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在气候变化、偷猎和对自然栖息地的侵蚀方面，一些动物种群的境况要比其他动物糟糕得多。据估计，从1970年到2014年，超过4000个物种的数量减少了60%。联合国最近的一项全球评估发现，在未来10年内，多达100万个物种面临灭绝的危险

近年来，电子纸行业呈现高歌猛进之势。伴随着物联网的发展，电子纸广泛应用在多样化的场景和领域中，从小尺寸的新零售电子价签、可穿戴设备，6寸的电子书阅读器，10.3寸的办公本，乃至更大尺寸的公交站牌及显示看板等。电子纸应用产品的系统、功耗、刷新表现、手写体验，乃至工艺设计等，都展现出全新态势。 瑞芯微推出一款针对电子纸应用的全新芯片 —— RK3566，CPU采用4核A55架构处理器，集成G52图形处

   当前，AI已经成为了新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，而 AI 芯片作为推动人工智能技术发展的核心生产力，其价值毋庸置疑。   刚刚结束的全国两会《政府工作报告》中提到，2022年，中国将提升科技创新能力，培育壮大集成电路、人工智能等数字产业。而在十四五规划中，“聚焦高端芯片领域”成为国内产业的重要发展路径之一。   南京启

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在3518A、3518C的基础上深化完善，推出了Hi3518E。作为新一代IP民用摄像机SoC。Hi3518E集成新一代ISP，优化了编码前图像处理算法，采用新一代H.264编码器。同时采用业内领先的低功耗工艺和内部低功耗架构设计，使得Hi3518E在低码率，高图像质量，低功耗方面持续引领行业水平。Hi3518C为三码流编码，Hi3518E为双码流编码。Hi3518C比Hi3518E多了D1的编码

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随着视频技术进入高清与智能时代，上海海思凭借更高性能、更高集成度、更低码率、更加智能的SoC产品，占据了相关市场的绝对领先份额。同时，针对视频技术应用，海思还推出了完整开发包，降低开发门槛

从碳纤维到混凝土和竹子，3D打印的工业术语“增材制造”使用了许多不同的材料和技术。现在，随着脱碳和将原材料转化为成品的替代供应链的巨大需求，3D打印金属可能会对制造业的未来产生重大影响。 金属增材制造的一项关键技术涉及“打印”，即创建一层又一层的金属焊缝来构建一个物体。它提供了一种更可定制的、按需的替代方法，而传统方法涉及将熔融金属倒入模具或加工或切割金属以创建形状。但是发展新技术也意味着解决新

文章目录 1 颜色翻转 2 背景 3 U-Net网络 4 Modified U-Net (mU-Net) 5 数据集 6 数据处理及增强 7 结果 8 基于深度学习的图像分割总结 1 颜色翻转 原数据集中的标准肝脏和白色的肿瘤， 肝脏分割的图片，发现做窗口值等的操作，也是将非目标区域变黑，然后可以突出肝脏（肝脏变成灰白色，当然，还有其他qiguan更是白色）。 于是，我做了一个大胆的实验，将肝脏

基于安卓平台的日志工具组件 Timber， 实现鸿蒙的功能化迁移和重构，代码已经开源，欢迎各位开发者提出宝贵意见。 开源地址： https://gitee.com/isrc_ohos/timber_ohos Timber_ohos 是一个带有小型可扩展 API 的日志工具组件，它可以给开发者提供统一的 API 接口，来记录不同类型的日志，帮助开发者管理不同类型的 log。 同时，Timber_o

  最近做T31低功耗快速启动的开发，既然是低功耗快速启动就离不开睡眠和唤醒，那唤醒的方式当中就少不了人体唤醒，也就是pir唤醒，但是在具体使用的过程中，感觉这个检测还是有几个需要注意的地方，分享给大家。   首先大家要知道，这个pir检测就是由一个pir传感器来检测的，当检测到人体之后，他会发出一个脉冲，由T31或者单片机检测脉冲信号来判断是否有人经过，但是pir传感器对人体的敏感程度还和人的运

当地时间6月16日，IEEE 国际计算机视觉与模式识别会议（CVPR2019）在美国长滩拉开帷幕。北京旷视科技有限公司在CVPR 2019 的3项挑战赛中，击败 Facebook、通用动力、戴姆勒等国内外一线科技巨头／知名高校，共计斩获6项世界冠军！同时，在会议上，旷视还通过Oral、Poster、Workshop、Demo、Booth等形式，同世界分享在计算机视觉理论与应用领域的最新进展。

AI技术主要包括大数据、计算机视觉、语音识别、自然语言处理、机器学习五大部分。其中，计算机视觉已在政务民生、安防监控、金融服务、移动互联网、手机等行业落地，“雪亮工程”、“智慧城市”等项目的部署成为催化剂。

为了满足更先进的科研需求，全球各地的学术机构都在致力于重新设计代码和算法。英国的面向 E 级计算算法和基础设施优化的 ExCALIBUR (the Exascale Computing ALgorithms and Infrastructures Benefiting UK Research) 项目就是这样一个致力于为英国最重要的研究领域提供新一代高性能模拟软件的科研项目。这些领域涉及到计算高度密

用机器学习算法分析胸部X射线图像说起来容易做起来难。这是因为通常情况下，训练这些算法所需的临床标签是通过基于规则的自然语言处理或人工注释获得的，这两种方法都容易引起不一致和错误。

我们经常需要通过扫描将纸上的全部内容转换为图像。有很多在线工具可以提高图像的亮度，或者消除图像中的阴影。但是我们可以手动删除阴影吗？当然可以，我们只需要将图像加载到相应的代码中，无需任何应用程序即可在几秒钟内获得输出。这个代码可以通过Numpy和OpenCV基本函数来实现。为了说明该过程，使用了以下图像进行操作。 1.图像中有一个非常明显的阴影需要删除。首先当然是将必要的软件包导入环境。 imp

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