[其它] ItzKenji-源码

说明：可视化档案库 总理，加布里埃尔·肯吉·波利·奥扎基（Gabriel Kenji Poli Ozaki），计算机科学与技术学院。 您可以在GITHUB中访问自述文件，也可以访问自述文件。 Nelecontémminhahistória，技术分类和比索比。 :laptop_computer: 兑换Sociais para Contato： Tecnologias e Linguagens Utilizadas： Este projeto foi desenvolvido utilizando
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[其它] 可逆数据隐藏，具有对比度增强功能和篡改定位功能，可用于医学图像

说明：医学图像的数字传输通常涉及将关键信息隐藏在图像的某些部分中，然后应提取这些信息以验证所有权和身份。 本文提出了一种新的医学图像可逆数据隐藏（RDH）算法。 该算法的主要目的是在不引入失真的情况下实现感兴趣区域（ROI）的对比度增强，并实现针对ROI攻击的篡改定位。 首先，使用Otsu的自动最佳阈值化方法对医学图像的背景和ROI进行分割。 为了减少视觉失真，采用了一种改进的预处理方案以减少混乱像素的数量。 通过扩展ROI直方图的峰对，可以实现数据嵌入以及ROI的无失真对比度增强。 从ROI生成的特
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[其它] AJS-7.2-源码

说明：Домашнеезаданиеклекции«Регулярныевыражения» 主题：GitHub上的каждаязадачавыполняетсяв。 Важно：коддолженпроходитьESLintбезошибок。 提示：тестыдолжныобеспечивать100％покрытиетестируемыхфункцийпострокам。 提示： 。 личномВнакабинетесайте вполекомментариякдомашней
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[其它] mvn-repo-源码

说明：mvn回购
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[其它] frontendmentor.io:我使用frontendmentor.io的资源构建的项目的集合-源码

说明：frontendmentor.io 我使用frontendmentor.io的资源构建的项目的集合
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[其它] 面向无线传感网数据认证的可逆信息隐藏方案

说明：目前已有的用于无线传感网络数据认证的可逆信息隐藏方案存在水印信息不能完全嵌入等问题。提出了一种改进的可逆信息隐藏方案。该方案采用同步点和长度控制阈值来动态划分生成分组，并依据嵌入认证信息量及嵌入策略来确定载体分组。根据无线传感网络认证的数据类型，设计了新的数据项预测方法及预测误差扩展公式。基于预测误差扩展的可逆信息隐藏算法完成认证信息的嵌入和提取。实验结果和分析表明同已有可逆信息隐藏方案及传统认证方案相比，提出方案在水印嵌入、分组划分等方面具有更好的性能。
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[其它] webapp-源码

说明：webapp
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[其它] wabbabot:Wabbajack Discord机器人，用于管理modlist及其发布-源码

说明：WabbaBot 正在进行的Discord机器人，用于管理 Modlist及其发布 安装 在此存储库中安装了Ruby之后，运行bundle install并运行ruby main.rb 确保首先使用Discord令牌设置自己的数据库文件。
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[其它] Ficha-Estudiantil-源码

说明：Ficha-Estudiantil
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[其它] 通过整合ChIP-seq和RNA-seq数据揭示跨细胞系的转录因子和组蛋白修饰共定位和动态

说明：背景：转录因子（TFs）和组蛋白修饰（HMs）之间的相互作用在基因表达的精确调控中起着重要作用。 这些相互作用的背景特异性以及其在正常和疾病中的动态还很大程度上未知。 基因组学技术的最新发展实现了通过RNA-seq进行转录谱分析和通过ChIP-seq进行蛋白质结合谱分析。 对这两种类型数据的综合分析使我们能够从基因组共定位和下游靶基因表达中研究TF和HM的相互作用。结果：我们提出了一条整合管道，以探索55个TF和11个HM的共定位。 ENCODE提供的相匹配的ChIP-seq和RNA-seq数据
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[其它] react-native-xaml:一个使用XAML控件的React Native Windows模块-源码

说明：React本征 一个可直接使用框架的React Native Windows视图管理器。 主要优势 如果开发人员熟悉XAML，则允许他们编写应用程序（面向Windows 10的React Native应用程序）快速入门。 开发人员不受今天在RNW和支持Windows的社区模块中提供的控件的限制。 最重要的是，今天这个解决方案可用！ 类型/属性/事件的集合是XAML的，但是JS库可以包装那些类型/属性/事件，以与平台无关的方式公开Windows控件（例如，作为对Windows实施跨平台控件的
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[其它] object-detection-api-源码

说明：使用Flask和Tensorflow 2.0进行Yolov3对象检测（API和检测） Yolov3是一种使用深度卷积神经网络执行对象检测的算法。 该存储库使用TensorFlow 2.0实现了Yolov3，并创建了两个易于使用的API，您可以将它们集成到Web或移动应用程序中。 入门 conda（推荐） # Tensorflow CPU conda env create -f conda-cpu.yml conda activate yolov3-cpu # Tensorflow GPU c
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