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- (Generalized) Linear Models 广义线性模型
- Statistical Machine Learning 统计机器学习
- Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
- Foundations of Data Science 数据科学基础
计算机代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|Template Matching
The region-based method needs to consider the nature of the neighborhood of the point, and the neighborhood is often determined with the help of templates (also called mask, sub-images, or windows). When a point in the left image of a given binocular image pair needs to be searched for a matching point in the corresponding right image, the neighborhood centered on the point in the left image can be extracted as a mask, and the mask can be translated on the right image, and calculate the correlation with each position, to determine whether it matches according to the correlation value. If it matches, it is considered that the center point of the matching position in the right image and that point in the left image form a corresponding point pair. Here, the place of maximum correlation value can be selected as the matching position, or a threshold value can be given first, and the points satisfying the correlation value greater than the threshold value can be extracted first and then selected according to some other factors.
The generally used matching method is called template matching, and its essence is to use a mask (smaller image) to match a part (sub-image) of a larger image. The result of the matching is to determine whether there is a small image in the large image, and if so, the position of the small image in the large image is further determined. In template matching, the template is often square, but it can also be rectangular or other shapes. Now consider finding the matching position of a template image $w(x, y)$ of size $J \times K$ and a large image $f(x, y)$ of $M \times N$; set $J \leq M$ and $K \leq N$. In the simplest case, the correlation function between $f(x, y)$ and $w(x, y)$ can be written as
$$
c(s, t)=\sum_{\mathrm{r}} \sum_y f(x, y) w(x-s, y-t)
$$
where $s=0,1,2, \ldots, M-1 ; t=0,1,2, \ldots, N-1$.
The summation in Eq. $(6.1)$ is performed on the image region where $f(x, y)$ and $w(x, y)$ overlap. Figure $6.2$ shows a schematic diagram of related calculations,
计算机代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|Stereo Matching
Using the principle of template matching, the similarity of regional gray levels can be used to search for the corresponding points of two images. Specifically, in the stereo image pair, first select a window centered on a certain pixel in the left image, construct a template based on the grayscale distribution in the window, and then use the template to search in the right image to find the most matching window position,
and then the pixel in the center of the matching window corresponds to the pixel to be matched in the left image.
In the above search process, if there is no prior knowledge or any restriction on the position of the template in the right image, the search range may cover the entire right image. It is time-consuming to search in this way for each pixel in the left image. In order to reduce the search range, it is better to consider using some constraints, such as the following three constraints.
- Compatibility constraints. Compatibility constraint means that black dots can only match black dots. More generally speaking, only the features of the same type of physical properties in the two images can be matched. It is also called photometric compatibility constraint.
- Uniqueness constraint. The uniqueness constraint means that a single black point in one image can only be matched with a single black point in another image.
- Continuity constraints. The continuous constraint means that the parallax change near the matching point is smooth (gradual) in most points except the occluded region or the discontinuous region in the entire image, which is also called the disparity smoothness constraint.
When discussing stereo matching, in addition to the above three constraints, you can also consider the epipolar constraints introduced below and the sequential constraints introduced in Sect. 6.3.
计算机视觉代考
计算机代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|Template Matching
基于区域的方法需要考虑点邻域的性质，而邻域通常是 借助模板（也称为掩膜、子图像或窗口）来确定的。当 需要在给定的双目图像对的左图像中的一个点在对应的 右图像中搜索匹配点时，可以提取以左图像中的点为中 心的邻域作为掩码，并将掩码平移在右图上，计算与每 个位置的相关性，根据相关值判断是否匹配。如果匹 配，则认为右图中匹配位置的中心点与左图中的该点构 成对应点对。这里可以选择相关值最大的地方作为匹配 位置，
通常使用的匹配方法称为模板匹配，其本质是用一个 mask (较小的图像) 来匹配较大图像的一部分 (子图 像)。匹配的结果是判断大图中是否有小图，如果有， 则进一步确定小图在大图中的位置。在模板匹配中，模 板多为正方形，也可以为长方形或其他形状。现在考虑 寻找模板图像的匹配位置 $w(x, y)$ 尺寸 $J \times K$ 和一张大 图 $f(x, y)$ 的 $M \times N$; 放 $J \leq M$ 和 $K \leq N$. 在最简单 的情况下，之间的相关函数 $f(x, y)$ 和 $w(x, y)$ 可以写成
$$
c(s, t)=\sum_{\mathrm{r}} \sum_y f(x, y) w(x-s, y-t)
$$
在哪里
$s=0,1,2, \ldots, M-1 ; t=0,1,2, \ldots, N-1$.
方程式中的总和。(6.1)在图像区域执行 $f(x, y)$ 和 $w(x, y)$ 交疍。数字 $6.2$ 展示了相关计算的示意图，
计算机代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|Stereo Matching
利用模板匹配的原理，可以利用区域灰度的相似度来寻找两幅图像的对应点。具体来说，在立体图像对中，首先选择以左图中某个像素为中心的窗口，根据窗口中的灰度分布构造模板，然后利用该模板在右图像中进行搜索，找到最匹配的窗口位置，
则匹配窗口中心的像素对应左图中待匹配的像素。
在上述搜索过程中，如果没有先验知识或者对模板在右图中的位置没有任何限制，则搜索范围可以覆盖整个右图。左图中的每个像素都用这种方式搜索很费时间。为了缩小搜索范围，最好考虑使用一些约束条件，比如下面三个约束条件。
- 兼容性约束。兼容性约束是指黑点只能匹配黑点。更一般地说，只有两幅图像中物理性质相同类型的特征才能匹配。它也被称为光度兼容性约束。
- 唯一性约束。唯一性约束意味着一幅图像中的单个黑点只能与另一幅图像中的单个黑点匹配。
- 连续性约束。连续约束是指匹配点附近的视差变化在整幅图像中除遮挡区域或不连续区域外的大部分点是平滑的（渐变的），也称为视差平滑约束。
在讨论立体匹配时，除了上述三个约束外，还可以考虑下面介绍的极线约束和Sect.2中介绍的顺序约束。6.3.
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金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
广义线性模型代考
广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。
有限元方法代写
有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
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随机分析代写
随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
时间序列分析代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。
回归分析代写
多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。
