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手指触摸检测
机器学习是“一个研究领域，它使计算机能够学习而无需明确地进行学习” [11]。机器学习的起源始于康奈尔大学的心理学家弗兰克·罗森布拉特（Frank Rosenblatt）。基于人类神经系统的机器设计。该机器被称为“ Perceptron”，其目的是识别字母的字母[8]。随着机器学习的领域的增长，可以完成的任务数量也随之增长。例如，对象检测是通过使用机器学习进一步研究，测试和部署的众多任务之一。对象检测是计算机视觉中的视觉识别问题，其目标是在给定图像中找到某些目标类的对象，并为每个对象分配一个相应的类标签。由于近年来基于深度学习的图像分类的成功，它结合了深度学习技术[12]。现在已经解释了机器学习的一些历史，让我们开始研究如何使用它来检测指尖。 创建此机器将是有益的，因为它的模型可以采用并将其实施到不同的应用程序中。 在本文的其余部分中，将说明以下内容：讨论的第一个主题将是其他人在手指检测方面进行的一些先前研究，接下来将提供模型的创建和测试方法，然后将是整个过程的结果。 最后，本文将以结论结束。现在已经解释了机器学习的一些历史，让我们开始研究如何使用它来检测指尖。创建此机器将是有益的，因为它的模型可以采用并将其实施到不同的应用程序中。在本文的其余部分中，将说明以下内容：讨论的第一个主题将是其他人在手指检测方面进行的一些先前研究，接下来将提供模型的创建和测试方法，然后将是整个过程的结果。最后，本文将以结论结束。
使用 Softmax- 进行临床分布外检测...
摘要。在医学图像分析中，需要一个可靠的模型来检测包含重要解剖信息的输入并据此做出准确的决策。受此启发，我们引入了“临床分布外”（OCD）检测的概念，其中临床分布内数据（ICD）被定义为包含对临床决策至关重要的“临床感兴趣区域”的图像。我们提出了一个基于分类模型的 OCD 检测框架，并通过一种新颖的 softmax 条件变分自动编码器正则器进行增强。在该框架中，softmax 分数被合并到潜在空间中，并以可学习的类条件高斯分布作为先验。通过在特征重建中嵌入类信息，该方法加强了 ICD 类别内的特征紧凑性并增强了 ICD 和 OCD 特征之间的可分离性。所提出的 OCD 检测方法的有效性在从实时胎儿超声（US）视频中选择解剖视图的任务中得到了证明，其性能明显优于最先进的基于分类和基于生成的方法。
Turnitin 中的 AI 检测
什么是 AI 检测？它的作用是什么？人工智能 (AI) 检测工具的工作是确定内容是由 AI 软件生成的还是由人类创建的。它通过检查大型在线数据集来预测在内容中使用单词或短语的可能性。Turnitin 等 AI 检测工具通过结合机器学习和自然语言处理来识别那些重复的模式或短语。除了重复或可预测的模式外，AI 检测还会寻找与人类创造的语言相比的复杂性、创造性和缺乏深度。AI 检测工具通过使用谓词文本来生成内容来完成此过程。由于机器更有可能在写作中使用非批判模式，因此它们不理解单词的含义。因此，它们需要上下文来分析文本。这种上下文来自 AI 检查先前生成的内容并确定下一个单词相对于已经存在的内容应该是什么。如果发现内容遵循可预测的模式，AI 检测工具将标记内容为 AI 生成的。 AI 检测和 Turnitin Turnitin 中的相似性报告现在包含一个新的 AI 写作指示功能。Turnitin 中的这个 AI 检测工具给出了可能由 AI 生成的文档的总体百分比。虽然可以在相似性报告中找到 AI 写作指示工具，但 AI 写作检测百分比不会影响相似性分数。Turnitin 的 AI 写作指示工具可以检测由 GPT-3、GPT-3.5 和其他变体（包括 ChatGPT）生成的文本。他们还对 GPT-4（ChatGPT-Plus）进行了测试，并且大多数时候能够从中检测到 AI 生成的内容。请注意，由于这项新技术正在不断发展，它并不总是完美的，因此在使用此功能评估提交的作品时，请使用您的最佳判断。不同颜色的指示器代表什么？如果 AI 写作指示器为蓝色，百分比在 1-100 之间，则表示提交已成功处理。如果 AI 写作指示器为灰色且没有百分比或显示 (--)，则 AI 写作检测指示器无法处理提交。发生这种情况的原因有多种。
通过探测实施威慑
Thomas G. Mahnken 是战略与预算评估中心的总裁兼首席执行官。他是约翰霍普金斯大学保罗·尼采高级国际研究学院 (SAIS) 菲利普·梅里尔战略研究中心的高级研究教授。他最近担任国会授权的国家防御战略委员会成员和海军陆战队大学访问委员会成员。他之前的政府生涯包括 2006 年至 2009 年担任国防部政策规划副助理部长，在此期间他帮助制定了 2006 年四年期国防评估和 2008 年国防战略。他曾担任 2014 年国防小组、2010 年四年期国防评估独立小组和美国大规模杀伤性武器情报能力委员会的工作人员。他曾在国防部净评估办公室任职，并担任海湾战争空中力量调查的成员。他于 2009 年荣获国防部长杰出公共服务奖章，并于 2016 年荣获海军部优秀文职服务奖章。
检测技术的评估...
使命：作为国家的主要保护机构，内政部负责管理我们大部分国有公共土地以及自然和文化资源。这包括促进合理利用我们的土地和水资源、保护我们的鱼类和野生动物、保护我们的国家公园和历史遗迹的环境和文化价值，以及通过户外娱乐活动提供生活乐趣。该部门评估我们的能源和矿产资源，并努力确保其开发符合我们所有人的最佳利益。该部门还通过鼓励对公共土地的管理和公民责任以及促进公民参与其照管来促进“以美国为荣”运动的目标。该部门还对美国印第安人保留地社区和居住在美国管理下的岛屿领土上的人民负有重大责任。
检测泵性能下降
2.1 高温下水的修正系数 5 3.1 简单周期运动 8 3.2 对应于 0.3 英寸/秒速度的位移和加速度 9 3.3 无线计算机监控示意图 15 4.1 建议包含在设备文件包中的泵数据 18 4.2 受监控泵上的测量点位置示意图 19 4.3 基于泵运行速度倍数（阶数）的频率分析示例 21 4.4 在用测试振动限值 27 4.5 API-610 泵振动限值 29 4.6 Rathbone 壳体振动严重程度图表（轴承盖处） 30 4.7 国际标准 ISO 2372 和 ISO 3945 31 4.8 DIAPO 泵监控数据和诊断过程 34 4.9 Barsebaeck 的泵监控位置 37 4.10 Barsebaeck 主冷凝泵频谱显示空化38 4.11 东芝旋转电机维护支持专家系统 (MAINS) 38 4.12 古里-2 号反应堆冷却剂泵专家系统故障分类 41 5.1 室温下 7.5 马力泵电机的单相电感 45 5.2 电机停机后 7.5 马力泵电机的单相电感 46 5.3 原始转子的标准化电机电流频谱 47 5.4 一个转子断条的标准化电机电流频谱 48 5.5 两个转子断条的标准化电机电流频谱 48 5.6 三个转子断条的标准化电机电流频谱 48 5.7 测试设施泵额定负载条件下的泵电机标准化电流频谱 49 5.8 测试设施泵在水力更不稳定条件下的标准化电流频谱 50 5.9 粉煤灰闸泵 P7 电机电流频谱 50 5.10 粉煤灰闸泵 P8 电机电流频谱 50 5.11 转子无退化时的小型风扇电机电流频谱 51 5.12 转子出现人为退化时的小型风扇电机电流频谱 51 5.13 定子槽通过频率下边带 - 原始转子 52 5.14 定子槽通过频率下边带 - 一个转子条断裂 52 5.15 定子槽通过频率下边带 - 两个转子条断裂 53 5.16 定子槽通过频率下边带 - 三个转子条断裂 53 5.17 时域中幅度解调的定子槽通过频率相关电流信号 54 5.18 四种转子条件下的振动频谱 55 6.1 速度域中的泵 A 振动频谱 61 6.2 加速度域中的泵 A 振动频谱 62 6.3 速度域中的泵 A 振动频谱（已缩放） 63 6.4 泵 A 的 RMS 振动数据摘要 65 6.5 0 gpm 时的泵 A 水平径向速度频谱66 6.6 泵 B 在速度域中的振动频谱 67 6.7 泵 B 在加速度域中的振动频谱 68 6.8 泵 B 在速度域中的振动频谱（缩放） 69 6.9 泵 B 的 RMS 振动数据摘要 71 6.10 泵 B 在 400 gpm 下针对两个数字低通滤波器应用的径向振动速度波形 72 6.11 泵 C 在速度域中的振动频谱 73 6.12 加速度域中的泵 C 振动频谱 74 6.13 显示液压和轴承相关故障频率峰值的泵 C 振动频谱 75 6.14 泵 C 振动速度频谱：经测量和人工滤波 76 6.15 泵 AP 脉动频谱 - 泵 B 77
