🤭Imagenes de evaluacion del desempeño
✍ Imágenes de revisión de rendimiento
La calificadora escribe el perfil del empleado en profundidad en este método dentro de una variedad de amplias categorías tales como, impresión general del rendimiento, posibilidad de promoción del empleado, habilidades y cualificaciones actuales del empleado que realiza el trabajo, puntos fuertes y limitaciones y necesidades de formación. Ventaja Es sumamente útil para archivar las discrepancias de conocimientos del empleado que suelen surgir en una lista de verificación mejor estructurada. Inconvenientes Depende en gran medida de la capacidad de redacción del calificador y la mayoría de ellos no son buenos autores. Dependiendo del poder de memoria de los calificadores, pueden obtener un éxito confuso. Las Escalas de Evaluación Ancladas en el Comportamiento evalúan los puntos de las actividades productivas e ineficaces. Se dice que están anclados en el comportamiento. Se cree que el calificador es quien dice, cuya conducta describe el éxito del empleado. Las ventajas llevan a superar los errores de clasificación. Desventajas Sufre distorsiones asociadas a otros métodos de clasificación.3. Escala de clasificaciónLas escalas de clasificación consisten en múltiples escalas numéricas que reflejan los parámetros de rendimiento relacionados con el trabajo, como la fiabilidad, el esfuerzo, el rendimiento, el compromiso, la actitud, etc. Cada escala va de excelente a mala. Se calculan las calificaciones numéricas acumuladas y se derivan los resultados finales. Ventajas Adaptabilidad, fácil de usar, bajo costo, es posible evaluar cualquier tipo de trabajo, gran número de empleados cubiertos, no se necesita capacitación formal. Forma de la lista de verificación
🎉 Imagenes de evaluacion del desempeño en línea
En este documento, presentamos un examen de los parámetros de evaluación no supervisados que permiten cuantificar la calidad de un resultado de segmentación de imágenes. Para cada re… estos parámetros de evaluación computan algunas estadísticas
Grandes colecciones de imágenes similares son creadas por aplicaciones de imágenes médicas. Por lo tanto, para reducir al mínimo el espacio de almacenamiento, se requiere un método de compresión. En esas aplicaciones críticas, se requieren métodos de compresión sin pérdidas. S–S…
Para la reconstrucción de volúmenes 3D a partir de imágenes de microscopios de escaneo láser confocal fluorescente (CLSM), presentamos una evaluación de la precisión de una técnica de registro semiautomática. El enfoque semiautomático presentado es I
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En la visión por computador y el procesamiento de imágenes, la detección de bordes se ha utilizado ampliamente. Sin embargo, la evaluación de los resultados de la detección de bordes sigue siendo un problema difícil. Un gran dilema de la detección de bordes…
🔶 Imagenes de evaluacion del desempeño del momento
La detección comprimida con restricción de imagen previa (PICCS) es un marco para la reconstrucción de imágenes que integra una imagen previa que es comúnmente accesible en la función objetiva de la detección comprimida. Utilizando una técnica de optimización, las imágenes son reconstruidas. Para aplicar el PICCS, en el presente documento se utilizan varios enfoques alternativos de minimización sin restricciones. El objetivo es investigar y comparar el rendimiento de cada ejecución, así como evaluar el desempeño de la función objetiva del PICCS con respecto a la calidad de la imagen.
En cuanto a la velocidad de convergencia y la precisión de la reconstrucción, se examinan seis métodos de minimización distintos. El método de descenso más pronunciado (SD) y el método del gradiente conjugado (CG) se utilizan en estos métodos de minimización. Estos algoritmos permiten realizar una búsqueda de líneas. Así, se evalúan dos algoritmos de búsqueda de líneas para cada algoritmo de minimización: una búsqueda de líneas de retroceso (BT) y una búsqueda de líneas simple Newton-Raphson (NR). Para comprobar la precisión de la reconstrucción, se utiliza el error cuadrado medio relativo de la raíz. Para investigar la salida del PICCS con respecto al parámetro de imagen anterior alfa y al parámetro de consistencia de datos λ, se utiliza el algoritmo que proporciona la mejor velocidad de convergencia. En términos de precisión de reconstrucción, resolución espacial de bajo contraste y características de ruido, se está probando el PICCS. Se simuló un fantasma numérico y se utilizó un escáner detector de tomografía computarizada (TC) de filas múltiples para escanear un modelo animal y generar los conjuntos de datos de proyección utilizados en este análisis.
🦝 Imagenes de evaluacion del desempeño 2020
En la detección de objetivos pequeños por infrarrojos (IR), el preprocesamiento de imágenes se utiliza ampliamente para eliminar el desorden de fondo y potenciar la firma del objetivo. En este documento se desarrollaron dos métricas de rendimiento, a saber, la relación de disminución del PFTN (número potencial de objetivos falsos) y la relación de disminución del BRI (intensidad relativa de fondo), para evaluar el rendimiento de los algoritmos de preprocesamiento. Mediante la comparación de las propiedades de las imágenes de entrada y de salida, las métricas propuestas evalúan la eficiencia del algoritmo de preprocesamiento dado. Las nuevas métricas de rendimiento se basan en las teorías de PFTN y BRI que explican la calidad de la imagen de destino pequeña en IR reflejando el grado de dificultad en la detección del destino. La investigación teórica y los resultados experimentales muestran que las métricas de rendimiento propuestas pueden representar con precisión el impacto en la reducción de las falsas alarmas y el blindaje del objetivo del punto de preprocesamiento de la imagen. Las nuevas son