注重细节

摘要： 《包身工》这篇文章与普通的文章不同,它属于一种报告文学,是作者结合自己的所见所闻撰写的一篇文章。文章充分揭露了当时那个年代中国工人阶层所受到的压迫和剥削,也预示着工人阶级未来的崛起。但是,单纯从阅读文章中的文字并不能深入感受其中的内涵,为此本文从细节出发,对《包身工》的内涵进行解读。

摘要： 散步是最便捷的锻炼,但要注重细节才能从中获得最大益处。近日,美国MSN网站总结了6种常见的错误散步姿势。向下看:上背部会向下弯曲,影响下背部自然曲线,造成肌肉紧张和疲劳。落地太重:如果每一步脚都用力踩踏地面,会对结缔组织和关节造成机械应力。

摘要： 在高中化学课程标准中,“证据推理与模型认知”化学核心素养就是要在教学中培养学生科学探究知识的思维与方法.在王磊教授的新课标培训会上,有一种观念:例题即是模型.中和滴定类的计算问题是学生学习过程中的难点,学生在学习过程中要学会建立模型,解题时思维要有序,这样才能突破滴定计算类问题.高中阶段的滴定计算,其实也就是关系式的计算,在课本上出现的基本模型就是中和滴定,利用氢离子和氢氧根离子之间的等量关系来进行计算.但在历年的考题中。

摘要： 农村寄宿制小学班主任作为学生在学校的“大家长”,除了承担相应的教育教学工作之外,还要照顾班上每一个学生的衣食住行,工作难度与强度很大。这就要求班主任更要做到心中有学生,多考虑学生的成长需求,掌握更多科学的管理方法,对学生进行更细致、更科学的管理及教育,全面关注学生,关注全体学生,关注品德教育,促进学生健康成长。

摘要： 简约型装修风格并不是在细节上的简单化,而是更加注重细节上的选材。所谓的简约是整体格调的简洁、明快。简约起源于现代派的极简主义,其提倡在满足功能的基础上做到最大程度的简洁,每一个细小的局部和装饰都要求设计者经过深思熟虑,并在施工上要求精工细作,这样才能达到简约的目的。

摘要： 淮北市第十二中学创建于1999年,是一所现代化的省示范高中。学校现有在校学生2268人,教职工189人,现有市名师工作室2个,正高级教师1人,特级教师2人,有82人次分别荣获国家、省、市级优秀教师、教坛新星,学科带头人及骨干教师称号。学校坚持“走创新之路,办品牌高中”的办学目标,锐意进取,改革创新,注重细节,不断改进学校各项工作,致力于建设现代化的优质学校。

摘要： 细节往往决定成败,解答圆锥曲线中的综合问题时若不注重细节,则容易致误或思维受阻。下面以一些有代表性的模考题为例,探索圆锥曲线综合问题中的易错题型,以期为同学们的高考备考能提供帮助。

摘要： 精细化管理,作为一种意识、一种观念、一种态度、一种精益求精的管理文化和先进的管理方式,被越来越多的企业管理者所接受。细枝末节的疏忽大意是败事之端。古今中外不注重细节带来的惨痛教训不乏其例:飞机引擎一颗螺丝钉的断裂,导致一次重大空难;忘带一副望远镜,导致一艘客轮撞上冰山而葬身海底;马蹄铁上一个铁钉的缺失,导致一个国家的灭亡等,不一而足。

摘要： 【历经八十载的味道传奇】广州究竟是一个什么样的城市?这是一个懂得享受、注重细节而又极富市民精神的都市,号称“吃在广州第一家”的广州酒家的门口,并没有广阔的空地以树立门面,下九路、第十甫、文昌路和十八甫这些广州老城区东北角交汇的地方就是其“安身”之处。广州的老城区或许给人的感觉有些陈旧,但这样的街道却是最具有亲和力的,美食作家沈宏非就说,他靠在老城区的一根电线杆旁吃萝卜牛腩时,看到了中国最美丽的一个十字路口。

摘要： 立足自身可持续发展,为区域医疗福祉筹谋,医院承继过往品格,自有担当。“科学有效管理,注重细节与流程,最大化保证医疗质量与安全,降低病种成本,减轻患者就医负担。”2021年7月年2日,辽宁省健康产业集团抚矿总医院(以下简称“抚矿总医院”)召开了“经济管理年”工作会,医院管理团队成员、各科室及各基层医院的运营助理150余人参加了本次会议。会上,抚矿总医院党委书记、院长朱瑞武如此勉励广大员工。

摘要： 本发明涉及一种红外图像细节增强方法和一种红外图像细节增强装置，利用SOC架构中的ARM实现对采集到的图像数据依次进行滤波处理和灰度处理，得到第一处理图像；对第一处理图像依次进行对比度处理和进行直方图插值处理，得到第二处理图像；利用SOC架构中的GPU对第二处理图像进行锐化处理，得到第三处理图像；将第三处理图像与第一处理图像进行融合处理，处理后的图像数据即是得到图像细节增强处理后的红外图像。最大程度保留红外图像的细节，图像对比度高，局部细节清晰；而且让设备操作员在温度变化十分显著的场景中，也能够看清红外图像细节，并且，利用SOC架构能够提升图像处理的效率。

摘要： 一种图像细节增强与缩放装置，以及图像细节增强与缩放方法。上述装置接收一图像的N行像素的数据，包括图像细节增强器和缩放器。图像细节增强器调整上述N行像素中间的P行像素的亮度分量，以增强图像细节，其中N与P皆为正整数而且N大于P。缩放器耦接图像细节增强器，根据经过图像细节增强器增强细节的上述P行像素，以及其余未经过图像细节增强器增强细节的N-P行像素，对图像进行缩放。在上述缩放运算中，经过细节增强的上述P行像素的权重系数大于未经过细节增强的上述N-P行像素。

摘要： 本申请提供了一种图像细节增强方法、装置、电子设备及存储介质，涉及图像处理技术领域，其技术方案要点是：包括：获取原始图像的亮度通道图像；对所述亮度通道图像进行亮景区域和暗景区域的区分，并得到所述亮景区域的第一亮度值；获取所述亮度通道图像中每个像素点对应的第二亮度值；根据所述第一亮度值以及所述第二亮度值计算出所述亮度通道图像中每个像素点对应的细节增强权重，像素点在所述暗景区域时，所述第二亮度值越小，所述细节增强权重越小；根据所述细节增强权重对应地对各个像素点进行细节增强处理。本申请提供的一种图像细节增强方法、装置、电子设备及存储介质具有自适应进行细节增强处理，避免放大噪声的优点。

摘要： 本发明公开了一种细节摄像头及全景细节摄像机，属于安全监控领域。所述细节摄像头包括：镜头、设置在所述镜头前端的第一反射组件和转动组件；所述转动组件与所述第一反射组件固定连接，所述转动组件用于带动所述第一反射组件绕第一轴线转动，所述第一反射组件用于将光线反射至所述镜头中，所述第一轴线垂直于所述镜头的入光面。本发明通过转动组件驱动第一反射组件转动，有效的减小转动组件的驱动质量，进而提高了驱动精度，从而有效的提高全景细节摄像机的可靠性。本发明用于全景细节摄像机中。

摘要： 本发明涉及一种红外图像细节增强方法和一种红外图像细节增强装置，利用SOC架构中的ARM实现对采集到的图像数据依次进行滤波处理和灰度处理，得到第一处理图像；对第一处理图像依次进行对比度处理和进行直方图插值处理，得到第二处理图像；利用SOC架构中的GPU对第二处理图像进行锐化处理，得到第三处理图像；将第三处理图像与第一处理图像进行融合处理，处理后的图像数据即是得到图像细节增强处理后的红外图像。最大程度保留红外图像的细节，图像对比度高，局部细节清晰；而且让设备操作员在温度变化十分显著的场景中，也能够看清红外图像细节，并且，利用SOC架构能够提升图像处理的效率。

摘要： 一种图像细节增强与缩放装置，以及图像细节增强与缩放方法。上述装置接收一图像的N行像素的数据，包括图像细节增强器和缩放器。图像细节增强器调整上述N行像素中间的P行像素的亮度分量，以增强图像细节，其中N与P皆为正整数而且N大于P。缩放器耦接图像细节增强器，根据经过图像细节增强器增强细节的上述P行像素，以及其余未经过图像细节增强器增强细节的N-P行像素，对图像进行缩放。在上述缩放运算中，经过细节增强的上述P行像素的权重系数大于未经过细节增强的上述N-P行像素。

摘要： 在循环操作的起始时刻,收集装置从CDR累积装置中收集CDR,并且将其发送到处理装置。如果在循环操作的预定时段内没有完成CDR的收集,则解除下一个以及所有随后的循环操作内的作业启动功能。然后当前循环操作内的收集完成之后,执行下一个以及所有随后加工循环内的收集。

摘要： 本发明提供了一种乳腺钼靶图像细节增强方法及系统，包括计算乳腺钼靶图像中的乳腺致密程度，根据致密程度确定对所述乳腺钼靶图像进行高斯滤波的核心个数K，采用高斯滤波的核心分别对所述乳腺钼靶图像进行高斯滤波，得到K个高斯滤波后的图像；计算相邻高斯滤波后的图像的差；根据集合中元素的值确定与元素对应的权重，基于权重、元素、乳腺钼靶图像得到细节增强后的乳腺钼靶图像，并将结果输出。本发明针对不同的致密度得到不同的细节提取强度，并根据计算得到的权重，得到最后增强后的乳腺钼靶图像，极大地方便了医护人员对乳腺钼靶图像细节的查看。

摘要： 本发明公开了一种自适应色彩补偿与细节优化的广义衰减图像增强方法，包括通过衰减图引导色彩校正方法校正输入图像的颜色偏差；采用梯度导向的局部对比度增强方法，提升色彩补偿后图像的对比度；使用多尺度边缘优化方法优化色彩补偿后图像的边缘；结合多尺度融合过程实现对比度增强和边缘优化后的两幅图像的无伪影融合。本发明解决了水下、雾霾和沙尘等混浊介质场景中获取的图像可视性差、对比度低和色彩失真的问题。

摘要： 本发明公开一种离散特征驱动的盲人脸图像丢失细节重建方法，涉及盲人脸修复技术领域。本发明一阶段采用预处理得到的高清和退化人脸图像，通过构建网络模型，量化了图像特征并通过训练得到上下文丰富的离散码本，以作为二阶段的输入，从而改进网络表现力以及提升抗退化的鲁棒性；二阶段通过将预处理得到的退化人脸图输入到编码器进行局部特征提取，然后将局部特征和位置编码共同输入Transformer编码器获取图像的全局特征，然后利用特征重表示模块对全局特征进行特征重表示；接着将重表示特征用预训练好的码本进行量化，然后将全局特征和量化后的特征共同输入到Transformer解码器进行特征补全，最后输入到解码器进行图像重建，得到图像。