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www.migrationletters.com机器学习算法要检测手写字符识别
手写字符识别（HCR）是一个广泛研究的领域，旨在开发能够识别手写文本的算法。准确的HCR对于各种应用很重要，包括文档数字化，签名验证和邮政自动化。尽管取得了重大进展，但当前的HCR系统仍然面临着几个挑战，例如写作风格，噪音和草书手写的存在。为了克服这些挑战，已经开发了机器学习算法，以提高手写文本的识别准确性。在本文中，我们将探讨用于HCR的不同类型的机器学习算法并评估其性能。我们还将讨论用于提高认识准确性及其实施挑战的预处理技术。此外，我们将研究用于衡量识别准确性的评估指标以及影响算法性能的因素以及如何优化它们。这项研究可以有助于开发更准确，更有效的手写角色识别系统，该系统可以在各个领域具有重要的应用。
评估服装对虚拟字符中人格感知的影响
摘要：设计能够反映人格感的虚拟字符是虚拟现实和计算机图形中的研究和应用中的关键目标。越来越多的研究工作致力于调查通过将表达性的个性和样式注入虚拟化身，以构建多样，公平和包容的元方式。虽然大多数以前的工作都集中在探索虚拟角色动态行为的变化，但字符的视觉外观在影响其感知个性方面起着至关重要的作用。本文提出了一系列实验，评估了虚拟人物服装对其感知个性的影响。基于现实世界中进行的相关心理学研究，我们确定了一组可能反映虚拟特征的人格的服装因素：颜色，设计和类型。作为我们研究的框架，我们使用了“五巨头”个性模型来评估人格特质。为了检验我们的假设，我们进行了三个感知实验，以评估服装参数对角色人格的贡献。在我们的第一个实验中，我们通过不同的色调，饱和度和值来研究色素。在第二个实验中，我们评估了不同的领口，腰围和袖子设计的影响。在我们的第三个实验中，我们研究了五种服装类型的人格感知：专业，休闲，时尚，户外和室内。重要的结果为化身设计师提供了有关如何创建具有特定个性概况的虚拟字符的指导。我们进一步进行了验证测试，以扩展我们的发现的应用到增强现实（AR）和虚拟现实（VR）设置中的动画虚拟字符。结果证实，我们的发现可以广泛应用于VR和AR环境中通常用于游戏，娱乐和社交网络方案中的静态和动画虚拟字符。
隐喻分析符合词汇字符串
近年来见证了隐喻识别程序（MIP/VU）的发展，这是一种逐步的协议，旨在识别话语中隐喻使用的单词。但是，MIP（VU）的优点，该过程对打算使用其输出作为涉及定量成分的语义场分析的基础的学者给了一个问题。取决于研究问题，隐喻分析师可能对该程序标准化的分析水平（即词汇单位或词汇）（包括短语和句子）的语言有兴趣。然而，试图使该方法的独家关注与隐喻相关的单词的独家关注一直是批评的目标，以及其他基于缺乏明确的单位形成指南的理由，因此，他们的分析和测量单位不一致。利用来自美国西班牙语的报纸对迁移计划的报道（被称为DACA的迁移计划）（儿童到达的递延动作），该文章描述了分析师在尝试使用包含雾化的隐喻单词的数据集时可能会遇到的挑战，以作为后续量化半态分析的输入。它的主要方法论贡献包括提案和以下方式扩展现有MIP（VU）协议的三种可能方法的说明，以允许其以可靠和系统的方式捕获词汇之上的隐喻字符串。前两种方法是程序性的，并且需要根据研究问题来制定A-Priori组的分组指导。一个人偏离了半疾病标准（方法1），另一个采用骨科学方法（方法2）。第三种方法的自下而上，涉及LEXEMES的临时分组，并添加了一个描述性参数，该参数旨在跟踪分析师做出的分组决策，从而始终维护透明度。
MIT 开放存取文章 AI 生成的字符......
机器学习的进步最近使超现实主义的散文、图像、音频和视频数据（称为 AI 生成媒体）的合成成为可能。这些技术为创造与个人数字形象的互动提供了新的机会，这些形象可以激发我们的灵感和好奇心。AI 生成的角色形象可以合成任何人的面孔、身体和声音，从虚构人物到历史人物，甚至是已故的家庭成员。虽然迄今为止，这项技术的负面用例占据了讨论的主导地位，但从这个角度来看，我们强调了 AI 生成角色的新兴正面用例，特别是在支持学习和福祉方面。我们展示了一个易于使用的 AI 角色生成流程来实现这样的结果，并讨论了道德影响以及包括可追溯性以帮助维护对生成媒体的信任的必要性。展望未来，我们预见生成媒体将成为不断发展的人机交互领域的重要组成部分。
字符串逆变器：编排储能的未来
我们的净零目标。供应链以及地缘政治问题仅加剧了迫切需要储能来巩固可再生能源并稳定当地电网以及能源价格的需求。耦合太阳能，地球上最便宜的发电形式，电池存储是一个逻辑且必要的决定。这份白皮书探讨了弦逆变器通过高性能，非凡的灵活性和易用性提供的真实和创新优势。因此，我们认为，在建立高价值，持久的储能项目方面，它们将成为最佳实践的一部分。
识别隐藏字符串的量子算法及其在拟阵问题中的应用
在本文中，我们探索了受拟阵理论启发的量子加速问题，即使用最大内积预言机和子集预言机来识别一对 n 位二进制字符串，保证它们具有相同数量的 1，并且恰好有两位不同。更具体地说，给定两个满足上述约束的字符串 s，s ′ ∈{0, 1} n，对于任何 x ∈{0, 1} n，最大内积预言机 O max (x) 返回 s·x 和 s ′·x 之间的最大值，子集预言机 O sub (x) 指示 x 中 1 的索引集是否是 s 或 s ′ 中索引集的子集。我们提出了一个量子算法，该算法消耗 O (1) 次查询来获取最大内积预言机，用于识别对 { s, s ′ } ，并证明任何经典算法都需要 Ω( n/ log 2 n ) 次查询。此外，我们提出了一个量子算法，该算法消耗 n
连字符电化学 - 拉曼光谱
在研究（电）化学反应时，电化学和光谱技术的组合会产生互补信息。电化学技术提供了精确的定量，并具有以较低零件（ppm，mg/l）浓度范围或涉及亚单层覆盖率的表面过程分析解决方案的可能性。电化学方法的缺点是它们为目标反应提供了有限的特异性。信息是一维的，因为研究人员可以在给定的潜力下监视电子的流量，但是很难将当前信号归因于单个过程。光谱法（如拉曼光谱法）提供了分子信息，并有可能监测化学过程的发生。
将Grover的量子算法应用于字符串匹配
如今，数据库中的字符串搜索是一种广泛使用的资源，可以应用于许多领域，例如生物信息学和DNA测序，拼写检查，窃探测等。它在于在长度为n的较长字符串中找到长度为m的位置，从而使m≤n。通常，字符串长度很大，文本中的图案不经常，因此涉及较大的时间复杂性，以找到匹配发生的位置。Kunth-Morris-Pratt和Boyer Moore算法[1]是用于匹配的最常见的经典算法。他们从左到右检查字符，直到有匹配，因此，他们将在最坏的处理时间（n + m）重新检查。在这个新时代，量子计算范式在上升中，到目前为止已经解决了与经典算法有关的许多问题，这些问题正在解决使用量子算法以减少查询数量。关注着提高运行时间的关注，我们将在这里探索使用量子计算机来解决弦匹配问题的可能性，该量子计算机利用量子力学法律，例如求职，纠缠和干扰，以执行计算。字符串匹配问题可以作为一个问题进行重新调整为在所有字符串位置形成的一般数据库中搜索解决方案（与目标相匹配的位置）。未分类数据搜索的最著名的量子算法是Lov K. Grover在1996年提出的，并在1996年提出了Quadratic的Quadratic速度加速O（
量子计算拓扑的字符品种和代数表面
摘要：结果表明，由于其SL 2（c）字符品种与代数表面有关的某些有限呈现的组的表示理论。我们利用代数表面和相关拓扑工具的Enriques -Kodaira分类，以使此类表面明确。我们研究了SL 2（c）角色品种与拓扑量子计算（TQC）的连接，以替代Anyons的概念。Hopf链接H的角色是Del Pezzo表面F H（换向器的轨迹），是我们对TQC的看法的内核。QUTRIT和两Q Q Qubit的魔术状态计算，在我们以前的工作中衍生自从Trefoil结中，可以从HOPF链接看作是TQC。一些两者的bianchi组的特征品种以及奇异纤维的基本组〜e 6和〜d 4包含f h。表面biration等同于k 3表面是其特征品种的另一种化合物。