分类: 计算机视觉代写

计算机代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|CS763

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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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我们提供的计算机视觉Computer Vision及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

  • Statistical Inference 统计推断
  • Statistical Computing 统计计算
  • Advanced Probability Theory 高等楖率论
  • Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
  • (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
计算机代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|CS763

计算机代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|Geometric primitives and transformations

In this section, we introduce the basic 2D and 3D primitives used in this textbook, namely points, lines, and planes. We also describe how 3D features are projected into 2D features. More detailed descriptions of these topics (along with a gentler and more intuitive introduction) can be found in textbooks on multiple-view geometry (Hartley and Zisserman 2004; Faugeras and Luong 2001).
Geometric primitives form the basic building blocks used to describe three-dimensional shapes. In this section, we introduce points, lines, and planes. Later sections of the book discuss curves (Sections $7.3$ and 12.2), surfaces (Section 13.3), and volumes (Section 13.5).
2D points. 2D points (pixel coordinates in an image) can be denoted using a pair of values, $\mathbf{x}=(x, y) \in \mathcal{R}^2$, or alternatively,
$$
\mathbf{x}=\left[\begin{array}{l}
x \
y
\end{array}\right]
$$
(As stated in the introduction, we use the $\left(x_1, x_2, \ldots\right)$ notation to denote column vectors.)

2D points can also be represented using homogeneous coordinates, $\tilde{\mathbf{x}}=(\tilde{x}, \tilde{y}, \tilde{w}) \in \mathcal{P}^2$, where vectors that differ only by scale are considered to be equivalent. $\mathcal{P}^2=\mathcal{R}^3-(0,0,0)$ is called the 2D projective space.

A homogeneous vector $\tilde{\mathbf{x}}$ can be converted back into an inhomogeneous vector $\mathbf{x}$ by dividing through by the last element $\tilde{w}$, i.e.,
$$
\tilde{\mathbf{x}}=(\tilde{x}, \tilde{y}, \tilde{w})=\tilde{w}(x, y, 1)=\tilde{w} \overline{\mathbf{x}},
$$
where $\overline{\mathbf{x}}=(x, y, 1)$ is the augmented vector. Homogeneous points whose last element is $\tilde{w}=0$ are called ideal points or points at infinity and do not have an equivalent inhomogeneous representation.
2D lines. 2D lines can also be represented using homogeneous coordinates $\tilde{\mathbf{I}}=(a, b, c)$. The corresponding line equation is
$$
\overline{\mathbf{x}} \cdot \tilde{\mathbf{l}}=a x+b y+c=0 .
$$
We can normalize the line equation vector so that $\mathbf{l}=\left(\hat{n}_x, \hat{n}_y, d\right)=(\hat{\mathbf{n}}, d)$ with $|\hat{\mathbf{n}}|=1$. In this case, $\hat{\mathbf{n}}$ is the normal vector perpendicular to the line and $d$ is its distance to the origin (Figure 2.2). (The one exception to this normalization is the line at infinity $\tilde{\mathbf{l}}=(0,0,1)$, which includes all (ideal) points at infinity.)

We can also express $\hat{\mathbf{n}}$ as a function of rotation angle $\theta, \hat{\mathbf{n}}=\left(\hat{n}_x, \hat{n}_y\right)=(\cos \theta, \sin \theta)$ (Figure 2.2a). This representation is commonly used in the Hough transform line-finding algorithm, which is discussed in Section 7.4.2. The combination $(\theta, d)$ is also known as polar coordinates.
When using homogeneous coordinates, we can compute the intersection of two lines as
$$
\tilde{\mathbf{x}}=\tilde{\mathbf{l}}_1 \times \tilde{\mathbf{l}}_2,
$$
where $\times$ is the cross product operator. Similarly, the line joining two points can be written as
$$
\tilde{\mathbf{l}}=\tilde{\mathbf{x}}_1 \times \tilde{\mathbf{x}}_2 .
$$
When trying to fit an intersection point to multiple lines or, conversely, a line to multiple points, least squares techniques (Section 8.1.1 and Appendix A.2) can be used, as discussed in Exercise 2.1.

计算机代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|2D transformations

Having defined our basic primitives, we can now turn our attention to how they can be transformed. The simplest transformations occur in the 2D plane are illustrated in Figure 2.4.
Translation. $2 \mathrm{D}$ translations can be written as $\mathbf{x}^{\prime}=\mathrm{x}+\mathbf{t}$ or
$$
\mathbf{x}^{\prime}=\left[\begin{array}{ll}
\mathbf{l} & \mathbf{t}
\end{array}\right] \overline{\mathbf{x}},
$$
where $I$ is the $(2 \times 2)$ identity matrix or
$$
\overline{\mathbf{x}}^{\prime}=\left[\begin{array}{cc}
\mathbf{I} & \mathbf{t} \
\mathbf{0}^T & 1
\end{array}\right] \overline{\mathbf{x}},
$$
where $\mathbf{0}$ is the zero vector. Using a $2 \times 3$ matrix results in a more compact notation, whereas using a full-rank $3 \times 3$ matrix (which can be obtained from the $2 \times 3$ matrix by appending a [0 $\left.0^T 1\right]$ row) makes it possible to chain transformations using matrix multiplication as well as to compute inverse transforms. Note that in any equation where an augmented vector such as $\overline{\mathbf{x}}$ appears on both sides, it can always be replaced with a full homogeneous vector $\tilde{\mathbf{x}}$.

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计算机视觉代考

计算机代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|Geometric primitives and transformations

在本节中,我们将介绍本书中使用的基本 $2 D$ 和 $3 D$ 图元,即点、线和平面。我们还描述了如何将 $3 D$ 特 征投影到 2D 特征中。这些主题的更详细描述 (以及更温和、更直观的介绍) 可以在多视图几何教科书中 找到(Hartley 和 Zisserman 2004;Faugeras 和 Luong 2001)。
几何图元构成了用于描述三维形状的基本构件。在本节中,我们介绍点、线和面。本书后面的部分讨论了 曲线 (第 $7.3$ 和 $12.2$ ) 、曲面 (第 $13.3$ 节) 和体积 (第 $13.5$ 节)。
二维点。二维点 (图像中的像素坐标) 可以用一对值表示, $\mathbf{x}=(x, y) \in \mathcal{R}^2$ ,或者,
$$
\mathbf{x}=\left[\begin{array}{ll}
x & y
\end{array}\right]
$$
(如介绍中所述,我们使用 $\left(x_1, x_2, \ldots\right)$ 表示列向量的符号。)
二维点也可以用齐次坐标表示, $\tilde{\mathbf{x}}=(\tilde{x}, \tilde{y}, \tilde{w}) \in \mathcal{P}^2$ ,其中仅比例不同的向量被认为是等价的。 $\mathcal{P}^2=\mathcal{R}^3-(0,0,0)$ 称为二维射影空间。
同质向量 $\tilde{\mathbf{x}}$ 可以转换回非齐次向量 $\mathbf{x}$ 除以最后一个元素 $\tilde{w}$ ,那是,
$$
\tilde{\mathbf{x}}=(\tilde{x}, \tilde{y}, \tilde{w})=\tilde{w}(x, y, 1)=\tilde{w} \overline{\mathbf{x}},
$$
在哪里 $\overline{\mathbf{x}}=(x, y, 1)$ 是增广向量。最后一个元素是的齐次点 $\tilde{w}=0$ 被称为理想点或无穷远点,并且没有 等效的非齐次表示。
二维线。二维线也可以用齐次坐标表示 $\tilde{\mathbf{I}}=(a, b, c)$. 对应的线方程为
$$
\overline{\mathbf{x}} \cdot \tilde{\mathbf{l}}=a x+b y+c=0 .
$$
我们可以对线方程向量进行归一化,使得 $\mathbf{l}=\left(\hat{n}_x, \hat{n}_y, d\right)=(\hat{\mathbf{n}}, d)$ 和 $|\hat{\mathbf{n}}|=1$. 在这种情况下, $\hat{\mathbf{n}}$ 是垂 直于直线的法向量,并且 $d$ 是它到原点的距离(图 2.2)。(这种归一化的一个例外是无穷远处的线 $\tilde{\mathrm{I}}=(0,0,1)$ ,其中包括无穷远处的所有 (理想) 点。)
我们也可以表达 $\hat{\mathbf{n}}$ 作为旋转角度的函数 $\theta, \hat{\mathbf{n}}=\left(\hat{n}_x, \hat{n}_y\right)=(\cos \theta, \sin \theta)$ (图 2.2a)。这种表示通常用 于 Hough 变换寻线算法,这将在第 $7.4 .2$ 节中讨论。这个组合 $(\theta, d)$ 也称为极坐标。
当使用齐次坐标时,我们可以将两条线的交点计算为
$$
\tilde{\mathbf{x}}=\tilde{\mathbf{l}}_1 \times \tilde{\mathbf{l}}_2
$$
在哪里 $\times$ 是叉积运算符。类似地,连接两点的线可以写成
$$
\tilde{\mathbf{1}}=\tilde{\mathbf{x}}_1 \times \tilde{\mathbf{x}}_2 .
$$
当尝试将交点拟合到多条线,或者相反,将一条线拟合到多个点时,可以使用最小二乘法(第 $8.1 .1$ 节和 附录 A.2) ,如练习 $2.1$ 中所述。

计算机代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|2D transformations

定义了我们的基本原语后,我们现在可以将注意力转向如何转换它们。二维平面中发生的最简单的变换如 图 $2.4$ 所示。
儡译。2D翻译可以写成 $\mathbf{x}^{\prime}=\mathbf{x}+\mathbf{t}$ 要么
$$
\mathbf{x}^{\prime}=\left[\begin{array}{ll}
\mathbf{1} & \mathbf{t}
\end{array}\right] \overline{\mathbf{x}}
$$
在哪里 $I$ 是个 $(2 \times 2)$ 单位矩阵或
$$
\overline{\mathbf{x}}^{\prime}=\left[\begin{array}{lll}
\mathbf{I} & \mathbf{t} \mathbf{0}^T & 1
\end{array}\right] \overline{\mathbf{x}}
$$
在哪里 0 是零向量。用一个 $2 \times 3$ 矩阵导致更紧凑的符号,而使用满秩 $3 \times 3$ 矩阵 (可以从 $2 \times 3$ 矩阵通过 附加 $\left[00^T 1\right]$ 行) 使得使用矩阵乘法进行链式转换以及计算逆变换成为可能。请注意,在任何方程式中, 如 $\overline{\mathbf{x}}$ 出现在两侧,它总是可以用一个完整的齐次向量代替 $\tilde{\mathbf{x}}$.

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统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。统计代写|python代写代考

随机过程代考

在概率论概念中,随机过程随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数,则称此函数为样本函数,这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中,样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化,随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。

贝叶斯方法代考

贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布,和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型,后验分布可以解析或近似,例如,马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要,包括点估计,如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外,所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。

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。

statistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

机器学习代写

随着AI的大潮到来,Machine Learning逐渐成为一个新的学习热点。同时与传统CS相比,Machine Learning在其他领域也有着广泛的应用,因此这门学科成为不仅折磨CS专业同学的“小恶魔”,也是折磨生物、化学、统计等其他学科留学生的“大魔王”。学习Machine learning的一大绊脚石在于使用语言众多,跨学科范围广,所以学习起来尤其困难。但是不管你在学习Machine Learning时遇到任何难题,StudyGate专业导师团队都能为你轻松解决。

多元统计分析代考


基础数据: $N$ 个样本, $P$ 个变量数的单样本,组成的横列的数据表
变量定性: 分类和顺序;变量定量:数值
数学公式的角度分为: 因变量与自变量

时间序列分析代写

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。

回归分析代写

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。

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

计算机代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|CPS843

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  • Advanced Probability Theory 高等楖率论
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计算机代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|CPS843

计算机代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|Book overview

In the final part of this introduction, I give a brief tour of the material in this book, as well as a few notes on notation and some additional general references. Since computer vision is such a broad field, it is possible to study certain aspects of it, e.g., geometric image formation and 3D structure recovery, without requiring other parts, e.g., the modeling of reflectance and shading. Some of the chapters in this book are only loosely coupled with others, and it is not strictly necessary to read all of the material in sequence.

Figure $1.12$ shows a rough layout of the contents of this book. Since computer vision involves going from images to both a semantic understanding as well as a 3D structural description of the scene, I have positioned the chapters horizontally in terms of where in this spectrum they land, in addition to vertically according to their dependence. ${ }^9$

Interspersed throughout the book are sample applications, which relate the algorithms and mathematical material being presented in various chapters to useful, real-world applications. Many of these applications are also presented in the exercises sections, so that students can write their own.
At the end of each section, I provide a set of exercises that the students can use to implement, test, and refine the algorithms and techniques presented in each section. Some of the exercises are suitable as written homework assignments, others as shorter one-week projects, and still others as

open-ended research problems that make for challenging final projects. Motivated students who implement a reasonable subset of these exercises will, by the end of the book, have a computer vision software library that can be used for a variety of interesting tasks and projects.

If the students or curriculum do not have a strong preference for programming languages, Python, with the NumPy scientific and array arithmetic library plus the OpenCV vision library, are a good environment to develop algorithms and learn about vision. Not only will the students learn how to program using array/tensor notation and linear/matrix algebra (which is a good foundation for later use of PyTorch for deep learning), you can also prepare classroom assignments using Jupyter notebooks, giving you the option to combine descriptive tutorials, sample code, and code to be extended/modified in one convenient location. ${ }^{10}$

As this is a reference book, I try wherever possible to discuss which techniques and algorithms work well in practice, as well as provide up-to-date pointers to the latest research results in the areas that I cover. The exercises can be used to build up your own personal library of self-tested and validated vision algorithms, which is more worthwhile in the long term (assuming you have the time) than simply pulling algorithms out of a library whose performance you do not really understand.
The book begins in Chapter 2 with a review of the image formation processes that create the images that we see and capture. Understanding this process is fundamental if you want to take a scientific (model-based) approach to computer vision. Students who are eager to just start implementing algorithms (or courses that have limited time) can skip ahead to the next chapter and dip into this material later. In Chapter 2, we break down image formation into three major components. Geometric image formation (Section 2.1) deals with points, lines, and planes, and how these are mapped onto images using projective geometry and other models (including radial lens distortion). Photometric image formation (Section 2.2) covers radiometry, which describes how light interacts with surfaces in the world, and optics, which projects light onto the sensor plane. Finally, Section $2.3$ covers how sensors work, including topics such as sampling and aliasing, color sensing, and in-camera compression.

计算机代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|Sample syllabus

Teaching all of the material covered in this book in a single quarter or semester course is a Herculean task and likely one not worth attempting. ${ }^{11}$ It is better to simply pick and choose topics related to the lecturer’s preferred emphasis and tailored to the set of mini-projects envisioned for the students.
Steve Seitz and I have successfully used a 10-week syllabus similar to the one shown in Table $1.1$ as both an undergraduate and a graduate-level course in computer vision. The undergraduate course $^{12}$ tends to go lighter on the mathematics and takes more time reviewing basics, while the graduate-level course ${ }^{13}$ dives more deeply into techniques and assumes the students already have a decent grounding in either vision or related mathematical techniques. Related courses have also been taught on the topics of 3D photography and computational photography. Appendix C.3 and the book’s website list other courses that use this book to teach a similar curriculum.

When Steve and I teach the course, we prefer to give the students several small programming assignments early in the course rather than focusing on written homework or quizzes. With a suitable choice of topics, it is possible for these projects to build on each other. For example, introducing feature matching early on can be used in a second assignment to do image alignment and stitching. Alternatively, direct (optical flow) techniques can be used to do the alignment and more focus can be put on either graph cut seam selection or multi-resolution blending techniques.

In the past, we have also asked the students to propose a final project (we provide a set of suggested topics for those who need ideas) by the middle of the course and reserved the last week of the class for student presentations. Sometimes, a few of these projects have actually turned into conference submissions!

No matter how you decide to structure the course or how you choose to use this book, I encourage you to try at least a few small programming tasks to get a feel for how vision techniques work and how they fail. Better yet, pick topics that are fun and can be used on your own photographs, and try to push your creative boundaries to come up with surprising results.

计算机代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|CPS843

计算机视觉代考

计算机代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|Book overview

在介绍的最后部分,我简要介绍了本书中的材料,以及一些关于符号的注释和一些额外的一般参考。由于计算机视觉是一个如此广泛的领域,因此可以研究它的某些方面,例如几何图像形成和 3D 结构恢复,而不需要其他部分,例如反射率和阴影的建模。本书中的某些章节与其他章节只是松散地结合在一起,严格来说没有必要按顺序阅读所有材料。

数字1.12显示本书内容的粗略布局。由于计算机视觉涉及从图像到语义理解以及场景的 3D 结构描述,除了根据它们的依赖性垂直放置之外,我还根据它们在这个光谱中的位置水平放置了章节。9

贯穿全书的是示例应用程序,它们将各章中介绍的算法和数学材料与有用的实际应用程序联系起来。其中许多应用程序也出现在练习部分,因此学生可以自己编写。
在每个部分的末尾,我提供了一组练习,学生可以使用这些练习来实现、测试和完善每个部分中介绍的算法和技术。有些练习适合作为书面家庭作业,有些适合作为较短的一周项目,还有一些适合作为

开放式的研究问题,使最终项目具有挑战性。完成这些练习的合理子集的有动力的学生将在本书结束时拥有一个计算机视觉软件库,可用于各种有趣的任务和项目。

如果学生或课程对编程语言没有强烈偏好,Python 以及 NumPy 科学和数组算术库以及 OpenCV 视觉库是开发算法和学习视觉的良好环境。学生不仅将学习如何使用数组/张量符号和线性/矩阵代数进行编程(这是以后使用 PyTorch 进行深度学习的良好基础),您还可以使用 Jupyter 笔记本准备课堂作业,让您可以选择将描述性教程、示例代码和要扩展/修改的代码组合在一个方便的位置。10

由于这是一本参考书,我会尽可能地讨论哪些技术和算法在实践中行之有效,并提供最新的指针,指向我所涵盖领域的最新研究成果。这些练习可用于构建您自己的自我测试和验证视觉算法的个人库,从长远来看(假设您有时间),这比简单地从您并不真正了解其性能的库中提取算法更有价值理解。
本书从第 2 章开始回顾了图像形成过程,这些过程产生了我们看到和捕获的图像。如果您想对计算机视觉采用科学的(基于模型的)方法,那么了解此过程至关重要。急于开始实施算法(或时间有限的课程)的学生可以跳到下一章,稍后再深入学习这些材料。在第 2 章中,我们将图像形成分为三个主要部分。几何图像形成(第 2.1 节)涉及点、线和平面,以及如何使用投影几何和其他模型(包括径向透镜畸变)将它们映射到图像上。光度图像形成(第 2.2 节)涵盖了描述光如何与世界表面相互作用的辐射测量,以及将光投射到传感器平面上的光学。2.3涵盖传感器的工作原理,包括采样和混叠、颜色感应和相机内压缩等主题。

计算机代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|Sample syllabus

在一个季度或一个学期的课程中教授本书涵盖的所有材料是一项艰巨的任务,可能不值得尝试。11最好简单地挑选与讲师偏爱的重点相关的主题,并根据为学生设想的一系列小型项目量身定制。
Steve Seitz 和我成功地使用了类似于表中所示的为期 10 周的教学大纲1.1作为计算机视觉的本科和研究生课程。本科课程12倾向于在数学上变得更轻松,并且需要更多时间复习基础知识,而研究生水平的课程13更深入地研究技术,并假设学生已经在视觉或相关数学技术方面有良好的基础。还教授了有关 3D 摄影和计算摄影主题的相关课程。附录 C.3 和本书的网站列出了使用本书教授类似课程的其他课程。

当史蒂夫和我教授这门课程时,我们更愿意在课程的早期给学生一些小的编程作业,而不是专注于书面作业或测验。通过选择合适的主题,这些项目可以相互借鉴。例如,早期引入特征匹配可以在第二次作业中用于图像对齐和拼接。或者,可以使用直接(光流)技术进行对齐,并且可以将更多的注意力放在图形切割接缝选择或多分辨率混合技术上。

过去,我们还要求学生在课程中间提出一个期末项目(我们为需要想法的人提供了一组建议的主题),并保留了最后一周的课程供学生展示。有时,其中一些项目实际上已经变成了会议提交!

无论您决定如何组织课程或如何选择使用本书,我都鼓励您至少尝试一些小的编程任务,以了解视觉技术的工作原理和失败原因。更好的是,选择有趣且可用于您自己的照片的主题,并尝试突破您的创意界限以得出令人惊讶的结果。

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随机过程代考

在概率论概念中,随机过程随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数,则称此函数为样本函数,这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中,样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化,随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。

贝叶斯方法代考

贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布,和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型,后验分布可以解析或近似,例如,马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要,包括点估计,如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外,所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。

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。

statistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

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随着AI的大潮到来,Machine Learning逐渐成为一个新的学习热点。同时与传统CS相比,Machine Learning在其他领域也有着广泛的应用,因此这门学科成为不仅折磨CS专业同学的“小恶魔”,也是折磨生物、化学、统计等其他学科留学生的“大魔王”。学习Machine learning的一大绊脚石在于使用语言众多,跨学科范围广,所以学习起来尤其困难。但是不管你在学习Machine Learning时遇到任何难题,StudyGate专业导师团队都能为你轻松解决。

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基础数据: $N$ 个样本, $P$ 个变量数的单样本,组成的横列的数据表
变量定性: 分类和顺序;变量定量:数值
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时间序列分析代写

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。

回归分析代写

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。

MATLAB代写

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计算机代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|What is computer vision

As humans, we perceive the three-dimensional structure of the world around us with apparent ease. Think of how vivid the three-dimensional percept is when you look at a vase of flowers sitting on the table next to you. You can tell the shape and translucency of each petal through the subtle patterns of light and shading that play across its surface and effortlessly segment each flower from the background of the scene (Figure 1.1). Looking at a framed group portrait, you can easily count and name all of the people in the picture and even guess at their emotions from their facial expressions (Figure 1.2a). Perceptual psychologists have spent decades trying to understand how the visual system works and, even though they can devise optical illusions ${ }^1$ to tease apart some of its principles (Figure 1.3), a complete solution to this puzzle remains elusive (Marr 1982; Wandell 1995; Palmer 1999; Livingstone 2008; Frisby and Stone 2010).

Researchers in computer vision have been developing, in parallel, mathematical techniques for recovering the three-dimensional shape and appearance of objects in imagery. Here, the progress in the last two decades has been rapid. We now have reliable techniques for accurately computing a 3D model of an environment from thousands of partially overlapping photographs (Figure 1.2c). Given a large enough set of views of a particular object or façade, we can create accurate dense 3D surface models using stereo matching (Figure 1.2d). We can even, with moderate success, delineate most of the people and objects in a photograph (Figure 1.2a). However, despite all of these advances, the dream of having a computer explain an image at the same level of detail and causality as a two-year old remains elusive.

Why is vision so difficult? In part, it is because it is an inverse problem, in which we seek to recover some unknowns given insufficient information to fully specify the solution. We must therefore resort to physics-based and probabilistic models, or machine learning from large sets of examples, to disambiguate between potential solutions. However, modeling the visual world in all of its rich complexity is far more difficult than, say, modeling the vocal tract that produces spoken sounds.

The forward models that we use in computer vision are usually developed in physics (radiometry, optics, and sensor design) and in computer graphics. Both of these fields model how objects move and animate, how light reflects off their surfaces, is scattered by the atmosphere, refracted through camera lenses (or human eyes), and finally projected onto a flat (or curved) image plane. While computer graphics are not yet perfect, in many domains, such as rendering a still scene composed of everyday objects or animating extinct creatures such as dinosaurs, the illusion of reality is essentially there.

In computer vision, we are trying to do the inverse, i.e., to describe the world that we see in one or more images and to reconstruct its properties, such as shape, illumination, and color distributions. It is amazing that humans and animals do this so effortlessly, while computer vision algorithms are so error prone. People who have not worked in the field often underestimate the difficulty of the problem. This misperception that vision should be easy dates back to the early days of artificial intelligence (see Section 1.2), when it was initially believed that the cognitive (logic proving and planning) parts of intelligence were intrinsically more difficult than the perceptual components (Boden 2006).

计算机代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|A brief history

In this section, I provide a brief personal synopsis of the main developments in computer vision over the last fifty years (Figure 1.6) with a focus on advances I find personally interesting and that have stood the test of time. Readers not interested in the provenance of various ideas and the evolution of this field should skip ahead to the book overview in Section 1.3.
1970s. When computer vision first started out in the early $1970 \mathrm{~s}$, it was viewed as the visual perception component of an ambitious agenda to mimic human intelligence and to endow robots with intelligent behavior. At the time, it was believed by some of the early pioneers of artificial intelligence and robotics (at places such as MIT, Stanford, and CMU) that solving the “visual input” problem would be an easy step along the path to solving more difficult problems such as higher-level reasoning and planning. According to one well-known story, in 1966, Marvin Minsky at MIT asked his undergraduate student Gerald Jay Sussman to “spend the summer linking a camera to a computer and getting the computer to describe what it saw” (Boden 2006, p. 781). ${ }^5$ We now know that the problem is slightly more difficult than that. ${ }^6$

What distinguished computer vision from the already existing field of digital image processing (Rosenfeld and Pfaltz 1966; Rosenfeld and Kak 1976) was a desire to recover the three-dimensional

structure of the world from images and to use this as a stepping stone towards full scene understanding. Winston (1975) and Hanson and Riseman (1978) provide two nice collections of classic papers from this early period.

Early attempts at scene understanding involved extracting edges and then inferring the 3D structure of an object or a “blocks world” from the topological structure of the 2D lines (Roberts 1965). Several line labeling algorithms (Figure 1.7a) were developed at that time (Huffman 1971; Clowes 1971; Waltz 1975; Rosenfeld, Hummel, and Zucker 1976; Kanade 1980). Nalwa (1993) gives a nice review of this area. The topic of edge detection was also an active area of research; a nice survey of contemporaneous work can be found in (Davis 1975).

Three-dimensional modeling of non-polyhedral objects was also being studied (Baumgart 1974; Baker 1977). One popular approach used generalized cylinders, i.e., solids of revolution and swept closed curves (Agin and Binford 1976; Nevatia and Binford 1977), often arranged into parts relationships ${ }^7$ (Hinton 1977; Marr 1982) (Figure 1.7c). Fischler and Elschlager (1973) called such elastic arrangements of parts pictorial structures (Figure 1.7b).

A qualitative approach to understanding intensities and shading variations and explaining them by the effects of image formation phenomena, such as surface orientation and shadows, was championed by Barrow and Tenenbaum (1981) in their paper on intrinsic images (Figure 1.7d), along with the related $21 / 2$-D sketch ideas of Marr (1982). This approach has seen periodic revivals, e.g., in the work of Tappen, Freeman, and Adelson (2005) and Barron and Malik (2012).

More quantitative approaches to computer vision were also developed at the time, including the first of many feature-based stereo correspondence algorithms (Figure 1.7e) (Dev 1974; Marr and Poggio 1976, 1979; Barnard and Fischler 1982; Ohta and Kanade 1985; Grimson 1985; Pollard, Mayhew, and Frisby 1985) and intensity-based optical flow algorithms (Figure 1.7f) (Horn and Schunck 1981; Huang 1981; Lucas and Kanade 1981; Nagel 1986). The early work in simultaneously recovering $3 \mathrm{D}$ structure and camera motion (see Chapter 11) also began around this time (Ullman 1979; Longuet-Higgins 1981).

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计算机视觉代考

计算机代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|What is computer vision

作为人类,我们显然很容易感知周围世界的三维结构。想一想当您看着坐在您旁边的桌子上的一瓶花时,三维感知是多么生动。您可以通过花瓣表面微妙的光线和阴影图案来分辨每个花瓣的形状和半透明度,并毫不费力地将每朵花从场景背景中分割出来(图 1.1)。看着带框的集体照,你可以很容易地数出照片中所有人的名字,甚至可以从他们的面部表情猜测他们的情绪(图 1.2a)。知觉心理学家花了数十年时间试图了解视觉系统是如何工作的,尽管他们可以设计视觉错觉1为了梳理它的一些原则(图 1.3),这个难题的完整解决方案仍然难以捉摸(Marr 1982;Wandell 1995;Palmer 1999;Livingstone 2008;Frisby 和 Stone 2010)。

计算机视觉研究人员一直在开发用于恢复图像中物体的三维形状和外观的数学技术。在这方面,过去二十年的进展非常迅速。我们现在拥有可靠的技术,可以从数千张部分重叠的照片中准确计算环境的 3D 模型(图 1.2c)。给定一个特定对象或外观的足够大的视图集,我们可以使用立体匹配创建精确的密集 3D 表面模型(图 1.2d)。我们甚至可以在一定程度上成功地勾勒出照片中的大部分人物和物体(图 1.2a)。然而,尽管取得了所有这些进步,但让计算机以与两岁儿童相同的细节和因果关系水平解释图像的梦想仍然遥不可及。

为什么视力这么难?部分原因是因为它是一个逆向问题,在没有足够的信息来完全指定解决方案的情况下,我们试图恢复一些未知数。因此,我们必须求助于基于物理和概率的模型,或从大量示例中进行机器学习,以消除潜在解决方案之间的歧义。然而,对复杂的视觉世界进行建模比对产生语音的声道进行建模要困难得多。

我们在计算机视觉中使用的正向模型通常是在物理学(辐射测量学、光学和传感器设计)和计算机图形学中开发的。这两个领域都模拟了物体如何移动和动画,光如何从其表面反射,被大气散射,通过相机镜头(或人眼)折射,最后投射到平面(或弯曲)图像平面上。虽然计算机图形学还不完美,但在许多领域,例如渲染由日常物体组成的静止场景或为恐龙等灭绝生物制作动画,现实的幻觉本质上是存在的。

在计算机视觉中,我们试图做相反的事情,即描述我们在一幅或多幅图像中看到的世界,并重建它的属性,例如形状、光照和颜色分布。令人惊奇的是,人类和动物如此毫不费力地做到这一点,而计算机视觉算法却如此容易出错。没有在该领域工作过的人往往会低估问题的难度。这种视觉应该很容易的误解可以追溯到人工智能的早期(见第 1.2 节),当时人们最初认为智能的认知(逻辑证明和规划)部分本质上比感知部分更难(Boden 2006 ).

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在本节中,我简要介绍了过去 50 年来计算机视觉的主要发展(图 1.6),重点是我个人认为有趣并且经受住了时间考验的进步。对各种想法的来源和该领域的发展不感兴趣的读者可以跳到第 1.3 节中的本书概述。
70 年代。当计算机视觉在早期开始时1970 秒,它被视为模仿人类智能并赋予机器人智能行为的雄心勃勃议程的视觉感知组成部分。当时,人工智能和机器人技术的一些早期先驱(在麻省理工学院、斯坦福大学和卡内基梅隆大学)认为,解决“视觉输入”问题将是解决更困难的道路上的一个简单步骤高级推理和规划等问题。根据一个众所周知的故事,1966 年,麻省理工学院的马文·明斯基 (Marvin Minsky) 要求他的本科生杰拉尔德·杰伊·萨斯曼 (Gerald Jay Sussman) “用整个夏天将相机连接到计算机,并让计算机描述它所看到的内容”(Boden 2006,第 781 页) ).5我们现在知道这个问题比那个稍微难一点。6

计算机视觉与现有的数字图像处理领域(Rosenfeld 和 Pfaltz 1966;Rosenfeld 和 Kak 1976)的区别在于希望恢复三维

从图像中了解世界的结构,并将其用作理解全场景的垫脚石。Winston (1975) 以及 Hanson 和 Riseman (1978) 提供了两个很好的早期经典论文集。

早期的场景理解尝试涉及提取边缘,然后从 2D 线的拓扑结构推断对象或“块世界”的 3D 结构 (Roberts 1965)。当时开发了几种线标记算法(图 1.7a)(Huffman 1971;Clowes 1971;Waltz 1975;Rosenfeld、Hummel 和 Zucker 1976;Kanade 1980)。Nalwa (1993) 对这一领域进行了很好的评论。边缘检测也是一个活跃的研究领域;可以在 (Davis 1975) 中找到对同期工作的一个很好的调查。

非多面体物体的三维建模也在研究中(Baumgart 1974;Baker 1977)。一种流行的方法使用广义圆柱体,即旋转实体和扫掠闭合曲线(Agin 和 Binford 1976;Nevatia 和 Binford 1977),通常安排成零件关系7(Hinton 1977;Marr 1982)(图 1.7c)。Fischler 和 Elschlager (1973) 将这种弹性排列的部件称为图形结构(图 1.7b)。

Barrow 和 Tenenbaum (1981) 在他们关于固有图像的论文(图 1.7d)中提倡采用定性方法来理解强度和阴影变化并通过图像形成现象(例如表面方向和阴影)的影响来解释它们,以及相关的21/2-D 素描 Marr (1982) 的想法。这种方法已经周期性地复兴,例如,在 Tappen、Freeman 和 Adelson(2005 年)以及 Barron 和 Malik(2012 年)的工作中。

当时还开发了更多的计算机视觉定量方法,包括许多基于特征的立体对应算法中的第一个(图 1.7e)(Dev 1974;Marr 和 Poggio 1976、1979;Barnard 和 Fischler 1982;Ohta 和 Kanade 1985; Grimson 1985;Pollard、Mayhew 和 Frisby 1985)和基于强度的光流算法(图 1.7f)(Horn 和 Schunck 1981;Huang 1981;Lucas 和 Kanade 1981;Nagel 1986)。同时恢复的早期工作3丁结构和相机运动(见第 11 章)也大约在这个时候开始(Ullman 1979;Longuet-Higgins 1981)。

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统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。统计代写|python代写代考

随机过程代考

在概率论概念中,随机过程随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数,则称此函数为样本函数,这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中,样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化,随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。

贝叶斯方法代考

贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布,和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型,后验分布可以解析或近似,例如,马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要,包括点估计,如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外,所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。

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。

statistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

机器学习代写

随着AI的大潮到来,Machine Learning逐渐成为一个新的学习热点。同时与传统CS相比,Machine Learning在其他领域也有着广泛的应用,因此这门学科成为不仅折磨CS专业同学的“小恶魔”,也是折磨生物、化学、统计等其他学科留学生的“大魔王”。学习Machine learning的一大绊脚石在于使用语言众多,跨学科范围广,所以学习起来尤其困难。但是不管你在学习Machine Learning时遇到任何难题,StudyGate专业导师团队都能为你轻松解决。

多元统计分析代考


基础数据: $N$ 个样本, $P$ 个变量数的单样本,组成的横列的数据表
变量定性: 分类和顺序;变量定量:数值
数学公式的角度分为: 因变量与自变量

时间序列分析代写

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。

回归分析代写

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电子工程代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|Performance evaluation of algorithms

A systematic evaluation of the algorithms for computer vision has been widely neglected. For a newcomer to computer vision with an engineering background or a general education in natural sciences this is a strange experience. It appears to him/her as if one would present results of measurements without giving error bars or even thinking about possible statistical and systematic errors.

What is the cause of this situation? On the one side, it is certainly true that some problems in computer vision are very hard and that it is even harder to perform a sophisticated error analysis. On the other hand, the computer vision community has ignored the fact to a large extent that any algorithm is only as good as its objective and solid evaluation and verification.

Fortunately, this misconception has been recognized in the meantime and there are serious efforts underway to establish generally accepted rules for the performance analysis of computer vision algorithms [9]. The three major criteria for the performance of computer vision algorithms are:

Successful solution of task. Any practitioner gives this a top priority. But also the designer of an algorithm should define precisely for which task it is suitable and what the limits are.

Accuracy. This includes an analysis of the statistical and systematic errors under carefully defined conditions (such as given signal-tonoise ratio (SNR), etc.).

Speed. Again this is an important criterion for the applicability of an algorithm.

There are different ways to evaluate algorithms according to the forementioned criteria. Ideally this should include three classes of studies:
Analytical studies. This is the mathematically most rigorous way to verify algorithms, check error propagation, and predict catastrophic failures.

电子工程代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|Electromagnetic waves

Electromagnetic radiation consists of electromagnetic waves carrying energy and propagating through space. Electrical and magnetic fields are alternating with a temporal frequency $\nu$ and a spatial wavelength $\lambda$. The metric units of $v$ and $\lambda$ are cycles per second $\left(\mathrm{s}^{-1}\right)$, and meter $(\mathrm{m})$, respectively. The unit $1 \mathrm{~s}^{-1}$ is also called one hertz $(1 \mathrm{~Hz})$. Wavelength and frequency of waves are related by the speed of light $c$ :
$$
c=v \lambda
$$
The speed of light depends on the medium through which the electromagnetic wave is propagating. In vacuum, the speed of light has the value $2.9979 \times 10^{8} \mathrm{~m} \mathrm{~s}^{-1}$, which is one of the fundamental physical constants and constitutes the maximum possible speed of any object. The speed of light decreases as it penetrates matter, with slowdown being dependent upon the electromagnetic properties of the medium (see Section 2.5.2).

Photon energy. In addition to electromagnetic theory, radiation can be treated as a flow of particles, discrete packets of energy called photons. One photon travels at the speed of light $c$ and carries the energy
$$
e_{p}=h v=\frac{h c}{\lambda}
$$
where $h=6.626 \times 10^{-34} \mathrm{~J}$ s is Planck’s constant. Therefore the energy content of radiation is quantized and can only be a multiple of $h v$ for a certain frequency $v$. While the energy per photon is given by Eq. (2.2), the total energy of radiation is given by the number of photons. It was this quantization of radiation that gave birth to the theory of quantum méchanics at the beginning of the twentieth century.

电子工程代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|CPS843

计算机视觉代考

电子工程代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|Performance evaluation of algorithms

计算机视觉算法的系统评估已被广泛忽视。对于具有工程背景或自然科学通识教育的计算机视觉新手来说,这是一种奇怪的经历。在他/她看来,似乎有人会在不给出误差线甚至不考虑可能的统计和系统误差的情况下呈现测量结果。

造成这种情况的原因是什么?一方面,计算机视觉中的某些问题确实非常困难,而且执行复杂的错误分析更加困难。另一方面,计算机视觉界在很大程度上忽略了一个事实,即任何算法都只有其客观可靠的评估和验证。

幸运的是,与此同时,这种误解已被认识到,并且正在努力为计算机视觉算法的性能分析建立普遍接受的规则 [9]。计算机视觉算法性能的三个主要标准是:

任务的成功解决。任何从业者都将这一点放在首位。但算法的设计者也应该准确地定义它适用于哪个任务以及限制是什么。

准确性。这包括在仔细定义的条件(例如给定的信噪比 (SNR) 等)下分析统计和系统误差。

速度。这也是算法适用性的一个重要标准。

根据上述标准,有多种评估算法的方法。理想情况下,这应该包括三类研究:
分析研究。这是验证算法、检查错误传播和预测灾难性故障的最严格的数学方法。

电子工程代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|Electromagnetic waves

电磁辐射由携带能量并在空间中传播的电磁波组成。电场和磁场以时间频率交替 $\nu$ 和空间波长 $\lambda$. 公制单位 $v$ 和 $\lambda$ 是 每秒周期数 $\left(\mathrm{s}^{-1}\right)$ ,和米 $(\mathrm{m})$ ,分别。那个单位 $1 \mathrm{~s}^{-1}$ 也称为一赫兹 $(1 \mathrm{~Hz})$. 波的波长和频率与光速有关 $c$ :
$$
c=v \lambda
$$
光速取决于电磁波传播的介质。在真空中,光速的值 $2.9979 \times 10^{8} \mathrm{~m} \mathrm{~s}^{-1}$ ,它是基本物理常数之一,构成任何 物体的最大可能速度。光速在穿透物质时会降低,减速取决于介质的电磁特性 (参见第 $2.5 .2$ 节) 。
光子能量。除了电磁理论,辐射可以被视为粒子流,称为光子的离散能量包。一个光子以光速传播 $c$ 并承载能量
$$
e_{p}=h v=\frac{h c}{\lambda}
$$
在哪里 $h=6.626 \times 10^{-34} \mathrm{~J}$ 是普朗克常数。因此,辐射的能量含量是量子化的,只能是 $h v$ 对于某个频率 $v$. 虽 然每个光子的能量由方程式给出。(2.2),辐射的总能量由光子数给出。正是这种辐射的量子化催生了 20 世纪 初的量子力学理论。

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在概率论概念中,随机过程随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数,则称此函数为样本函数,这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中,样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化,随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。

贝叶斯方法代考

贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布,和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型,后验分布可以解析或近似,例如,马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要,包括点估计,如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外,所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。

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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。

回归分析代写

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。

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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电子工程代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|CMSC426

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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。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写计算机视觉Computer Vision方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写计算机视觉Computer Vision方面经验极为丰富,各种代写计算机视觉Computer Vision相关的作业也就用不着说。

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  • Foundations of Data Science 数据科学基础
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电子工程代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|Signal processing for computer vision

One-dimensional linear signal processing and system theory is a standard topic in electrical engineering and is covered by many standard textbooks (e.g., [1, 2]). There is a clear trend that the classical signal processing community is moving into multidimensional signals, as indicated, for example, by the new annual international IEEE conference on image processing (ICIP). This can also be seen from some recently published handbooks on this subject. The digital signal processing handbook by Madisetti and Williams [3] includes several chapters that deal with image processing. Likewise the transforms and applications handbook by Poularikas [4] is not restricted to 1-D transforms.

There are, however, only a few monographs that treat signal processing specifically for computer vision and image processing. The monograph by Lim [5] deals with 2-D signal and image processing and tries to transfer the classical techniques for the analysis of time series to 2-D spatial data. Granlund and Knutsson [6] were the first to publish a monograph on signal processing for computer vision and elaborate on a number of novel ideas such as tensorial image processing and normalized convolution that did not have their origin in classical signal processing.

Time series are 1-D, signals in computer vision are of higher dimension. They are not restricted to digital images, that is, 2-D spatial signals (Chapter 8). Volumetric sampling, image sequences, and hyperspectral imaging all result in 3-D signals, a combination of any of these techniques in even higher-dimensional signals.

How much more complex does signal processing become with increasing dimension? First, there is the explosion in the number of data points. Already a medium resolution volumetric image with $512^{3}$ voxels requires $128 \mathrm{MB}$ if one voxel carries just one byte. Storage of even higher-dimensional data at comparable resolution is thus beyond the capabilities of today’s computers.

电子工程代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|Pattern recognition for computer vision

The basic goal of signal processing in computer vision is the extraction of “suitable features” for subsequent processing to recognize and classify objects. But what is a suitable feature? This is still less well defined than in other applications of signal processing. Certainly a mathematically well-defined description of local structure as discussed in Section $9.8$ is an important basis. As signals processed in computer vision come from dynamical 3-D scenes, important features also include motion (Chapter 10) and various techniques to infer the depth in scenes including stereo (Section 11.2), shape from shading and photometric stereo, and depth from focus (Section 11.3).

There is little doubt that nonlinear techniques are crucial for feature extraction in computer vision. However, compared to linear filter techniques, these techniques are still in their infancy. There is also no single nonlinear technique but there are a host of such techniques often specifically adapted to a certain purpose [7]. In this volume, we give an overview of the various classes of nonlinear filter techniques (Section 9.4) and focus on a first-order tensor representation of nonlinear filters by combination of linear convolution and nonlinear point operations (Chapter 9.8) and nonlinear diffusion filtering (Chapter 12).
In principle, pattern classification is nothing complex. Take some appropriate features and partition the feature space into classes. Why is it then so difficult for a computer vision system to recognize objects? The basic trouble is related to the fact that the dimensionality of the input space is so large. In principle, it would be possible to use the image itself as the input for a classification task, but no real-world classification technique-be it statistical, neuronal, or fuzzy-would be able to handle such high-dimensional feature spaces. Therefore, the need arises to extract features and to use them for classification.

Unfortunately, techniques for feature selection have very often been neglected in computer vision. They have not been developed to the same degree of sophistication as classification, where it is meanwhile well understood that the different techniques, especially statistical and neural techniques, can been considered under a unified view [8].

This book focuses in part on some more advanced feature-extraction techniques. An important role in this aspect is played by morphological operators (Chapter 14) because they manipulate the shape of objects in images. Fuzzy image processing (Chapter 16) contributes a tool to handle vague data and information.

Object recognition can be performed only if it is possible to represent the knowledge in an appropriate way. In simple cases the knowledge can just rest in simple models. Probabilistic modeling in computer vision is discussed in Chapter 15. In more complex cases this is not sufficient.

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计算机视觉代考

电子工程代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|Signal processing for computer vision

一维线性信号处理和系统理论是电气工程中的一个标准主题,并且被许多标准教科书所涵盖(例如,[1, 2])。有一个明显的趋势是,经典信号处理社区正在转向多维信号,例如,新的年度国际 IEEE 图像处理会议 (ICIP) 表明了这一点。这也可以从最近出版的一些关于这个主题的手册中看出。Madisetti 和 Williams [3] 的数字信号处理手册包括处理图像处理的几个章节。同样,Poularikas [4] 的变换和应用手册也不限于一维变换。

然而,只有少数专着专门针对计算机视觉和图像处理处理信号处理。Lim [5] 的专着涉及二维信号和图像处理,并试图将用于分析时间序列的经典技术转移到二维空间数据中。Granlund 和 Knutsson [6] 是第一个发表计算机视觉信号处理专着的人,并详细阐述了许多新思想,例如张量图像处理和归一化卷积,这些思想并非起源于经典信号处理。

时间序列是一维的,计算机视觉中的信号具有更高的维度。它们不限于数字图像,即二维空间信号(第 8 章)。体积采样、图像序列和高光谱成像都会产生 3-D 信号,这些技术中的任何一种都可以组合成更高维的信号。

随着维度的增加,信号处理会变得复杂多少?首先,数据点的数量呈爆炸式增长。已经是中等分辨率的体积图像5123体素需要128米乙如果一个体素只携带一个字节。因此,以相当的分辨率存储更高维数据超出了当今计算机的能力。

电子工程代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|Pattern recognition for computer vision

计算机视觉中信号处理的基本目标是提取“合适的特征”以供后续处理以识别和分类对象。但什么是合适的功能?与信号处理的其他应用相比,这仍然没有那么明确。当然是局部结构的数学上定义良好的描述,如第 1 节所述9.8是一个重要的依据。由于计算机视觉中处理的信号来自动态 3-D 场景,重要的特征还包括运动(第 10 章)和各种用于推断场景深度的技术,包括立体(第 11.2 节)、阴影形状和光度立体以及焦点深度(第 11.3 节)。

毫无疑问,非线性技术对于计算机视觉中的特征提取至关重要。然而,与线性滤波器技术相比,这些技术仍处于起步阶段。也没有单一的非线性技术,但有许多此类技术通常专门适用于特定目的[7]。在本卷中,我们概述了各类非线性滤波器技术(第 9.4 节),并通过线性卷积和非线性点运算(第 9.8 章)和非线性扩散滤波(第 12 章)。
原则上,模式分类并不复杂。取一些适当的特征并将特征空间划分为类。为什么计算机视觉系统识别物体如此困难?基本问题与输入空间的维度如此之大有关。原则上,可以将图像本身用作分类任务的输入,但现实世界的分类技术——无论是统计的、神经元的还是模糊的——都无法处理如此高维的特征空间。因此,需要提取特征并将其用于分类。

不幸的是,特征选择技术在计算机视觉中经常被忽视。它们还没有发展到与分类相同的复杂程度,同时很好地理解不同的技术,特别是统计和神经技术,可以在统一的视图下考虑 [8]。

本书部分侧重于一些更高级的特征提取技术。形态算子(第 14 章)在这方面发挥了重要作用,因为它们操纵图像中对象的形状。模糊图像处理(第 16 章)提供了一种处理模糊数据和信息的工具。

只有当可以以适当的方式表示知识时,才能执行对象识别。在简单的情况下,知识可以仅仅停留在简单的模型中。第 15 章讨论了计算机视觉中的概率建模。在更复杂的情况下,这还不够。

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随机过程代考

在概率论概念中,随机过程随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数,则称此函数为样本函数,这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中,样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化,随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。

贝叶斯方法代考

贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布,和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型,后验分布可以解析或近似,例如,马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要,包括点估计,如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外,所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。

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。

statistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

机器学习代写

随着AI的大潮到来,Machine Learning逐渐成为一个新的学习热点。同时与传统CS相比,Machine Learning在其他领域也有着广泛的应用,因此这门学科成为不仅折磨CS专业同学的“小恶魔”,也是折磨生物、化学、统计等其他学科留学生的“大魔王”。学习Machine learning的一大绊脚石在于使用语言众多,跨学科范围广,所以学习起来尤其困难。但是不管你在学习Machine Learning时遇到任何难题,StudyGate专业导师团队都能为你轻松解决。

多元统计分析代考


基础数据: $N$ 个样本, $P$ 个变量数的单样本,组成的横列的数据表
变量定性: 分类和顺序;变量定量:数值
数学公式的角度分为: 因变量与自变量

时间序列分析代写

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R语言代写问卷设计与分析代写
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电子工程代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|CS763

电子工程代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|Components of a vision system

Computer vision is a complex subject. As such it is helpful to divide it into its various components or function modules. On this level, it is also much easier to compare a technical system with a biological system. In this sense, the basic common functionality of biological and machine vision includes the following components (see also Table 1.1):
Radiation source. If no radiation is emitted from the scene or the object of interest, nothing can be observed or processed. Thus appropriate illumination is necessary for objects that are themselves not radiant.

Camera. The “camera” collects the radiation received from the object in such a way that the radiation’s origins can be pinpointed. In the simplest case this is just an optical lens. But it could also be a completely different system, for example, an imaging optical spectrometer, an x-ray tomograph, or a microwave dish.

Sensor. The sensor converts the received radiative flux density into a suitable signal for further processing. For an imaging system normally a 2-D array of sensors is required to capture the spatial distribution of the radiation. With an appropriate scanning system in some cases a single sensor or a row of sensors could be sufficient.

Processing unit. It processes the incoming, generally higher-dimensional data, extracting suitable features that can be used to measure object properties and categorize them into classes. Another important component is a memory system to collect and store knowledge about the scene, including mechanisms to delete unimportant things.

Actors. Actors react to the result of the visual observation. They become an integral part of the vision system when the vision system is actively responding to the observation by, for example, tracking an object of interest or by using a vision-guided navigation (active vision, perception action cycle).

电子工程代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|Imaging systems

Imaging systems cover all processes involved in the formation of an image from objects and the sensors that convert radiation into electric signals, and further into digital signals that can be processed by a computer. Generally the goal is to attain a signal from an object in such a form that we know where it is (geometry), and what it is or what properties it has.

It is important to note that the type of answer we receive from these two implicit questions depends on the purpose of the vision system. The answer could be of either a qualitative or a quantitative nature. For some applications it could be sufficient to obtain a qualitative answer like “there is a car on the left coming towards you.” The “what” and “where” questions can thus cover the entire range from “there is something,” a specification of the object in the form of a class, to a detailed quantitative description of various properties of the objects of interest.

The relation that links the object property to the signal measured by an imaging system is a complex chain of processes (Fig. 1.1). Interaction of the radiation with the object (possibly using an appropriate illumination system) causes the object to emit radiation. A portion (usually only a very small part) of the emitted radiative energy is collected by the optical system and perceived as an irradiance (radiative energy/area). A sensor (or rather an array of sensors) converts the received radiation into an electrical signal that is subsequently sampled and digitized to form a digital image as an array of digital numbers.

Only direct imaging systems provide a direct point-to-point correspondence between points of the objects in the 3-D world and at the image plane. Indirect imaging systems also give a spatially distributed irradiance but with no such one-to-one relation. Generation of an image requires reconstruction of the object from the perceived irradiance. Examples of such imaging techniques include radar imaging, various techniques for spectral imaging, acoustic imaging, tomographic imaging, and magnetic resonance imaging.

电子工程代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|CS763

计算机视觉代考

电子工程代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|Components of a vision system

计算机视觉是一门复杂的学科。因此,将其划分为各种组件或功能模块是有帮助的。在这个层面上,将技术系统与生物系统进行比较也容易得多。从这个意义上说,生物和机器视觉的基本通用功能包括以下组件(另见表 1.1):
辐射源。如果没有从场景或感兴趣的对象发出辐射,则无法观察或处理任何内容。因此,对于本身不发光的物体来说,适当的照明是必要的。

相机。“相机”收集从物体接收到的辐射,从而可以确定辐射的来源。在最简单的情况下,这只是一个光学镜头。但它也可能是一个完全不同的系统,例如,成像光谱仪、X 射线断层扫描仪或微波炉。

传感器。传感器将接收到的辐射通量密度转换为合适的信号以供进一步处理。对于成像系统,通常需要二维传感器阵列来捕获辐射的空间分布。在某些情况下,使用适当的扫描系统,单个传感器或一排传感器就足够了。

处理单元。它处理传入的通常是更高维的数据,提取可用于测量对象属性并将它们分类为类的合适特征。另一个重要的组件是一个存储系统,用于收集和存储有关场景的知识,包括删除不重要事物的机制。

演员。演员对视觉观察的结果做出反应。当视觉系统通过例如跟踪感兴趣的对象或通过使用视觉引导导航(主动视觉、感知动作循环)来积极响应观察时,它们成为视觉系统的一个组成部分。

电子工程代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|Imaging systems

成像系统涵盖了从物体和将辐射转换为电信号并进一步转换为可由计算机处理的数字信号的传感器形成图像的所有过程。一般来说,我们的目标是从一个物体以我们知道它在哪里(几何)、它是什么或它具有什么属性的形式获得信号。

需要注意的是,我们从这两个隐含问题中得到的答案类型取决于视觉系统的目的。答案可以是定性的,也可以是定量的。对于某些应用程序,获得一个定性的答案可能就足够了,例如“左边有一辆车向您驶来”。因此,“什么”和“在哪里”问题可以涵盖从“存在某物”(以类的形式对对象的说明)到对感兴趣对象的各种属性的详细定量描述的整个范围。

将物体属性与成像系统测量的信号联系起来的关系是一个复杂的过程链(图 1.1)。辐射与对象的相互作用(可能使用适当的照明系统)导致对象发射辐射。发射的辐射能量的一部分(通常只有很小的一部分)被光学系统收集并被感知为辐照度(辐射能量/面积)。传感器(或者更确切地说是传感器阵列)将接收到的辐射转换为电信号,该电信号随后被采样和数字化以形成数字图像作为数字阵列。

只有直接成像系统才能在 3-D 世界中的对象点和图像平面上提供直接的点对点对应关系。间接成像系统也给出了空间分布的辐照度,但没有这种一对一的关系。图像的生成需要根据感知到的辐照度重建对象。这种成像技术的示例包括雷达成像、用于光谱成像的各种技术、声学成像、断层成像和磁共振成像。

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统计代写|计算机视觉作业代写Computer Vision代考|Preventing Security Breach in Social Media

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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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统计代写|计算机视觉作业代写Computer Vision代考|Threats and Prevention Techniques

Social media networks such as Facebook, Instagram, Twitter, and WhatsApp have become the prime source of sharing personal information, thoughts, news, photos, videos, messages with our friends on a daily basis. While using social media in the present it seems very easy to share data within seconds but before 1970 it was not that easy. In 1971, the first email was sent between two computers which were sitting next to each other; it was

the beginning of the era of sharing information within two different devices in real time. Bulletin Board System was introduced in 1987 to share data over phone lines all around the world. The first social media site namely Geocities.ws was founded by David Bohnett and John Razner in November 1994 which was called Beverly Hills Internet; it was further occupied by Yahoo in $1999 .$

Social media networks deal with a huge amount of data that need to be provided to the productive analyzing companies in a secure way keeping in mind the difference between the private and the public data of the users. Handling that much becomes difficult which leads to breach of user privacy. These breaches would also lead to physical damage as social media requires the permission of accessing contact, sharing location, etc., which is the credential data of a victim. Social media users User Interface Description Language to develop multilingual, multi-platform, and multimodal user interfaces so that the user could operate in the social network from anywhere and any type of device easily.

统计代写|计算机视觉作业代写Computer Vision代考|Related Research Work

William et al. [1] discussed the behavior of different types of users and groups in a social media website and describe how these types of activity affect privacy in different social media applications. Hashimoto et al. [2] discussed the benefits of using social media sites in a safe way. The author showcases the key components affecting the user’s privacy in social media and how to overcome those components without changing the functionality of the application or keeping the information sharing concept as it is. Kumar et al. [3] described the privacy issues, security issues, identity theft, profiling risk present in these types of applications. It also discusses different types of attacks which can be performed on the social network to hack the privacy of the user which also includes the new attack strategy occupied by the hackers. It also provides us with the step to prevent the above attacks. Fire et al. [4] discussed a detailed review of the different privacy and security risks, which threaten the well-being of online social network users in general, and children in particular. It also presents an overview of existing solutions that can provide better protection, security, and privacy for online social network users. Senthil Kumar et al. [5] describe social media as an essential part of humans in day-to-day life. While enjoying the social media platforms user need to understand which information is needed to be kept private and undisclosed so that no one could use that information in the wrong way. Kumari and Singh [6] described privacy as the main concern in social media sites such as Facebook and Twitter. The main purpose of these sites is to provide the user with the facility to share information. Lack of attention on these sites can lead to a big violation to overcome these various methods for securing the data being covered. Kumar et al. [7] discuss how the prevention of different social media vulnerabilities can be integrated into the design of the social sites to facilitate interaction while enhancing privacy and security. Kumar et al. [8] discussed the present privacy and security issues of the social network and also discussed each of the popular sites with some of the precaution which needs to be taken up.

统计代写|计算机视觉作业代写Computer Vision代考|Importance of Social Media

Usage of social media websites has increased to the extent that almost every person on earth is using the social network to share, communicate, and discuss different things with colleagues, family members, friends, etc., in a formal or an informal way. Social networking sites are performing well on the internet by receiving more than 10,000 hits per second and this is because these sites have many advantages which help their users daily. Here are a few of them:

  • Communication
    The main role of social media is it helps its audience to communicate with anyone all around the world at no cost which keeps them connected and up to date with other people, society, organizations, etc.
  • Exchanging Data
    Information sharing is very easy and quick, we can share our information with a single person at a time or we have the choice to share it with multiple persons at a time using groups.
  • Discloser of Inactivity
    It also helps in the discloser doing inappropriate activities like harming animals. This could be a great advantage for police to detect the person doing inactivity across the nation.
  • Enhance Business
    Helps in creating your community of people through which you can earn by sharing your links, blog posts. On YouTube we can share our videos and earn per view, and on Facebook we can share our posts, photos, and videos on our pages.
  • Cost-Effective Advertising
    Online advertising has become the greatest source of getting the right customer but there are very few sites which provide effective advertising. So, the role of social network sites provides the facility to promote our business with ads in a cost-effective way.
  • Doubt Solving
    As a student or professional we come across difficult questions to answer. The role of social media sites like Reddit and Quora helps users to get answers to their questions in any field.
  • Entertainment
    These sites also help users to refresh themselves through different sources of entertainment such as videos, jokes, and photos. Which are being posted by the other you’re and you too have the right to present you entertaining stuff on the media sites and become popular through it.
  • Quick Response
    The information posted on social media spreads quickly which could be a good point for correct news but it also helps the rumors to spread quickly. This reach also depends on the number of members associated with the person posting the content. The quicker the information spread, the quicker we will get a response.
统计代写|计算机视觉作业代写Computer Vision代考|Preventing Security Breach in Social Media

计算机视觉代写

统计代写|计算机视觉作业代写Computer Vision代考|Threats and Prevention Techniques

Facebook、Instagram、Twitter 和 WhatsApp 等社交媒体网络已成为每天与我们的朋友分享个人信息、想法、新闻、照片、视频和消息的主要来源。虽然现在使用社交媒体,但在几秒钟内共享数据似乎很容易,但在 1970 年之前,这并不容易。1971 年,第一封电子邮件是在两台并排的计算机之间发送的。它是

在两个不同的设备中实时共享信息的时代开始了。公告板系统于 1987 年推出,通过电话线在世界各地共享数据。第一个社交媒体网站 Geocities.ws 由 David Bohnett 和 John Razner 于 1994 年 11 月创立,名为 Beverly Hills Internet;它被雅虎进一步占领1999.

社交媒体网络处理需要以安全方式提供给生产分析公司的大量数据,同时牢记用户的私人数据和公共数据之间的差异。处理这么多变得困难,从而导致侵犯用户隐私。这些违规行为还会导致物理损坏,因为社交媒体需要访问联系人、共享位置等的许可,这是受害者的凭据数据。社交媒体用户用户界面描述语言,用于开发多语言、多平台和多模式的用户界面,以便用户可以从任何地方和任何类型的设备轻松地在社交网络中操作。

统计代写|计算机视觉作业代写Computer Vision代考|Related Research Work

威廉等人。[1] 讨论了社交媒体网站中不同类型的用户和群体的行为,并描述了这些类型的活动如何影响不同社交媒体应用程序中的隐私。桥本等。[2] 讨论了以安全方式使用社交媒体网站的好处。作者展示了影响社交媒体用户隐私的关键组件,以及如何在不改变应用程序功能或保持信息共享概念不变的情况下克服这些组件。库马尔等人。[3] 描述了这些类型的应用程序中存在的隐私问题、安全问题、身份盗用、分析风险。它还讨论了可以在社交网络上执行以窃取用户隐私的不同类型的攻击,其中还包括黑客所采用的新攻击策略。它还为我们提供了防止上述攻击的步骤。火等人。[4] 讨论了对不同隐私和安全风险的详细审查,这些风险通常威胁在线社交网络用户的福祉,尤其是儿童。它还概述了可以为在线社交网络用户提供更好的保护、安全和隐私的现有解决方案。Senthil Kumar 等人。[5] 将社交媒体描述为人类日常生活中必不可少的一部分。在享受社交媒体平台的同时,用户需要了解哪些信息需要保密和不公开,这样任何人都不会以错误的方式使用这些信息。Kumari 和 Singh [6] 将隐私描述为 Facebook 和 Twitter 等社交媒体网站的主要关注点。这些网站的主要目的是为用户提供共享信息的便利。对这些站点缺乏关注可能会导致严重违反这些用于保护所覆盖数据的各种方法。库马尔等人。[7] 讨论了如何将不同社交媒体漏洞的预防整合到社交网站的设计中,以促进互动,同时增强隐私和安全性。库马尔等人。[8] 讨论了社交网络当前的隐私和安全问题,还讨论了每个流行的网站以及需要采取的一些预防措施。[7] 讨论了如何将不同社交媒体漏洞的预防整合到社交网站的设计中,以促进互动,同时增强隐私和安全性。库马尔等人。[8] 讨论了社交网络当前的隐私和安全问题,还讨论了每个流行的网站以及需要采取的一些预防措施。[7] 讨论了如何将不同社交媒体漏洞的预防整合到社交网站的设计中,以促进互动,同时增强隐私和安全性。库马尔等人。[8] 讨论了社交网络当前的隐私和安全问题,还讨论了每个流行的网站以及需要采取的一些预防措施。

统计代写|计算机视觉作业代写Computer Vision代考|Importance of Social Media

社交媒体网站的使用已经增加,以至于地球上几乎每个人都在使用社交网络以正式或非正式的方式与同事、家人、朋友等分享、交流和讨论不同的事情。社交网站在互联网上表现良好,每秒接收超过 10,000 次点击,这是因为这些网站有许多优势,每天都可以帮助他们的用户。这里有几个:

  • 交流
    社交媒体的主要作用是帮助其受众免费与世界各地的任何人交流,使他们与其他人、社会、组织等保持联系并保持最新。
  • 交换数据
    信息共享非常简单快捷,我们可以一次与一个人共享我们的信息,也可以选择使用群组一次与多个人共享。
  • 不活动的披露者
    它还有助于披露者进行不适当的活动,例如伤害动物。这对于警方在全国范围内发现不活动的人来说可能是一个很大的优势。
  • 增强业务
    帮助创建您的社区,您可以通过分享您的链接、博客文章来赚取收入。在 YouTube 上,我们可以分享我们的视频并按观看次数赚取收益,在 Facebook 上,我们可以在我们的页面上分享我们的帖子、照片和视频。
  • 具有成本效益的广告
    在线广告已成为获得合适客户的最大来源,但提供有效广告的网站很少。因此,社交网站的作用为以具有成本效益的方式通过广告宣传我们的业务提供了便利。
  • 解决疑问
    作为学生或专业人士,我们会遇到难以回答的问题。Reddit 和 Quora 等社交媒体网站的作用是帮助用户在任何领域获得问题的答案。
  • 娱乐
    这些网站还通过视频、笑话和照片等不同的娱乐来源帮助用户恢复活力。其他人正在发布哪些内容,您也有权在媒体网站上向您展示娱乐内容并通过它变得流行。
  • 快速反应
    社交媒体上发布的信息传播速度很快,这可能是正确新闻的一个好点,但它也有助于谣言迅速传播。此范围还取决于与发布内容的人相关联的成员数量。信息传播得越快,我们就会越快得到回应。
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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。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

随机分析代写


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。

时间序列分析代写

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。

回归分析代写

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。

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
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MATLAB代写方差分析与试验设计代写
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SPSS代写计量经济学代写
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EXCEL代写深度学习代写
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统计代写|计算机视觉作业代写Computer Vision代考|Use of Robotics in Real-Time Applications

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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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  • 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|Use of Robotics in Real-Time Applications

统计代写|计算机视觉作业代写Computer Vision代考|Mukesh Carpenter

In today’s world, everyone is aware of a huge range of thinking to expand robotic technology after its use in industry technology. It is the part of the engineering and technology that comprise electrical engineering and information technology. This branch manages the structure, development, usage to control robots, tangible input, and data preparing [1]. Those robots are intended to be utilized for many reasons; however, these will be utilized in delicate conditions such as bomb recognition, deactivating procedure of different bombs, and so on. Robots would make any frame; however, a significant number of these robots possess human behavior and nature.

These robots will look like humans and have the ability to walk, discourse, and moreover all of the things a human can do $[1,2,10-36]$. The greater part of these robots is propelled commonly and is called bio-enlivened robots.
There are a few kinds of robots as follows:
(i) Explained
Components in these robots are rotating connections and the scope is from 2 to 10 connections. Here, the arm is associated with a revolving connection, and each connection is called the pivot which will give scope for developments $[3,4]$.
(ii) Cartesian
These are otherwise called gantry robots. There are three connections that utilize the Cartesian framework: $a, b, c$. These types of robots are furnished with appended wrists to give rotatory movement.

(iii) Round and hollow
These sorts of robots have no less than one revolving connection and one kaleidoscopic joint which are utilized to interface the connections. The utilization of rotatory connection is to pivot with the hub and kaleidoscopic connections are used to give straight movement.
(iv) Polar
These are otherwise called round robots. Here, the arm is associated with a bending connection and has a mix of two revolving connections and one straight joint. These robots are mostly utilized in gathering uses. Its arm is tube-shaped in the plan. They have the two connections at an equal distance which are utilized to give consistency in one chosen plane.
(v) Delta
The formation of these robots resembles arachnid. They work by connecting a trapezium that is associated with the base $[4,6]$. The trapezium moves in an arch-formed working region. These are utilized for the most part in sustenance and electrical ventures. The World Technology Evaluation Center is an American association that surveys the condition of innovations around the globe. Their investigations can be subsidized by different American government bodies, for example, the National Aeronautics and Space Administration, Defense Advanced Research Projects Agency, and so on. In our endeavors to fire up a mechanical technology organization, I inspected one of their reports distributed in 2006, titled “Universal Assessment of Research and Development in Robotics.” This report was composed by researchers gaining practical experience in the field [6-8,39-53]. They visited and talked with researchers from organizations, and the research focuses on various nations: the USA, Japan, South Korea, Australia, and Europe [9]. The report portrays the present condition of mechanical technology, contrasts the USA and whatever remains of the world (as per the report), and talks about future difficulties in applying autonomy, which is of unique enthusiasm tome:

  • Mechanical vehicles, space apply autonomy, humanoids.
  • Apply autonomy is that part of a building that manages origination, structure, task, and assembling of robots. There was a creator named Isaac Asimov. He said that he was the main individual to give a name to apply autonomy in a short story made in the $1940 \mathrm{~s}$. In that story, Isaac proposed three standards about how to direct these kinds of mechanical machines. Later, these three standards were given the name of Isaac’s three laws of robotics [10]. These three laws are as follows:
  • Robots will never hurt individuals.
  • Robots will adhere to directions given by people with infringing upon law one.
  • Robots will secure themselves without defying different guidelines.

统计代写|计算机视觉作业代写Computer Vision代考|Related Work

Greczek et al. [1] discussed how to standardize and replace the computer technologies by socially assistive robotics as it has the potential to do what has the edge of knowing in tangible context, plan to structure mechanical frameworks that are convincing, help youngsters in accomplishing instructive objectives. Rischet [2] discussed the progression in apply autonomy innovation. Unmanned rural apply autonomy is broadly utilized in exactness agribusiness. Architects outfitted with mechanical technology information are exceedingly requested by the present high effectiveness, high-creating rural industry. Shin et al. [3] investigated if the students could learn this core computer science concept while enjoying themselves in the robotic context. A visual questionnaire was developed based upon the combined Bloom and SOLO taxonomies, although it proved to be difficult to construct a questionnaire appropriate for a young student. Jovanović [4] discussed that the structure of present-day automated gadgets faces various necessities and impediments which are identified with enhancement and power. Therefore, these stringent necessities have caused enhancements in many building territories and led to the improvement of new streamlining techniques which better handle new complex items intended for application in modern robots. Ayushnarula et al. [5] discussed that step-by-step instructions to do work-savvy robots in surgeries have been totally determined by the kind of medical procedure. Similarly, the main job of creating savvy robots is as of now being taken up by the private area. Bhattacharyya [6] discussed the utilization of electroencephalogram (EEG) signals for controlling in the field of mechanical autonomy and utilizing a reasonable mapping process known as a brain-computer interface. Different deterioration strategies of the EEG motion for highlight extraction have been proposed by numerous analysts. Joshi et al. [8] discussed the neural circuits that control getting a handle on and perform related visual handling have been examined broadly in macaque monkeys. We are building up a computational model of this framework so as to comprehend its capacity and investigate applications to mechanical technology. Subramanian et al. [9] discussed numerous mechanical spots on the planet from multiple points of view to recognize essential jobs in numerous businesses for some reasons. Liang [10] demonstrated that show-based, probabilistic reverse fortification learning Intelligent Robotics Lab Facilities (IRL) is attainable in high-measurement, state-activity spaces with just a solitary master exhibition. By executing the IRL max edge calculation with a probabilistic model-based fortification learning calculation named PILCO, we can join the calculations to make the IRL/PILCO calculation, which is equipped for replicating master directions by picking appropriate highlights.

统计代写|计算机视觉作业代写Computer Vision代考|Current Challenging Issues

There are various challenging issues faced by robotics in the recent past. Some of them are listed below:

  • New Materials, Creation Techniques
    Apparatuses, engines, and actuators are central to the present robots. So, huge works are being carried out with fake muscles, delicate mechanical autonomy, and

techniques that will help build up the upcoming age of self-ruling robots to do many functions at the same time [13].

  • Making Eco-Friendly-Enlivened Robots
    Naturally enlivened robotics are doing their work progressively basic in automations autonomy labs. The primary aim is to create robots that function more like the effective frameworks found in the atmosphere. The investigation says that the significant difficulties required with this territory have remained, to a great extent, unaltered for a long time-high power cells to coordinate metabolic transformation, muscle-like actuators, self-mending parts that’s been used in robotics, independence in every condition, human beings-like recognition, with calculation while thinking accordingly. Materials which are being used together in detection, activation, calculation, with correspondence should be created and discussed and connected with each other. This advancement will prompt robots with highlights, for example, physical support, force decrease, sway security, physiological calculation, and versatility [15].
  • Good Resources in Force
    Improvising the battery life is a noteworthy case in automatons and portable robotics, in particular. Fortunately, expanded selection in these frameworks is prompting unused or best battery advancements which are moderate, protected, and enduring. The task is given and completed so as to make the segments of a robot more efficient. So, the examination refers to robots that need to work remotely in unstructured situations and will in the long run concentrate vitality for some lightening, oscillations, and mechanical development $[16,48]$.
  • Connections in Robots in Swarms
    Discernment activity circles are basic to making self-ruling robotic work in unpatented conditions. Robot swarms need correspondence capacity to insert in this input circle. Consequently, recognition activity openness circles are of utmost importance to structuring robot swarms. There are no efficient methodologies for doing this crosswise over expansive gatherings [17].
  • Navigate Untracked Environment
    Step-by-step instructions to reason about new ideas and their semantic portrayals and find new articles or classes on the earth through learning and dynamic associations [18]. Per the examination:
    For route, the great test is to deal with disappointments and having the capacity to adjust, learn, and recoup. For investigation, it is building up the natural capacities to make and perceive new disclosures. From a framework viewpoint, this requires the physical heartiness to withstand cruel, alterable conditions, harsh dealing with, and complex control. The robots need huge dimensions of self-rule prompting complex self-checking, self-reconfiguration, and fix with the end goal that there is no single purpose of complete disappointment but instead elegant framework debasement. Whenever possible, arrangements need to include control of different heterogeneous robots; adaptively organize, interface, and utilize various resources; and offer data from numerous information wellsprings of variable unwavering quality and exactness.
统计代写|计算机视觉作业代写Computer Vision代考|Use of Robotics in Real-Time Applications

计算机视觉代写

统计代写|计算机视觉作业代写Computer Vision代考|Mukesh Carpenter

在当今世界,每个人都意识到在将机器人技术应用于工业技术之后,扩展机器人技术的想法范围很广。它是工程和技术的一部分,包括电气工程和信息技术。该分支管理结构、开发、控制机器人的使用、有形输入和数据准备 [1]。这些机器人的用途有很多。然而,这些将用于诸如炸弹识别、不同炸弹的停用程序等微妙条件下。机器人可以制造任何框架;然而,这些机器人中有相当一部分具有人类的行为和天性。

这些机器人看起来像人类,具有行走、说话以及人类可以做的所有事情的能力[1,2,10−36]. 这些机器人的大部分是共同推进的,被称为生物动力机器人。
机器人有以下几种:
(i) 解释
这些机器人中的组件是旋转连接,范围从 2 到 10 个连接。在这里,手臂与旋转连接相关联,每个连接都称为枢轴,这将为开发提供空间[3,4].
(ii) 笛卡尔
这些也称为龙门机器人。有三个使用笛卡尔框架的连接:一种,b,C. 这些类型的机器人配备有附加的手腕以进行旋转运动。

(iii) 圆形和中空
这类机器人具有不少于一个旋转连接和一个用于连接连接的万花筒关节。旋转连接的利用是与轮毂一起枢转,万花筒连接用于直线运动。
(iv) Polar
这些也称为圆形机器人。在这里,臂与弯曲连接相关联,并具有两个旋转连接和一个直关节的混合。这些机器人主要用于收集用途。它的手臂在平面图中是管状的。它们具有相等距离的两个连接,用于在一个选定的平面上提供一致性。
(v) 三角洲
这些机器人的形成类似于蛛形纲动物。它们通过连接与底座相关的梯形来工作[4,6]. 梯形在拱形工作区域内移动。这些大部分用于维持生计和电力企业。世界技术评估中心是一个调查全球创新状况的美国协会。他们的调查可以得到美国不同政府机构的资助,例如美国国家航空航天局、国防高级研究计划局等。在我们努力建立一个机械技术组织的过程中,我查看了他们在 2006 年分发的一份报告,题为“机器人研究与开发的普遍评估”。本报告由在该领域获得实践经验的研究人员撰写 [6-8,39-53]。他们访问并与组织的研究人员进行了交谈,研究集中在各个国家:美国、日本、韩国、澳大利亚和欧洲 [9]。该报告描述了机械技术的现状,对比了美国和世界其他地区(根据报告),并谈到了应用自主性的未来困难,这具有独特的热情:

  • 机械车辆,空间应用自治,人形机器人。
  • 应用自治是管理机器人的起源、结构、任务和组装的建筑物的一部分。有一位名叫艾萨克·阿西莫夫的创造者。他说,他是在一个短篇小说中命名以应用自治权的主要人物。1940 s. 在那个故事中,艾萨克提出了三个关于如何指导这些机械机器的标准。后来,这三个标准被命名为艾萨克机器人三定律[10]。这三项法律如下:
  • 机器人永远不会伤害个人。
  • 机器人将遵守违反第一条法律的人给出的指示。
  • 机器人将在不违反不同准则的情况下保护自己。

统计代写|计算机视觉作业代写Computer Vision代考|Related Work

格雷切克等人。[1] 讨论了如何通过社会辅助机器人来标准化和取代计算机技术,因为它有可能在有形的环境中做具有知识优势的事情,计划构建令人信服的机械框架,帮助年轻人完成教育目标。Rischet [2] 讨论了应用自主创新的进展。无人驾驶农村应用自治在精确农业综合企业中得到广泛应用。当今高效率、高创造的农村工业对配备机械技术信息的建筑师提出了极高的要求。申等人。[3] 调查了学生是否可以在享受机器人环境的同时学习这一核心计算机科学概念。基于 Bloom 和 SOLO 分类法开发了一个视觉问卷,尽管事实证明很难构建适合年轻学生的问卷。Jovanović [4] 讨论了当今自动化小工具的结构面临着各种需要和障碍,这些需要和障碍被认为是增强和功能。因此,这些严格的要求已经在许多建筑领域引起了改进,并导致了新的流线型技术的改进,这些技术可以更好地处理旨在应用于现代机器人的新复杂项目。Ayushnarula 等人。[5] 讨论了在外科手术中做精通工作的机器人的分步说明完全取决于医疗程序的类型。同样,创造智能机器人的主要工作目前已由私人领域承担。Bhattacharyya [6] 讨论了利用脑电图 (EEG) 信号在机械自主领域进行控制,并利用称为脑机接口的合理映射过程。许多分析人员已经提出了用于高亮提取的 EEG 运动的不同恶化策略。乔希等人。[8] 讨论了控制处理和执行相关视觉处理的神经回路,已在猕猴中进行了广泛检查。我们正在建立该框架的计算模型,以了解其能力并研究其在机械技术中的应用。Subramanian 等人。[9] 从多个角度讨论了地球上的许多机械点,以识别由于某些原因在许多企业中的基本工作。Liang [10] 证明了基于表演,概率逆向强化学习智能机器人实验室设施 (IRL) 可以在高度测量的状态活动空间中实现,只需一个单独的主展览。通过使用名为 PILCO 的基于概率模型的强化学习计算执行 IRL 最大边缘计算,我们可以加入计算以进行 IRL/PILCO 计算,该计算可通过选择适当的亮点来复制主方向。

统计代写|计算机视觉作业代写Computer Vision代考|Current Challenging Issues

近年来,机器人技术面临着各种具有挑战性的问题。下面列出了其中一些:

  • 新材料、创造技术
    设备、引擎和执行器是目前机器人的核心。因此,大量的工作正在用假肌肉、精密的机械自主性和

这些技术将有助于建立即将到来的自主机器人时代,以同时执行多种功能[13]。

  • 制作环保型机器人
    自然活跃的机器人技术正在自动化自主实验室中逐步开展基础工作。主要目标是创造功能更像大气中有效框架的机器人。调查表明,该领域所需的重大困难在很长一段时间内一直没有改变——用于协调代谢转化的高功率电池、类似肌肉的致动器、用于机器人技术的自我修复部件、独立性每一个条件,人类一样的识别,一边计算一边据此思考。在检测、激活、计算中一起使用的材料,应创建和讨论并相互连接。这一进步将提示机器人具有亮点,例如,物理支持,力量减少,
  • 有效的良好资源
    延长电池寿命是自动机和便携式机器人的一个值得注意的案例,尤其是。幸运的是,这些框架中的扩展选择促使未使用的或最佳的电池改进,这些改进是适度的、受保护的和持久的。给出并完成任务是为了使机器人的各个部分更有效率。所以,考试是指需要在非结构化的情况下远程工作的机器人,从长远来看,会集中精力进行一些闪电、振荡和机械开发[16,48].
  • 群中机器人的连接 辨别
    活动圈是使自主机器人在非专利条件下工作的基础。机器人群需要对应容量才能插入到这个输入圈中。因此,识别活动开放圈对于构建机器人群至关重要。没有有效的方法可以在广泛的聚会上进行交叉[17]。
  • 导航未跟踪环境
    逐步说明推理新思想及其语义描述,并通过学习和动态关联在地球上找到新文章或新课程 [18]。根据考试:
    对路线而言,最大的考验是应对挫折,并具备调整、学习和弥补的能力。对于调查,它正在建立自然能力,以进行和感知新的披露。从框架的角度来看,这需要身体的热忱来承受残酷、多变的条件、苛刻的处理和复杂的控制。机器人需要巨大的自我规则维度来促使复杂的自我检查、自我重新配置,并以最终目标进行修复,即没有完全失望的单一目的,而是优雅的框架贬低。在可能的情况下,安排需要包括对不同异构机器人的控制;自适应地组织、接口和利用各种资源;并提供来自众多信息源泉的数据,这些信息源泉的质量和准确性各不相同。
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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。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

随机分析代写


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。

时间序列分析代写

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。

回归分析代写

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。

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
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统计代写|计算机视觉作业代写Computer Vision代考|An Overview of Security Issues of Internet of Things

如果你也在 怎样代写计算机视觉Computer Vision这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

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。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写计算机视觉Computer Vision方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写计算机视觉Computer Vision代写方面经验极为丰富,各种代写计算机视觉Computer Vision相关的作业也就用不着说。

我们提供的计算机视觉Computer Vision及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

  • Statistical Inference 统计推断
  • Statistical Computing 统计计算
  • Advanced Probability Theory 高等概率论
  • Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
  • (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|An Overview of Security Issues of Internet of Things

统计代写|计算机视觉作业代写Computer Vision代考|Smart IoT Devices

An IoT device, also referred to as a smart device, can be anything such as home appliances, medical healthcare devices, vehicles, homes, workshops, factories, and cities. Anything can be attached with a microprocessor and sensors, providing data about the real world and transferring those data through the internet. There are many types of sensors (e.g., temperature, humidity, pressure, distance, light, and motion) which are embedded in the device. An IoT device can be configured to interact with other IoT devices and computers. These devices communicate through various means (e.g., broadband, cellular data, and Wi-Fi) $[5,6]$. Power supply to these IoT devices plays an important role in mobility or rigidity. For example, a small device which is capable of working without a constant wired power supply can be very handy. Such devices are generally preferred by consumers because they are more convenient. Other types of bigger things in IoT include healthcare devices (e.g., CT scanner, monitor), buildings, and cities, which are rigid and generally have a constant wired power supply. Also, there are things which constantly move and also have a wired power supply such as cars, bikes, and airplanes [5,7]. IoT devices can also be classified whether it is a logical/physical or an IP-enabled/non-IP object. Some of the characteristics of an IoT device are the ability to sense, actuate, and control the energy/power and its connection with the physical world, mobility, and connectivity. Some devices are required to be fast and robust [40-42]. Some are required to be precise, while some are required to be long-lasting. Some devices are provided with external security factors (cases, covers, and triggers), while others are totally exposed. Some examples of IoT devices are as follows:

  • Wearable Devices
    Fitness bands like Google Home [18] and smartwatches like Apple watch [19] and Samsung Galaxy Gear [20].
  • Amazon Echo
    It is a hands-free speaker which is connected to a cloud-based voice service [21].
  • Philips Hue
    It is a smart home lighting system which can be controlled remotely and can sense time and day to adjust lights accordingly [22] (Table 3.1).

统计代写|计算机视觉作业代写Computer Vision代考|Major Security Issues of IoT Devices

Security in IoT devices includes protecting information and data, hardware components, and services of the device from unauthorized access. Both the data and information stored in the device and those in transit should be protected $[16,18]$. The major problems with IoT devices are identified as follows:

  • Data Integrity
    The integrity of data is defined as the assurance of maintaining data accuracy and consistency throughout the storage lifecycle [23].
  • System Security
    This issue mainly focuses on the overall security of IoT systems to detect various security issues to design various security frameworks and offer appropriate security guidelines to maintain the security of a network.
  • Authorization
    The process of granting privilege and specifying access rights is known as authorization [24,25].
  • Application Security
    This security works for the application to manage security challenges or issues as per situation constraints. In general, security evaluation at the application level prevents data hijacking within the app such as hardware or software that minimizes security vulnerabilities.
  • Data Confidentiality
    The practice of keeping private data secret is known as data confidentiality [23-25].
  • System Vulnerabilities
    A lot of work is done by researchers in software vulnerability. Various IoT devices have low-quality software susceptibility to different types of vulnerabilities which are common in the early 2000 and late 1990 s. These devices are vulnerable to weak usage of cryptography, authentication, deployment issue, system software (s/s) exploits, and so on.
  • Network Security
    This security handles communication attacks on the data which can be transmitted between servers and IoT devices.
  • Lack of Common Standard
    There are various standards for IoT device-manufacturing companies. Therefore, it becomes a major challenging issue to differentiate between authorized and non-authorized devices connected to the internet.

This defines some fundamental problems in IoT devices. The user accessing the device and its services should be properly authorized in order to view, modify, or add any kind of data to the device storage. An IoT device should be able to authorize the person to access the device. Hence, access and authorization control become necessary factors for establishing a secure connection between multiple devices and their services. Privacy protection is an imperative issue in IoT gadgets and administration because of the universal character of the IoT condition [10,17,19]. Elements are associated, and information is conveyed and transmitted over the web, making client protection a delicate subject in many research works. Protection in information accumulation, just as information sharing and its management, and information security matters stay important issues to be updated.

统计代写|计算机视觉作业代写Computer Vision代考|Classification of Intruders

Intruders can be individuals, a group of people, or an agency, and the people may belong to an internal or external area. An internal intruder has proper authorization and access but has malicious intents. An external intruder is a person who does not have authorization but has malicious intents of harming the system. These intruders can belong to any one of these following categories $[29,34]$ :

  • Individuals
    Hackers, professionals, or even people not having any prior knowledge of hacking can use available tools and techniques for their malicious intent. It is very common in youngsters who try to use these tools to either achieve fame for themselves or do it just for fun or revenge [34].
  • Organized Group of Persons
    Groups of people with criminal intents are becoming more and more common over time. These groups are well organized, keep their original identity unknown, and use an alias as their group name. These groups have some professionals as

well as amateurs who all work together. They do not always have a criminal intent; however, it is important to stop such groups from flourishing. These groups are sufficiently funded and very capable in terms of expertise and resources [34].

  • Intelligence Agencies
    These are intelligence agencies which are run by government agencies in most of the countries. They constantly make efforts to probe other country’s military networks and systems. To accomplish these tasks, many experts are working together. People of this group have all the latest technologies available to them and are funded largely by their respective governments. They are given tasks such as invading other country’s military systems and searching their own country’s network systems to find out possible threats. They use strong surveillance and monitoring and are the biggest threats to networks but are treated as prime safeguards for the country [34].
统计代写|计算机视觉作业代写Computer Vision代考|An Overview of Security Issues of Internet of Things

计算机视觉代写

统计代写|计算机视觉作业代写Computer Vision代考|Smart IoT Devices

物联网设备也称为智能设备,可以是家用电器、医疗保健设备、车辆、家庭、车间、工厂和城市等任何东西。任何东西都可以连接微处理器和传感器,提供有关现实世界的数据并通过互联网传输这些数据。有许多类型的传感器(例如,温度、湿度、压力、距离、光和运动)嵌入在设备中。物联网设备可以配置为与其他物联网设备和计算机进行交互。这些设备通过各种方式进行通信(例如,宽带、蜂窝数据和 Wi-Fi)[5,6]. 这些物联网设备的电源在移动性或刚性方面起着重要作用。例如,能够在没有恒定有线电源的情况下工作的小型设备可能非常方便。这种设备通常受到消费者的青睐,因为它们更方便。物联网中其他类型的大型事物包括医疗保健设备(例如 CT 扫描仪、监视器)、建筑物和城市,它们是刚性的,通常具有恒定的有线电源。此外,有些东西会不断移动,也有有线电源,例如汽车、自行车和飞机 [5,7]。物联网设备也可以分类为逻辑/物理或启用 IP/非 IP 的对象。物联网设备的一些特征是能够感知、驱动和控制能量/功率及其与物理世界的连接、移动性、和连通性。一些设备需要快速和健壮[40-42]。有些要求精确,有些要求持久。一些设备带有外部安全因素(外壳、外壳和触发器),而另一些则完全暴露在外。物联网设备的一些示例如下:

  • 可穿戴设备
    健身手环,如 Google Home [18] 和智能手表,如 Apple watch [19] 和三星 Galaxy Gear [20]。
  • Amazon Echo
    它是一个免提扬声器,连接到基于云的语音服务 [21]。
  • 飞利浦 Hue
    它是一种智能家居照明系统,可以远程控制,并且可以感应时间和日期以相应地调整灯光 [22](表 3.1)。

统计代写|计算机视觉作业代写Computer Vision代考|Major Security Issues of IoT Devices

IoT 设备的安全性包括保护设备的信息和数据、硬件组件和服务免受未经授权的访问。存储在设备中的数据和信息以及传输中的数据和信息都应受到保护[16,18]. 物联网设备的主要问题如下:

  • 数据完整性 数据
    的完整性被定义为在整个存储生命周期中保持数据准确性和一致性的保证 [23]。
  • 系统安全
    本期主要关注物联网系统的整体安全性,以检测各种安全问题,设计各种安全框架并提供适当的安全指南,以维护网络的安全。
  • 授权
    授予特权和指定访问权限的过程称为授权[24,25]。
  • 应用程序安全
    性 此安全性适用于应用程序,以根据情况限制管理安全挑战或问题。一般来说,应用程序级别的安全评估可防止应用程序内的数据劫持,例如将安全漏洞降至最低的硬件或软件。
  • 数据机密
    性 将私人数据保密的做法称为数据机密性 [23-25]。
  • 系统漏洞
    研究人员在软件漏洞方面做了很多工作。各种物联网设备对不同类型的漏洞具有低质量的软件敏感性,这些漏洞在 2000 年初和 1990 年代后期很常见。这些设备容易受到密码学、身份验证、部署问题、系统软件 (s/s) 漏洞利用等的弱使用。
  • 网络安全
    此安全处理对可以在服务器和物联网设备之间传输的数据的通信攻击。
  • 缺乏通用标准
    物联网设备制造公司有各种标准。因此,区分连接到互联网的授权和非授权设备成为一个主要的挑战问题。

这定义了物联网设备中的一些基本问题。访问设备及其服务的用户应获得适当授权,以便查看、修改或将任何类型的数据添加到设备存储中。物联网设备应该能够授权该人访问该设备。因此,访问和授权控制成为在多个设备及其服务之间建立安全连接的必要因素。由于物联网条件的普遍性[10,17,19],隐私保护是物联网小工具和管理中的一个当务之急问题。元素相互关联,信息通过网络进行传递和传输,这使得客户保护成为许多研究工作中的一个微妙主题。信息积累中的保护,就像信息共享和管理一样,

统计代写|计算机视觉作业代写Computer Vision代考|Classification of Intruders

入侵者可以是个人、一群人或一个机构,这些人可能属于内部或外部区域。内部入侵者具有适当的授权和访问权限,但有恶意。外部入侵者是没有授权但有恶意破坏系统的人。这些入侵者可以属于以下任何一种类别[29,34] :

  • 个人
    黑客、专业人士,甚至没有任何黑客先验知识的人都可以使用可用的工具和技术来实现他们的恶意意图。在试图使用这些工具为自己成名或只是为了好玩或报复的年轻人中,这是很常见的 [34]。
  • 有组织
    的人群 有犯罪意图的人群随着时间的推移变得越来越普遍。这些组组织良好,保持其原始身份未知,并使用别名作为组名。这些团体有一些专业人士

以及一起工作的业余爱好者。他们并不总是有犯罪意图;然而,重要的是阻止这些团体蓬勃发展。这些团体资金充足,在专业知识和资源方面非常有能力[34]。

  • 情报机构
    这些是由大多数国家的政府机构管理的情报机构。他们不断努力探查他国的军事网络和系统。为了完成这些任务,许多专家正在共同努力。这个群体的人拥有所有可用的最新技术,并且主要由各自政府资助。他们被赋予入侵他国军事系统和搜索本国网络系统以找出可能的威胁等任务。他们使用强大的监视和监控,是对网络的最大威胁,但被视为国家的主要保障措施[34]。
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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。

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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。

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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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时间序列分析代写

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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统计代写|计算机视觉作业代写Computer Vision代考|Interplay between IoE and IoT

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统计代写|计算机视觉作业代写Computer Vision代考|Interplay between IoE and IoT

统计代写|计算机视觉作业代写Computer Vision代考|France: IoE Smart City Pilot

Cisco is joining forces with the city of Nice, France, and a few nearby and other industry accomplices to construct a smart city for additional development through the introduction of the effects of IoE for urban communities. The undertaking’s fundamental goals are to test and approve an IP-empowered innovation design and financial model, just as to decide the social advantages of IoE. The task depends on a shared stage intended to be more adaptable, granular, and versatile to create metropolitan working frameworks. The shared stage is proposed to make it simpler to set up the new associations that are basic for Nice to turn into a smart city. Also, the undertaking will fill in as an impetus for joining key revelations from this and other smart city activities. The aim is to share what Nice has realized with other hopeful urban areas so that they can make their own smart city structure. The undertaking incorporates four city benefits that can quickly show the advantages and estimation of IoE for the two inhabitants and city authority. As these arrangements are actualized, Cisco and the city of Nice are surveying how accumulated information can be utilized to make data setting explicit and helpful across various administrations. For example, information caught by sensors for traffic designs can help to impart traffic signals automatically [10-19]. The ramifications of information “crossfertilization” and cross-joint effort go past mechanical possibility because they additionally sway the choices of city supervisors, cross-departmental coordinated effort, and back-office activities.

统计代写|计算机视觉作业代写Computer Vision代考|Lavanya Sharma

The Internet of Things (IoT) is a collective term for the field of study of multiple devices connected through the internet. It also comprises devices which are not part of the conventional internet. A wide range of services provided by IoT devices makes lives easier by helping us in many aspects of modern lifestyles, such as energy management, medical and healthcare, business, education, manufacturing industry, and personal mobile device. With the expansion of IoT in various spheres of our lives, our data are now more vulnerable and susceptible to fall into undesirable hands. It is no longer restricted to leakage of personal data but more deeply connected to our non-virtual lives. The biggest challenges to our security are to protect the system from data loss, theft, unauthorized access, and physical damage (mishandling and attaching malicious devices). Overcoming these threats, we must maintain data confidentiality and integrity of the stored information $[1,2,5,7,8,34,35]$. Linux Foundation is also working on an operating system project for IoT and will be supported by Intel and other companies in the industry. With this project IoT will achieve a new level. According to the most recent analytics, the valuation of various IoT industries would be around $\$ 1.9$ trillion by $2020[35-37,39]$ (Figure 3.1).

Depending on the type and size of an organization or the position of the person, the threat can be of a less or more severe type. These threats are connected not only to our online profile or social life but also to our daily non-virtual life. The data transmitted over the internet can contain our personal/private data $[38,39,41]$. Some of those examples are footage from personal devices (mobile, camera, and laptop), CCTV, data from our fitness or medical devices such as fitness bands, medical aid devices, government records about public (Aadhaar card data, PAN card data, and bank details), or even military data $[1,2]$ as shown in Figure $3.2$.
This chapter is categorized into seven sections. Section $3.1$ deals with the introductory part of IoT and its security aspects, whereas Section $3.2$ discusses related work. In Section 3.3, we define IoT devices. In Section 3.4, we define what security means for IoT devices. In Sections $3.5$ and 3.6, threats to the security of IoT devices and purposes of attacks are described. In Section 3.7, the classification of types of intruders is given. In the last section, the conclusion of the work is discussed.

统计代写|计算机视觉作业代写Computer Vision代考|Literature Review

Gubbi et al. [3] discussed IoT with a cloud-centric vision. Some application areas and key technologies help paving a way for research in the field of IoT. Lee et al. [4] discussed essential technologies for the deployment of IoT. Also, some IoT fields are useful in the commercial sector and customer relations. Dieter et al. [5] discussed the implementation of IoT used for monitoring domestic conditions with a low-cost sensing system. They also described the network architecture and mechanisms for the measurement of parameters by sensors. Xu et al. [6] described IoT CAD security techniques. Farooq et al. [7] analyzed security issues and provided an architecture of security to be adopted by a larger section of people. Mahmoud et al. [8] presented a survey and a detailed analysis of IoT security concerns. Riahi et al. [9] presented a new approach for designing new security mechanisms and their deployment. The author gives a complete outline of the approaches and attempts to find compatible ways of deploying them. Wurm et al. [10] discussed a detailed security analysis procedure on home automation systems for diagnosing security vulnerabilities. Many security mitigations and solutions are also discussed. Hwang et al. [11] described concerns and threats for privacy and security in services of IoT. They also provided an approach to solve these issues in the industrial field. Nawir et al. [12] presented security matters of network health care, transportation, and healthcare domains. Chaabouni et al. [13] discussed classifications of security threats and challenges to IoT. Ahmad Khan et al. [14] surveyed security issues in IoT and reviewed popular security issues. Al-Garadi et al. surveyed different methods to enhance security in IoT. Miettinen et al. [15] discussed a new system for the identification of devices. Minoli et al. [16] discussed challenges in the deployment of IoT. Blythe et al. [17] discussed the information value of the consumer security index.

统计代写|计算机视觉作业代写Computer Vision代考|Interplay between IoE and IoT

计算机视觉代写

统计代写|计算机视觉作业代写Computer Vision代考|France: IoE Smart City Pilot

思科正在与法国尼斯市以及附近的一些同业者和其他行业伙伴联手,通过引入 IoE 对城市社区的影响来构建一个智慧城市,以实现进一步发展。该项目的基本目标是测试和批准基于 IP 的创新设计和财务模型,以决定 IoE 的社会优势。该任务取决于一个共享阶段,旨在更具适应性、粒度和通用性,以创建大都市工作框架。共享阶段的提议是为了更简单地建立新的协会,这是尼斯转变为智慧城市的基础。此外,该承诺将作为加入此活动和其他智慧城市活动的关键启示的动力。目的是与其他有希望的城市地区分享尼斯所实现的,以便他们能够构建自己的智慧城市结构。该项目包含四项城市利益,可以快速显示 IoE 对两个居民和城市当局的优势和估计。随着这些安排的实现,思科和尼斯市正在调查如何利用积累的信息来使数据设置在各个主管部门中变得明确和有用。例如,用于交通设计的传感器捕获的信息可以帮助自动传递交通信号[10-19]。信息“交叉施肥”和跨部门合作的后果超越了机械的可能性,因为它们还影响了城市主管的选择、跨部门的协调努力和后台活动。

统计代写|计算机视觉作业代写Computer Vision代考|Lavanya Sharma

物联网 (IoT) 是对通过互联网连接的多个设备的研究领域的统称。它还包括不属于传统互联网的设备。物联网设备提供的广泛服务通过在能源管理、医疗和保健、商业、教育、制造业和个人移动设备等现代生活方式的许多方面为我们提供帮助,使生活更轻松。随着物联网在我们生活的各个领域的扩展,我们的数据现在更加脆弱,更容易落入不受欢迎的人手中。它不再局限于个人数据的泄露,而是更深入地与我们的非虚拟生活联系在一起。我们安全面临的最大挑战是保护系统免受数据丢失、盗窃、未经授权的访问、和物理损坏(处理不当和附加恶意设备)。克服这些威胁,我们必须维护存储信息的数据机密性和完整性[1,2,5,7,8,34,35]. Linux 基金会也在致力于物联网操作系统项目,并将得到英特尔和业内其他公司的支持。通过这个项目,物联网将达到一个新的水平。根据最新分析,各种物联网行业的估值将在$1.9万亿2020[35−37,39](图 3.1)。

根据组织的类型和规模或人员的职位,威胁可能是较轻或较严重的类型。这些威胁不仅与我们的在线个人资料或社交生活相关,还与我们日常的非虚拟生活相关。通过互联网传输的数据可能包含我们的个人/私人数据[38,39,41]. 其中一些示例是来自个人设备(手机、相机和笔记本电脑)、闭路电视、来自我们的健身或医疗设备(例如健身手环、医疗援助设备)的数据、有关公众的政府记录(Aadhaar 卡数据、PAN 卡数据和银行详细信息),甚至军事数据[1,2]如图3.2.
本章分为七个部分。部分3.1涉及物联网的介绍部分及其安全方面,而第3.2讨论相关工作。在第 3.3 节中,我们定义了物联网设备。在 3.4 节中,我们定义了物联网设备的安全性。在部分3.53.6 描述了对物联网设备安全的威胁和攻击目的。3.7 节给出了入侵者类型的分类。在最后一节中,讨论了工作的结论。

统计代写|计算机视觉作业代写Computer Vision代考|Literature Review

古比等人。[3] 以云为中心的愿景讨论了物联网。一些应用领域和关键技术有助于为物联网领域的研究铺平道路。李等人。[4] 讨论了物联网部署的基本技术。此外,一些物联网领域在商业领域和客户关系中也很有用。迪特等人。[5] 讨论了物联网的实施,用于通过低成本传感系统监测家庭状况。他们还描述了传感器测量参数的网络架构和机制。徐等人。[6] 描述了 IoT CAD 安全技术。法鲁克等人。[7] 分析了安全问题并提供了一种可供更多人采用的安全架构。马哈茂德等人。[8] 对物联网安全问题进行了调查和详细分析。里亚希等人。[9] 提出了一种设计新安全机制及其部署的新方法。作者给出了这些方法的完整概述,并试图找到部署它们的兼容方式。Wurm 等人。[10] 讨论了用于诊断安全漏洞的家庭自动化系统的详细安全分析程序。还讨论了许多安全缓解措施和解决方案。黄等人。[11] 描述了物联网服务中对隐私和安全的担忧和威胁。他们还提供了解决工业领域这些问题的方法。纳维尔等人。[12] 提出了网络医疗保健、交通和医疗保健领域的安全问题。Chaabouni 等人。[13] 讨论了物联网安全威胁和挑战的分类。艾哈迈德汗等人。[14] 调查了物联网中的安全问题并回顾了流行的安全问题。阿尔加拉迪等人。调查了增强物联网安全性的不同方法。米蒂宁等人。[15] 讨论了一种用于识别设备的新系统。米诺利等人。[16] 讨论了物联网部署中的挑战。布莱斯等人。[17]讨论了消费者安全指数的信息价值。

统计代写|计算机视觉作业代写Computer Vision代考 请认准statistics-lab™

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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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随机分析代写


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。

时间序列分析代写

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。

回归分析代写

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。

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
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