EDID（Extended Display Identification Data）扩展显示识别数据，是显示器、电视或其他显示设备用来向连接的电脑提供其性能参数的数字信号。这项数据包含制造商信息、产品类型、显示模式支持等多种信息，对于电脑系统正确地识别显示设备特性，以及优化显示效果至关重要。 在当今数字显示设备日益增多的背景下，EDID信息的准确性和丰富性对于保证高分辨率及高带宽设备的兼容性和最佳工作状态尤为关键。然而，显示器EDID信息有时可能存在错误或不完整的情况，导致显示问题或图像质量下降。为解决这一问题，专业软件工具应运而生，用于编辑和修正EDID信息。 本文所介绍的EDID编辑工具，便是这样一个解决方案。它的核心功能是对EDID信息进行详细解析和编辑。这使得用户能够调整或修正显示器的EDID信息，以达到改善显示效果的目的。工具支持的文件格式为.bin，这是一种二进制文件格式，常用于存储各种类型的数据，包括硬件设备的配置信息。因此，这一工具能够满足对EDID进行精细操作的需求。 该编辑工具附带了3个EDID文件示例，这无疑为用户提供了实际操作的参考。通过这些示例文件，用户可以学习如何查看EDID信息、分析问题所在，并通过编辑工具进行相应的修改。这种实践操作对于深入理解EDID的结构和内容至关重要。 不仅如此，对于高级用户和专业人员来说，这样的工具使得他们可以根据特定需求定制EDID，以便在特定的应用场景下获得最优化的显示效果。这对于高端专业图形设计、视频编辑、多屏幕显示环境等应用来说，尤其有价值。 这款EDID编辑工具的功能十分强大，不仅可以帮助用户解决由于EDID信息错误或不完整导致的显示问题，还能够为特定的专业应用场景提供定制化的解决方案，使用户能够更好地利用高带宽和高分辨率的显示技术。

官网提供的scratch-3-0-66的安卓安装包在高分辨率屏幕下，存在显示按钮特别小的问题，这里提供了一个app图标放大至原图标3倍的版本。我账号下面还有放1.5倍、2倍的版本。总有一个适合你的设备。 另外，如何修改scratch安卓app的文章也放上了，按着图文一步一步傻瓜式就能完成修改，感兴趣的网友可以看我的文章查看。

Tensorflow实施论文“快速，准确的超高分辨率的深拉普拉斯金字塔网络”（CVPR 2017） 这是使用TensorLayer的Tensorflow实现。 原始论文和使用MatConNet的实现可以在他们的上找到。 环境 使用python 3.6和cuda 8.0对实现进行了测试。 下载资料库： $ git clone https://github.com/zjuela/LapSRN-tensorflow.git 火车模型 在config.py文件中指定数据集路径并运行： $ python main.py 使用挑战数据集对预训练模型进行训练。 测试 使用您的测试图像运行： $ python main.py -m test -f TESTIMAGE 结果可以在文件夹./samples/中找到

相机4k 用于为 4K 相机捕获超高分辨率图像的 Java API

据麦姆斯咨询报道，近日，中国芯片企业午芯高科技有限公司（简称“午芯高科”）宣布在全球范围内推出基于其SWOT开发平台的“电容式”MEMS高性能数字气压传感器——WXP380，相比传统MEMS传感器芯片，其创新的WXP380实现了芯片面积小、性能参数优异且一致性好、成本低等优点。SWOT开发平台提高了WXP380“电容式”气压传感器的精度、分辨率和温度稳定性等性能，长期稳定可靠，达到了业界领先水平，而且获得了多项核心自主知识产权。 高性能： - “电容式”噪声超低的高精度MEMS气压传感器； - 高度差测量精确度小至2cm； - 可在很大的温度范围内（-40~85°C）实现精确而稳定的性能。

EDSR（增强型深度超分辨率）单图像超分辨率 Matlab 端口。 ■ 先决条件 ■ MATLAB 2020b 图像处理工具箱统计和机器学习工具箱深度学习工具箱并行计算工具箱 ■ 如何测试 ■ 运行调用 EDSR_2xSuperResolution.m 的 EDSR_Test.m 在EDSR_2xSuperResolution.m的第5行加载训练好的网络 ■如何对图像文件执行EDSR超分辨率■ 输入图像 MyPicture.jpg 应该是原始（非模糊）图像。 EDSR 神经网络将图像放大 2 倍。 img = imread("MyPicture.jpg"); 24x768 输入图像imgSR = EDSR_2xSuperResolution(img); imwrite（imgSR，“ MyPicture_2xEDSR.png”）; ％2048x1536图像输出 ■ 如

通过超高分辨率实现无损图像压缩 ，， 。 引文 @article { cao2020lossless , title = { Lossless Image Compression through Super-Resolution } , author = { Cao, Sheng and Wu, Chao-Yuan and and Kr{\"a}henb{\"u}hl, Philipp } , year = { 2020 } , journal = { arXiv preprint arXiv:2004.02872 } , } 如果您使用我们的代码库，也请考虑 概述 这是SreC在的正式实现。 SReC将无损压缩称为超分辨率问题，并将神经网络应用于图像压缩。 SReC可以在实际运行时对大型数据集实现最新的压缩率。训练，压缩和解压缩得到完全支持，并且是开源的。 入门 我们建

用于真实图像超分辨率的深循环生成对抗性残差卷积网络（SRResCycGAN） 网络的官方PyTorch实现，如论文。 这项工作以高x4放大系数参加了挑战赛道3。 抽象的 最近基于深度学习的单图像超分辨率（SISR）方法主要是在干净的数据域中训练其模型，其中低分辨率（LR）和高分辨率（HR）图像来自无噪声设置（相同域）到双三次降采样假设。 但是，这种降级过程在实际环境中不可用。 我们考虑到深度循环网络结构，以保持LR和HR数据分布之间的域一致性，这是受CycleGAN在图像到图像翻译应用程序中最近成功的启发。 通过以端对端方式从LR到HR域转换的生成对抗网络（GAN）框架进行训练，我们提出了超分辨率残留循环生成对抗网络（SRResCycGAN）。 我们在定量和定性实验中证明了我们提出的方法，该方法很好地推广到了真实图像的超分辨率，并且很容易部署到移动/嵌入式设备中。 此外，我们在AIM 2

超分辨率matlab代码FSRCNN 使用PyTorch的FSRCNN的非官方实现。 脚步 运行data_aug.m以增加训练集。 运行generate_train.m和generate_test.m为数据加载器生成h5文件。 （请注意，您可能需要在matlab代码中更改其他图像源的路径） 运行main.py 要求 python> = 3.4 火炬> = 0.4 火炬视觉 张量流 参考 朝东，陈改来，唐小鸥。 在2016年欧洲计算机视觉会议（ECCV）的议事录中加速超分辨率卷积神经网络

行业文档-设计装置-基于可调谐珐波利-珀罗滤波器和阵列式探测器光谱仪的超高分辨率光谱仪.zip