Tag: AMME4710

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计算机视觉Computer Vision任务包括获取、处理、分析和理解数字图像的方法，以及从现实世界中提取高维数据以产生数字或符号信息，例如以决策的形式。这里的理解意味着将视觉图像（视网膜的输入）转化为对思维过程有意义的世界描述，并能引起适当的行动。这种图像理解可以被看作是利用借助几何学、物理学、统计学和学习理论构建的模型将符号信息从图像数据中分离出来的过程。

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计算机代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|Neurobiological Visual Principles =⇒ Machine Vision

The structure of biological nervous tissue and the nature of events that occur in it are utterly different from those found in computing hardware. Yet since the only general-purpose visual systems that exist today are the biological ones, let us learn what we can from “wetware.” Neurons are sluggish but richly interconnected devices having both analogue and discrete aspects. Fundamentally they consist of an enclosing membrane that can separate electrical charge (hence there is generally a voltage difference between inside and out). The membrane is a lipid bilayer that has a capacitance of about $10,000 \mu \mathrm{Farads} / \mathrm{cm}^2$, and it also has pores that are differentially selective to different ions (mainly $\mathrm{Na}^{+}, \mathrm{K}^{+}$, and $\mathrm{Cl}^{-}$). These ion species enter or leave a neuron through protein pores studding its lipid membrane, acting as conductances (hence as resistors). The resistors for $\mathrm{Na}^{+}$and $\mathrm{K}^{+}$have the further crucial property that their resistance is not constant, but voltage-dependent. Hence as more positive ions $\left(\mathrm{Na}^{+}\right)$flow into the neuron, the voltage becomes more positive on the inside, and this further reduces the membrane’s resistance to $\mathrm{Na}^{+}$, allowing still more to enter. This catastrophic breakdown in resistance to $\mathrm{Na}^{+}$constitutes a nerve impulse. Within about a msec a slower but opposite effect involving $\mathrm{K}^{+}$takes over, eventually restoring the original voltage. Following a short refractory period of about $2 \mathrm{msec}$ during which ions are actively pumped back in opposite directions to reach their original electro-osmotic equilibrium concentrations, the neuron is ready for action again. Meanwhile, the impulse thus generated propagates down the axon, at a speed of about $100 \mathrm{~m} / \mathrm{sec}$. This signalling pulse can be described as discrete, but the antecedent summations of current flows into the neuron (from various influences by other neurons) which caused the catastrophic impulse are fundamentally analogue events.

计算机代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|Receptive field structure in the retina

The spatial structuring of excitatory and inhibitory influences amongst neurons in the retina gives them their properties as image operators. Similarly for the temporal structure of their interactions. In both space and time, retinal neurons can thus be described as filters; and to the extent that they act as linear devices (having the properties of proportionality and superposition of responses to components of stimuli), their behaviour can be fully understood (and even predicted for arbitrary images) through Fourier analysis and the other tools of linear systems analysis. An important aspect of retinal receptive fields – as distinct from those found in most neurons of the visual cortex – is that their spatial structure is isotropic, or circularly symmetric, rather than oriented.

Photoreceptors respond to light by hyperpolarising (the voltage across the cell membrane becomes more negative inside, for vertebrates; the opposite is true for invertebrates). Their “receptive field” is just their own cross-section for absorbing light, a small disk about $3 \mu$ in diameter on the human retina, about a minute of visual arc.

Horizontal cells pool together the responses from large numbers of photoreceptors within a local area. With these “surround” signals, they inhibit bipolar cells (hence the name).

Bipolar cells are the first to have a “centre-surround” receptive field structure: their response to light in a central disk is opposite from their response to light in the local surrounding area. Field boundaries are circular and roughly concentric (i.e. annular).

Amacrine cells are “on-off” in temporal, as opposed to spatial, terms.

Ganglion cells combine these spatial and temporal response properties and thus serve as integro-differential image operators with specific scales and time constants. Moreover they convert their responses to impulses in a spike frequency code, traveling down their axons which are the fibres of the optic nerve to the thalamus and thence on to the primary visual cortex in the brain.

计算机视觉代写

计算机代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|Neurobiological Visual Principles $=\Rightarrow$ Machine Vision

生物神刭组织的结构和其中发生的事件的性质与计算梗件中的完全不同。然而，由于当今唯一存在的通用视觉尓统是生物系统，让 离电荷的封迅骐组成 (因此内部咔部之间通常存在电压差)。该膜是脂质双层，其电容约为 $10,000 \mu \mathrm{Farads} / \mathrm{cm}^2$ ，并且它还 具有对不同离子具有差异选译性的孔 (主要是 $\mathrm{Na}^{+}, \mathrm{K}^{+}$，和 $\mathrm{Cl}^{-}$). 这些离子种类通过布满其脂质萁的蛋白质孔进入或离开神经 元，充当电导 (因此充当电阻器) 。电阻楍 $\mathrm{Na}^{+}{ }^{+}$和 $\mathrm{K}^{+}$具有更重要的特性，即它们的电阻不是恒定的，而是与电压相关的。因此随 着更多的正离子 $\left(\mathrm{Na}^{+}\right)$流入神经元，内部电压淁得更正，这进一步降低了䐣对 $\mathrm{Na}^{+}$，允许更多人进入。这种㘩沆力的灾难性朤溃 大约 $100 \mathrm{~m} / \mathrm{sec}$. 这种信号脉吅可以描述为离散的，但导致安难性仲动的电流流入神烃元 (来自其他神刭元的各种影响) 的先行总 和甚本上是模拟事件。

计算机代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|Receptive field structure in the retina

它们的行为可以通过傅立叶分析和线侏系统的其他工具得到充分理解 (甚至可以预则任意图像) 分析。视网䐣感受野的一个 重要方面 $–$ 与视觉皮层的大多数神经元中发现的感野不同 $-$ 是它们的空间结构是各向同性的，或圆对称的，而不是定向的。 就是它们自己吸收光的截面，一个大约约 3 在人类视网旺上的直径，大约是一分钟的视觉弜度。 是圆形的并且大致同心 (即环形) 。
与空间术语相反，无长突细胞在时间上是“开-关”的。
神经节细胞结合了这些空间和时间响应特生，因此充当具有特定尺度和时间常数的积分微分图像运算符。此外，它们将它们的反应

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微观经济学代写

微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。

线性代数代写

线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。

博弈论代写

现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。

微积分代写

微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。

它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。

计量经济学代写

什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。

根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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计算机代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|General Proceeding

A special case of objective functions which can be found quite often in practice is characterized by the fact that the objective function can be written as a sum of $N$ elements:

$$
f(\mathbf{x})=\sum_{n=1}^N f_n(\mathbf{x})
$$
This splitting of $f(\mathbf{x})$ into $N$ summands can be observed, e.g., for MRF-based energy functions. This structure is similar to $(2.21)$, but in contrast to $(2.21)$, the summands are not restricted to be square terms.

If we want to apply gradient-based optimization, even simple methods like steepest descent would involve a calculation of $\partial f_n(\mathbf{x}) / \partial \mathbf{x}$ for all $N$ components in every iteration, which could be infeasible as far as time demand is concerned.

An alternative approach is to perform an iterative optimization which considers only one of the summands of (2.44) at each iteration. Clearly, now more iterations are necessary, but at the same time, each iteration can be performed much faster, which should overcompensate for the increase in the number of iterations. The proceeding suggested here comprises the following steps:

1. Pick one $f_n(\mathbf{x})$ at random.
2. Try to reduce $f(\mathbf{x})$ by optimizing $f_n(\mathbf{x})$ with steepest descent, i.e., calculate $\partial f_n(\mathbf{x}) / \partial \mathbf{x}$ and perform a one-dimensional optimization in this direction.

计算机代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|Example: Classifified Training for Object Class Recognition

Vijnhoven et al. [15] showed how stochastic gradient descent optimization can be successfully applied to the task of training a decision function for object detection. They considered the application of detecting instances of a certain object category, e.g., “cars” or “pedestrians,” in an image, which can be solved by the approach suggested in [4].

Dalal et al. derive a feature vector d (a so-called descriptor) which they call “Histograms of Oriented Gradients” (HOG) from a subregion of the image and, based on d, run a classifier which decides whether an instance of the object category to be searched is present at this particular position or not. The classifier has a binary output: $-1$ for “object not present” and 1 for “object present.” In order to scan the image, they propose a so-called sliding window approach, where the region for calculating the descriptor is shifted pixel by pixel over the entire image, with a subsequent classification at every position. Finally, they obtain a position vector where each element reveals the position of a detected instance of the searched object category.

The classifier has to be trained prior to recognition in an off-line teaching phase with the help of example images. A Support Vector Machine (SVM) for classification is used in [4], whereas the authors of [15] suggest to employ SGD in the classifier training step. Through the usage of SGD, they showed to reduce training times by a factor of $100-1,000$ with similar recognition performance.

Before we describe in detail how SGD is utilized in training, let’s first take a closer look at some different aspects of the proceeding of [4] (HOG descriptor, sliding window, and classifier design) in order to get a better understanding of the method.

计算机视觉代写

计算机代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|General Proceeding

在实践中经常可以找到目标函数的一个特例，其特点是目标函数可以写成 $N$ 要塐:
$$
f(\mathbf{x})=\sum_{n=1}^N f_n(\mathbf{x})
$$
这种分裂 $f(\mathbf{x})$ 进入 $N$ 例如，对于基于 MRF 的能量函数，可以观察到加数。这种结构类似于 $(2.21)$ ，但与(2.21)，和不限于平方 项。
如果我们梖应用甚于梯度的优化，即使是像最速下降这样的简单方法也需要计算 $\partial f_n(\mathbf{x}) / \partial \mathbf{x}$ 对所有人 $N$ 每次迭代中的组件，就时 间需求而言，这可能是不可行的。
另一种方法是执行迭代优化，在每次迭代中只考虑 (2.44) 的一个和数。显然，现在需要更多的迭代，但同时，每次迭代可以执行 得更快，这应该会过度补偿迭代次数的增加。此处建议的程序包括以下下步踏:

选一个 $\left.f_n(\mathbf{x})\right)^{\circ}$ 迶机

尝试咸少 $f(\mathbf{x})$ 通过优化 $f_n(\mathbf{x})$ 以最速下降，即计算 $\partial f_n(\mathbf{x}) / \partial \mathbf{x}$ 并在这个方向上进行一维优化。

计算机代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|Example: Classifified Training for Object Class Recognition

Vijnhoven 等人。 [15] 展示了如何将随机梯度下降优化成功应用于训绩目标检则夫策函数的任务。他们考虑了在图像中检则特定 对象类别的实例的应用，例吅“汽车“或”行人”，这可以通过 [4] 中建仪的方法来解快。
达拉尔等人。从图像的一个子区域导出一个特征向量 d (所佣的描述符)，他倸称之为“定向梯度直方图” (HOG)，并其于 $d$ 运 行一个分类器，该分类器)定对象类别的实例是否为 searched 是否存在于该特定位置。分类器有一个二进制输出: $-1$ 表示”对象 不存在”， 1 表示”对象存在”。为了扫描图像，他们提出了一种所调的滑动窔口方法，其中用于计算描述符的区域在整个图像上逐像 塐移动，随后在每个位置井行分类。最后，他们获得一个位置向量，其中每个元嫊都显示了搜䒺到的对象类别的检则实例的位置。
分类器必须在识别之前供䡃示例图像在离线教学阶段进行圳拣。[4] 中使用了用于分类的支持向量机 (sVM)，而 [15] 的作者建议 器设计），以便更好地理解该方法.

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线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。

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现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。

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微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。

它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。

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什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。

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MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。