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生物医学图像处理与分析-ART
生物医学图像处理与分析-ART
实验上机题
ART算法实
MATLAB
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更新于2023-05-27
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生物医学图像处理与分析课程实验上机题，ART算法的MATLAB实现，完整实验报告，Word文档附代码。
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第三次作业
_AR
T_
1104
作业要求如下：
使用
shepp-logan
模型产
生原图
，利用
迭代公
式进行
代数迭
代重建
，在
MA
TLAB
环境中完
成
ART
算法的功能。
1 ART
程序实现
shepp-logan
模型在此不再赘述。
使用了
art.m
作为迭代的主程，同时有一次
Par
allelBeam
和
SystemMa
trix
的调用，产生投影数据
和投影矩阵，最后得到重建的图像。
打包文件中附加了“
ART”
文件为可运行的程序。
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if ($tmpdata['art_classid'] > 0) { $SX_NewArt['Art_typeurl'] .= "zx-$tmpdata[art_classid]/"; $SX_NewArt['Art_classurl'] .= "zx-$tmpdata[art_classid]/"; $SX_NewArt['Art_Class_name'] = $tmpdata['class_name']; } else if ($tmpdata['art_typeid'] > 0) { $SX_NewArt['Art_typeurl'] .= "type-$tmpdata[art_typeid]/"; $SX_NewArt['Art_classurl'] .= "type-$tmpdata[art_typeid]/"; $SX_NewArt['Art_Class_name'] = $tmpdata['art_typename']; } 你来优化下
这段代码可以进行一些简化和优化，比如可以使用三元运算符来代替 if-else 语句，同时可以使用双引号来代替单引号，以提高代码的可读性和易维护性。下面是优化后的代码： $SX_NewArt['Art_typeurl'] .= ($tmpdata['art_classid'] > 0) ? "zx-{$tmpdata['art_classid']}/" : "type-{$tmpdata['art
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if (isset($views[0]['art_classid'])) { $views[0]['class_link'] = "/zx-" . $views[0]['art_classid'] . "/"; } elseif (isset($views[0]['art_typeid'])) { $views[0]['class_link'] = "/type-" . $views[0]['art_typeid'] . "/"; } if (isset($views[0]['art_picurl'])) { $views[0]['art_picurl'] = $views[0]['art_picurl'] ? $views[0]['art_picurl'] : "http://images.9191zx.com/d/art_nopic.jpg"; } 把这段代码优化到极致
作为一个 AI，我可以给出以下建议来优化这段代码： 1. 使用三元运算符来简化 if-else 语句，例如：$views[0]['class_link'] = isset($views[0]['art_classid']) ? "/zx-" . $views[0]['art_classid'] . "/" : "/type-" . $views[0]['art_typeid'] . "/";
翻译成中文：We evaluate the performance of gUNet on four image dehazing datasets, and the results show that gUNet is comparable to or even better than stateof-the-art methods with a much smaller overhead. More importantly, we performed large-scale ablation studies and showed that the performance gains of image dehazing networks go mainly from the attention mechanism, nonlinear activation function, extraction of global information, normalization layer, and the number of training epochs.
我们评估了gUNet在四个图像去雾数据集上的性能，结果显示gUNet与最先进方法相当甚至更优，且开销更小。更重要的是，我们进行了大规模的消融研究，并表明图像去雾网络的性能提升主要来自于注意机制、非线性激活函数、全局信息提取、归一化层以及训练轮数。
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$SX_NewArt['Art_typeurl'] .= ($tmpdata['art_classid'] > 0) ? "zx-{$tmpdata['art_classid']}/" : "type-{$tmpdata['art_typeid']}/"; $SX_NewArt['Art_classurl'] .= ($tmpdata['art_classid'] > 0) ? "zx-{$tmpdata['art_classid']}/" : "type-{$tmpdata['art_typeid']}/"; $SX_NewArt['Art_Class_name'] = ($tmpdata['art_classid'] > 0) ? $tmpdata['class_name'] : $tmpdata['art_typename']; 解释下
这段代码是在将文章的分类信息添加到文章的URL中。如果文章有分类ID，则将其添加到URL中的“zx-分类ID/”部分，否则将文章类型ID添加到URL中的“type-类型ID/”部分。同时，将文章的分类名称添加到变量$SX_NewArt['Art_Class_name']中，如果文章有分类ID，则使用分类名称，否则使用文章类型名称。
帮我润色论文。In this paper, we propose a balancing training method to address problems in imbalanced data learning. To this end, we derive a new loss used in the balancing training phase that alleviates the influence of samples that cause an overfitted decision boundary. The proposed loss efficiently improves the performance of any type of imbalance learning methods. In experiments on multiple benchmark data sets, we demonstrate the validity of our method and reveal that the proposed loss outperforms the state-of-the-art cost-sensitive loss methods. Furthermore, since our loss is not restricted to a specific task, model, or training method, it can be easily used in combination with other recent resampling, meta-learning, and cost-sensitive learning methods for class-imbalance problems. Our code is made available at https://github.com/pseulki/IB-Loss.
在本文中，我们提出了一种平衡训练方法，以解决不平衡数据学习中的问题。为此，我们在平衡训练阶段推导出一种新的损失，以减少导致过度拟合决策边界的样本的影响。所提出的损失有效提高了任何类型的不平衡学习方法的性能。在多个基准数据集的实验中，我们证明了我们的方法的有效性，并发现所提出的损失优于最先进的成本敏感损失方法。此外，由于我们的损失不受特定任务、模型或训练方法的限制，它可以轻松与其他最近的重采样、元学
SELECT * FROM articles where art_isshow=1 and art_typeid in (9,10,11,13,16,17); 优化它
。为了优化这个 SQL 查询语句，我们可以采用以下几个步骤： 1. 对查询语句中的 art_isshow、art_typeid 字段建立索引，使得查询更快速。 2. 由于查询条件中的 art_typeid 是一个范围查询，我们可以将它改为多个等值查询来实现： SELECT * FROM articles WHERE art_isshow=1 AND (art_typeid=9 OR art_
将“A recent development in the design of RC systems is the realization that for certain tasks that are not strongly nonlinear, it is possible to achieve state-of-the-art performance using a completely passive linear network, i.e., one without amplification or nonlinear elements. The required nonlinearity is introduced at the readout point, typically with a photodetector [23]. The work discussed in this paper is also based on this architecture. Aside from the integrated implementation introduced in [23] , the passive architecture has been adapted to the single node with delayed feedback architecture in form of a coherently driven passive cavity [9].”翻译为逻辑顺的中文
最近在 RC 系统设计方面的一个发展是：对于某些不强烈非线性的任务，使用完全被动线性网络即可达到最先进的性能，即没有放大或非线性元件的网络。所需的非线性在读出点上引入，通常使用探测器[23]。本文讨论的工作也基于这种架构。除了在[23]中介绍的集成实现外，被动架构也已适用于具有延迟反馈的单节点架构，以相干驱动的被动腔形式[9]。
matlab art模式分类
MATLAB的Artificial Neural Network（ANN）工具箱包括了各种分类工具，包括了支持向量机（SVM）、k最近邻分类器、贝叶斯分类器、决策树等等。而在这些分类器之外，MATLAB还提供了一种不同的分类方式——Adaptive Resonance Theory（Art）。Art网络源于美国神经科学家Grossberg在20世纪80年代末的研究，它的主要特点是能够自适应学习，并
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