Robust Image Denoising in RKHS via Orthogonal Matching PursuitPantelis Bouboulis
We present a robust method for the image denoising task based on kernel ridge regression and sparse modeling. Added noise is assumed to consist of two parts. One part is impulse noise assumed to be sparse (outliers), while the other part is bounded noise. The noisy image is divided into small regions of interest, whose pixels are regarded as points of a two-dimensional surface. A kernel based ridge regression method, whose parameters are selected adaptively, is employed to fit the data, whereas the outliers are detected via the use of the increasingly popular orthogonal matching pursuit (OMP) algorithm. To this end, a new variant of the OMP rationale is employed that has the additional advantage to automatically terminate, when all outliers have been selected.
i-MED is a hypothetical smart medical bracelet made by the students of Zanneio Model Experimental Lyceum of Piraeus. It is Zanneio's proposal for the Industrial Technology 2014 contest.
This document describes an experimental smart medical bracelet called i-MED that can be used in three modes: emergency department pre-screening, regular monitoring of inpatients, and off-site monitoring of patients. The bracelet monitors vital signs, performs non-invasive medical exams and blood tests, tracks patient location, and communicates with hospitals. It aims to improve emergency response, provide continuous health monitoring, and reduce healthcare costs without compromising patient care.
The document describes a proposed smart medical bracelet called i-MED that could help improve medical screening and treatment. i-MED would monitor patients' vital signs, perform blood tests, and use the results along with medical history to assess case severity and priority. It could help reduce emergency department overcrowding and costs by redirecting non-urgent cases. The bracelet would communicate wirelessly with hospitals and could be used to remotely monitor patients or help with screening during scheduled admissions. Its goal is to revolutionize healthcare using cutting-edge technology.
2. Έλλειψη
1. Ορισμός
Ορισμός
Έστω τα σημεία Ε1 και Ε2. Το σύνολο των σημείων των οποίων το
άθροισμα των αποστάσεών τους από τα Ε1 και Ε2 είναι σταθερό και
ίσο με 2α βρίσκονται πάνω σε μια καμπύλη που ονομάζεται έλλειψη
με εστίες τα σημεία Ε1 και Ε2.
7. Έλλειψη
2. Βασικοί Τύποι
Εκκεντρότητα
γ
Όπως είδαμε η εκκεντρότητα ορίζεται με βάση τον τύπο: ε =
α
Είναι προφανές ότι οι τιμές αυτού του αριθμού κινούνται στο
διάστημα [0, 1]. Εύκολα μπορούμε να δείξουμε ότι ισχύει επίσης η
σχέση
β
= 1− ε 2
α
Παρατηρούμε ότι όσο η εκκεντρότητα αυξάνεται (δηλαδή πηγαίνει
στην τιμή 1, η έλλειψη τείνει να εκφυλιστεί σε ευθύγραμμο τμήμα.
Όσο η εκκεντρότητα μειώνεται (τείνει στο 0), η έλλειψη τείνει να
γίνει κύκλος.
8. Έλλειψη
2. Βασικοί Τύποι
Εξίσωση εφαπτομένης
x2 y2
Η εξίσωση της εφαπτομένης της έλλειψης με εξίσωση + 2 =1
α 2
β
στο σημείο Μ(x1,y1), δίνεται από την εξίσωση
xx1 yy1
+ 2 =1
α 2
β
x2 y2
Η εξίσωση της εφαπτομένης της έλλειψης με εξίσωση + 2 =1
β 2
α
στο σημείο Μ(x1,y1), δίνεται από την εξίσωση
xx1 yy1
+ 2 =1
β 2
α