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基于 ResNet 上的参数化图像的框架，用于识别智能手表或其他相关设备中的入侵
智能手表、智能手机和其他类似设备等移动设备的不断出现和改进，导致人们对将其用户置于放大镜和应用程序控制之下的兴趣日益浓厚且不公平。
来源:La Biblia de la IA🔘 论文页面：https://www.openscience.online/pub/framework-based-on-parameterized-images-on-resnet-to-identify-inrupts-in-smartwatches-or-other-related-devices/release/1
🔘 论文页面基于 ResNet 上的参数化图像的框架，用于识别智能手表或其他相关设备中的入侵：“智能手表、智能手机和其他类似设备等移动设备的不断出现和改进，导致人们对将其用户置于放大镜和应用程序控制之下的兴趣日益浓厚且不公平。”
基于 ResNet 上的参数化图像的框架，用于识别智能手表或其他相关设备中的入侵摘要
开发了一个在形态上当时不存在的概念和代数框架。此外，它是人工智能 (AI) 领域实施方面的先驱，并且它在结构方面已在实验室中启动，是一个完全可操作的模型。在定性层面上，它对人工智能的最大贡献是应用三元逻辑 (多值系统) 获得的参数的转换或传导，并将它们与图像相关联。该图像将通过残差人工网络 ResNet34 进行分析，以警告我们入侵。该框架的应用领域包括从智能手表、平板电脑和 PC 到基于 KNX 标准的家庭自动化等一切。
作者
Lloret Egea, J. A. (ORCID)、Medina Lloret, C. (ORCID)、Hernández González A. (ORCID) 等
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