图像质量评估（IQA）对于众多图像处理应用至关重要。 通常，图像质量度量（IQM）将图像质量视为在某些感知空间中与参考图像的保真度或相似度。 这种全参考IQA方法是一种比较，涉及以感知上有意义的方式测量两个信号之间的相似性或差异。 人类视觉系统（HVS）的建模已被视为实现感知质量预测的最合适方法。 实际上，自然图像统计可以是模拟HVS的有效方法，因为自然图像的统计模型揭示了HVS的一些重要响应特性。 稀疏编码是自然图像的有用统计模型，等效于独立分量分析（ICA）。 它对初级视觉皮层中简单细胞的感受野提供了很好的描述。 因此，在设计IQM时，可以使用这种统计模型来模拟视觉皮层级别的视觉处理。 在本文中，我们提出了一种IQA保真度准则，该准则将图像质量与参考图像和失真图像之间的相关性以稀疏代码形式相关联。 提出的可视信号保真度度量（称为稀疏相关系数（SCC））是出于需要从简单细胞接受域的稀疏模型中捕获两组输出之间的相关性的动机。 SCC表示皮质视觉空间中图像的两个视觉信号之间的相关性。 多项式和逻辑回归后的实验结果表明，在单失真和交叉失真测试中，SCC均优于最新的IQM。

freebpmnquality桌面 这是一个免费的客户端工具，用于评估BPMN业务流程模型的质量和正确性。 该工具有助于检查BPMN图并查找建模错误。 从此页面下载最新版本 解压缩下载的存档并在Web浏览器中打开index.html文件（建议使用Google Chrome，Mozilla Firefox或Microsoft Edge）。

SAE J2894_2：2015 Power Quality Test Procedures for Plug-In Electric Vehicle Chargers - 完整英文电子版（36页）.pdf

大量合成高质量纳米氧化锌薄片，王荒平，，本文报道了一种简单的合成方法能够在水溶液中合成高质量纳米氧化锌薄片，该合成方法的条件简单、易控。这种方法能实现大量低成本

老年人生活环境质量评价：评价工具比较研究，连菲，慕静宜，有新的证据表明，精心设计的物理环境可以改善老年人的健康、福祉和照顾。随着对建筑设计与老年人生活质量关系的研究成为人们关注

ChatGPT是一种基于自然语言处理和深度学习技术的聊天机器人，它可以模拟人类的语言行为，与用户进行自然、流畅、富有逻辑的对话。ChatGPT的优点在于它可以快速地进行训练和部署，适用于各种不同的应用场景，如在线客服、智能助手、教育领域等。以下是ChatGPT的一些特点和优势： 基于GPT技术：ChatGPT是基于著名的语言模型GPT（Generative Pre-training Transformer）技术开发的，GPT技术可以让ChatGPT具有更强的语言理解和生成能力，从而实现更加自然、流畅的对话效果。 可扩展性强：ChatGPT可以通过增加训练数据和改变模型结构来实现更好的性能，同时也支持多语言的处理，可以适应不同语言和文化背景的用户需求。 可定制化：ChatGPT可以基于不同的应用场景和需求进行定制，通过人工干预和调参来提高模型的准确性和效率，从而实现更好的用户体验。 智能化：ChatGPT可以通过学习用户的行为和偏好来优化对话，从而实现更加智能化的对话效果，满足用户的个性化需求。

HP Quality Center 10.00,QC, HPQC10_AdminGuide.pdf,QC10_UserGuide.pdf

宝贵时光 质量时间是用于软件开发和维护的自动化质量系统。 Quality-time从Gitlab，SonarQube，Jira，Azure DevOps和OWASP Dependency Check等来源收集测量数据，以概述软件产品和项目的质量。 它通过将度量数据与度量标准目标进行比较，并通知开发团队有关需要改进措施的度量标准来做到这一点。 从技术上讲， Quality-time由一个React前端，一个Mongo数据库服务器和三个用Python编写的后端组件组成：一个API服务器，一个从源收集度量数据的工作程序组件和一个用于发送通知的工作程序组件。 用户可以在前端中添加和配置报告，指标和来源（例如SonarQube和Jira）。 收集器从已配置的度量标准源收集度量标准数据。 它将测量结果发布到服务器，然后服务器将其存储在数据库中。 前端调用服务器以获取报告和测量并将其呈现给用户。

matlab 花代码基于 DIP-MATLAB 的质量评估 使用数字图像处理（MATLAB）对物体（花）进行质量评估。 “通过数字图像处理（MATLAB）对花卉进行质量评估” 我们开发了一个数字图像处理系统，通过对图像中的对象进行过滤、编码、增强、恢复、特征提取、分析和识别来对对象（花）进行实时质量评估。 我们还设计了一个基于 Matlab 的用户界面，用于访问和操作可进一步用于质量评估的输出数据。 系统有以下模块： 图像采集和处理： • 从图像中获取视觉信息和识别对象。 • 改进其外观、重新调整大小、过滤、清理、分割和阈值。 形态处理： • 用于执行对象提取图像过滤操作。 • 形态学运算，例如侵蚀、膨胀、开运算和闭运算。 Canny 算法： • 用于检测曲线线段（边缘）。 • 找出表面和深度的不连续性和变化。 MATLAB： • 用于可视化数据和算法交互的二维图形函数。 • 用于迭代探索、设计和解决问题的交互式工具。

补丁VQ Patch-VQ：“修补”视频质量问题 演示版 请按照 测试在LSVQ数据库上预训练的Patch VQ模型。 请按照在您的数据库上测试我们的Patch VQ模型。 下载LSVQ数据库 描述 对于社交和流媒体应用程序，无参考（NR）感知视频质量评估（VQA）是一个复杂，尚未解决的重要问题。 需要有效，准确的视频质量预测器来监视和指导数十亿个用户共享内容（通常是不完美的内容）的处理。 不幸的是，当前的NR模型在真实的，“野生的” UGC视频数据上的预测能力受到限制。 为了推进这一问题的发展，我们创建了迄今为止最大的主观视频质量数据集，其中包含39，000个真实世界的失真视频和117，000个时空本地化的视频补丁（“ v-patches”），以及5.5M人类的感知质量注释。 使用此工具，我们创建了两个独特的NR-VQA模型：（a）基于本地到全球区域的NR VQA体系结构（称为PVQ）