Penerapan Metode Thresholding Pada Proses Transformasi Citra Digital
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Book is a window to the world. By reading books, we can get a variety of knowledge that we do not know. The meaning of books as windows to the world can be doubted today. Given the internet provides a lot of information with a much more attractive appearance. Both books and the internet provide a wealth of information and knowledge. But in fact books are still the mainstay of accurate sources of knowledge. A lot of information on the internet is in fact not supported with accuracy. Even in the world of higher education, books are the main reference source in scientific writing. However, old books that may have started to become dull and the writing can no longer be read resulted in the reader of the book not being able to know the knowledge contained in the old book. Based on observations, it is necessary to build a computerized system so that the writings in the book can be read again. One method that can be used is the Thresholding method. The system is designed with MATLAB programming application. In this process, it is necessary to scan or take photos/pictures from cellphone cameras from old book manuscripts to be processed on the system using the Thresholding method. After carrying out the testing process on several images of old books, better results were obtained so that the writing on the manuscript could be seen more clearly with different threshold values for each image entered into the system.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle