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The Fourth Dimension Space

枯葉北風寒,忽然年以殘,念往昔,語默心酸。二十光陰無一物,韶光賤,寐難安; 不畏形影單,道途阻且慢,哪曲折,如渡飛湍。斬浪劈波酬壯志,同把酒,共言歡! -如夢令

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獨立口語第一題 分類表述技巧[轉]

1、關于套話表述:

for starters 第一點,用于代替常用的firstly, first of all等等

more importantly 更重要的是, 用于代替second, for another thing...等等

the icing on the cake 更棒的是,超級加分用法!一定要掌握的說法

E.g. describe a job you would like to pursue in the future. Use specific details and examples to illustrate why you want to get this job.

 

 

Speaking of my future job, I would like to be a marketing director in a global top company.

For starters, it is definitely a chanllenging job which can make me feel fulfilled! This job will make me completely understand the ture meaning of " a sense of satisfaction and achievement." The icing on the cake is that the high annual salary, the tempting bonus and satisfying welfare benefits will meet my material demands! And I can also build up a network of professinal contacts when I work with PR agency and institutes, which is quite important in this whole industry!

On the top of it, this field has great career prospects! These are what I love about my job and give me strong incentive to work even harder. And I believe this job helps me to realize my full potential!

注意我用紅色筆標注的加分內容,這些都是非常地道的口語說法,在下面我會羅列

for starters 第一點

sense of satisfaction and achievement 成就感和滿足感

The icing on the cake 更棒的是

high annual salary, the tempting bonus and satisfying welfare benefits 高收入,豐厚的年終獎和誘人的福利待遇

has great career prospects 很棒的職業前景

give sb strong incentive to .強烈的驅使某人做某事

realize one's full potential 實現某人全部潛能

 

今天的加分用法記下來了么?哈哈,希望大家在遇上職業描述類的時候可以用上,這些加分詞匯同樣可以用在major等描述里面
轉自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_5d874c650100h8nm.html

posted @ 2012-09-18 21:54 abilitytao 閱讀(259) | 評論 (0)編輯 收藏

我的幾個托福寫作模板


正能量(Rip it up,the radically new

approach to changing your life)
參考亞馬遜書評.

//大致介紹
the Richard Wiseman'new book-rip it up,the radically new approach to changing your life-bring a whole heap of revolutionary psychology studies that turn your idea about how to change upside down.
//主題思想
it express a key idea that something so simple can be effective in changing someone's life.
//主題思想展開
The idea is that we have confused the horse with the cart(習語,混淆因果關系)-
compared with the theory which tells us how to change the way we think, it's far easier to change the way we act in simple & subtle ways.
//具體例證
Want to feel happier? Force yourself to smile & you will actually feel better.
Want to be more confident? Stand in a confident pose & it will effect how you see yourself.


馬斯洛需求金字塔(Maslow's hierarchy of

needs.)
參考wiki.

physio logical needs:food,water
safety:health,body
love:friendship,family
esteem:confidence,respect of others.
self-actualization:creativity,morality



喬布斯(Steven Jobs) 7加t,工作s.
參考喬布斯在斯坦福大學演講。

//關鍵詞:謙虛,進取
Key:as the proverb goes ,stay hungry , stay foolish

dropped out of college after the first 6 months.
following my curiosity and intuition turned to be priceless in the future.

//關鍵詞:機遇,興趣
first:calligraphy class
if Jobs never dropped in on that single course in college, the Mac would  never have multiple typefaces.

//關鍵詞:挫折

//陳述背景
second story:love and loss
Jobs started Apple in his parent's garage when he was 20.They worked hard and in 10 years Apple had grown from just the two people in a garage into a 2 billion company with over 4000 employees.And he had just turned 30 and then he got fired.
(Jobs got fired by the company he started)
//轉折原因
he had been rejected but he was still in love.
it is dream and love that drive him to start over.
one of the most creative period of his life.He started another company named NeXT.

//哲學總結
It was awful tasting medicine but the patient needed it.
don't lose faith. Do what you love.Don't settle.
persistence.


//例子沒用,記住幾個句型
//關鍵詞:走自己的路
third story:death

If you live each day as if it was your last,someday you'll most certainly be right.

every thing - all external expectations, all pride, all fear of embarrassment or failure will fall away in the face of death.You are already naked so that there is no resson not to follow your heart.

Don't be trapped by dogma, don't let the noist of others' opinions drown out your own inner voice.

Have the courage to follow your heart and intuition.

情商
EQ(emotional quotient)
//參考google.

//EQ作用
EQ is sometimes described as more important than IQ since EQ helps us to understand our life, our values better.
//證據
plenty of experiments indicate that having better EQ is a must for making healthy choices in every aspects of life.
//再展開,一般用不到。
functions:
1.know and manage your own emotions.
2.motivate ourselves.
3.influence others'emotions.
4.handle relationship.

posted @ 2012-08-23 13:32 abilitytao 閱讀(284) | 評論 (0)編輯 收藏

計算機視覺領域的一些牛人博客,超有實力的研究機構等的網站鏈接

     以下鏈接是本人整理的關于計算機視覺(ComputerVision, CV)相關領域的網站鏈接,其中有CV牛人的主頁,CV研究小組的主頁,CV領域的paper,代碼,CV領域的最新動態,國內的應用情況等等。打算從事這個行業或者剛入門的朋友可以多關注這些網站,多了解一些CV的具體應用。搞研究的朋友也可以從中了解到很多牛人的研究動態、招生情況等。總之,我認為,知識只有分享才能產生更大的價值,真誠希望下面的鏈接能對朋友們有所幫助。
(1)googleResearch; http://research.google.com/index.html
(2)MIT博士,湯曉歐學生林達華; http://people.csail.mit.edu/dhlin/index.html
(3)MIT博士后Douglas Lanman; http://web.media.mit.edu/~dlanman/
(4)opencv中文網站; http://www.opencv.org.cn/index.php/%E9%A6%96%E9%A1%B5
(5)Stanford大學vision實驗室; http://vision.stanford.edu/research.html
(6)Stanford大學博士崔靖宇; http://www.stanford.edu/~jycui/
(7)UCLA教授朱松純; http://www.stat.ucla.edu/~sczhu/
(8)中國人工智能網; http://www.chinaai.org/
(9)中國視覺網; http://www.china-vision.net/
(10)中科院自動化所; http://www.ia.cas.cn/
(11)中科院自動化所李子青研究員; http://www.cbsr.ia.ac.cn/users/szli/
(12)中科院計算所山世光研究員; http://www.jdl.ac.cn/user/sgshan/
(13)人臉識別主頁; http://www.face-rec.org/
(14)加州大學伯克利分校CV小組; http://www.eecs.berkeley.edu/Research/Projects/CS/vision/
(15)南加州大學CV實驗室; http://iris.usc.edu/USC-Computer-Vision.html
(16)卡內基梅隆大學CV主頁;
http://www.cs.cmu.edu/afs/cs/project/cil/ftp/html/vision.html

(17)微軟CV研究員Richard Szeliski;http://research.microsoft.com/en-us/um/people/szeliski/
(18)微軟亞洲研究院計算機視覺研究組; http://research.microsoft.com/en-us/groups/vc/
(19)微軟劍橋研究院ML與CV研究組; http://research.microsoft.com/en-us/groups/mlp/default.aspx

(20)研學論壇; http://bbs.matwav.com/
(21)美國Rutgers大學助理教授劉青山; http://www.research.rutgers.edu/~qsliu/
(22)計算機視覺最新資訊網; http://www.cvchina.info/
(23)運動檢測、陰影、跟蹤的測試視頻下載; http://apps.hi.baidu.com/share/detail/18903287
(24)香港中文大學助理教授王曉剛; http://www.ee.cuhk.edu.hk/~xgwang/
(25)香港中文大學多媒體實驗室(湯曉鷗); http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/
(26)U.C. San Diego. computer vision;http://vision.ucsd.edu/content/home
(27)CVonline; http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/
(28)computer vision software; http://peipa.essex.ac.uk/info/software.html
(29)Computer Vision Resource; http://www.cvpapers.com/
(30)computer vision research groups;http://peipa.essex.ac.uk/info/groups.html
(31)computer vision center; http://computervisioncentral.com/cvcnews

(32)浙江大學圖像技術研究與應用(ITRA)團隊:http://www.dvzju.com/

(33)自動識別網:http://www.autoid-china.com.cn/

(34)清華大學章毓晉教授:http://www.tsinghua.edu.cn/publish/ee/4157/2010/20101217173552339241557/20101217173552339241557_.html

(35)頂級民用機器人研究小組Porf.Gary領導的Willow Garage:http://www.willowgarage.com/

(36)上海交通大學圖像處理與模式識別研究所:http://www.pami.sjtu.edu.cn/

(37)上海交通大學計算機視覺實驗室劉允才教授:http://www.visionlab.sjtu.edu.cn/

(38)德克薩斯州大學奧斯汀分校助理教授Kristen Grauman :http://www.cs.utexas.edu/~grauman/

(39)清華大學電子工程系智能圖文信息處理實驗室(丁曉青教授):http://ocrserv.ee.tsinghua.edu.cn/auto/index.asp

(40)北京大學高文教授:http://www.jdl.ac.cn/htm-gaowen/

(41)清華大學艾海舟教授:http://media.cs.tsinghua.edu.cn/cn/aihz

(42)中科院生物識別與安全技術研究中心:http://www.cbsr.ia.ac.cn/china/index%20CH.asp

(43)瑞士巴塞爾大學 Thomas Vetter教授:http://informatik.unibas.ch/personen/vetter_t.html

(44)俄勒岡州立大學 Rob Hess博士:http://blogs.oregonstate.edu/hess/

(45)深圳大學 于仕祺副教授:http://yushiqi.cn/

(46)西安交通大學人工智能與機器人研究所:http://www.aiar.xjtu.edu.cn/

(47)卡內基梅隆大學研究員Robert T. Collins:http://www.cs.cmu.edu/~rcollins/home.html#Background

(48)MIT博士Chris Stauffer:http://people.csail.mit.edu/stauffer/Home/index.php

(49)美國密歇根州立大學生物識別研究組(Anil K. Jain教授):http://www.cse.msu.edu/rgroups/biometrics/

(50)美國伊利諾伊州立大學Thomas S. Huang:http://www.beckman.illinois.edu/directory/t-huang1

(51)武漢大學數字攝影測量與計算機視覺研究中心:http://www.whudpcv.cn/index.asp

(52)瑞士巴塞爾大學Sami Romdhani助理研究員:http://informatik.unibas.ch/personen/romdhani_sami/

(53)CMU大學研究員Yang Wang:http://www.cs.cmu.edu/~wangy/home.html

(54)英國曼徹斯特大學Tim Cootes教授:http://personalpages.manchester.ac.uk/staff/timothy.f.cootes/

(55)美國羅徹斯特大學教授Jiebo Luo:http://www.cs.rochester.edu/u/jluo/

(56)美國普渡大學機器人視覺實驗室:https://engineering.purdue.edu/RVL/Welcome.html

(57)美國賓利州立大學感知、運動與認識實驗室:http://vision.cse.psu.edu/home/home.shtml

(58)美國賓夕法尼亞大學GRASP實驗室:https://www.grasp.upenn.edu/

(59)美國內達華大學里諾校區CV實驗室:http://www.cse.unr.edu/CVL/index.php

(60)美國密西根大學vision實驗室:http://www.eecs.umich.edu/vision/index.html

(61)University of Massachusetts(麻省大學),視覺實驗室:http://vis-www.cs.umass.edu/index.html

(62)華盛頓大學博士后Iva Kemelmacher:http://www.cs.washington.edu/homes/kemelmi

(63)以色列魏茨曼科技大學Ronen Basri:http://www.wisdom.weizmann.ac.il/~ronen/index.html

(64)瑞士ETH-Zurich大學CV實驗室:http://www.vision.ee.ethz.ch/boostingTrackers/index.htm

(65)微軟CV研究員張正友:http://research.microsoft.com/en-us/um/people/zhang/

(66)中科院自動化所醫學影像研究室:http://www.3dmed.net/

(67)中科院田捷研究員:http://www.3dmed.net/tian/

(68)微軟Redmond研究院研究員Simon Baker:http://research.microsoft.com/en-us/people/sbaker/

(69)普林斯頓大學教授李凱:http://www.cs.princeton.edu/~li/
(70)普林斯頓大學博士賈登:http://www.cs.princeton.edu/~jiadeng/
(71)牛津大學教授Andrew Zisserman: http://www.robots.ox.ac.uk/~az/
(72)英國leeds大學研究員Mark Everingham:http://www.comp.leeds.ac.uk/me/
(73)英國愛丁堡大學教授Chris William: http://homepages.inf.ed.ac.uk/ckiw/
(74)微軟劍橋研究院研究員John Winn: http://johnwinn.org/
(75)佐治亞理工學院教授Monson H.Hayes:http://savannah.gatech.edu/people/mhayes/index.html
(76)微軟亞洲研究院研究員孫劍:http://research.microsoft.com/en-us/people/jiansun/
(77)微軟亞洲研究院研究員馬毅:http://research.microsoft.com/en-us/people/mayi/
(78)英國哥倫比亞大學教授David Lowe: http://www.cs.ubc.ca/~lowe/
(79)英國愛丁堡大學教授Bob Fisher: http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/
(80)加州大學圣地亞哥分校教授Serge J.Belongie:http://cseweb.ucsd.edu/~sjb/
(81)威斯康星大學教授Charles R.Dyer: http://pages.cs.wisc.edu/~dyer/
(82)多倫多大學教授Allan.Jepson: http://www.cs.toronto.edu/~jepson/
(83)倫斯勒理工學院教授Qiang Ji: http://www.ecse.rpi.edu/~qji/
(84)CMU研究員Daniel Huber: http://www.ri.cmu.edu/person.html?person_id=123
(85)多倫多大學教授:David J.Fleet: http://www.cs.toronto.edu/~fleet/
(86)倫敦大學瑪麗女王學院教授Andrea Cavallaro:http://www.eecs.qmul.ac.uk/~andrea/
(87)多倫多大學教授Kyros Kutulakos: http://www.cs.toronto.edu/~kyros/
(88)杜克大學教授Carlo Tomasi: http://www.cs.duke.edu/~tomasi/
(89)CMU教授Martial Hebert: http://www.cs.cmu.edu/~hebert/
(90)MIT助理教授Antonio Torralba: http://web.mit.edu/torralba/www/
(91)馬里蘭大學研究員Yasel Yacoob: http://www.umiacs.umd.edu/users/yaser/
(92)康奈爾大學教授Ramin Zabih: http://www.cs.cornell.edu/~rdz/

(93)CMU博士田淵棟: http://www.cs.cmu.edu/~yuandong/
(94)CMU副教授Srinivasa Narasimhan: http://www.cs.cmu.edu/~srinivas/
(95)CMU大學ILIM實驗室:http://www.cs.cmu.edu/~ILIM/
(96)哥倫比亞大學教授Sheer K.Nayar: http://www.cs.columbia.edu/~nayar/
(97)三菱電子研究院研究員Fatih Porikli :http://www.porikli.com/
(98)康奈爾大學教授Daniel Huttenlocher:http://www.cs.cornell.edu/~dph/
(99)南京大學教授周志華:http://cs.nju.edu.cn/zhouzh/index.htm
(100)芝加哥豐田技術研究所助理教授Devi Parikh: http://ttic.uchicago.edu/~dparikh/index.html
(101)瑞士聯邦理工學院博士后Helmut Grabner: http://www.vision.ee.ethz.ch/~hegrabne/#Short_CV

(102)香港中文大學教授賈佳亞:http://www.cse.cuhk.edu.hk/~leojia/index.html

(103)南洋理工大學副教授吳建鑫:http://c2inet.sce.ntu.edu.sg/Jianxin/index.html

(104)GE研究院研究員李關:http://www.cs.unc.edu/~lguan/

(105)佐治亞理工學院教授Monson Hayes:http://savannah.gatech.edu/people/mhayes/

(106)圖片檢索國際會議VOC(微軟劍橋研究院組織): http://pascallin.ecs.soton.ac.uk/challenges/VOC/

(107)機器視覺開源處理庫匯總:http://archive.cnblogs.com/a/2217609/

(108)布朗大學教授Benjamin Kimia: http://www.lems.brown.edu/kimia.html

(109)數據堂-圖像處理相關的樣本數據:http://www.datatang.com/data/list/602026/p1

(110)東軟基于CV的汽車輔助駕駛系統:http://www.neusoft.com/cn/solutions/1047/

(111)馬里蘭大學教授Rema Chellappa:http://www.cfar.umd.edu/~rama/


(112)芝加哥豐田研究中心助理教授Devi Parikh:http://ttic.uchicago.edu/~dparikh/index.html

(113)賓夕法尼亞大學助理教授石建波:http://www.cis.upenn.edu/~jshi/


(114)比利時魯汶大學教授Luc Van Gool:http://www.vision.ee.ethz.ch/members/get_member.cgi?id=1, http://www.vision.ee.ethz.ch/~vangool/

(115)行人檢測主頁:http://www.pedestrian-detection.com/

(116)法國學習算法與系統實驗室Basilio Noris博士:http://lasa.epfl.ch/people/member.php?SCIPER=129576 http://mldemos.epfl.ch/

轉自:http://blog.csdn.net/carson2005

 

 

posted @ 2012-07-17 14:17 abilitytao 閱讀(722) | 評論 (0)編輯 收藏

opencv中訪問像素點的方法


* Indirect access: (General, but inefficient, access to any type image)
效率低!
o For a single-channel byte image:

IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1);
CvScalar s;
s=cvGet2D(img,i,j); // get the (i,j) pixel value
printf("intensity=%f/n",s.val[0]);
s.val[0]=111;
cvSet2D(img,i,j,s); // set the (i,j) pixel value

o For a multi-channel float (or byte) image:

IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_32F,3);
CvScalar s;
s=cvGet2D(img,i,j); // get the (i,j) pixel value
printf("B=%f, G=%f, R=%f/n",s.val[0],s.val[1],s.val[2]);
s.val[0]=111;
s.val[1]=111;
s.val[2]=111;
cvSet2D(img,i,j,s); // set the (i,j) pixel value

* Direct access: (Efficient access, but error prone)

o For a single-channel byte image:

IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1);
((uchar *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j]=111;

o For a multi-channel byte image:

IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,3);
((uchar *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 0]=111; // B
((uchar *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 1]=112; // G
((uchar *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 2]=113; // R

o For a multi-channel float image:

IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_32F,3);
((float *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 0]=111; // B
((float *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 1]=112; // G
((float *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 2]=113; // R

* Direct access using a pointer: (Simplified and efficient access under limiting assumptions)

o For a single-channel byte image:

IplImage* img = cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1);
int height = img->height;
int width = img->width;
int step = img->widthStep/sizeof(uchar);
uchar* data = (uchar *)img->imageData;
data[i*step+j] = 111;

o For a multi-channel byte image:

IplImage* img = cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,3);
int height = img->height;
int width = img->width;
int step = img->widthStep/sizeof(uchar);
int channels = img->nChannels;
uchar* data = (uchar *)img->imageData;
data[i*step+j*channels+k] = 111;

o For a multi-channel float image (assuming a 4-byte alignment):

IplImage* img = cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_32F,3);
int height = img->height;
int width = img->width;
int step = img->widthStep/sizeof(float);
int channels = img->nChannels;
float * data = (float *)img->imageData;
data[i*step+j*channels+k] = 111;

* Direct access using a c++ wrapper: (Simple and efficient access)

o Define a c++ wrapper for single-channel byte images, multi-channel byte images, and multi-channel float images:

template<class T> class Image
{
private:
IplImage* imgp;
public:
Image(IplImage* img=0) {imgp=img;}
~Image(){imgp=0;}
void operator=(IplImage* img) {imgp=img;}
inline T* operator[](const int rowIndx) {
return ((T *)(imgp->imageData + rowIndx*imgp->widthStep));}
};

typedef struct{
unsigned char b,g,r;
} RgbPixel;

typedef struct{
float b,g,r;
} RgbPixelFloat;

typedef Image<RgbPixel> RgbImage;
typedef Image<RgbPixelFloat> RgbImageFloat;
typedef Image<unsigned char> BwImage;
typedef Image<float> BwImageFloat;

o For a single-channel byte image:

IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1);
BwImage imgA(img);
imgA[i][j] = 111;

o For a multi-channel byte image:

IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,3);
RgbImage imgA(img);
imgA[i][j].b = 111;
imgA[i][j].g = 111;
imgA[i][j].r = 111;

o For a multi-channel float image:

IplImage* img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_32F,3);
RgbImageFloat imgA(img);
imgA[i][j].b = 111;
imgA[i][j].g = 111;
imgA[i][j].r = 111;

posted @ 2012-07-16 15:56 abilitytao 閱讀(468) | 評論 (0)編輯 收藏

研究生生活我之見

第一年上課,除了尹一通的組合數學學到了不少實質性的東西,以及老板的課上了解到了許多最新的研究方向外,其余的課感覺收獲不是很大(宋公的課確實好,可能是人太多了...),在基礎理論上,越發感覺在理論數學和概率知識上的積累薄弱了,很多論文里的公式都來自概率論或者隨機過程,但這些東西在之前的教育體系中恰恰是被忽略掉的。感覺研究生培養模式并不是階梯式的,而學習是不斷積累漸進式的過程,不能一蹴而就,應該扎扎實實地學好知識,學透,成為一個領域的領軍人才,這才是王道!

posted @ 2012-07-13 19:04 abilitytao 閱讀(463) | 評論 (0)編輯 收藏

細分曲面Catmull-Clark Subdivision算法[轉]

最近在做ruoyuYang的作業,搜集了一些關于各種細分算法的介紹。
——————————————————————————————————————————————————隨著Directx11的推出,細分曲面在游戲中得到了越來越大的關注。偶一開始覺得是一大堆復雜數學推導的東西,因為導師在中科院的博士幾年就是在做細分曲面,聽說一個很強的師兄三年也都是在做細分曲面。近來做了幾天助教幫忙改作業才偶然看到原來細分曲面也有很簡單的算法實現, 比如Catmull-Clark Subdivision算法,其可以對任意拓撲結構的多邊形進行細分。下面簡要介紹下。

 細分新的曲面,先求出新的曲面的頂點:

 Face point(位于原來多邊形面里的新頂點)

 Edge point(在原來的邊中點附近的新頂點)

  New vertex point (對原來的頂點進行調整得到新頂點)

 

 Face point:

 給定一個面F,有頂點V1,V2,……,Vn,那么新的Face point,VF計算公式如下 

 

  Edge point:

   假設一邊E的兩個頂點為vw,還有相鄰的兩個面為F1F2(其面頂點已經算出為VF1VF2)。那么對應這個邊的新頂點VE

  New Vertex point:

  給定一個頂點v。假設Q是與v相鄰的多邊形的face point的平均值;vn條邊相鄰,R是與v相鄰的邊的中點的平均值,那么調整后得到的新頂點位置v'為。

  得到新的頂點后,邊是如何產生?

    1:每個面頂點(Face PointVF與包圍它的邊對應的邊頂點(Edge Point)VE相連。

    2:每個頂點調整后得到的新頂點(new vertex pointv’與它相鄰的邊上的點(edge pointVE相連。


    細分結果示例可以看下圖

 

   



轉自:http://blog.csdn.net/qiul12345/article/details/5938771

posted @ 2012-07-07 15:07 abilitytao 閱讀(3244) | 評論 (1)編輯 收藏

圖形圖像領域的著名期刊會議.

一. 圖形學、可視化領域的會議:

(一)高級別會議

    1. Siggraph  (圖形學領域最高級別會議,不知SCI收錄否。國內研究者除非結果特
                  牛,輕易別投)

    2. Eurograph (作為Computer Graphics Forum一期發表,SCI收錄,影響不斷增長

    3. IEEE proceeding of Visualization (可視化領域最高級別會議,EI收錄,聲譽
       很好)

    4. IEEE Symposium of Volume visualization(會議3的一個伴隨的會議,EI收錄,
       聲譽很好)

(二)一般的會議

    1. Pacific Graphics(EI收錄)
    2. CGI:   Computer Graphics International (EI是否收錄不清楚)
    3. WSCG:  Int.Conf.on Computer Graphics, Visualization and Computer
              Vision
    4. Rendering
    5. Visualization and Data Analysis----SPIE Electronic Imaging系列會議之一
       (EI收錄,容易接受)

    6. Visualization, Image-Guided Procedures, and Display-----SPIE Medical
       Imaging系列會議之一         (EI收錄,容易接受)

    7.Joint Eurographics - IEEE TCVG Symposium on Visualization (估計EI收錄)

二. 三維醫學圖像的可視化與分析的會議

  (一)高級別會議
     1. MICCAI----Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention
       (醫學圖像的計算與分析領域最高級別會議,Springer出版,論文(Oral,Poster)
         被SCI收錄,聲譽相當好. 不過國內研究者似乎未發表過。特別今年在日本召
         開,但國內無人投中. MICCAI接受的論文數很多,長文超過100篇,短文也有
         100篇,短文可能不被SCI收錄。也接受醫學可視化的論文)
     2. IPMI----Information processing in Medical imaging (醫學圖像分析領域非
        常有影響受尊重的會議,屬于Workshop。許多新結果先在這里報告。Springer出
        版,估計被SCI收錄。但接受論文很少,約40篇左右吧)
     3. CVPR-----Computer Vision & Pattern Recognition(屬于計算機視覺領域的兩
        個最高級別會議中的一個。有一個專題是醫學圖像分析。基于圖像分析的思路處理
        三維醫學圖像的特別有意義的結果可以投這個會議。該會議聲譽非常好,EI收錄,但很
        不好投)
     4. ICCV----IEEE International Conference on Computer Vision(計算機視覺領
        域的兩個最高級別會議中的另一個。今年在北京召開。EI收錄。三維醫學圖像分析的很好
        結果可以投這個會議。不好投)
 
     注: 在上述幾個會議中,每年都有各個方向的牛人參加,報告各個領域的最新進展
          。因此,這樣的會很有意義。在同行的眼中,這些會議發表的論文不比低級別的外文期
          刊的論文差。

(二)一般的會議
     1. Medicai imaging----SPIE舉辦的系列會議,共7個,主題分別是:
          Visualization, Image-Guided Procedures, and Display
          Physics of Medical Imaging
          Physiology and Function: Methods, Systems, and Applications
          Image Processing
          PACS and Integrated Medical Information Systems: Design and Evalua
          tion
          Image Perception, Observer Performance, and Technology Assessment
          Ultrasonic Imaging and Signal Processing
         (SPIE會議相對容易接受,而且EI收錄。不過EI收錄的慢,因為會議論文集在會
          議10個月后才能出版)
     2. CARS------Computer Aided Radiology and Surgery:  分多個不同的主題會議

posted @ 2012-06-29 16:11 abilitytao 閱讀(668) | 評論 (0)編輯 收藏

再探多線程經典生產者與消費者問題

     摘要: 所謂進步就是與知識的緣分與不期而遇,本來選嵌入式課程是為了學習嵌入式應用方面的知識,沒想到竟然把生產者消費者問題學懂了。其實程序中最核心的部分是讀者與寫著在臨界區部分的代碼,用三個信號量鎖住線程使得同一時刻只能有一個線程進入臨界區。本程序中寫者與寫者互斥,讀者與讀者互斥,寫者與讀者也互斥。其實這個程序還可以提高效率,讓讀者與寫著不互斥,實現時只需在讀者與寫者線程中使用獨立的二值信號量即可。本程序在...  閱讀全文

posted @ 2012-06-04 20:26 abilitytao 閱讀(1916) | 評論 (3)編輯 收藏

組合數學作業題測試程序

原題為:

對于第二問,經過演算得到答案為pow(e,-1/k),下面用程序驗證一下(k=1)的情況,n從1到20
#include<iostream>
using namespace std;

#define e 2.718281828459 
double g(double k)
{

    
return pow(e,-1.0/k);
}


#define bint __int64

bint f(bint n)
{
    
if(n==1||n==0return 1;

    
else return n*f(n-1);
}


bint Com(bint n,bint k)
{
    
return f(n)/f(n-k)/f(k);
}

bint process(bint n,bint k)
{
    bint ans 
= f(n);
    
for(int i=1;i<=n/k;i++)
    
{
        bint tem 
= 1;
        
for(int j=1;j<=i;j++)
            tem 
*= Com(n-k*j+k,k)*f(k-1);
        tem 
*= f(n-i*k);
        tem 
/= f(i);
        
if(i&1)ans -= tem;
        
else ans += tem;
    }

    
return ans;
}


int main()
{
    bint n,k;
    

    
for(int i=1;i<=20;i++)
    
{
        
//printf("fk(n)為:%.20lf\n",(double)process(n,k));
        printf("當n=%02d時,fk(n)/n!為:%.20lf\n",i,(double)process(i,1)/f(i));

    }

    printf(
"pow(e,-1/k)為:      %.20lf\n",g(1));


    
return 0;
}
測試結果如下圖:

可見當k=1,n從1-20變化時,fk(n)/n!逼近pow(e,-1/k);

posted @ 2011-10-07 19:46 abilitytao 閱讀(1562) | 評論 (0)編輯 收藏

PKU 2409 polya定理

原來rotation的時候也會形成環的,環的數量等于Gcd(n,i),n為珠子的數目,i為旋轉步長。
其他就沒什么了,只是求最大公約數那一步只是感覺出來的,不知道該怎么證明。

#include<iostream>
using namespace std;


int pow(int c,int x)
{
    
int ans = 1;
    
for(int i=0;i<x;i++)
        ans 
= ans * c;
    
return ans;
}


int Gcd(int a, int b)

    
return a == 0 ? b : Gcd(b % a, a);
}
 

int main()
{
    
int c,s;
    
int G;//表示置換群的大小
    while(scanf("%d%d",&c,&s)!=EOF)
    
{
        
if(c==0&&s==0)
            
break;

        G 
= s<<1;
        
int ans = pow(c,s);
        
//考慮rotation的情況
        for(int i =1 ;i< s ;i ++)
            ans 
+= pow ( c , Gcd(s, i));
        
//分奇偶考慮reflection的情況
        if(s&1)
            ans 
+= s*c*pow(c,(s-1)>>1);

        
else
        
{
            ans 
+= s/2 * pow(c,s/2);
            ans 
+= s/2 * c * c * pow(c,s/2-1);
        }

        printf(
"%d\n",ans/G);
    }

    
return 0;
}




 

posted @ 2011-10-02 19:05 abilitytao 閱讀(1421) | 評論 (3)編輯 收藏

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