扩写后面这段话。由于Jetson AGX Xavier这类的边缘计算设备一般不自带摄像头，所以设计中采用了常见的USB摄像头。Jetcam作为Python的开源库之一，提供了摄像头输入图像获取的方法。

因此，为了实现与ChitGPT的交互，我们需要通过一个接口将摄像头输入的图像传递给ChitGPT进行处理和分析，然后再将处理后的结果输出到显示器上。为了方便实现这一过程，我们使用了CSDN开发的ChitGPT，它是一个基于类ChatGPT的人工智能对话系统，与OpenAI公司开发的ChatGPT没有关系。

在设计中，为了便于快速实现，我们选择了Jetcam作为Python的开源库之一，它提供了方便的摄像头输入图像获取方法。由于Jetson AGX Xavier这类的边缘计算设备一般不自带摄像头，设计中采用了常见的USB摄像头。通过Jetcam库，我们可以轻松地将摄像头输入的图像获取到，并传递给ChitGPT进行处理和分析。经过处理后的结果可以直接输出到显示器上，实现了与ChitGPT的交互。

相关问题

把下面这段话重写加扩写。为了解决Reynolds方程的复杂计算和计算条件的限制，研究者采用了一些条件来进行求解。这些条件包括忽略润滑油液的紊流效应，将轴承在运行过程中认定为油液为层流状态，不考虑油液粘度的变化，不考虑轴承表面粗糙度的影响以及惯性作用产生的影响[5]。

为了解决Reynolds方程的复杂计算和计算条件的限制，许多研究者采用了一些简化条件来进行求解。这些条件包括忽略润滑油液的紊流效应，将轴承在运行过程中认定为油液为层流状态，不考虑油液粘度的变化，不考虑轴承表面粗糙度的影响以及惯性作用产生的影响[5]。这些简化条件的应用大大简化了轴承润滑分析的计算，并使之成为可能。

扩写以下这段话：为了保留行为识别中至关重要的局部纹理(如模糊、噪声、人工制品)，在不进行任何调整操作的情况下，选择原始分辨率的补丁来表示网格中的局部纹理质量。为了保持对局部纹理的敏感性，我们采用均匀随机的patch采样，从每个网格中选择一个小补丁，补丁的大小为Sf × Sf。

在进行行为识别时，局部纹理是非常重要的因素之一。它能够为算法提供有用的信息，如模糊、噪声、人工制品等。为了保留这些局部纹理的质量，我们选择使用原始分辨率的补丁来表示网格中的局部纹理。这意味着我们不进行任何调整操作，以避免损失任何有用的信息。为了保持对局部纹理的敏感性，我们采用均匀随机的补丁采样方法。具体来说，我们从每个网格中选择一个小补丁，补丁的大小为Sf × Sf。这种方法可以确保我们对局部纹理的敏感性，并且不会对图像的质量造成太大的影响。