg'); I_Mask = I_Mask(:,:,1) I_Mask = I_Mask>0; cross_region = I_Out & I_Mask; numerator = sum(sum(cross_region)); denominator = sum(sum(I_Out)) + sum(sum(I_Mask)); DC_rate = 2*numerator/denominator

DC是用来衡量分割结果与真实标注之间重合度的指标，其取值范围在[0,1]之间，值越大代表分割结果与真实标注越相似。代码中，首先读取了原图和二值化标注图，然后将标注图的像素值二值化为0和1，接着利用位运算AND操作...

import os import random import numpy as np import cv2 import keras from create_unet import create_model img_path = 'data_enh/img' mask_path = 'data_enh/mask' # 训练集与测试集的切分 img_files = np.array(os.listdir(img_path)) data_num = len(img_files) train_num = int(data_num * 0.8) train_ind = random.sample(range(data_num), train_num) test_ind = list(set(range(data_num)) - set(train_ind)) train_ind = np.array(train_ind) test_ind = np.array(test_ind) train_img = img_files[train_ind] # 训练的数据 test_img = img_files[test_ind] # 测试的数据 def get_mask_name(img_name): mask = [] for i in img_name: mask_name = i.replace('.jpg', '.png') mask.append(mask_name) return np.array(mask) train_mask = get_mask_name(train_img) test_msak = get_mask_name(test_img) def generator(img, mask, batch_size): num = len(img) while True: IMG = [] MASK = [] for i in range(batch_size): index = np.random.choice(num) img_name = img[index] mask_name = mask[index] img_temp = os.path.join(img_path, img_name) mask_temp = os.path.join(mask_path, mask_name) temp_img = cv2.imread(img_temp) temp_mask = cv2.imread(mask_temp, 0)/255 temp_mask = np.reshape(temp_mask, [256, 256, 1]) IMG.append(temp_img) MASK.append(temp_mask) IMG = np.array(IMG) MASK = np.array(MASK) yield IMG, MASK # train_data = generator(train_img, train_mask, 32) # temp_data = train_data.__next__() # 计算dice系数 def dice_coef(y_true, y_pred): y_true_f = keras.backend.flatten(y_true) y_pred_f = keras.backend.flatten(y_pred) intersection = keras.backend.sum(y_true_f * y_pred_f) area_true = keras.backend.sum(y_true_f * y_true_f) area_pred = keras.backend.sum(y_pred_f * y_pred_f) dice = (2 * intersection + 1)/(area_true + area_pred + 1) return dice # 自定义损失函数，dice_loss def dice_coef_loss(y_true, y_pred): return 1 - dice_coef(y_true, y_pred) # 模型的创建 model = create_model() # 模型的编译 model.compile(optimizer='Adam', loss=dice_coef_loss, metrics=[dice_coef]) # 模型的训练 history = model.fit_generator(generator(train_img, train_mask, 4), steps_per_epoch=100, epochs=10, validation_data=generator(test_img, test_msak, 4), validation_steps=4 ) # 模型的保存 model.save('unet_model.h5') # 模型的读取 model = keras.models.load_model('unet_model.h5', custom_objects={'dice_coef_loss': dice_coef_loss, 'dice_coef': dice_coef}) # 获取测试数据 test_generator = generator(test_img, test_msak, 32) img, mask = test_generator.__next__() # 模型的测试 model.evaluate(img, mask) # [0.11458712816238403, 0.885412871837616] 94%

上面这段代码是在导入一些库。它导入了 OS 库，Random 库，NumPy 库，CV2 库，Keras 库，以及一个叫做 Create_unet 的...它还定义了两个字符串变量：img_path 和 mask_path，分别存储了图像数据和掩码数据的路径。

逐行解释下列代码的意思BGR_img = cv2.imread('fruit.jpg',1) def bgr_to_hsv(BGR_img): rows, cols, _ = BGR_img.shape HSV_img = np.zeros_like(BGR_img) for i in range(rows): for j in range(cols): b, g, r = BGR_img[i, j] b, g, r = b / 255.0, g / 255.0, r / 255.0 cmax = max(b, g, r) cmin = min(b, g, r) delta = cmax - cmin if delta == 0: h = 0 elif cmax == r: h = 30 * (((g - b) / delta) % 6) elif cmax == g: h = 30 * (((b - r) / delta) + 2) else: h = 30 * (((r - g) / delta) + 4) if cmax == 0: s = 0 else: s = delta / cmax v = cmax HSV_img[i, j] = [h, s * 255.0, v * 255.0] return HSV_img HSV_img = bgr_to_hsv(BGR_img) low = np.array([26,43,46]) high = np.array([34,255,255]) mask = np.zeros_like(HSV_img[:,:,0]) b = HSV_img[:,:,0] g = HSV_img[:,:,1] r = HSV_img[:,:,2] mask[(b >= low[0]) & (b <= high[0]) & (g >= low[1]) & (g <= high[1]) & (r >= low[2]) & (r <= high[2])] = 255 height,width = mask.shape mask = np.reshape(mask,(height,width,1)) / 255 mask_BGR = mask * BGR_img cv2.imwrite("mask_fruit.jpg", mask_BGR) plt.show()

1. BGR_img = cv2.imread('fruit.jpg',1)：读取名为'fruit.jpg'的图像，参数1表示以BGR格式读取，返回一个BGR格式的图像。 2. def bgr_to_hsv(BGR_img): 定义一个函数bgr_to_hsv，将输入的BGR格式的图像转换为HSV...

% 读取图像并显示 img = imread('8.jpg'); figure; subplot(1,2,1); imshow(img); % 创建一个掩膜，选中绿色区域 green_mask = img(:,:,2) > 100 & img(:,:,1) < 100 & img(:,:,3) < 100; % 将掩膜应用到索引图像中，将绿色区域替换为蓝色 idx_img = zeros(size(img), 'uint8');idx_img(:,:,1) = 1; % 红色通道idx_img(:,:,3) = 3; % 蓝色通道 blue_idx_img = ind2rgb(double(green_mask)+1, idx_img); % 显示结果 subplot(1,2,2); imshow(blue_idx_img);运行代码后为什么显示不了图二

你需要将 subplot 函数的第一个参数修改为 1，以便在同一行中只创建一个子图，同时将第二个子图的位置修改为 2，代码如下： matlab % 读取图像并显示 img = imread('8.jpg'); figure; subplot(1,2,1); ...

if __name__ == "__main__": ori_img = imread_photo("data/test/M05069.jpg") img = resize_photo(ori_img) img=resize_photo(img) img,con=predict(img) car_plate=chose_licence_plate(con) license_segment(car_plate,ori_img)

这是一个关于图像处理和车牌识别的代码片段，使用了 imread_photo、resize_photo、predict、chose_licence_plate 和 license_segment 函数。如果你需要更多的细节，可以查看代码的完整实现。

import cv2 import numpy as np def psnr(img1, img2): # 读取图片并转换为numpy数组 img1 = cv2.imread(img1, cv2.IMREAD_ANYDEPTH) img2 = cv2.imread(img2, cv2.IMREAD_ANYDEPTH) # 计算MSE和PSNR mse = np.mean((img1 - img2) ** 2) if mse == 0: return float('inf') else: max_pixel = 2 ** 16 - 1 # 对于16位深度的图像，像素值的最大值为2^16-1 psnr = 10 * np.log10((max_pixel ** 2) / mse) return psnr # 测试代码 if __name__ == '__main__': img1_path = '50-5s_X1.tif' img2_path = 'denoised_image(2).tif' psnr_value = psnr(img1_path, img2_path) print('PSNR value: {:.2f}'.format(psnr_value))

该函数接收两个参数img1和img2，分别表示两张图片的路径。函数内部首先将这两张图片读取并转换为numpy数组。 3. 然后计算两张图片的MSE（Mean Squared Error）值，MSE表示两张图片像素之间的均方误差。MSE越小，...

def etch(img,mask): h=img.shape[0] w=img.shape[1] etch_img=np.zeros((h,w),np.uint8) mask_len = mask.shape[0] center = round((mask_len-1)/2) for i in range(h-mask_len+1): for j in range(w-mask_len+1): # Write by yourself, 进行图像的腐蚀操作 return etch_img

这段代码是一个图像腐蚀的函数，其中 img 是要进行腐蚀的二值图像，mask 是自定义的结构元素。 代码中先获取了图像的高度和宽度，然后创建了一个和原图像大小相同的全零图像 etch_img。接下来，计算了结构元素的...

% 读入灰度图像 gray_img = imread('lena_gray.tif'); % 将图像转换为伪彩色图像 color_img = ind2rgb(gray_img, jet(256)); % 显示图像 imshow(color_img);

- imread('lena_gray.tif') 读入了名为lena_gray.tif的灰度图像，将其存储在gray_img中。 - jet(256) 生成一个256色的调色板。 - ind2rgb(gray_img, jet(256)) 将灰度图像gray_img转换为伪彩色图像，使用jet调色板...

def imread(filename, flatten=False): """根据图片路径，将图片读取为cv2的图片处理格式.""" if not os.path.isfile(filename): raise FileNotExistError("File not exist: %s" % filename) # choose image readin mode: cv2.IMREAD_UNCHANGED=-1, cv2.IMREAD_GRAYSCALE=0, cv2.IMREAD_COLOR=1, readin_mode = cv2.IMREAD_GRAYSCALE if flatten else cv2.IMREAD_COLOR if PY3: img = cv2.imdecode(np.fromfile(filename, dtype=np.uint8), readin_mode) else: filename = filename.encode(sys.getfilesystemencoding()) img = cv2.imread(filename, readin_mode) return img

这是一个名为imread的函数，用于读取图像并将其转换为OpenCV的图像处理格式。函数接受两个参数：filename（图片路径）和flatten（是否将图像展平，默认为False）。 函数首先检查给定的文件是否存在，如果不存在，则...

folder_path = "C:\\Users\Administrator\Desktop\\图片" for filename in os.listdir(folder_path): if filename.endswith(".jpg") or filename.endswith(".png"): image_path = os.path.join(folder_path, filename) image = Image.open(image_path) # 在这里可以对图像进行处理 img = cv2.imread(filename)

folder_path = "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\图片" for filename in os.listdir(folder_path): if filename.endswith(".jpg") or filename.endswith(".png"): image_path = os.path.join(folder_path, ...

# 加载数据集 data_dir =r"C:\Users\HP\Desktop\image\save" patients = os.listdir(data_dir) images = [] for patient in patients: patient_dir = os.path.join(data_dir, patient) imgs = os.listdir(patient_dir) for img_name in imgs: img_path = os.path.join(patient_dir, img_name) img = cv2.imread(img_path) img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) img_gray = cv2.resize(img_gray, (256, 256)) img_gray = img_gray / 255.0 images.append(img_gray) images = np.array(images) images = np.reshape(images, (-1, 256, 256, 1)) 如何修改这段代码使得这段代码可以读取save文件夹下面所有病人的图片

data_dir = r"C:\Users\HP\Desktop\image\save" images = [] for root, dirs, files in os.walk(data_dir): for file in files: if "patient" in file: # 判断文件名中是否包含病人信息 img_path = os.path.join...

def extract_building_shadow(image, dsm, ground_spacing, radius): shadow_mask = np.zeros_like(image, dtype=np.bool) for i in range(0, image.shape[0], ground_spacing): for j in range(0, image.shape[1], ground_spacing): if not np.any(shadow_mask[i, j]): center = (i, j) ground_height = dsm[i, j] for x, y in spiral_search(center, radius, ground_spacing): if x < 0 or x >= image.shape[0] or y < 0 or y >= image.shape[1]: continue if np.any(shadow_mask[x, y:]): continue height = dsm[x, y] if height > ground_height: shadow_mask[x, y] = True elif height == ground_height: if np.linalg.norm(np.array([x, y]) - np.array(center)) < \ np.linalg.norm(np.array([i, j]) - np.array(center)): shadow_mask[x, y] = True cv2.imwrite(output_path, shadow_mask.astype(np.uint8) * 255) return shadow_mask image = cv2.imread('C:\yingxiang\DJI_20230322140516_0026_V.JPG') dsm_path = 'C:/sanwei/jianmo/Productions/Production_2/Production_2_DSM_part_2_2.tif' dsm_dataset = gdal.Open(dsm_path) output_path = 'C:\yingxiang\mask.png'这段代码为什么运行后不能将掩膜结果保存

image = cv2.imread('C:\yingxiang\DJI_20230322140516_0026_V.JPG') dsm_path = 'C:/sanwei/jianmo/Productions/Production_2/Production_2_DSM_part_2_2.tif' dsm_dataset = gdal.Open(dsm_path) # 调用函数 ...

int main(int argv, char** argc) { if (argv < 3) { std::cout << "参数过少，请至少指定左右影像路径！" << std::endl; return -1; } printf("Image Loading..."); //···············································································// // 读取影像 std::string path_left = argc[1]; std::string path_right = argc[2]; cv::Mat img_left = cv::imread("C:/view1.png", cv::IMREAD_COLOR); cv::Mat img_right = cv::imread("‪C:/view5.png", cv::IMREAD_COLOR);

这段代码的作用是读取两张图片（左右影像），并将它们存储在img_left和img_right两个Mat对象中。如果执行程序时输入的参数少于两个，程序会输出一条错误信息并返回-1。其中，左影像的路径为argc[1]，右影像的路径为...

base_dir = 'C:\\Users\\dell\\Desktop\\U\\Unet3-Plus-main\\Unet3+' x_train = os.path.join(base_dir, "image") y_train = os.path.join(base_dir, 'label') #DATASET_PATH = 'D:\pythonProject' #x_train, y_train = load_dataset(DATASET_PATH) # # image = cv2.imread(x_train, y_train,cv2.IMREAD_COLOR) # x_train = np.asarray(x_train) # y_train = np.asarray(y_train) # Normalizing data. x_train = (x_train - 127.5) / 127.5 y_train = (y_train - 127.5) / 127.5

base_dir = 'C:\\Users\\dell\\Desktop\\U\\Unet3-Plus-main\\Unet3+' x_train_path = os.path.join(base_dir, 'image') y_train_path = os.path.join(base_dir, 'label') # 读取图像数据 x_train = cv2.imread(x_...

import cv2 import numpy as np def denoise(images, ksize): avg_img = np.zeros_like(images[0], dtype = np.float32) for img in images: blur_img = c2.GaussianBlur(img.ksize. 0) avg_img += blur_img avg_img /= len(images) avg_img = np.round(avg_img).astype(np.uint8) return avg_img img1 = cv2.imread('C:/Users/Administrator/PycharmProjects/untitled1/text.png') img2 = cv2.imread('C:/Users/Administrator/PycharmProjects/untitled1/R-C.png') img3 = cv2.imread('C:/Users/Administrator/PycharmProjects/untitled1/R-C(1).png') images = [img1, img2, img3] ksize = (5, 5) denoised_img = denoise(images, ksize) cv2.imshow('Denoised Image', denoised_img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 上述代码运行之后报错显示：name 'avg_img' is not defined，该如何处理

img3 = cv2.imread('C:/Users/Administrator/PycharmProjects/untitled1/R-C(1).png') images = [img1, img2, img3] ksize = (5, 5) denoised_img = denoise(images, ksize) cv2.imshow('Denoised Image', denoised_...

if __name__ == '__main__': img = cv.imread("E:\python\project\ball.jpg", cv.IMREAD_COLOR) start = [493, 594] end = [112, 213] ball = img[start[0]:start[1], end[0]:end[1]] x_step = 101 y_step = 10

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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
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自动化缺失值处理脚本编写

![缺失值处理（Missing Value Imputation）](https://img-blog.csdnimg.cn/20190521154527414.PNG?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3l1bmxpbnpp,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. 自动化缺失值处理概览 在数据科学的实践中，数据分析和建模的一个常见挑战是处理含有缺失值的数据集。缺失值不仅会降低数据的质量，而且可能会导致不准
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SQLite在非易失性内存环境下如何进行事务处理和缓冲区管理的优化？

SQLite作为一种轻量级数据库系统，在面对非易失性内存（NVM）技术时，需要对传统的事务处理和缓冲区管理进行优化以充分利用NVM的优势。传统的SQLite设计在事务处理上存在较高的I/O开销，同时缓冲区管理方面存在空间浪费和并发性问题。随着NVM技术的发展，如Intel Optane DIMM，数据库架构需要相应的革新来适应新的存储特性。在这样的背景下，提出了SQLite-CC这一新型的缓冲区管理方案。 参考资源链接：[非易失性内存下的SQLite缓冲区管理：SQLite-CC](https://wenku.csdn.net/doc/1bbz2dtkc8?spm=1055.2569.300
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multifeed: 实现多作者间的超核心共享与同步技术

资源摘要信息: "multifeed:多作者超核" 主要介绍了关于一个名为 "multifeed" 的模块，该模块在设计上支持多页进纸、多作者同步超核内容的功能。这个模块允许用户管理和同步一组超核（Hypercores），这是一类用于分布式数据存储的低级抽象。在该描述中，"超核"可以理解为一种分布式数据存储的核心单位，用于存储和同步数据。接下来，我们将详细探讨该模块的技术细节和用途。 ### 知识点: #### 1. 多页进纸的概念 "多页进纸"是一个形象的比喻，此处表示能够同时处理多个超核集合。在实际应用中，可能指的是同时操作或存储多个超核数据集，这在需要处理大规模分布式数据时十分有用。 #### 2. 超核（Hypercores）的定义 超核是分布式网络中的核心数据结构，它们能够存储和同步信息。一个超核可以被视为一个拥有唯一身份标识的数据存储单位，在分布式系统中，多个超核可以共同组成一个大型的分布式数据库。 #### 3. 超核集（Hypercore Set） 超核集是由多个超核组成的集合，可以被本地和远程系统访问。通过 "multifeed"，用户可以管理多个这样的集合，实现高效的数据同步和管理。 #### 4. 远程超级核心集（Remote Supercore Set） 远程超级核心集指的是网络中其他节点上的超核集，它们可以通过网络连接到本地超核集。"multifeed" 让用户能够复制这些远程集到本地，实现数据共享和冗余。 #### 5. 复制机制（Replication Mechanism） 复制机制允许超核集在本地和远程之间进行数据同步。这里的复制机制是通过扩展传统的超核心交换机制实现的，加入了元交换（meta-exchange）的概念，即对等方之间共享本地提要信息并选择下载远程提要。 #### 6. 元交换机制 元交换是超核同步过程中的一个步骤，允许节点在同步数据时交换有关超核的信息，例如它们的内容和状态。这有助于节点之间更高效地决定哪些远程数据是值得下载的。 #### 7. JavaScript 编程语言的使用 "multifeed" 模块是用 JavaScript 编写的，这表明它可以在任何支持 Node.js 的环境中运行。由于 JavaScript 的普及和易用性，这为开发人员提供了一个灵活的方式来处理分布式数据。 #### 8. Random-access-memory（RAM）模块的使用 在 "multifeed" 示例代码中，使用了 "random-access-memory"（RAM）模块，这表明 "multifeed" 可以操作内存中的数据，这可能是实现快速读写操作的一种方式。 #### 9. Node.js 项目结构 从提供的示例代码和文件名称列表（multifeed-master）可以推测，"multifeed" 可能是一个 Node.js 项目，这意味着它可以在服务器端运行，执行后端任务，如文件存储、数据同步等。 #### 10. 使用场景和目的 "multifeed" 的设计目的是支持多作者环境下的超核同步，这使得它特别适合于需要多人协作的分布式系统。它通过控制多个作者对数据的访问权限，确保数据的一致性和完整性。 综上所述，"multifeed:多作者超核"是一个高级的分布式数据存储和同步解决方案，它利用了超核技术来为多用户协作提供支持，并且在技术上采用了类似元交换和远程数据复制的高级同步机制。该模块用JavaScript编写，易于集成到各种现代的Node.js应用中，并且能够处理大量数据，以支持大规模的协作和数据共享。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩