图像处理竞赛试题 图像处理大赛

本文目录一览：

• 1、【数据集】常见医学图像数据集与竞赛
• 2、2023年上半年数学建模竞赛题目汇总与难度分析
• 3、摄影常识题及答案
• 4、2024美赛数学建模A题B题C题D题E题F题选题建议思路讲解
• 5、有难题:高一三角函数竞赛题
• 6、2012年imagenet大赛冠军alexnet使用英伟达gpu加速了哪种算法的训练过程...

【数据集】常见医学图像数据集与竞赛

1、首先，医学影像处理数据集中，ABIDE研究了自闭症的大脑结构，OASIS提供了横截面和纵向的老年大脑MRI数据，DDSM专注于乳腺摄影分析，MIAS则是乳腺图像数据库。

2、下载地址：https：//opendatalab.com/OpenDataLab/Medical_Segmentation_Decathlon 头颈部No.2 Cephalometric X-ray Image 发布方：台湾大学 发布时间：2016 简介：Cephalometric X-Ray数据集是一个头颅X射线图像数据集，可用于正畸分析和治疗计划制定。

3、MyoPS 2024挑战赛数据集包含来自中国、法国和英国7个中心的250名患者数据，覆盖3种CMR序列：延迟钆增强（LGE）、T2加权（T2）和平衡稳态自由进动（bSSFP），并标注了疤痕、水肿、左心室、右心室和健康心肌的金标准。所有数据均符合伦理标准，并进行匿名处理，确保隐私和伦理符合。

4、深入解析：TN-SCUI 2020：甲状腺结节超声图像大赛的数据宝库 TN-SCUI 2020，作为甲状腺结节超声图像领域的一大里程碑，汇集了全球医学和科技力量，提供了迄今为止规模最大的4，554张超声图像数据集。

5、- 数据集应用：用于图像分类、对象检测、视觉关系检测等。- 下载地址：storage.googleapis.com/openimage/ 智能医学影像数据集 NIH Chest X-rays - 发布主体：美国国立卫生研究院临床中心于2020年发布 - 数据集应用：用于胸部疾病诊断与检测、医学图像处理算法研究与优化。

2023年上半年数学建模竞赛题目汇总与难度分析

第十三届MathorCup高校数学建模挑战赛 题目：量子计算机在信用评分卡组合优化中的应用 分析：全篇优化问题，与国赛2003B类似。适合优化问题的练习。题目：城市轨道交通列车时刻表优化问题 分析：全篇优化问题，与A题相似。纯优化问题，国赛中少见，适合优化练习。

年数学建模竞赛：创新题目与难度洞察 今年的数学建模竞赛题型丰富，深度挖掘数据分析、评价与优化，以及预测的结合，尤其在B/C类题目中尤为显著。参赛者们将面对一系列现实世界挑战，展示了竞赛的实践性和前瞻性。

综合难度：个人认为BACD。选题人数可能会根据难度分布。具体赛题分析A题：涉及信用卡组合优化，借鉴2020年国赛经验，主要挑战在于模型编程实现，但网上资源丰富。B题：城市交通优化，需建立模型解决复杂问题，结果精度要求高。C题：物流预测与优化，预测模型选择灵活，但对预测精度要求严格。

QUBO模型是二次无约束二值优化模型，适用于解决组合优化问题。C君建议统计学和数学相关专业的同学选择此题，因其难度适中，有明确的最优解或解范围。B题：“城市轨道交通列车时刻表优化问题”，属于数据分析类题目。列车时刻表优化是轨道交通领域经典问题，包含多目标规划问题。

2023年亚太杯数学建模竞赛（亚太赛）的选题策略与深度解析，旨在帮助参赛者选择最适合自己挑战的题目。 A题：水果采摘机器人的智能识别。该题以图像识别为核心，要求设计一个能应对复杂果园环境的智能系统。这不仅仅是图像识别，更涉及风险评估模型的构建。适合熟悉图像处理，如CNN或YOLO的同学。

摄影常识题及答案

第一道题目，人类对于光沿直线传播的原理最早记录在哪本书上，我们选择D选项《墨经》。第二道题目，人们公认的摄影术诞生于哪一年，我们选择C选项1839年。第三道题目，是谁开创了负正摄影系统，我们选择B选项塔尔伯特。

侧光刻画轮廓；柔光；脚光一般不使用；头发光增加空间感。结合以上知识点加以论述。1摄影的实用价值有哪些？并举例说明。记录历史；传播知识；创造美感；创造财富。结合以上知识点加以论述。

追随法摄影所选用的快门时间最好长于1/30秒。 （对 ）国产照相机的两大名牌分别是凤凰和海鸥。 （对 ）9．红光照射在黄色的花朵上花朵将呈现红色。 （ ）10．焦距越长的镜头的视角越小。

摄影按内容划分有（ ）（ ）（ ）（ ）（ ）等。相机的典型拍摄角度有（平拍 ）（俯拍 ）（仰拍 ）三种。F0是（大 ）光圈。F22是（ ）光圈。

下面是我整理的新闻摄影的试题及答案，希望对于学新闻摄影的各位有帮助！ 填空题(每空1分，共10分) 对古代岩崖石刻及各种造像的研究，证明了___是人类历史上最早的大众传播之一。 镜头成像的原理是利用___的原理。 按快门构造和操作方式不同，可以将相机快门划为___、电子式和程序式三种。

（5分）摄影光源的光位种类：顺光照明、( )、逆光照明。灯光照明太阳光照明侧光照明人工光照明（5分）影响自然光照度变化的因素：季节、时间、( )。

2024美赛数学建模A题B题C题D题E题F题选题建议思路讲解

其次，我们强调知识准备。这包括掌握论文排版工具、绘图软件、数据分析可视化工具以及编程语言集成开发环境等。最后，对于理论知识的准备，我们建议团队成员掌握基本的数学模型和算法，如线性规划、整数规划、优化算法等。在选题方面，建议根据题目类型选择。

美赛题目已公布！难度由易到难排序为F E D A C。A题聚焦机理分析，探索物种发展规律，构建描述种群、资源、环境相互作用的动态模型，如生存分析、Lotka-Volterra模型。若采用神经网络、随机森林等机器学习模型预测数量变化，虽能捕捉趋势，但对生态系统机制的解释力不足。

解决方案需包含以下内容：总页数不超过25页。解决方案应涵盖以下内容：问题一，海蟾蜍性别比例变化对生态系统的整体影响。性别比例变化可能影响生态平衡，导致生态系统的复杂变化。我们采用Lotka-Volterra模型分析，通过修改模型参数和性别比例变化规律，探讨不同情况下生态平衡的影响。

有难题:高一三角函数竞赛题

我可以证得α∈(π+5π/12，3π/2)，选择π+5π/12的理由有两个，第一，5π/12是最接近π/2，而且其三角函数值可以由倍角公式算出，可以作为常数记忆sin75=(sqrt6+sqrt2)/4，cos75=(sqrt6-sqrt2)/4，tan75=2+sqrt3，第二，tan[4*(π+5π/12)]=-sqrt3，刚好可以放缩。

因为1-sin20°=(cos10°)^2+(sin10°)^2-2*sin10°*cos10°=(cos10°-sin10°)^2，又cos10°=sin80°sin10°，cos10°-sin10°0，所以√(cos10°-sin10°)^2=cos10°-sin10°。

原题应为：tanα，cotα是关于x的方程x^2-kx+k^2-3=0的两实根，且有3π＜α＜（7π）/2。求cos(3π+α)+sin(π+α)值。

已知：在△ABC中，c=2√2， tanA=3， tanB=求：S△ABC.解：由tanA=3，和tanB=2 知： 45＜∠A＜90°， 45°＜∠B＜90° ∴∠C为锐角。 即三角形ABC为锐角三角形。

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2012年imagenet大赛冠军alexnet使用英伟达gpu加速了哪种算法的训练过程...

总结，AlexNet在2012年ImageNet大赛中利用了英伟达的GPU加速了深度学习算法的训练过程，这不仅使得AlexNet在竞赛中脱颖而出，也标志着GPU在深度学习领域的广泛应用，对后续的深度学习和人工智能研究产生了深远的影响。

英伟达的GPU。AlexNet在2012年ImageNet大赛中获得了冠军，它使用了英伟达的GPU来加速深度学习算法的训练过程。这是深度学习领域的一个重要里程碑，标志着GPU在深度学习领域的广泛应用，对后续的深度学习和人工智能研究产生了深远的影响。

AlexNet于2012年首次使用了现代深度卷积网络的一些技术，包括GPU并行训练、ReLU激活函数、Dropout防止过拟合、数据增强提高准确率等，赢得了ImageNet图像分类竞赛的冠军。AlexNet由Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Hinton的博士生提出，由5个卷积层、3个全连接层和1个softmax层组成。

AlexNet使用随机梯度下降算法，batch大小是128，动量衰减参数设置为0.9，权重衰减参数为0.0005，这里的权重衰减不仅仅是一个正规化器，同时它减少了模型的训练误差，权重 的更新过程变为： 其中， 是迭代次数索引， 是momentum变量， 是学习速率， 是第 个batch中 的梯度的平均值。