计量史学综述：定义与特征 计量史学专注于历史现象的量化方面，运用自然科学中的数学方法对历史资料进行定量分析，以数量关系揭示事物性质。这是对传统史学定性分析方法的补充和拓展。应用领域与局限性 应用领域：计量史学在揭示历史现象的数量关系、趋势和规律方面具有独特优势，如美国计量史学家对黑人奴隶制的研究。
计量史学的迅速发展，反映了社会科学与自然科学的融合趋势。然而，其应用在现今仍面临诸多挑战。计量史学专注于历史现象的量化方面，通过数量关系揭示事物性质，但无法取代全部历史研究。它在心理与思想研究领域力有未逮，因精神难以精确量化。
总之，计量史学的迅速发展反映了当代社会科学和自然科学融合的趋势，但计量史学的应用目前仍存在种种问题。首先，计量史学具有一定的适用范围，它只涉及历史现象中量的方面，只是从数量关系上帮助揭示事物的性质，并不能代替全部历史研究。
史学研究方法主要包括以下几种：考据法：依赖于严谨的文献分析和实物证据，通过对历史文献的细致解读和实物资料的研究，力求还原历史的真实面貌。计量史学：运用统计学和量化分析，通过收集和分析大量数据，揭示历史发展的趋势、模式和规律。
综述，明确考查内容，把握复习重点。第一，历史高考强调对要点知识、要素知识、阶段特征和时代性的考查。因此考前最后冲刺的要点是结合2014年考纲，重点梳理主干知识和核心概念，深化拓展重点知识，尤其要挖掘历史地图、表格和图片中的信息。第二，要建立知识的宏观体系，梳理知识的发展线索，把握历史规律。
低级预处理 去噪：利用滤波器消除图像中的随机噪声，提高图像质量。 不均匀矫正：解决MRI扫描中磁场强度下降导致的伪影问题，确保图像的真实性。 颅骨去除：剔除非大脑组织，如颅骨、颈部等，以便更专注于大脑结构的分析。 注册：将图像标准化至标准空间，便于不同图像间的比较和分析。
图像配准综述：定义与目的 图像配准是图像处理领域的关键技术，旨在比较或融合同一对象在不同条件下采集的图像。 此过程通常作为图像融合的预处理步骤，以提升融合效果。基本原理与方法 基于特定算法，使用评估标准将一副或多幅图片映射到目标图片上，实现信息融合。
图像配准基于特定算法，使用评估标准将一副或多幅图片映射到目标图片上，实现信息融合。根据配准方法、评判标准与图片类型，存在多种配准方法。在计算机视觉、医学图像处理、材料力学与遥感等众多领域，图像配准有广泛应用。
融合 融合技术将不同模态的医学图像结合，如CT、MRI、PET等，通过保留互补信息，生成更为全面、准确的图像。示例包括脑部图像CT和MRI融合及MRI和PET融合，为医生提供更丰富的诊断信息。总结 本文综述了医学图像处理的常见任务及其应用示例，展示了这些技术在提高诊断准确性和治疗效果方面的潜力。
1、列式存储（Column-oriented Storage）的历史可以追溯到1983年的Cantor论文，但直到近年分析型数据库（OLAP）的兴起，这一概念再度受到关注。相比于传统的事务型数据库（OLTP）多采用行式存储，列式存储在存储和计算方面展现出独特优势。列式存储通过将同一列的数据紧邻存放，显著节约空间并减少IO操作。
2、在大数据时代的洪流中，列式存储（Column-oriented Storage）如同一颗璀璨的明星，自1983年Cantor的开创性论文以来，随着技术的进步和业务需求的变化，它的魅力逐渐显现。
3、列式存储与行式存储是数据库中两种不同的数据存储方式。列式存储将数据按照列进行存储，而行式存储则按照数据行进行存储。以存储以下记录为例，列式存储的底层组织形式与行式存储的底层组织形式分别如下图所示。接下来，以 Apache Parquet 为例，深入了解列式存储。
1、v4r的优点： 高效性与实时性：v4r算法通常被设计为高效处理图像和视频数据，能够在短时间内完成复杂的视觉任务，如目标检测、跟踪和识别，这对于需要实时反馈的应用至关重要，比如在自动驾驶车辆或无人机导航中。 准确性：这类算法利用先进的机器学习技术，如深度学习，来提高物体识别和姿态估计的准确性。
2、基于深度学习的方法，如轻量级人体姿态估计和图卷积网络，通过实时视频提取关键帧，进行关节点检测和目标追踪，进而通过时空图卷积网络进行动作分类，实现摔倒检测。这种方法能够支持全角度检测，但对姿态模型的依赖性和相似动作的扰动是需要解决的关键问题。
3、文章链接： arxiv.org/abs/191042..代码链接： github.com/ethnhe/PVN3D 本文提出了一种新的方法，用于从单一RGB-D图像中实现鲁棒的6自由度物体姿态估计。该方法基于深度Hough投票网络，检测物体的三维关键点，并通过最小二乘拟合估计6D姿态参数。
4、更多深度学习工程实践项目，请关注公众号：DL工程实践 OpenSitUp是一个基于姿态估计的开源项目，旨在帮助对姿态估计感兴趣的朋友，能够从零开始搭建一个在android手机上运行的仰卧起坐计数APP。这个项目主要解决了如何让计算量较大的人体姿态估计网络流畅的运行在手机端，并实现仰卧起坐的计数功能。
