The 9-item Chinese NRSS is a reliable and valid tool to measure nonrestorative sleep for epidemiological studies.

2020年5月16日 · The 9-item Chinese NRSS is a reliable and valid tool to measure nonrestorative sleep for epidemiological studies. Previous research has suggested the essential unidimensionality of the 12-item traditional Chinese version of …

Local similarity of luminance, contrast and structure of two image. Based on SSIM; combine luminance information at the highest resolution level with structure and contrast information at several down-sampled resolutions, or scales.

2023年11月21日 · Fréchet Inception Distance（FID）是一种用于评估生成模型生成图像质量的指标。它通过比较生成图像和真实图像在特征空间中的分布差异，量化两者之间的距离。FID值越低，表示生成图像与真实图像越相似。FID计算依赖于Inception网络，特别是Inception v3模型 …

All panelists that completed the 2020 National Religion and Spirituality Survey were excluded from the sample. The sample for a specific study is selected from the AmeriSpeak Panel using sampling strata based on age, race/Hispanic ethnicity, education, and …

The Chinese NRSS is a valid and reliable essential unidimensional tool for the assessment of nonrestorative sleep in the Chinese population.

FID （Frechet Inception Distance）是GAN等定量评价指标之一。 使用Inception网络将生成图像集合和真实图像集合转换为保留图像高维信息的特征向量。 假设这两个特征向量的分布为高斯分布，并计算其均值和协方差矩阵。 通过测量概率分布之间的“距离”（相似程度）来评估生成图像与真实图像的相似程度。 值越小，被评价为“高质量”。 CLIP Score 通过学习自然语言和图像对之间的语义关系来捕捉它们之间的意义关系。 将自然语言和图像对分别转换为特征向量，然后计算 …

2025年3月16日 · FID 全称 Fréchet Inception Distance，也被称为 Wasserstein-2 距离 或 Inception Distance。 它最初由 Heusel 等人于 2017 年在论文《GANs Trained by a Two Time-Scale Update Rule Converge to a Local Nash Equilibrium》中提出，旨在衡量生成图像与真实图像之间的相似度。 FID 的核心思想是利用预训练的深度神经网络（通常是 Inception V3）提取图像特征，并通过比较这些特征在高维空间中的分布差异来评估生成质量。 简单来说，FID 回答了一个问题：“生 …

2018年12月1日 · （12）nrss 梯度结构相似度 Wang等利用人类视觉系统（HVS）非常适于提取目标的结构信息的特点，提出了图像结构相似度概念（SSIM），认为只要能计算目标结构信息的变化，就能够得到感知图像失真值。

2025年3月17日 · The simplified Chinese 12-item NRSS is valid and reliable for assessing NRS among Chinese young adults, and it can be used to measure and compare NRS between individuals using simplified Chinese and traditional Chinese, as well as across different age groups within the simplified Chinese user population.