XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System轮廓提取
使用卷积神经的手写方程求解器...
1个学生，2个学生，3个学生1计算机科学与工程，1 Sreenidhi科学技术研究所，印度城市摘要：由于技术进步，机器学习和深度学习变得越来越重要。手写识别，机器人技术，人工智能以及更多的行业现在正在使用机器学习和深度学习方法。这样的系统需要数据培训，使我们的机器可以学习并做出必要的预测。在这项研究中，证明了具有可观精度为98％的手写方程求解器。它是使用卷积神经网络和某些图像处理技术对手写数字和数学符号进行了训练的。数字0到9的图像，plus和sinus符号（+），手写符号 *构成数据集。为了提取功能，我们将使用轮廓提取。在此项目中，我们使用卷积神经网络构建模型，并训练该模型以评估手工编写的方程式，我们使用数字和操作员手工编写的数据集。给出了手写方程的输入图像，将图像转换为灰色背景，为此，我们使用轮廓提取来获取特征。输出是通过评估方程式
战斗识别
回报。使用武器需要确定敌方身份。美国空军增强型识别和传感激光雷达 (ERASER) ATD 旨在通过使用主动激光技术改进空中和地面目标的机载识别过程。该计划的努力将集中在将 ERASER 激光和信号处理技术集成到试验机上进行飞行演示。ERASER 提供的目标 ID 将补充来自作战人员整体 ID 套件的其他 ID 源。ERASER 将结合为地面目标 ID 开发的 2D 激光成像技术和 CID 算法。美国空军还将使用合成孔径和高距离分辨率技术来提高空对地雷达成像 (AGRI) 战术雷达 ID 能力。海军打算开发一种综合 CID 能力，利用多种目标信息源（合作和非合作）。除了空军正在实施的 ERASER 和 AGRI 方法外，还有针对其他传感器模式（被动和主动）的相关自动目标识别 (ATR) 程序正在研究中；特别是替代合成孔径雷达 (SAR) ATR、特定发射器识别、精密电子支持测量和固态激光振动传感。美国海军非合作空中目标识别计划将演示基于多普勒的成像过程，以提供空中目标类别估计。美国海军沿海监视/移动目标识别计划将提供小型舰艇成像的演示。美国海军激光 CID 项目采用激光测振、高距离分辨率 1D 剖面、2D 轮廓提取以及依赖于优化激光源照射时独特目标反射率特性的技术。根据此 DTO，表面目标 ID 的退出标准是声明概率为 85%，识别置信概率为 98%。
战斗识别
回报。使用武器需要准确识别敌方目标。美国空军增强型识别和传感激光雷达 (ERASER) ATD 旨在通过使用主动激光技术改进空中和地面目标的机载识别过程。该项目将集中于将 ERASER 激光和信号处理技术集成到试验机上进行飞行演示。ERASER 提供的目标识别将补充作战人员整体识别套件中的其他识别源。ERASER 将结合为地面目标识别开发的 2D 激光成像技术和 CID 算法。美国空军还将使用合成孔径和高距离分辨率技术改进空对地雷达成像 (AGRI) 战术雷达识别能力。海军打算开发一种利用多种目标信息源（合作和非合作）的复合 CID 能力。除了空军正在实施的 ERASER 和 AGRI 方法外，还有针对其他传感器模式（被动和主动）的相关自动目标识别 (ATR) 计划正在研究中；特别是替代合成孔径雷达 (SAR) ATR、特定发射器识别、精密电子支持测量和固态激光振动传感。美国海军非合作空中目标识别计划将演示基于多普勒的成像过程，以提供空中目标类别估计。美国海军沿海监视/移动目标识别计划将提供小型飞机成像的演示。美国海军激光 CID 项目使用激光测振、高距离分辨率 1D 剖面、2D 轮廓提取和依赖于优化激光源照射时独特目标反射率特征的技术。根据此 DTO，表面目标 ID 的退出标准是声明概率为 85%，识别置信概率为 98%。