结合注意力机制的多重引导点云配准网络

针对点云配准过程中仅仅利用点云特征寻求对应关系使得离群点多、配准精度不高的问题进行研究,提出了一种使用点云之间匹配点概率矩阵和点云空间信息特征矩阵共同搜寻对应关系,并且相互配合确定对应点权重的点云配准网络——AMGNet。首先使用点云特征提取网络获得两片待配准点云的高维特征;然后采用Transformer对独立特征进行上下文信息融合,之后利用关键点提取模块选取出特征更强的点,使用SoftBBS方法获得点云匹配点概率矩阵后,结合点云空间特征矩阵搜索到最终的对应关系,同时,权重分配也使用了双重矩阵共同决定的策略;最后使用奇异值分解获得需要的刚性变换矩阵。在ModelNet40,7Scenes等人工合成数据集和真实场景数据集上进行了多次实验。结果表明,在ModelNet40目标未知实验中的旋转矩阵和平移向量的均方误差分别降低至0.025和0.0046。AMGNet配准精度较高,抗干扰能力强,泛化能力强。

基于多重引导滤波的单幅图像去雾算法

雾天拍摄到的图像往往存在颜色、细节信息丢失和对比度降低等问题,这对户外视觉任务如目标检测、识别、分割等带来非常大的挑战。提出一种基于多重引导滤波的单幅图像去雾算法。算法首先利用灰度限制Gamma变换获得一幅低亮度去雾基底图像;其次,利用多重引导滤波获得细节图像;再次,将去雾基底图像和细节层图像求和获得低亮度的去雾结果;最后,通过亮度调整提升低亮度去雾图像亮度,得到最终去雾结果。对比实验验证了该算法能够有效去除雾影响提升图像质量。

一种微型计算机实现多重引导的方法

具体描述了在一台富士通FMV-253L笔记本上安装RedHat Linux9.0的方案,这一方案不仅因为硬件条件的限制需要采用Linux的本地硬盘安装,而且要保证不能破坏原有的引导程序和Windows 2000操作系统,所以必须在完成安装后,手工修改原有系统的引导过程而实现多重引导,其中阐述的实验原理和方法可以在各种关于系统安装、维护的场合加以应用。

多重引导框架下基于WinCE的ARM多串口开发

本文介绍了在一种新的嵌入式多重引导框架下启动WINCE并开发S3C2410的串口2和串口3。通过对不同的嵌入式操作系统Bootloader的特殊模块增加新的功能,使Bootloader可以很容易的支持任何操作系统。以开发板S3C2410为例具体介绍了串口驱动的开发设计。在此框架下启动WINCE开发S3C2410多串口既可节约人力资源,缩短开发周期又可提高稳定性,精简硬件设计。

使用Linux Lilo实现操作系统多重引导

介绍利用LinuxLilo实现操作系统多重引导。

计算机多重引导的实现

针对学校计算机实验室用途多、维护量大的现状,提出了两种可行的计算机硬盘规划安装方法:Bootstar软件维护方法及Newclass新卡硬件维护方法。实现计算机多重引导,用不同的系统环境来应对不同的用途,达到既省时省力又保障了实验教学正常进行的目的。

Windows 9x下的多重引导菜单的研究

对Windows9x的几个系统启动文件进行了阐述，在此基础上提出了改善Windows9x启动方式的几种方案．

多重引导的魔力

如果你需要在同一台计算机上使用多个操作系统，此时最好的方法是分别安装，并在开机后选择要使用的系统。本文将告诉你有关双重引导系统的安装和排错方法。

巧用Windows NT的多重引导

当前操作系统的主流是Ｗｉｎｄｏｗｓ９８和ＷｉｎｄｏｗｓＮＴ，Ｗｉｎｄｏｗｓ９８技术先进，ＷｉｎｄｏｗｓＮＴ性能稳定、安全。这两者备有千秋，很难取舍。而有些用户已习惯Ｗｉｎｄｏｗｓ９５，他们往往担心系统升级会带来软件兼容方面的损失。更有部分用户经常需要...

多重引导模式下Windows 2000／XP引导模块的维护

在同一台计算机上安装Windows98和Windows2000／XP两个不同的操作系统时，有时由于Windows98系统重装或其它原因会造成Windows2000／XP引导模块的丢失，造成系统无法启动，本文介绍了在不必重装系统的情况下恢复系统启动的几种方法。

独立操作系统的多重引导

不同操作系统各有其特点和适用范围。如能在同一台PC机上实现不同独立操作系统的多重引导,就会扩大其适用范围,更充分地发挥其潜力,作到“一机多能”,同时,这也将便于对不同操作系统进行比较、分析和评估。 为了便于讨论,我们先对若干基本概念作点界定: 启动(Startup):整个计算机系统包括硬件和软件进入正常工作所必须的预备状态。启动过程一般包括:打开主机、显示器、打印机等的电源,计算机自检各项设备和部件,然后从硬盘(或软盘)实现自举,由引导程序将用户选定的操作系统加载到计算机中,在其控制下检查根文件系统的完整性等等。

多重注意力引导的超声乳腺癌肿瘤图像分割

传统基于U-Net超声乳腺图像分割任务中存在预测尺度单一和信息丢失等问题。针对存在的问题,提出一种由多重注意力引导机制的U-Net超声乳腺肿瘤图像分割。首先,在U-Net的编码结构中,引入多个SE通道注意力,对输入的乳腺肿瘤图像进行多层级的语义信息提取,引导编码器聚焦乳腺肿瘤特征,减少冗余背景信息带来的干扰;其次,通过设计特征融合处理模块,对编码器传来的特征图进行复杂语义特征的融合处理;最后,在解码器部分,加入金字塔结构捕获全局空间信息,提高模型对肿瘤图像的多尺度特征提取能力,以提高整体网络的表达能力和分割性能。在乳腺肿瘤图像数据集上对该方法进行了仿真实验,结果表明,与其他U-Net改进策略相比,该方法具有更强的准确率和鲁棒性。

使用多重引导

虽然目前有许多应用软件可创建多重引导,但笔者喜欢使用WindowsNT/2000。 然而,如何设置多重引导呢?我们知道:Windows NT/2000引导时,由NTLDR程序负责将Windows NT/2000装入内存,它还可以让用户选择非Windows NT/2000操作系统,这就是Windows NT/2000的多重引导。