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第十章_DNA非卷积视觉技术
作者: 罗瑶光, Author:Yaoguang.Luo


知识来源,作者首先具备了线性卷积的基础理论知识,和计算机视觉的卷积计算基础,以及图片像素的处理技术. 以及义务教育和学历教育的关于数据结构,离散数学,英语语文,生物化学的基础知识.

作者感谢其父亲在作者设计非卷积计算的过程中,提供了医学的图片教材,如国家医学骨科,皮肤病科学图片,以及早期在qq医学群下载的1本舌诊医案教材图片,以及豆丁文库购买的完整哈里森外科学,牛津医典,方便了作者研发后能迅速的应用实践测试.

作者的第八,九章DNA解码知识,感谢人卫九的生物化学教材关于ACGTU碱基对的图片描述, 以及酸酰酮酯醚酶酚醇的八个分子式图片,作者有足够的基础根据羟基,氨基来统计酸碱的强弱排序. 进行很好的元基归纳.

作者的像素处理基础,来自加州路德大学的ReinHart教授计算机视觉课程. 另外,作者在亚米有设计图片统一jpg压缩减少存储空间的工作,积累了图片的知识经验(作者用的是jdk imageIO api开源包),这里标识感谢.

定义: 非卷积腐蚀视觉, 一般指在不采用卷积内核进行图片低速计算的方式下, 图片每个像素仅仅做一次遍历来模拟酸碱腐蚀肽展公式计算, 目的是 达到人肉眼观测不到而又难以辨认的色阶群进行观察拉伸. 用于极速图片观测识别领域.

定义人 罗瑶光

Definition: Non-Convolutional PDE Vision. It determined a lower complex computing of photo pixel vision without a convolutional kernel. By each pix in the original photo, would perform a PDE calculation only one time, the purpose of the goal which made a color distinction of adjuncency pixes. It could be used in observation and recognization of processing the sili-photos.

测试原图来自医学教材

DNA非卷积视觉技术原理

1 DNA非卷积视觉技术将图片像素0~255的区间捕获后, 进行元基进制变换, 产生了离散色阶,

2 这个色阶, 与之前像素亮度色阶完全不对称, 利用这一点不对称, 可以将邻近像素差不大的像素团进行颜色差 的拉伸.

3 颜色差 的拉伸方式 为 有系统的 10进制色 变换为 元基色 进行固定的 酸碱 更换. 实践后发现价值巨大.

测试原图来自医学教材

测试原图来自医学教材

关于丛状神经瘤和 鲍温病的DNA非卷积腐蚀视觉的对比图片描述

图中左边的红光处理比较简单, 即提取原疾病图片的红色像素区展示. 用于辨别黑色核心病灶(无血色(红色)结痂). 右图则是通过DNA非卷积腐蚀视觉进行原图快速计算得到的图片, 关于从状神经瘤的图片, 可以明确的观测到瘤疤的边缘绿色区间和黑色深度区间的间隔, 以及绿色区间与暗棕色区间的扩散面, 以及暗棕色与正常皮肤暗黄色周边的比较.

下图的鲍温病可以清楚的辨别紫色周边中的绿色带纹, 以及这绿色带纹中的暗黄色病灶区, 和病灶核心 暗棕色峰团, 界限特别明显肉眼极易区分. 不仅病灶的轮廓极易区分, 病灶的扩展趋势也能初步辨别. 充分论证了DNA非卷积视觉技术原理 的第二点 这个色阶, 与之前像素亮度色阶完全不对称, 利用这一点不对称, 可以将邻近像素差不大的像素团进行颜色差 的拉伸.

当然, 图片的例子是仅仅通过DNA肽特征混合蓝光过滤 碱腐蚀(图片是很久以前作者早期的8元基的4元肽腐蚀, 当前的十六元基8元腐蚀观测更加细腻. )因为这些操作算子进行了游标设计, 于是观测角度可以使用者自主灵活控制. 描述人 罗瑶光

肽腐蚀

1 DNA非卷积视觉 用元基的酸碱变化规律定义为肽腐蚀. refer page 723

测试原图来自医学教材

2 DNA非卷积视觉的肽腐蚀 需要将10进制数字变换成生化进制数值. refer page 724

3 DNA非卷积视觉的肽腐蚀观测体征体现在颜色区间上. refer page 735, 742

4 DNA非卷积视觉的肽腐蚀浓度用概率百分比来标识. refer page 756 monitor. fac x y..

肽钥匙

1 DNA非卷积视觉的肽钥匙采用化学的 酸酚酮酯 醇酶酰醚 来做钥匙

2 DNA非卷积视觉的肽钥匙按CNO比例和活性来罗盘归纳

3 DNA非卷积视觉的肽钥匙通过罗盘的方位和活性确定其语义属性

4 DNA非卷积视觉的肽钥匙具备双元 生化语义无理级价值.

肽活性表达

1 DNA非卷积视觉的肽元基有化学活性归纳

2 DNA非卷积视觉的肽元基有方位语义归纳

3 DNA非卷积视觉的肽元基有活性归纳

元基的视觉叠加与表达方式

1 视觉流计算. refer page 756

2 animation动画. refer page 744

3 颜色的腐蚀精度调节. refer page 757

4 肽展公式的应用. refer page 723

时序视觉模拟机

1 线性神经网络卷积计算. refer page 772

2 卷积计算的方式. refer page 773

如图, 因为 DD 卷积的参与, 元基魔方就成型了. 元基魔方, 我对它的定义是: 一种神经网络路径计算存储模型, 用于语义思维扩散, 通过这两种模型, 我得到一种新的 ETL 复合模型如下

元基神经网络 DNN 卷 ETL 流 脑计算模型

这种模型不但能模拟人的意识, 思维和还能进行数字逻辑计算和存储. 并能有效的进行混合意识计算. 目前养疗经的插件接口开始逐步的肽化, 这种TVM 的肽化过程是一种 2 维元基的应用, 到三维的脑结构还有一段路程要走, 好比房子地基逐渐打好, 有时间开始思考建造几层高楼结构了, DNAETL第二代计算模型

DNA ETL 第二代计算模型

混合意识计算一旦进行插件模块化, 这才是我想要的结果, 正如 DNA ETL 第二代计算模型, 这是罗瑶光先生的研究方向. 这个前提是我需要计算逻辑单元全部肽化.

Implements a qube's way of convolutional computing.

This picture defined an 2D and 3D Initon-qube, due to the DD Initon joined, so the sixteen Initons could become a '4 multiply 4' sets-array, its observation was seeming to a qube. The author considered that could be a 3D storage mode, meant It could be used for a semantic extension and 2D nero-network computings. This mode not only to simulate the human minding, it also could do the digital logics and storages at the same time, could effectly do the mixed semantic computings. The author had been exploring a way of where from 2D applications to 3 D's. Such as the way of where from the TVM cog's file-metabolisms to the nero-brain's simulations. The author considered that the component computing's plugins, were needed and supported by Its metabolic (PDE's) unit-computings.

Author YaoguangLuo 稍后优化语法.

3 非卷积视觉的应用. refer page 756

图片识别应用, 测试原图来自医学教材

费洛蒙的计算方式

1 CNN卷积元基PDC扩展. refer page 774

2 邻近元基PDC代谢 共同基. refer page 774

3 PDC链结构rotation. refer page 774

4 丝化散开与腐蚀. refer page 775

Pheromone Computing.

The value contributions of pheromone computing in a domain of non-biology-chemistry, it mainly to be an ordinary machine to observe the DNA encoding and meta-base indexing. According to this DNA and PDN with their indexing and optimizing, the author continuing to find a PDN metabolism on software coding. After three years software designing and based on multi-proofs, the author proves the metabolism of software is similar to the metabolism of biology. (Indexing optimization, high frequency priority, same features filtering, as a slang "the survival of the fittest”).

(下图的丝化是元基的概率组合的归纳如矩阵的新陈代谢模拟发散. 不是肽展公式PDS丝化过程. 下图的1和2, 作者认为是一种比较合乎情理的又具有代表性的概率矩阵组合归纳. 罗瑶光补充20220307,见抖音20201205笔记)

罗瑶光的费洛蒙计算发散

费洛蒙计算在非生化研究领域发散的价值, 主要体现在作者第一次有信心进行DNA元基仿生进化模拟计算, 如之后的元基索引和 确定索引元基的新陈代谢方式的思维发散. 通过大量证据逐步的论证出: 软件的元基索引新陈代谢进化方式, 与生物的进化方式是一致的. 作者感谢下斯坦福大学的公开课量子数学,作者的正交计算和观测思维来自量子数学基础.

应用

1 舌诊观测应用. refer page 736

2 骨CT观测应用. refer page 735

测试原图来自医学教材

3 皮肤病观测应用. refer page 下册156, 下册157

测试原图来自医学教材

16元基进制的非卷积算法处理手指疾病图片的真实观测实例, 其推导过程早期测试图片见后面的 270页.

4 图片读脏 应用逻辑