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计算机视觉是人工智能（AI）的一个领域，使计算机和系统能够从数字图像、视频和其他视觉输入中获得有意义的信息–并根据这些信息采取行动或提出建议。
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- (Generalized) Linear Models 广义线性模型
- Statistical Machine Learning 统计机器学习
- Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
- Foundations of Data Science 数据科学基础
统计代写|计算机视觉作业代写Computer Vision代考|Working of Computer Vision.
Computer Vision (CV) represents the domain of artificial intelligence (AI) which trains the system to identify and interpret the visual world. Machines detect objects and classify them into various categories as per the vision. To detect objects, digital cameras, video stream, and deep learning (DL) models are used. CV involves various important tasks such as three-dimensional scene modeling, multi-model camera geometry, motion-based, stereo correspondence, point cloud processing, motion estimation, and many more. There are three basic steps involved in this process as shown in Figure 1.1. With the advancements of AI, systems can proceed to the next level and take appropriate actions based
on the first step (Figure 1.1.). In literature, various kinds of CV can be used in a different manner such as segmentation, object detection, face recognition, and edge and pattern detection. CV is an emerging technology that captures and stores an image, or frames and then transforms them into valuable information which can be further acted upon [1-11]. It comprises various technologies working all together such as $\mathrm{ML}, \mathrm{AI}$, sensor technology, image processing, and computer graphics. CV, combined with Internet Protocol connectivity, advanced data analytics, and $\mathrm{AI}$, acts as a catalyst for each other and gives rise to revolutionary leaps in the Internet of Things (IoT) innovations and technology $[7,11-14]$.
- Image segmentation
This technique segments a digital image into various smaller segments or set of pixels to be examined separately. These segments correspond to different objects or parts of objects. Every pixel in a frame is allocated to one of these categories [15-17]. - Object detection
This identifies that a particular object from a video stream may be a single object or multi objects in a frame sequence in case of both outdoor and indoor scenes as shown in Figure 1.2. These models use a coordinate system $(X, Y)$ to create bounding boxes and identify all the objects in a frame. In Figure 1.2, object detection is done using background subtraction (BGS) techniques to detect foreground objects by hiding all the background pixels [17-24]. Figure $1.2$ shows two different scenarios-outdoor and indoor-along with the ground truth images and output results.
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In 1950, early experiments in CV took place with the first neural network to detect an edge of an object and sorting of objects such as a circle or square. Later, in 1970, the first commercial use of $C V$ interpreted typed or handwritten text using optical character recognition. This advancement was used by the visually impaired to interpret written text. In the 1990 s, usage of internet was also increased, and large datasets were easily available to developers or researchers for analysis and recognition. With the presence of a large amount of dataset, machines can classify objects from frames or videos $[2,23]$. Today, several factors have come together to bring about a renaissance in CV as shown in Figure 1.4. There is an outstanding effect of these advancements on $\mathrm{CV}$, and the accuracy rate also increases from $50 \%$ to $99 \%$. So, systems can accurately detect and track objects more accurately than humans.
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It is one of the most remarkable technologies to come out of DL and AI domain. The advancements that DL has contributed to the CV have set this domain apart. From face detection to processing the live action of a football game, CV rivals and surpasses humanoid visual abilities in various areas as shown in Figure 1.5. This technology is widely used in industries to enhance the client experience, cost reduction, and security, in manufacturing industries to identify product defects in real time, and in the healthcare system such as MRIs, CAT scans, and X-rays to detect abnormalities as accurately as clinicals.
IoT provides new costs and benefits to $\mathrm{CV}$ and has a route toward integrating $\mathrm{AI}, \mathrm{ML}$, and DL into an inspection system. The rapid growth of IoT devices has been drastically aided by the availability of several light-weighted internet protocols such as Bluetooth and Zigbee that share low-bandwidth messages. These protocols have good communication connectivity in applications where delays may be acceptable.
Traditional CV analysis deals with identifying defects or pattern matching with an unknown dataset. But AI is trainable and has wide scope in locating, identifying, and segmenting a large number of objects or defects. New techniques can be added to smart frame grabbers to perform better in complex situations with a camera and video data transmitted from the device to CV software. The embedded device offers a direct path to integrate $\mathrm{AI}$ into vision applications, and with the help of cloud-based processing it provides data sharing between multiple smart devices. These techniques trained the model to identify objects, defects, matching patterns while supporting a migration toward self-learning robotics systems $[5,11,23]$.
计算机视觉代写
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计算机视觉 (CV) 代表人工智能 (AI) 的领域，它训练系统识别和解释视觉世界。机器检测物体并根据视觉将它们分类为各种类别。为了检测物体，使用了数码相机、视频流和深度学习 (DL) 模型。CV 涉及各种重要任务，例如 3D 场景建模、多模型相机几何、基于运动、立体对应、点云处理、运动估计等等。该过程涉及三个基本步骤，如图 1.1 所示。随着人工智能的进步，系统可以进入一个新的水平并采取适当的行动
第一步（图 1.1.）。在文献中，可以以不同的方式使用各种 CV，例如分割、对象检测、人脸识别以及边缘和模式检测。CV 是一种新兴技术，它捕获和存储图像或帧，然后将它们转换为有价值的信息，这些信息可以进一步采取行动 [1-11]。它包括各种协同工作的技术，例如米大号,一种一世、传感器技术、图像处理和计算机图形学。CV，结合 Internet 协议连接、高级数据分析和一种一世, 互为催化剂，引发物联网 (IoT) 创新和技术的革命性飞跃[7,11−14].
- 图像分割
该技术将数字图像分割成多个较小的片段或像素集，以分别进行检查。这些段对应于不同的对象或对象的一部分。帧中的每个像素都分配给这些类别之一[15-17]。 - 对象检测
这可识别视频流中的特定对象可能是帧序列中的单个对象或多个对象，在室外和室内场景的情况下，如图 1.2 所示。这些模型使用坐标系(X,是)创建边界框并识别框架中的所有对象。在图 1.2 中，对象检测是使用背景减法（BGS）技术通过隐藏所有背景像素来检测前景对象[17-24]。数字1.2显示了两种不同的场景——室外和室内——以及地面实况图像和输出结果。
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1950 年，CV 的早期实验发生在第一个神经网络上，用于检测物体的边缘并对物体（如圆形或正方形）进行分类。后来，在 1970 年，第一次商业使用C在使用光学字符识别来解释键入或手写的文本。这一进步被视障者用来解释书面文本。在 1990 年代，互联网的使用也有所增加，开发人员或研究人员可以轻松获得大型数据集进行分析和识别。随着大量数据集的存在，机器可以从帧或视频中对对象进行分类[2,23]. 今天，几个因素共同促成了 CV 的复兴，如图 1.4 所示。这些进步对C在，并且准确率也从50%到99%. 因此，系统可以比人类更准确地检测和跟踪物体。
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它是 DL 和 AI 领域最杰出的技术之一。DL 对 CV 的贡献使这个领域与众不同。从人脸检测到处理足球比赛的真人动作，CV 在各个领域都可以与人形视觉能力相媲美并超越人形视觉能力，如图 1.5 所示。该技术广泛应用于行业，以增强客户体验、降低成本和安全性，在制造业中实时识别产品缺陷，以及在医疗保健系统（如 MRI、CAT 扫描和 X 射线）中检测异常情况准确地作为临床。
物联网提供了新的成本和收益C在并有一条通往整合的道路一种一世,米大号, 和 DL 成一个检查系统。蓝牙和 Zigbee 等几种共享低带宽消息的轻量级互联网协议的出现极大地促进了物联网设备的快速增长。这些协议在延迟可以接受的应用中具有良好的通信连接性。
传统的 CV 分析处理识别缺陷或与未知数据集匹配的模式。但人工智能是可训练的，并且在定位、识别和分割大量对象或缺陷方面具有广泛的范围。可以将新技术添加到智能图像采集卡中，以便在复杂情况下更好地执行相机和视频数据从设备传输到 CV 软件。嵌入式设备提供了直接集成的途径一种一世进入视觉应用程序，并在基于云的处理的帮助下，它提供了多个智能设备之间的数据共享。这些技术训练模型识别对象、缺陷、匹配模式，同时支持向自学习机器人系统的迁移[5,11,23].
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金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
广义线性模型代考
广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。
有限元方法代写
有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
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随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
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随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。
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多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
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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。