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计算机视觉Computer Vision的工作原理与人类视觉基本相同，只是人类有一个先发优势。人类的视觉有一个优势，那就是用一生的时间来训练如何区分物体，它们的距离有多远，它们是否在移动，以及图像中是否有什么问题。
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Many varieties of machine learning and deep learning methods are deployed for PD detection from voice, gait, and handwriting datasets. For instance, Bernardo et al. ${ }^{20}$ introduced a PC app for PD detection. The C# based interface app is designed for capturing data from patients; furthermore, the author developed some algorithms for feature extraction. The author introduced novel samples for a handwritten test like a spiral, triangle, and cube. Several preprocessing algorithms like Color thresholding, RGB convert to grayscale, De-noising the pattern, and Skeletonization process operates for feature extraction. Euclidean distance, relative distance, circular distance, Manhattan distance, mouse pointer speed, the similarity between pixels are features of the dataset. Optimum Path Forest (OPF), SVM and, NB are the classifiers of the research. In this work, the author team reached $100 \%$ accuracy with SVM classifier.
Pereira et al.” mainly used the preprocessing methods for distinguishing the template and patient drawings from paper-based tests; color thresholding, blur filter, median filter, capturing the pattern of handwritten drawings from the paper-based test are the preprocessing stages of this work. Features like RMS, maximum difference (argmax), minimum difference (argmin), standard deviation, Mean Relative Tremor (MRT) had been extracted from images. From the comparison of OPF, NB, SVM classifiers, SVM classifier reached $67 \%$ of accuracy. The authors collected handwriting dataset consists of spirals, meanders, and captured drawings from paper-based tests.
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This chapter surveyed all studies that used machine learning algorithms in PD diagnosis. In order to analyze the factors affecting the success rate of the proposed algorithms, studies were summarized in terms of the classification methods and classifier types, years, datasets, and accuracy rates as shown in Table 2.2.
As one of the results of this literature review, it is realized that researchers have tended to collect PD data, especially in collaboration with the research hospitals in many studies. It is evident that the ideas and guidance of the doctors and medical experts of the neurology departments are essential.
In general, it is observed that high accuracy percentages have been achieved in the literature in the last few years. One of the significant reasons for this performance growth is the improvements in machine learning and deep learning libraries of different programming languages.
The analysis of handwriting data often shifts to the field of image processing. Therefore, some researchers are trying new methods of deep learning rather than old image processing techniques in current studies. Some studies have shown successful results of the CNN structure. CNN’s discriminative detection power is useful for this topic as a literature review as well. The reason is that automatic pattern detection filters are available instead of designing manual filters in new methods. It is more practical to use CNN’s self-learning adaptive filters instead of conventional image processing methods for feature extraction. Moreover, user-friendly interfaces of programing IDE’s facilitate easy model creation.
网课代修|计算机视觉代写COMPUTER VISION代写|FUTURE RESEARCH DIRECTIONS
This section introduces some useful, practical and theoretical suggestions for potential research fields to researchers. The authors have tried to select and propose novel approaches in order to expand perspective readers in case of PD classification literature.
Considering the successful results of the CNN structures on the PD data classification; 1-D CNN architecture can be implemented as a feature learning model and classifier for signal-based time-series PD raw data.
In order to create a practical and useful dataset, voice and handwriting attributes can be used as a feature combination for each PD patient. This approach requires a tablet device and a microphone for gathering data. Theoretically, this tendency will boost any classification model’s performance.
Voice and handwriting data which are collected from patients can be combined with the patients’ brain tomography to form a hybrid PD dataset. The main idea is increasing discriminatory power of PD dataset’s features and using a voting decision in order to better classification result.
计算机视觉代写
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为从语音、步态和手写数据集进行 PD 检测部署了多种机器学习和深度学习方法。例如，贝尔纳多等人。20推出了用于 PD 检测的 PC 应用程序。基于 C# 的界面应用程序旨在捕获患者的数据；此外，作者还开发了一些特征提取算法。作者介绍了螺旋、三角形和立方体等手写测试的新样本。几种预处理算法，如颜色阈值、RGB 转换为灰度、图案去噪和骨架化过程用于特征提取。欧几里得距离、相对距离、圆形距离、曼哈顿距离、鼠标指针速度、像素之间的相似度是数据集的特征。最佳路径森林○磷F, SVM 和, NB 是研究的分类器。在这项工作中，作者团队达到了100%支持向量机分类器的准确性。
佩雷拉等人。” 主要用于区分模板和患者图纸与纸质测试的预处理方法；颜色阈值、模糊过滤器、中值过滤器、从纸质测试中捕获手写图形的图案是这项工作的预处理阶段。RMS、最大差异等功能一个rG米一个X, 最小差异一个rG米一世n, 标准差, 平均相对震颤米R吨已从图像中提取。从OPF、NB、SVM分类器的比较来看，SVM分类器达到67%的准确性。作者收集的手写数据集包括螺旋、曲折和从纸质测试中捕获的绘图。
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本章调查了所有在 PD 诊断中使用机器学习算法的研究。为了分析影响所提出算法成功率的因素，从分类方法和分类器类型、年份、数据集和准确率等方面对研究进行了总结，如表 2.2 所示。
作为该文献综述的结果之一，人们意识到研究人员倾向于收集 PD 数据，特别是在许多研究中与研究医院合作。可见，神经内科医生和医学专家的想法和指导是必不可少的。
一般来说，据观察，在过去几年中，文献中已经实现了高准确率百分比。这种性能增长的重要原因之一是机器学习和不同编程语言的深度学习库的改进。
手写数据的分析经常转移到图像处理领域。因此，一些研究人员正在尝试新的深度学习方法，而不是当前研究中的旧图像处理技术。一些研究显示了 CNN 结构的成功结果。CNN 的判别检测能力对于该主题作为文献综述也很有用。原因是可以使用自动模式检测过滤器，而不是在新方法中设计手动过滤器。使用CNN的自学习自适应滤波器代替传统的图像处理方法进行特征提取更为实用。此外，编程 IDE 的用户友好界面有助于轻松创建模型。
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本节向研究人员介绍了一些对潜在研究领域有用的、实用的和理论的建议。作者试图选择和提出新的方法，以便在 PD 分类文献的情况下扩大读者的视野。
考虑到 CNN 结构在 PD 数据分类上的成功结果；一维 CNN 架构可以实现为基于信号的时间序列 PD 原始数据的特征学习模型和分类器。
为了创建实用且有用的数据集，语音和笔迹属性可以用作每个 PD 患者的特征组合。这种方法需要一个平板设备和一个麦克风来收集数据。从理论上讲，这种趋势将提高任何分类模型的性能。
从患者收集的语音和笔迹数据可以与患者的脑断层扫描相结合，形成混合 PD 数据集。主要思想是增加 PD 数据集特征的判别力，并使用投票决策来获得更好的分类结果。
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
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。
