圖像遺傳網站

Ⅰ 誰知道三維圖像的網站，不時製作，就是圖像，在線等！

照片不都是三維圖象嗎？
真三維的沒有圖象，只有矢量圖形（統稱三維模型），必須渲染後才能得到三維圖象！
三維模型買套紐蘭德或圓方等的D版光碟即可搞定！

Ⅱ 生物染色體遺傳問題，簡單的圖像

Y染色體用觀察法看出不可能的。如果是Y染色體遺傳的話，所以的方框都是紅色。

X顯呢，根據3.4推出7，8，9，10的情況得出是不可能的。你採納得太快了。。假設3是XaXa
4是XBY，那麼9.10都應該是紅色，但是和圖上給的矛盾，所以又排除了。

剩下常染色體遺傳和X隱，驗證一下都可以符合。

Ⅲ 需要一些生物的圖片。誰有這類網站，謝謝。

國家地理

Ⅳ 常見最好用的在線圖像處理網站

可牛、美圖秀秀。。。。。彩字秀。。。。。。
（勸你還是下載吧，很簡單的，很快就下載完了。）

Ⅳ 用什麼制圖軟體可以做出類似於遺傳系譜圖的感覺。

軟體的一個組成部分。正好這幾天下載軟體時也遇到，不過下載的是壓縮包的，這其實並不是文件損壞，而且下載的文件使用的壓縮軟體版本比較高，而本機電腦上的版本低它與應用軟體的概念不同。應用軟體指使用的目的分類，可以是單一程式或其他從屬元件的集合，例如Microsoft Office、OpenOffice

Ⅵ 大學畢業生圖像採集信息查詢網站

網站：大學生圖像信息採集網-首頁

相關介紹：

大學生圖像採集是為配合教育部加強高等教育學歷管理，維護學歷制度嚴肅性的一項工作，全國高校畢業生圖像採集工作由新華社駐各省區市採集中心負責。

新華社全國各分社負責本省的圖像信息採集工作，並將全部信息匯總至北京，由中國圖片社採集中心統一進行標准化處理後，傳輸給中國高等教育學生信息網（學信網）。

(6)圖像遺傳網站擴展閱讀

全國高校畢業生圖像信息採集工作開展十餘年來，有效維護了國家學歷證書制度的嚴肅性和權威性，保護了高等學校和學生的權益，防止了學歷、文憑造假行為，促進了高教事業健康發展。

大學生圖像信息採集網是為了更好的為全國大學畢業生圖像採集工作服務而創設的。該網站採用集成服務方式，可以隨時解答高校畢業生在圖像採集過程中遇到的各類問題。

大學生圖像信息採集網為有特殊困難和特殊要求的學生提供方便快捷的個性化服務，幫助學校和學生及時掌握圖像採集工作的最新進展，還為高校學生群體提供所關注的就業信息及相關新聞信息服務。

Ⅶ 介紹幾個圖像處理的視頻網站

天極：
http://www.yesky.com/SoftChannel/72351172283007232/20040225/1771579.shtml

http://www.yesky.com/SoftChannel/72351172283007232/20040225/1771579.shtml

太平洋：視頻手把手教你學
http://www.pconline.com.cn/pce/sj/pm/photoshop/

另外還有下面的，學習不錯的網站

http://www.it.com.cn/e/artdesign/photoshop/

http://www.it.com.cn/e/special/pstips/

http://school.gaoshou.net/4/index.html

http://www.it.com.cn/f/hotweb/053/12/86379.htm

Ⅷ 為什麼圖像識別都用卷積神經網路不能使用遺傳演算法來做圖像識別嗎

目前能用的圖像識別演算法中，卷積神經網路效果最好。

Ⅸ 什麼是遺傳（要詳細的資料和圖片解說）

摘要
遺傳是指經由基因的傳遞，使後代獲得親代的特徵。遺傳學是研究此一現象的學科，目前已知地球上現存的生命主要是以DNA作為遺傳物質。除了遺傳之外，決定生物特徵的因素還有環境，以及環境與遺傳的交互作用。
[編輯本段]特點
遺傳演算法是一類可用於復雜系統優化的具有魯棒性的搜索演算法，與傳統的優化演算法相比，主要有以下特點：[1]
1、 遺傳演算法以決策變數的編碼作為運算對象。傳統的優化演算法往往直接決策變數的實際植本身，而遺傳演算法處理決策變數的某種編碼形式，使得我們可以借鑒生物學中的染色體和基因的概念，可以模仿自然界生物的遺傳和進化機理，也使得我們能夠方便的應用遺傳操作運算元。
2、 遺傳演算法直接以適應度作為搜索信息，無需導數等其它輔助信息。
3、 遺傳演算法使用多個點的搜索信息，具有隱含並行性。
4、 遺傳演算法使用概率搜索技術，而非確定性規則。
[編輯本段]應用
由於遺傳演算法的整體搜索策略和優化搜索方法在計算是不依賴於梯度信息或其它輔助知識，而只需要影響搜索方向的目標函數和相應的適應度函數，所以遺傳演算法提供了一種求解復雜系統問題的通用框架，它不依賴於問題的具體領域，對問題的種類有很強的魯棒性，所以廣泛應用於許多科學，下面我們將介紹遺傳演算法的一些主要應用領域：
1、 函數優化。
函數優化是遺傳演算法的經典應用領域，也是遺傳演算法進行性能評價的常用算例，許多人構造出了各種各樣復雜形式的測試函數：連續函數和離散函數、凸函數和凹函數、低維函數和高維函數、單峰函數和多峰函數等。對於一些非線性、多模型、多目標的函數優化問題，用其它優化方法較難求解，而遺傳演算法可以方便的得到較好的結果。遺傳與生育
2、 組合優化
隨著問題規模的增大，組合優化問題的搜索空間也急劇增大，有時在目前的計算上用枚舉法很難求出最優解。對這類復雜的問題，人們已經意識到應把主要精力放在尋求滿意解上，而遺傳演算法是尋求這種滿意解的最佳工具之一。實踐證明，遺傳演算法對於組合優化中的NP問題非常有效。例如遺傳演算法已經在求解旅行商問題、 背包問題、裝箱問題、圖形劃分問題等方面得到成功的應用。
此外，GA也在生產調度問題、自動控制、機器人學、圖象處理、人工生命、遺傳編碼和機器學習等方面獲得了廣泛的運用。
[編輯本段]現狀
進入90年代，遺傳演算法迎來了興盛發展時期，無論是理論研究還是應用研究都成了十分熱門的課題。尤其是遺傳演算法的應用研究顯得格外活躍，不但它的應用領域擴大，而且利用遺傳演算法進行優化和規則學習的能力也顯著提高，同時產業應用方面的研究也在摸索之中。此外一些新的理論和方法在應用研究中亦得到了迅速的發展，這些無疑均給遺傳演算法增添了新的活力。遺傳演算法的應用研究已從初期的組合優化求解擴展到了許多更新、更工程化的應用方面。兒童孤獨症可能來自遺傳
隨著應用領域的擴展，遺傳演算法的研究出現了幾個引人注目的新動向：一是基於遺傳演算法的機器學習，這一新的研究課題把遺傳演算法從歷來離散的搜索空間的優化搜索演算法擴展到具有獨特的規則生成功能的嶄新的機器學習演算法。這一新的學習機制對於解決人工智慧中知識獲取和知識優化精煉的瓶頸難題帶來了希望。二是遺傳演算法正日益和神經網路、模糊推理以及混沌理論等其它智能計算方法相互滲透和結合，這對開拓21世紀中新的智能計算技術將具有重要的意義。三是並行處理的遺傳演算法的研究十分活躍。這一研究不僅對遺傳演算法本身的發展，而且對於新一代智能計算機體系結構的研究都是十分重要的。四是遺傳演算法和另一個稱為人工生命的嶄新研究領域正不斷滲透。所謂人工生命即是用計算機模擬自然界豐富多彩的生命現象，其中生物的自適應、進化和免疫等現象是人工生命的重要研究對象，而遺傳演算法在這方面將會發揮一定的作用，五是遺傳演算法和進化規劃（Evolution Programming,EP）以及進化策略（Evolution Strategy,ES）等進化計算理論日益結合。EP和ES幾乎是和遺傳演算法同時獨立發展起來的，同遺傳演算法一樣，它們也是模擬自然界生物進化機制的只能計算方法，即同遺傳演算法具有相同之處，也有各自的特點。目前，這三者之間的比較研究和彼此結合的探討正形成熱點。
1991年D.Whitey在他的論文中提出了基於領域交叉的交叉運算元（Adjacency based crossover），這個運算元是特別針對用序號表示基因的個體的交叉，並將其應用到了TSP問題中，通過實驗對其進行了驗證。
D.H.Ackley等提出了隨即迭代遺傳爬山法（Stochastic Iterated Genetic Hill-climbing，SIGH）採用了一種復雜的概率選舉機制，此機制中由m個「投票者」來共同決定新個體的值（m表示群體的大小）。實驗結果表明，SIGH與單點交叉、均勻交叉的神經遺傳演算法相比，所測試的六個函數中有四個表現出更好的性能，而且總體來講，SIGH比現存的許多演算法在求解速度方面更有競爭力。
H.Bersini和G.Seront將遺傳演算法與單一方法（simplex method）結合起來，形成了一種叫單一操作的多親交叉運算元（simplex crossover），該運算元在根據兩個母體以及一個額外的個體產生新個體，事實上他的交叉結果與對三個個體用選舉交叉產生的結果一致。同時，文獻還將三者交叉運算元與點交叉、均勻交叉做了比較，結果表明，三者交叉運算元比其餘兩個有更好的性能。
國內也有不少的專家和學者對遺傳演算法的交叉運算元進行改進。2002年，戴曉明等應用多種群遺傳並行進化的思想，對不同種群基於不同的遺傳策略，如變異概率，不同的變異運算元等來搜索變數空間，並利用種群間遷移運算元來進行遺傳信息交流，以解決經典遺傳演算法的收斂到局部最優值問題
2004年，趙宏立等針對簡單遺傳演算法在較大規模組合優化問題上搜索效率不高的現象，提出了一種用基因塊編碼的並行遺傳演算法（Building-block Coded Parallel GA，BCPGA）。該方法以粗粒度並行遺傳演算法為基本框架，在染色體群體中識別出可能的基因塊，然後用基因塊作為新的基因單位對染色體重新編碼，產生長度較短的染色體，在用重新編碼的染色體群體作為下一輪以相同方式演化的初始群體。
2005年，江雷等針對並行遺傳演算法求解TSP問題,探討了使用彈性策略來維持群體的多樣性,使得演算法跨過局部收斂的障礙,向全局最優解方向進化。
[編輯本段]一般演算法
遺傳演算法是模擬達爾文的遺傳選擇和自然淘汰的生物進化過程的計算模型。它的思想源於生物遺傳學和適者生存的自然規律，是具有「生存＋檢測」的迭代過程的搜索演算法。遺傳演算法以一種群體中的所有個體為對象，並利用隨機化技術指導對一個被編碼的參數空間進行高效搜索。其中，選擇、交叉和變異構成了遺傳演算法的遺傳操作；參數編碼、初始群體的設定、適應度函數的設計、遺傳操作設計、控制參數設定五個要素組成了遺傳演算法的核心內容。 作為一種新的全局優化搜索演算法，遺傳演算法以其簡單通用、魯棒性強、適於並行處理以及高效、實用等顯著特點，在各個領域得到了廣泛應用，取得了良好效果，並逐漸成為重要的智能演算法之一。遺傳演算法是基於生物學的，理解或編程都不太難。下面是遺傳演算法的一般演算法：

Ⅹ 請問有沒有可以根據父母長相預測未來寶寶長相的網站啊

軟體？現在很多軟體都可以預測股票的漲跌（都這么宣傳的），難道中國的股民都成富翁了嗎?