通过采用mathjax引擎，可以支持tex格式的公式显示。具体的采用 https://webdemo.myscript.com/views/math.html#/demo/equation
最后，我们在一个图片类别的evidence中加入偏置(bias)，加入偏置的目的是加入一些与输入独立无关的信息。所以图片类别的evidence为
$$ evidence_{i}=\sum _{j}W_{ij}x_{j}+b_{i} $$
其中，\( W_i \) 和 \( b_i \) 分别为类别 \( i \) 的权值和偏置。
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图像超分辨率重建技术就是利用一组低质量、低分辨率图像(或运动序列)来产生单幅高质量、高分辨率图像。图像超分辨率重建应用领域及其宽广，在军事，医学，公共安全，计算机视觉等方面都存在着重要的应用前景。在计算机视觉领域，图像超分辨率重建技术有可能使图像实现从检出水平(detection level)向识别水平(recognition level)的转化，或更进一步实现向细辨水平(identification level)的转化。图像超分辨率重建技术可以提高图像的识别能力和识别精度。图像超分辨率重建技术可以实现目标物的专注分析，从而可以获取感兴趣区域更高空间分辨率的图像，而不必直接采用数据量巨大的高空间分辨率图像的配置。
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