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常见问题解答 - AFIS2026
o实时监控，还“实时扫描”（未使用）o脸部图片比较（与AFIS2026一起使用）为什么不使用实时扫描？作为AFIS2026项目的一部分，未使用实时面部识别（实时扫描），因为没有法律依据。也不是要为AFIS创建这样的法律依据。什么是面部图片比较？该系统的工作原理与指纹比较一样：将一个不知名的人的面部图片与AFIS中存储的面部图片进行了比较。识别过程依赖于为此目的优化的算法。这些过滤器是出于双面特征（来自面部）可能的一致面部图像。如果达成协议，专家的额外手动审查可确保更可靠的结果。匹配只是调查而不是识别。谁在欧洲使用这项技术？在欧盟中，对面部和DNA视图的观看成为生物识别数据处理的组成部分。几个欧洲国家，因为德国和荷兰在面部图片上有多年的经验。在德国可以观察到的，由于缺乏其他痕迹，因此可以将面部比较（一种额外的调查工具）告知以前未解决的案件。由于可以比较其他数据，调查刑事犯罪的速度和人民身份的率正在增加。面部图片平衡如何以具体的术语起作用？
资本主义，帝国主义，气候变化，战争和移民
本演讲提供了两张大图片 - 如果愿意的话，则提供了高级，弗拉兹莫的条件。第一张照片是最近的过去。第二个是迫在眉睫的未来。是资本主义（高级资本主义和发展中的南方），州（帝国主义和发展中），Clima te Charge，War和移民。牢记，“图片”一词是抽象模型的隐喻。具体来说，它们是描绘迁移条件的模型。第一张照片代表了最近的过去。第二张图片在可能的未来中代表了它们。这两张图片都是迁移的因果条件。然后，在绘制大图片之后，提出了一个问题：现在要做什么 - 尤其是在迁移研究方面？
对计算机中傅立叶变换的系统评价...
II。 傅立叶变换与计算机视觉之间的联系以分析和处理图片或视频，即计算机视觉学科，这与分析和从视觉输入中分析和提取有意义的信息有关，采用了许多数学方法。 傅立叶变换是计算机视觉的主食，作为最基本的数学方法之一。 图片可以过滤，可以提取功能，可以注册图片，并且可以借助傅立叶变换和检查其频率含量的检查来识别所有图案。 图像通常通过计算机视觉算法作为二维像素值矩阵处理。 使用傅立叶变换，我们可以通过将其从空间域转换为频域来检查图像的基本频率组件。 为此，在图像矩阵的每一行和列中分别执行傅立叶变换。 图像过滤是对计算机视觉的傅立叶变换。 噪声和其他异常在数字图像中很常见，降低了图像质量并使进一步的处理更加困难。 通过对图片进行傅立叶变换，我们可以隔离关键频率以减少其影响。 当在频域中表示图像时，可以应用过滤操作，例如高通滤波器，以带出小功能和低通滤波器，以使图像平滑并减少噪声。 逆傅里叶变换用于通过将其转换回空间域来获取过滤的图片。 [7]II。傅立叶变换与计算机视觉之间的联系以分析和处理图片或视频，即计算机视觉学科，这与分析和从视觉输入中分析和提取有意义的信息有关，采用了许多数学方法。傅立叶变换是计算机视觉的主食，作为最基本的数学方法之一。图片可以过滤，可以提取功能，可以注册图片，并且可以借助傅立叶变换和检查其频率含量的检查来识别所有图案。图像通常通过计算机视觉算法作为二维像素值矩阵处理。使用傅立叶变换，我们可以通过将其从空间域转换为频域来检查图像的基本频率组件。为此，在图像矩阵的每一行和列中分别执行傅立叶变换。图像过滤是对计算机视觉的傅立叶变换。噪声和其他异常在数字图像中很常见，降低了图像质量并使进一步的处理更加困难。通过对图片进行傅立叶变换，我们可以隔离关键频率以减少其影响。当在频域中表示图像时，可以应用过滤操作，例如高通滤波器，以带出小功能和低通滤波器，以使图像平滑并减少噪声。逆傅里叶变换用于通过将其转换回空间域来获取过滤的图片。[7]
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封面图片 AIS 泰国公司执行副总裁兼全国运营与支持业务部负责人 Wasit Wattanasap 封面图片 AIS 泰国公司执行副总裁兼全国运营与支持业务部负责人 Wasit Wattanasap
人工智能与新闻业
撰写和研究：Monica Attard、Michael Davis 和 Lisa 主要版面和设计：Rosa Alice 图片：Rosa Alice 使用 Adobestock Firefly（一种生成机器学习模型，经过 Adobe Stock 图片、公开许可内容和公共领域内容的训练）创作了本报告中的生成式 AI 艺术作品。本报告中图片的提示包括与报告主题相关的各种关键词，以及图片格式、风格（插画画）、颜色和色调、灯光和构图。许多图片表现出性别和种族偏见，但通过进一步的人为提示和输入可以缓解这种偏见。同样明显的是人类特征、物体、拼写、理解等方面的扭曲——本报告有意展示了这些扭曲。为本报告创建的 gen AI 图像目录将通过我们的网站提供。有关我们研究的更多信息，请访问 cmt.uts.edu.au。
通过聚类和Orbat映射
操作领域（AO）的情境情况对于指挥所和战术边缘的情况意识至关重要。运营商，例如一个营的S2或公司指挥官，从包括预期敌军的战斗（Orbat）的计划开始。他们会收到有关检测到的战斗空间对象（BSO）的持续信息，并将其添加到情境图片中。在理想情况下，操作员创建了一个真实，完整，最新和简洁的情况。实际上，图片可能不完整，包含错误或过时的信息。为了不断地保持准确的情境图片，重要的是要通过添加新的BSO来丰富它，也要管理可能重复或过时的BSO的更正和删除。在以前的论文中，我们介绍了两种方法，以自动聚集和富集情境图片：根据其空间距离随时间的空间距离[1]，[2]和一种基于规则的方法，用于将BSO映射到敌人的Orbat [3] [3]。在本文中，我们提出了一种新的方法来维护情况，该方法确定了来自源自轨道的情境图片和簇的BSO群集之间的最佳映射。如[4]中所述，映射可以有效地充实情况形态图片，身份管理和改进的侦察计划。
总统航空航天报告
在标题页上，从左上角开始顺时针方向：1.2021 年 5 月 18 日，在一次多国演习中，两架美国空军 F-35A Lightning II 飞机和两架法国阵风飞机在法国上空飞行时打破队形。图片来源：空军中士。亚历山大·库克。2.这张 2022 年 7 月 12 日曝光的图像由美国宇航局的詹姆斯·韦伯太空望远镜在红外光下拍摄，显示了船底座星云中附近年轻的恒星形成区域 NGC 3324，揭示了之前被遮蔽的恒星诞生区域。图片来源：NASA、ESA、CSA 和 STScI。3.一架 UAS 飞入 Pebble Hill 地点 Block B/Unit C2 的烟雾柱中，Tall Timbers 研究站。图片来源：USGS/Todd Hoefen。4.2022 年 1 月 31 日，猎鹰 9 号火箭从佛罗里达州卡纳维拉尔角太空军基地发射。 图片来源：Joshua Conti，太空部队。5.GOES-17 卫星捕捉到了这张由 Hunga Tonga-Hunga Ha'apai 火山于 2022 年 1 月 15 日水下喷发产生的巨大云层图像。 图片来源：NASA 地球观测站，Joshua Stevens 使用 NOAA 和 NESDIS 提供的 GOES 图像拍摄。6.这张照片由火星 2020 号航天器下降级上的摄像机拍摄，显示了美国宇航局的毅力号火星车于 2021 年 2 月 18 日着陆火星之前的样子。图片来源：NASA/JPL-Caltech。