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World File Search System视频录像
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安全的网络基础架构是确保可以快速，安全地传输和访问视频录像所必需的。请提供有关基础架构设置的简要说明。它应该在最低加密级别，防火墙系统，设置VPN，访问控制和身份验证设置。
MARIO ELENA，个人
1 被告错误地声称，视频录像的存在消除了任何事实争议。相反，一个理性的陪审员可能会发现，被告的随身摄像机录像与原告的说法相符。参见 Rosenbaum，107 F.4th，第 921 页（“除非视频证据‘明显与事实相矛盾’，否则我们会以对非动议者最有利的方式看待事实。”（引自 Scott v. Harris，550 US 372, 380 (2007)））。
VLC 申请通知草案
个人信息收集通知 在公众参与会议上或通过有关此主题的书面意见收集和记录的个人信息是根据《2001 年市政法》（修订版）和《1990 年规划法》（RSO 1990，cP13）的授权收集的，并将由市议员和伦敦市工作人员在审议此事时使用。书面意见，包括姓名和联系信息以及公众参与过程中产生的相关报告，将向公众提供，包括在市政府网站上发布。公众参与会议的视频录像也可以发布到伦敦市的网站上。有关此收集的问题应转交给记录和信息服务经理 519-661-CITY(2489) 分机 5590。
人工智能测量与评估研讨会总结
人工智能测量与评估研讨会是一个为期三天的虚拟研讨会，于 2021 年 6 月 15 日至 17 日举行。研讨会汇集了利益相关者和专家，以确定人工智能测量和评估的最迫切需求。根据法规，NIST 负责推进测量和评估人工智能技术的基础研究。其中包括制定人工智能数据标准和最佳实践，以及人工智能评估和测试方法和标准。NIST 正在与私营和公共部门合作，帮助确定其人工智能活动的优先顺序和工作。完整的研讨会议程以及小组的所有可用视频录像均可在人工智能测量与评估研讨会页面上找到。
关于迈克尔·尼维斯（Michael Nieves）死亡的调查的报告
上尉Tinsley告诉Co Joseph将Nieves先生带到进气门进行身体扫描。根据Co Joseph的身体磨损相机（BWC）的视频录像，约瑟夫（Joseph上尉Tinsley在医疗紧急情况下打电话。co约瑟夫留在尼维斯先生的牢房门口，在他继续流血时与他交谈。在他们等待医务人员到来时的不同时间，上尉tinsley，co Joseph和Co Jeron Smith为Nieves先生提供了一条毯子和衬衫，显然是让Nieves先生把它们戴在伤口上，但他拒绝接受。看着Nieves先生几分钟后，约瑟夫显然不确定Nieves先生在哪里流血，问他是否正在从嘴里或脖子流血。 Nieves先生说，他正在从脖子上流血。
足球应用的摄像机校准算法的比较分析
摘要在解决足球比赛视频录像的自动分析问题时，目前正在使用特殊摄像机。这项工作介绍了已知算法和摄像机校准方法的比较表征，包括利用机器学习和神经网络的方法，目的是确定其缺点并为开发现代，更有效的方法和算法构成理论基础。具体来说，它检查了需要更多输入数据但可以快速运行的算法[1，2]和使用机器学习的更准确的算法[3，4，5，6，5]。证明他们的主要缺点是准确性或速度。使用机器学习的更准确的算法通常并未指定该算法的操作速度，这排除了它们在实时应用中的使用。强调速度的研究作品经常缺乏在现实生活中使用实际使用所需的准确性。
视频记录的书面摘要
夏威夷檀香山 96813 注：如需获取本次会议完整议程的 DVD 副本，请致电市书记官办公室 (808)768-5822，或访问 https://www.youtube.com/watch?v=txqxbz8qvr8 观看视频。以下时间参考表示视频录像中所述操作开始的时间点。 召集会议 规划和经济委员会例会于上午 9:12 由委员会主席 Esther Kia'āina 召集，委员会成员 Okimoto（有表决权的成员）、Say（有表决权的成员）、Tupola（无表决权的成员）和 Weyer（有表决权的成员）出席了会议。行动议程 [上午 9:13] 1. 决议 24-243 – 委员会报告 353 重新召集理事会农业发展工作组。重新召集檀香山市议会农业发展工作组，其成员不超过 9 名且不少于 5 名，无任期限制，以促进瓦胡岛农业活动的增长和加强。
使用机器学习的安全摄像机对象检测的系统分析
现代移动对象跟踪和识别技术已得到很大改进，帮助机器人技术，媒体生产，生物学研究，视频监控和身份验证系统等广泛的行业。尽管低分辨率视频录像（例如动态背景，照明，遮挡和阴影）存在持续的问题，但这些电影提供了直接的好处，例如减少处理，传输和存储要求。两相对象检测器（例如RCNN）过去很普遍并且成功。，新的发展将单相检测器及其相关算法带到了大多数两相检测器的最前沿。yolo爆炸（Yolo）已被广泛用于对象识别和检测，始终优于其两相检测器对应物[1，2，3]。该领域的这种转变主要是由机器学习（人工智能（AI）（ML）的一个分支）驱动的。使系统能够从以前的性能中发展和学习而无需明确编程。它对于对象识别的主题至关重要[4]。可以构建可靠的对象检测系统，因为机器学习算法能够识别大量标签