Jove
Visualize
お問い合わせ
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
JoVEについて
概要リーダーシップブログJoVEヘルプセンター
著者向け
出版プロセス編集委員会範囲と方針査読よくある質問投稿
図書館員向け
推薦の声購読アクセスリソース図書館諮問委員会よくある質問
研究
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of Experimentsアーカイブ
教育
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab Manual教員リソースセンター教員サイト
利用規約
プライバシーポリシー
ポリシー

関連する概念動画

Uniform Depth Channel Flow: Problem Solving01:18

Uniform Depth Channel Flow: Problem Solving

415
To calculate the flow rate for a trapezoidal channel, first, identify the bottom width, side slope, and flow depth of the channel. The cross-sectional area (A) corresponding to the depth of flow (y), channel bottom width (B), and side slope (θ) is determined by:Next, calculate the wetted perimeter, which includes the bottom width and the sloped side lengths in contact with the water. Using the values of the cross-sectional area and the wetted perimeter, determine the hydraulic radius by...
415
Buoyancy and Stability for Submerged and Floating Bodies01:11

Buoyancy and Stability for Submerged and Floating Bodies

2.5K
In fluid mechanics, buoyancy and stability are key concepts for understanding the behavior of submerged and floating bodies. When a stationary body is fully or partially submerged in a fluid, the fluid exerts a force on the body known as the buoyant force. This force acts vertically upward through a point called the center of buoyancy, which is the center of the displaced fluid volume. According to Archimedes' principle, the magnitude of the buoyant force is equal to the weight of the fluid...
2.5K
Uniform Depth Channel Flow01:27

Uniform Depth Channel Flow

513
Uniform depth channel flow keeps fluid depth consistent along channels such as irrigation canals. In natural channels, such as rivers, approximate uniform flow is often assumed. This condition occurs when the channel’s bottom slope matches the energy slope, balancing potential energy lost from gravity with head loss due to shear stress. This balance prevents depth changes along the channel length, resulting in a steady, uniform flow.Uniform flow in open channels with a constant cross-section...
513

こちらも読む

関連記事

共著者、ジャーナル、引用グラフによってこの研究に関連する記事。

並び替え
Same author

Thymosin Alpha-1 Restores Chemotherapy-Induced Antitumor Immunity by Chaperoning a MicroRNA Ligand of TLR7 in Dendritic Cells.

Cancer research·2026
Same author

PMF-YOLO: a parameter-efficient multi-scale detector for underwater optical imagery under scattering and nonuniform illumination.

Applied optics·2026
Same author

Dual-branch underwater image enhancement network based on fusion of polarization and color information.

Applied optics·2026
Same author

Controlled Synthesis of Cyclopenta-Fused B<sub>2</sub>N<sub>2</sub>-Pyrene and Diazaborepin: Structures and Photophysical Properties.

Organic letters·2026
Same author

The Expression of ABC and MFS Transporter Genes, Not Mutations at <i>ScCyp51</i>, Is Associated with Difenoconazole Resistance in <i>Stagonosporopsis Cucurbitacearum</i> from Melon Fields.

Journal of agricultural and food chemistry·2026
Same author

Policy-Guided Model Predictive Path Integral for Safe Manipulator Trajectory Planning.

Sensors (Basel, Switzerland)·2026
Same journal

Ultrahigh-speed micromachining of sapphire by enhancing laser absorption.

Communications engineering·2026
Same journal

Industry-Academia Interface: Exploring the growth of Additive Manufacturing as an industry with Laura Del Río Fernández.

Communications engineering·2026
Same journal

Operating smart grids by customizing large model agents.

Communications engineering·2026
Same journal

Photovoltaics for space applications.

Communications engineering·2026
Same journal

EdgeVolution: democratizing multi-objective neural architecture search and end-to-end deployment on microcontrollers.

Communications engineering·2026
Same journal

Ghost noise in single-fiber bidirectional transmission links and its suppression approaches.

Communications engineering·2026
関連記事をすべて見る

関連する実験動画

Updated: Jan 7, 2026

Measuring the Structure, Composition, and Change of Underwater Environments with Large-area Imaging
09:19

Measuring the Structure, Composition, and Change of Underwater Environments with Large-area Imaging

Published on: April 18, 2025

1.3K

水中物体検出のための拡散モデルベースの画像生成フレームワーク

Yaoming Zhuang1, Longyu Ma2,3, Jiaming Liu2

  • 1Faculty of Robot Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, China. zhuangyaoming@mail.neu.edu.cn.

Communications engineering
|December 30, 2025
PubMed
まとめ
この要約は機械生成です。

この研究では、物体検出用の多様な水中画像を生成するために、水中レイアウト誘導拡散フレームワーク（ULGF）を導入します。ULGFフレームワークは、限られた実世界の水中画像から忠実度の高い合成データを生成することにより、検出精度を向上させます。

キーワード:
水中物体検出拡散モデル合成データ生成データ拡張コンピュータビジョン海洋技術

さらに関連する動画

Digital Inline Holographic Microscopy DIHM of Weakly-scattering Subjects
10:16

Digital Inline Holographic Microscopy DIHM of Weakly-scattering Subjects

Published on: February 8, 2014

12.6K
Reefshape: A System for the Efficient Collection and Automated Processing of Time-Series Underwater Photogrammetry Data for Benthic Habitat Monitoring
13:35

Reefshape: A System for the Efficient Collection and Automated Processing of Time-Series Underwater Photogrammetry Data for Benthic Habitat Monitoring

Published on: June 13, 2025

1.3K

関連する実験動画

Last Updated: Jan 7, 2026

Measuring the Structure, Composition, and Change of Underwater Environments with Large-area Imaging
09:19

Measuring the Structure, Composition, and Change of Underwater Environments with Large-area Imaging

Published on: April 18, 2025

1.3K
Digital Inline Holographic Microscopy DIHM of Weakly-scattering Subjects
10:16

Digital Inline Holographic Microscopy DIHM of Weakly-scattering Subjects

Published on: February 8, 2014

12.6K
Reefshape: A System for the Efficient Collection and Automated Processing of Time-Series Underwater Photogrammetry Data for Benthic Habitat Monitoring
13:35

Reefshape: A System for the Efficient Collection and Automated Processing of Time-Series Underwater Photogrammetry Data for Benthic Habitat Monitoring

Published on: June 13, 2025

1.3K

科学分野:

  • コンピュータビジョン
  • 海洋技術
  • データ拡張

背景:

  • 水中物体検出は、海洋モニタリングと救助にとって不可欠です。
  • 限られた水中データとシーンの多様性は、検出精度を妨げます。
  • 既存の方法は外部データに依存することが多く、ドメインギャップを作成します。

研究 の 目的:

  • 水中物体検出データセットを拡張するための新しいフレームワーク、水中レイアウト誘導拡散フレームワーク（ULGF）を提案すること。
  • 既存の少数の水中データのみを使用して、忠実度の高い多様な水中画像を生成すること。
  • 水中物体検出モデルのパフォーマンスを向上させること。

主な方法:

  • 拡散モデルである水中レイアウト誘導拡散フレームワーク（ULGF）を開発しました。
  • このフレームワークは、限られた水中画像とそのラベルのみで動作します。
  • 画像生成のために外部または空中データの統合は使用されません。

主要な成果:

  • ULGFは、理論上無限の忠実度の高い多様な水中画像を生成します。
  • 生成された画像は、既存の方法と比較してドメインギャップが小さいことを示しています。
  • 実世界の水中シナリオにおける物体検出性能が大幅に向上しました。

結論:

  • ULGFフレームワークは、限られた水中データという課題を効果的に解決します。
  • 水中画像処理における合成データ生成の新しいアプローチを提供します。
  • この方法は、海洋技術と応用の進歩に大きな可能性を示しています。