XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System数字图像
改进的 DICM 配备红外摄像机，用于应变和温度成像
摘要 — 数字图像相关法 (DICM) 通过获取封装中的机械应变，可有效研究功率半导体封装的故障机理。在 DICM 中，位移和应变通过摄像机捕获物体表面随机图案的图像来计算。我们开发了一种新的 DICM 系统，使用红外摄像机 (IR-DICM) 同时获取机械应变和温度分布。在以前的 IR-DICM 中，应变观察仅限于恒定条件下的高温，因此无法识别功率循环中的应力位置和阶段以进行故障机理研究。在本文中，我们成功地演示了 TO-3P 封装功率循环测试中的 IR-DICM，并使用新的样品制备和特殊的图像处理算法获得了整个功率循环过程中的应变和温度分布。
第一单元 什么是人工智能？根据人工智能之父的说法...
计算机视觉是一个跨学科领域，研究如何让计算机从数字图像或视频中获得高层次的理解。从工程角度来看，它寻求使人类视觉系统能够完成的任务自动化。计算机视觉涉及从单个图像或图像序列中自动提取、分析和理解有用信息。它涉及开发理论和算法基础以实现自动视觉理解。作为一门科学学科，计算机视觉涉及从图像中提取信息的人工系统背后的理论。图像数据可以采用多种形式，例如视频序列、来自多个摄像机的视图或来自医学扫描仪的多维数据。作为一门技术学科，计算机视觉寻求将其理论和模型应用于计算机视觉系统的构建。
有关计算机愿景朝向数据的文献调查...
摘要：计算机视觉是人工智能领域下的学科，它教会了机器。从生物科学的角度来看，其目的是提出人类视觉系统的计算模型。从工程的角度来看，计算机视觉旨在构建可以执行人类视觉系统可以执行的某些任务的自主系统（甚至在许多情况下都超越）。我们看到了机器如何“看到”以及如何使用计算机视觉来为消费者和企业构建产品的主要兴趣。此类应用程序的示例很少 - 亚马逊GO，Google镜头，自动驾驶汽车和面部识别。计算机视觉的目标是了解数字图像的内容。通常，这涉及开发试图重现人类视力能力的方法。[1]本文使用数据科学介绍计算机视觉背后的技术的目的。[2]
OIG-18-80 - 已取得进展，但 CBP 在实施生物识别功能以跟踪全国范围内的航空旅客出发方面面临挑战
在试点期间，CBP 遇到了各种技术和运营挑战，导致生物特征确认仅占所有已处理乘客的 85%。这些挑战包括网络可用性差、缺乏专职人员以及由于航班延误而压缩登机时间。此外，由于数字图像缺失或质量差，CBP 无法始终匹配某些年龄段或国籍的个人。总的来说，试点期间获得的生物特征数据提高了 DHS 核实 105,000 名从美国机场出发的外国游客以及 1,300 名逾期逗留者的能力。然而，85% 的低生物特征确认率提出了一个问题，即 CBP 是否会在 2021 财年之前实现其里程碑，即确认美国前 20 个机场的所有外国离境。
doi：https：//doi.org/10.48009/3_IIS_2024_110 A I模型的比较以检测图像中隐藏消息
隐身是在看似无害的封面媒体中隐藏秘密信息的艺术，对数字安全和法医分析提出了重大挑战。随着数字图像用作隐藏数据的载体的越来越多，必须有效，准确的切解技术的需求。这项研究比较了几种机器学习模型，包括K-Nearest邻居，高斯，多层感知器，随机森林，随机森林，AA未经训练的卷积神经网络以及一个被称为RESNET-18的预先卷积神经网络模型，称为RESNET-18，在其有效性的情况下，在其有效性的图像中具有sepnagomhichosics Messect embedded empedded的有效性。研究发现，卷积神经网络是检测具有99％准确性的地理含量的最佳模型。
将电能量存储整合到航空应用CFRP层压层结构
摘要。Cleansky2项目Solifly正在为航空应用开发更多的结构电池。本文提出了结构整合的概念以及评估结构电池整合对CFRP固体层压板机械性能的影响的方法，考虑到结构电池插入的尺寸和形状以及通过层压层厚度的位置考虑到其位置。已经实施了有限元仿真的完全参数，计算有效的数值策略来评估机械性能，并且首次随着细胞几何形状和集成位置的变化，矩阵损伤的首次开始。使用数字图像相关性和声学发射，获得了SB细胞成分和细胞原型的第一个机械表征数据。讨论了对功能分离组件的SB集成概念的优势和权衡的初步评估。
通过人工智能增强金融服务的合规性
ML 能够使用面部识别和生物特征活体检测来验证申请人的身份。面部识别技术可以将申请人的脸部与从其身份证件中提取的照片进行匹配。ML 通过检测两张照片之间的差异是否在公差范围内，或者脸部是真脸还是面具来支持此步骤。可以要求申请人从不同角度拍摄多张数字图像，以验证身份证上的独特安全功能，例如微缩印刷、全息图、布局和字体。还可能要求申请人录制一段简短的自拍视频，并使用面部提取模型来验证该视频是否由用户在现场环境中拍摄。ML 通常利用可以处理复杂背景、噪音、光线、字体和其他干扰的神经网络模型来帮助增强 OCR 技术。
考古学中的机载和航天遥感和数字图像分析 7
摘要 遥感在探测和绘制人类活动在景观中的考古痕迹方面有着悠久而成功的记录。自二十世纪初以来，航空考古的工具和程序逐渐发展，而地球观测遥感经历了技术和方法进步和创新的重大步骤，如今能够以前所未有的精度、分辨率和复杂性监测地球表面。在此过程中获得的大部分遥感数据可能包含有关考古遗址和物体的位置和背景的重要信息。考古学已经开始利用这一巨大潜力，开发基于数字遥感数据和相关工具和程序的考古痕迹探测和绘制新方法。本章回顾了考古遥感和数字图像分析的历史、工具、方法、程序和产品，强调了航空考古和地球观测遥感融合的最新趋势。
一种识别图像中读数的新方法... - IIETA
对于电力线路巡检，传统的人工巡检方式存在着抄表工作量大、准确率低、存在安全隐患等一系列问题。基于数字图像技术的电表读数图像智能识别方法具有很大的实用价值。但现有的基于深度学习的电表读数识别方法普遍忽略了电表仪表盘指针、刻度等关键点的提取，现有算法鲁棒性和抗干扰能力较差，因此本文旨在研究一种基于深度学习的电力线路巡检电表图像读数识别新方法。首先对电表仪表盘倾斜进行校正，精确定位仪表盘中心；然后基于YOLOv5网络模型构建电表读数识别模型，给出YOLOv5网络模型结构，介绍其工作原理；最后通过实验结果验证了所提出的电表读数图像处理方法及构建的识别模型的有效性。
