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大脑指纹识别 - ijrpr
脑指纹是一种基于计算机技术的测谎仪，它使用脑电波来确定个人大脑中的隐藏信息。当个人的大脑看到某些单词、图像或阶段时，大脑会给出脑电波反应，这有助于确定个人是否拥有所需的信息。它是由劳伦斯·法威尔发明的。他假设大脑对已知信息和未知信息的反应不同。法威尔最初使用 P300，后来发现了 P300 MERMER，从而提高了准确性。2001 年，美国中西部洛瓦州法院首次裁定脑指纹技术。脑指纹是通过脑电图 (EEG) P300 MERMER 测量的。我们需要明白，脑指纹与情绪、精神压力或谎言无关。它只显示所需的信息是否存储在个人的大脑中。当 BF 在向个人展示文字、图像或任何调查相关实体时遇到 P300 MERMER 脑波模式时，它会得出结论，认为个人拥有关于该实体的某些信息。大脑指纹计算机的结果是“找到信息”或“未找到信息”。
使用Yolo算法的心脏病预测系统 纳米流体的传热应用和... 的测试 基于微控制器的锂离子电池充电器 使用AI的梦想生成：算法的比较 theta与α比率的QEEG分析 解锁潜力：调查米歇尔提出的磁铁引擎概念 可再生能源整合对整体... 的影响 网络安全的新兴趋势和未来方向... 探索人工智能中的高级技术，以进行环境监测和 由于污染引起的遗传突变 药品中的自然保存开发... 网络犯罪及其影响的新边界 用于... 的残疾人的电磁齿轮变速杆的设计 名称：创始人，魔术墨水抽象游戏是一种基本和普遍的人类行为，超越了童年，塑造认知，情感 AI驱动的虚拟现实对远程工作生产力和员工的影响 关于指纹和血液证据从检索的进步技术的综述 印度的能源安全方案 使用yolov8 在火灾场景中检测人类生命 汽车行业的环境管理 激励因素影响女性企业家选择chikankari 评估教师对坦桑尼亚和印度的行政支持的看法 使用混合机器学习的心脏病预测... 大道超市（2021 - 2024）
Vinayagar工程学院摘要：预先医疗保健系统的开发正在迅速发展，如今可用大量患者数据（即电子健康记录系统中的大数据）可用于设计心血管疾病的预测模型。数据挖掘或机器学习是一种发现方法，用于从各种角度分析大数据并将其封装到有用的信息中。“数据挖掘是对隐式，以前未知且可能有用的有关数据的无平凡提取”。临床决策通常是根据医生的直觉和经验做出的，而不是基于隐藏在数据库中的知识数据。这种做法会导致不必要的偏见，错误和过多的医疗费用，从而影响了提供给患者的服务质量。有很多方法可以出现医学误诊。医生是过错的还是医院的工作人员，对严重疾病的误诊可能会产生非常极端和有害的效果关键词：心脏病，心血管疾病，Yolo算法，Yolo算法，模糊C-MEAN
与杏仁核相关的电纹指纹进行调制，并通过神经反馈训练进行调节，并与深度脑激活相关：边界人格障碍中的概念验证
。cc-by-nd 4.0国际许可证可永久提供。是作者/资助者，他已授予Medrxiv的许可证，以显示预印本（未通过同行评审证明）预印版本的版权持有人此版本发布于2023年3月30日。 https://doi.org/10.1101/2023.03.28.23287782 doi：medrxiv preprint
利用脑电图推断进行脑指纹识别
越来越多的研究表明，功能连接组具有个体特异性，因此可以视为大脑指纹；即能够在健康 [1] 和疾病 [2], [3] 的人群中识别个体。传统的方法是将大脑区域视为顶点，将区域对之间的区域时间过程的统计依赖性成对度量（即皮尔逊相关系数）视为边权重，从而构建功能连接组 (FC)。人们已经使用不同的神经成像方式研究了 FC 的指纹潜力，即脑电图 (EEG) [4], [5]、脑磁图 (MEG) [6], [7] 和功能性磁共振成像 (fMRI) [1], [8]。所有这些研究都有助于从大脑连接数据中实现单受试者水平的推断，即通过利用不同认知任务和静息状态下功能网络组织的个体属性 [9], [10]，或通过将个体连接组特征与行为和人口统计分数联系起来 [1], [6], [7], [9]。然而，传统的功能连接组不仅捕捉到了神经活动之间的统计依赖性，也捕捉到了潜在噪声源的统计依赖性。此外，功能连接组的构造仅提供大脑动态的成对表示，例如通过将大脑视为二元组的组合。由于其简单性，这一假设是有益的，但它限制了对人类大脑网络中个体特征的研究。因此，已经提出了基于主成分重建 [9] 或特征空间嵌入 [10] 的功能连接组去噪补救措施，每种方法都需要从潜在空间中学习基于空间的功能连接组。
指纹作为精神分裂症的预测因素：一项深度学习研究
1 Fidmag GermansHospitalàriesReesarch源泉，西班牙巴塞罗那； 2西班牙马德里的卡洛斯三世健康研究所心理健康网络（CIBERSAM）生物医学研究中心； 3西班牙巴塞罗那的贝尼托·门尼复杂的援助； 4西班牙马德里的Carlos III健康研究所（Investén-ICIII）的医疗保健研究部门； 5医院姐妹社会健康中心，西班牙帕伦西亚； 6西班牙巴塞罗那市Mare dedéudeLaMercè医院； 7 Padre Menni，西班牙桑坦德； 8西班牙桑坦德大西洋欧洲大学； 9医院姐妹协助综合大楼，西班牙马拉加；西班牙纳瓦拉市潘普洛纳市的10个精神病学诊所Padre Menni； 11贝尼托·门尼（Benito Menni）援助综合大楼，西班牙马德里市的塞姆波兹洛斯；西班牙马德里的圣米格尔医院诊所12；西班牙巴塞罗那Martorell的Sagrat Cor医院13； 14 Aita Menni，Mondragón，巴斯克国家； 15西班牙扎拉戈萨的卡门神经精神病中心圣母；西班牙西班牙省16位医院姐妹； 17西班牙巴塞罗那大学的生态学进化生物学系，生态学环境。
b' 在存款后 30 天内购买 CastleBranch 套餐（请参阅第 7 页）。此套餐中的项目具有时效性，不得在学期开始前 6 个月以上完成。犯罪背景、药物筛查和指纹结果必须在学期的第四周之前收到，但我们强烈建议在入学指导日之前收到。不遵守此要求将导致您的入学被撤销并被取消参加该计划。'
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学习量子设备的噪声指纹
可以可靠执行的算法（Deutsch 2020；Bharti 等人 2022）。随着早期量子设备的普及，自然而然地出现了一个问题，即在实验层面上了解通用量子设备中内部噪声过程留下的特征是否具有普遍特征或特定量子平台的特征。此外，人们可能想知道这种噪声特征是否具有时间相关的特征，或者在设备运行时是否可以有效地被认为是稳定的，即随着时间的推移保持恒定。这些问题的答案对于定义适当的策略以减轻噪声和系统误差的影响（Degen 等人 2017 年；Sza'nkowski 等人 2017 年；Do 等人 2019 年；M¨uller 等人 2020 年；Wise 等人 2021 年）至关重要，可能超越标准量子传感技术（Cole 和 Hollenberg 2009 年；Bylander 等人 2011 年；´ Alvarez 和 Suter 2011 年；Yuge 等人 2011 年；Paz-Silva 和 Viola 2014 年；Norris 等人 2016 年）并克服探针尺寸和分辨率的当前限制（Cole 和 Hollenberg 2009 年；Bylander 等人 2011 年；Frey 等人 2017 年；M¨uller 等人）。 2018 ；Hern´andez-G´omez 等人 2018 ；Hern´andez-G´omez 和 Fabbri 2021 ）。此外，如果有人证明噪声特征是单个设备所特有的，它就变得更加重要，结果是衰减噪声影响的问题可能比预期的更难。事实上，每个量子技术平台，从超导电路（Devoret 等人 2004 ；Clarke 和 Wilhelm 2008 ）到捕获离子量子计算机（Wineland 等人 2003 ）、光子芯片（Spring 等人 2013 ；Metcalf 等人 2014 ）和拓扑量子比特（Freedman 等人 2003 ），都可能需要通常昂贵且与设备不兼容的临时解决方案
使用指纹的 ATM - ijrpr
在 ATM（自动柜员机）中，使用生物识别技术的个人身份识别比传统方式更受青睐。基于生物识别技术的身份验证可能是替代基于密码的身份验证的潜在候选技术。在所有生物识别技术中，基于指纹的身份验证是最成熟和最可靠的技术之一。基于指纹的 ATM 可以是一个桌面应用程序，其中使用用户的指纹进行身份验证。每个人的指纹细节特征都不同，因此用户将被唯一识别。与使用 ATM 卡相比，基于指纹的 ATM 更安全可靠。您无需在钱包中携带 ATM 卡，也不会有丢失的风险。ATM 安全性的一个关键特性是个人识别码 (PIN) 或密码。PIN 或密码被广泛用于保护客户的财务信息免遭非法访问。PIN 经常用于建筑物、银行账户和计算机系统的访问代码中的识别和身份验证。
脑指纹技术
脑指纹识别是一种基于计算机的新技术，通过测量脑电波对计算机屏幕上显示的与犯罪相关的文字或图片的反应，准确、科学地识别犯罪者。脑指纹识别技术基于这样的发现：当一个人遇到熟悉的刺激时，大脑会产生独特的脑电波模式。美国将功能性磁共振成像用于测谎，其依据是研究结果表明，被要求说谎的人的大脑活动模式与他们说真话时不同。本文讨论了在法庭上使用此类证据的相关问题。结论是，目前这两种方法都没有足够的数据支持其在检测谎言方面的准确性，因此不足以在法庭上使用。在犯罪学领域，美国开发了一种新型测谎仪。这被称为“脑指纹识别”。这项发明被认为是迄今为止最好的测谎仪，据说可以检测出那些顺利通过测谎测试（传统测谎测试）的狡猾罪犯。新方法利用脑电波，可以检测接受测试的人是否记得犯罪的详细细节。即使这个人故意隐瞒必要的信息，脑电波发出者也会抓住他。大脑指纹识别在 120 多项测试中被证明 100% 准确，包括对联邦调查局特工的测试、对美国情报机构和美国海军的测试，以及对包括重罪在内的现实生活情况的测试。
指纹区域的量子傅里叶变换红外光谱
摘要：红外量子吸收光谱是量子传感技术之一，通过可见光或近红外光子检测可估算样品的红外光学特性，无需红外光源或探测器，这一直是提高灵敏度和光谱仪小型化的障碍。然而，实验演示仅限于波长短于 5 µ m 或太赫兹区域，而尚未在通常用于识别化合物或分子的 1500–500 cm − 1（6.6 至 20 µ m）的所谓指纹区域实现。本文我们报告了指纹区域量子傅里叶变换红外 (QFTIR) 光谱的实验演示，通过该实验可以从用单像素可见光探测器获得的傅里叶变换量子干涉图中获得吸收光谱和相位光谱（复杂光谱）。作为演示，我们获得了硅晶片在 10 µ m (1000 cm − 1 ) 左右的透射光谱，以及合成氟聚合物片聚四氟乙烯在 8 至 10.5 µ m (1250 至 950 cm − 1 ) 波长范围内的复杂透射光谱，其中可以清楚地观察到由于 CF 键的拉伸模式而产生的吸收。这些结果为基于量子技术的新型光谱装置开辟了道路。