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博弈树、计算机游戏和博弈论 - 苏黎世联邦理工学院
ethz.ch › edu › slides › Info2-ITET-11 PDF 2023年3月29日 — 2023年3月29日 了解飞机的可靠性有时并不比计算机高！... 政府在当时所谓的“人体工程学”或... 方面存在问题
后端工程|计算机视觉-Jesse Brizzi
在Scala/C ++中构建和部署的高性能计算机视觉和建议服务，使用CAFFE/MXNET处理500m+每月请求。●社交媒体SaaS平台的后端Scala开发。AWS微服务堆栈。●研究并发布了生产计算机视觉分类和检测模型。●创建和托管的专有数据集用于培训深度学习模型
量子计算tlisc.pptx
可以肯定地说，当今的计算机比70年前的计算机快得多。与现在的标准相比，当时的计算机很大，沉重，容量和处理速度非常有限。我们可以将量子计算机视为同一状态，就像一种仍然昂贵，笨重且具有许多研究潜力的新兴技术
2024-2025 CRA QUAD纸：优先考虑计算研究以授权和保护弱势群体
弱势群体，例如儿童，老年人，农村人群，残疾人和LGBTQ+社区，通常具有相互的身份，可以扩大挑战，包括残疾（4人中的1人），家庭暴力（1人）（4分之一）和贫困（1分之一）。这些问题需要创新的解决方案，以保护和增强弱势个人的权力。美国已经采取了联邦援助计划的反应，以支持有需要的人和特定人口统计的政策，这些政策减轻了特殊团体的艰辛，同时使他人受益。例如，遏制在人行道上切割（《美国残疾人法》第二次）使出行问题的人以及推动婴儿推车或运输物品的人受益。技术可访问性要求（1973年的《康复法》第508条）帮助人们随着时间的推移或不同情况下的能力变化（例如，在大声环境中的封闭字幕）变化。这些计划强调了我们国家致力于支持弱势个人的承诺，同时使所有人受益。
创新的预测量子计算机建模
世纪，在量子级别上开发有效的工具是相当多的，以提高数据的确定性和互操作性。量子计算机以量子力学为基本的原理，即使我们正处于开发的开始，仍然有望带来惊喜。Quantum计算机是唯一可以实现指数加速经典compoter的计算模型。量子计算机当前面临的主要挑战包括增加或减少给定系统的量子数量，同时管理以保留量置的属性和量子系统的纠缠状态，以通过适当的量子算法执行数据操作。在本文中，我们将概述量子计算机，将描述加密的演变以及与量子计算机的计算性能，效率和预测性建模有关的理论。原型和量子模拟算法将提出改善新量子宇宙的寿命。
Alwasiti , HHA 和 Yusoff , MZ 2022, '使用深度卷积神经网络和 Mixup 进行脑机接口的运动意象分类
摘要 — 目标：构建一个可以在单个受试者的小型 EEG 训练集上进行训练的 DL 模型提出了一个有趣的挑战，这项工作正试图解决这一挑战。具体来说，本研究试图避免长时间的 EEG 数据收集过程，并且不组合多个受试者的训练数据集，因为这会对分类性能产生不利影响，因为受试者之间的个体间差异很大。方法：使用大约 120 次 EEG 试验对定制的具有混合增强功能的卷积神经网络进行训练，每个模型仅针对一个受试者。结果：经过修改的具有混合增强功能的 ResNet18 和 DenseNet121 模型分别实现了 0.920（95% 置信区间：0.908,0.933）和 0.933（95% 置信区间：0.922,0.945）的分类准确率。结论：我们表明，尽管本研究使用的训练数据集有限，但与同一数据集上先前研究中的其他 DL 分类器相比，设计的分类器具有更高的分类性能。
UTKAL UNIVERLE的计算与通信杂志
亲爱的教授 /学生 /研究人员，我们很高兴宣布我们的第一卷杂志，即Utkal University Computing＆Communications（UUJCC）的论文呼吁。我们很高兴能使您意识到我们将每年在印度奥里萨邦奥里萨邦的布巴内斯瓦尔（Utkal University），UTKAL大学计算机科学与应用系发表《 UTKAL University杂志》（UUJCC）。uujcc将召集来自世界各地的研究人员和从业人员分享其工作结果。该期刊的目的是为学术界和行业的研究人员和从业人员提供一个论坛，以满足和分享计算和通信领域的尖端进步。杂志的目标与范围：UTKAL大学计算与通信杂志（UUJCC）欢迎与计算和通信有关的所有领域的研究贡献，调查和注释。以下样本列表 - 绝不是对提到的主题的限制贡献：计算：
使用计算机视觉检测年龄和性别检测
摘要：在计算机视觉的领域，使用OpenCV的年龄和性别检测是一种关键应用，展示了复杂算法和真实世界应用的融合。该项目努力开发一个能够准确估算图像或视频流的年龄和性别的强大系统。利用OpenCV的力量，一个流行的开放式计算机视觉库，再加上机器学习技术，该系统旨在自动将个人分类为预定义的年龄组和性别类别。通过面部特征分析，深度学习模型和图像处理技术的结合，系统可以以惊人的精度辨别年龄和性别属性。通过将该技术集成到各种领域，例如监视，营销和用户体验自定义，该项目努力为各种社会和商业挑战提供实用的解决方案。年龄和性别的抽象性质使这项努力多基础，需要一种细微的方法，包括数据预处理，模型培训和绩效优化。最终，该项目有助于进步计算机视觉应用程序，从而促进了许多领域的创新和效率。关键字：CNN，深度学习，性别分类，年龄检测。I.在当今相互联系的世界中引言，在那里，数字互动和社交媒体渗透到日常生活中，了解人口统计学（例如性别和年龄）变得越来越重要。II。II。智能设备的扩散促进了大量数据的收集，其中大部分包含对人类行为和互动的宝贵见解。在利用这些数据，性别和年龄预测算法的无数应用程序中，它们在增强用户体验，个性化内容并告知决策的潜力中脱颖而出 - 在各个领域制定过程。由于其丰富的信息内容，面部照片已成为性别检测和年龄预测算法的主要来源。利用图像处理，特征提取和分类技术方面的进步，研究人员和开发人员设计了复杂的方法来分析面部特征并准确推断人口统计学属性。这些方法通常涉及阶段，例如增强图像，以提高质量和分割以隔离相关特征，从而为后续分析奠定了基础。通过训练大型数据集的神经网络，我们旨在开发能够准确地将性别预测为“男性”或“女性”的强大模型，并可能基于实验参数对年龄组进行分类。除了技术复杂性之外，人类面部图像对各个行业和社会领域都具有深远的影响。从安全和娱乐到招聘和身份验证，从面部图像中检测性别和年龄的能力可以简化流程，增强安全措施并为战略决策提供了信息。相关作品本文使用应用于面部图像的深度学习技术介绍了有关性别识别的研究。此外，面部表情，人类交流的重要方面，提供了对情感状态和反应的见解，使面部图像分析成为心理学家和研究人员的宝贵工具。通过阐明这些技术的方法，挑战和潜在应用，我们旨在为计算机视觉中的知识不断增长，并促进具有真实世界影响的实用解决方案的发展。作者探索了卷积神经网络（CNN）的使用进行特征提取和分类，从而实现了有希望的
有形用户界面在人类计算机交互中的关键作用
摘要。人类计算机的交互已从命令行演变为图形，直至有形的用户界面（TUI）。tuis代表了将物理对象纳入数字环境中的新范式，以便为用户提供更丰富，更自然和直观的互动手段。本文回顾了TUIS在认知人体工程学，教育和行业中的应用，并特别强调了TUI在减少认知负荷以及改善保留率和增强解决问题的行为方面可能产生的潜在影响。它涵盖了TUI认知益处的各种案例研究，分布式和体现的认知，可伸缩性和可访问性问题的框架，减少技术障碍以及用户不情愿的方法以及TUI与IoT合并的方式。作者还讨论了TUI如何在智能环境中的网络和控制方面看到巨大的改进。从上述内容中，尽管Tuis承诺与常规GUI有关的巨大好处，但在不同应用程序中的全面利用要求解决成本，适应性和包容性的广泛使用。
