内容概要：本文介绍了面向移动图像去噪任务的大规模数据集（Mobile Image Denoising Dataset, MIDD）及其高效的基线模型 SplitterNet。MIDD 数据集由超过40万对不同光线条件下拍摄的手机动态/静态照片构成，涉及20种不同传感器，并补充了用于精确模型评估的新测试集DPerview。SplitterNet 模型采用创新架构，在保证高精度同时实现了移动端高效推理速度（处理800万像素图片小于一秒），并在多种性能指标上超越先前解决方案。实验证明，训练后的模型在不同摄像头上的泛化能力尤为突出。 适合人群：研究者和技术开发人员，特别是从事图像去噪和深度学习应用于移动平台的研究人员及从业者。 使用场景及目标：本项目主要针对提高智能手机拍照质量的应用场合，旨在为研究人员提供丰富且高质量的真实世界图像样本以及高效的去噪模型，以改善各种环境光线下手机相机捕获的照片品质。具体应用目标涵盖快速在线去噪、多曝光融合增强等多个方面，最终使用户体验得到质变性的提升。

脑电波 这是一个 Python 脚本，用于从 Neurosky Mindwave 移动设备 ( ) 获取 EEG 数据。 正在从 Think Gear Connector ( ) 获取数据，该连接器管理与设备的蓝牙连接，并在 localhost 套接字上提供每个 EEG 频段的 JSON 数据。 然后将数据保存到 CSV 文件中以供进一步分析。

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（1）视频转换：MP4,3GP，AVI，MPG，WMV，FLV，SWF。 （2）音频转换：MP3，WMA，AAC，MMF，AMR，M4A，OGG。 （3）图片转换：JPG，PNG，ICO，BMP，GIF，TIF，PCX，TGA。 （4）移动设备\PSP\iPhone：3GP，兼容MP4，iPhone MP4，iPod MP4，PSP MP4，黑莓手机 MP4，Zune MP4，iRiver H300 AVI，魅族 MiniPlayer AVI。 （5）光驱设备\DVD\CD\ISO：DVD转到视频文件，DVD\CD转到ISO/CSO，ISO<——>CSO。

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