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光学标记识别 (OMR) 表的评估
光学标记识别(OMR)是一种传统的数据输入技术，也是在考试评价中广泛应用的重要人机交互技术，该技术已被用于高校考试、调查表、习惯性询问表、竞争性考试等的答题纸检查。在当今技术的发展中，基于计算机的图像处理和计算机识别已广泛应用于我们的生活中。针对现有OMR技术的不足，本文提出了一种基于图像的低成本OMR新技术，该技术可处理薄纸和打印精度较低的答题纸，并介绍了系统的图像扫描、倾斜校正、扫描误差校正、区域变形校正和标记识别等关键技术及相关实现。大量问卷的处理结果证明了该新技术的稳健性和有效性。
调查索马里澳大利亚国防军服务部门的单位认可
传输信询问索马里澳大利亚国防军服务部门的单位认可的信头马特·基奥（Matt Keogh）国防部议员国会议会大臣堪培拉法案2600年尊敬的部长我很高兴地介绍国防荣誉和奖励奖奖奖奖奖的报告，并颁发上诉法庭对澳大利亚国防军在索马里亚国防部的单位认可的调查。调查是根据政府于2021年6月25日批准的参考条款进行的。进行调查的法庭成员一致征得了本报告中提出的调查结果和建议。根据《国防荣誉和奖项》上诉法庭程序规则2021的要求，本报告的副本将在法庭的网站上发布，该网站是在向您提供此报告的那一天之后的20个工作日。，我将感谢您在可用的情况下对您对本报告的回复的建议。真诚的
阅读障碍的光学特征识别
阅读障碍是一种学习障碍，会影响阅读，写作和咒语的能力。患有阅读障碍的人可能难以清晰，流利和理解。已经证明，使用光学特征识别（OCR）技术使阅读障碍的人更容易阅读。在这项工作中，我们描述了一种Android软件，该软件可帮助患有阅读障碍的人通过使用OCR技术更加流利地阅读。该程序使用相机收集文本图像，然后使用OCR算法将其转换为数字格式。然后，数字文本以文本到语音功能以及可自定义的字体样式和颜色显示在屏幕上。通过用户测试，确定了应用程序的有效性，结果表明它可以帮助阅读障碍者更快，准确地阅读。通过给他们一种促进更轻松，更深入阅读的工具，本研究中描述的Android软件有可能极大地提高阅读障碍患者的生活质量
使用人工智能 (AI) 进行面部识别 - 关键分析
使用人工智能 (AI) 进行面部识别已成为一种无处不在的技术，在现代世界中有着众多应用。该技术涉及通过算法和机器学习技术分析和识别数字图像或视频片段中的人脸。此过程涉及人脸检测、人脸对齐、特征提取和人脸匹配。虽然面部识别技术具有许多好处，例如增强安全性和简化识别流程，但人们也担心其潜在的滥用、侵犯隐私和偏见。因此，必须负责任地使用面部识别技术并在适当的监督下确保其用于合乎道德的目的。本文概述了使用人工智能进行面部识别、其优缺点以及合乎道德地使用它的重要性。
学员网络与 STEM 识别计划
2.1 目的：鼓励学员参与 CAP 的网络教育计划 2.2 设计：学员网络徽章（图 1）沿袭了空军网络组织徽章（图 2）的传统。它包括一个地球仪，以表明网络领域的全球影响力。CAP 三角形底部的两个金色闪电代表计算机科学和国防，而三角形顶部相互交织的一对闪电代表卓越和未来。徽章的黑色区域代表网络领域的隐藏性质。作为一个单一的视觉文本，该图像表明学员正在对国防至关重要的领域发展他们的科学知识，从而为他们自己和他们的国家创造美好的未来。2.3 奖励标准 基础学员网络徽章
3D卷积神经网络中的位置 - 元素 - 周期性注意
摘要 - 认识到人类的感受在我们的日常交流中起着至关重要的作用。神经科学表明，不同的情绪状态在不同的大脑区域，EEG频带和时间邮票中表现出不同程度的激活。在本文中，我们提出了一种新颖的结构，以探索脑电图识别的内容丰富的脑电图特征。所提出的模块由PST注意表示，由位置，光谱和时间关注模块组成，以探索更具歧视性的EEG特征。特别是位置注意模块是为了捕获空间维度中不同情绪刺激的激活区域。频谱和时间注意模块分别分别分配了不同频带和时间切片的权重。我们的方法是自适应和有效的，可以作为模块中的插件插入3D卷积神经网络（3D-CNN）中。我们在两个现实世界数据集上进行实验。3D-CNN与我们的模块相结合实现了有希望的结果，并证明PST注意力能够捕获EEG的情感识别的稳定模式。索引术语：脑电图，注意力，情感识别，3D-CNN
应用于癫痫发作识别的数据融合方法的性能分析
癫痫是一种由无诱因反复发作引起的慢性神经系统疾病。诊断癫痫最常用的工具是脑电图 (EEG)，通过脑电图可以测量大脑的电活动。为了预防潜在风险，必须对患者进行监测，以便尽早发现癫痫发作并采取预防措施。许多不同的研究都结合了时间和频率特征来自动识别癫痫发作。本文比较了两种融合方法。第一种基于集成方法，第二种使用 Choquet 模糊积分方法。具体来说，三种不同的机器学习方法，即 RNN、ML 和 DNN，被用作集成方法和 Choquet 模糊积分融合方法的输入。比较了混淆矩阵、AUC 和准确度等评估指标，并提供了 MSE 和 RMSE。结果表明，Choquet模糊积分融合方法优于集成方法以及其他最先进的分类方法。
使用人工智能面部识别自动开门
MTCNN（多任务级联神经网络）可检测图像/视频中的面部和面部特征点。该方法由他们的论文[8]在参考文献中提出。MTCNN 的整体概念可分为三个层次，其中，在三分之一层次中，面部检测和面部特征点同时完成。这些层次包括具有不同复杂度的不同 CNN。MTCNN 三个层次的更简单解释如下：在第一层，MTCNN 创建多个帧，从左上角开始扫描整个图像，最终向右下角前进。数据检索系统称为 P-Net（提议网络），这是一个浅层、完全相关的 CNN。在第二层，来自 P-Net 的所有数据都用作 CNN 的下一层 R-Net（细化网络）的输入，这是一个完全相关的复杂
利用人工智能的航空语音识别系统
在边缘本地运行语音识别模型非常困难（例如，在飞机或其他车辆内，无需连接到云端）。典型的语言处理 AI 系统利用大量服务器基础设施来处理语音，而 Appareo 目前在 iPad 或 iPhone 上运行 ATC Transcription。此外，该模型能够托管在其他硬件平台上，例如 nVidia Jetson Nano 或 Appareo 制造的定制解决方案（见下图）。这使得 ATC Transcription 可以在网络覆盖范围之外运行，安全可靠地执行其功能。
Ecogreen：针对新兴电力市场的绿色数据中心的电力成本优化
摘要 - 现代数据中心需要有效地解决对计算资源的需求不断增长的需求，同时最大程度地减少了能源使用和货币成本。电力市场运营商最近引入了新兴的需求响应计划，在该计划中，在提供商要求降低货币成本的要求之后，电力消费者调节其电力使用情况。在不同的计划中，由于信用增益的可能性很高，并且数据中心在调节其功耗方面的灵活性，因此对于数据中心，监管服务（RS）储备特别有希望。因此，必须制定竞标策略，以便数据中心参与新兴电力市场，以及在运行时意识到电力市场需求的电力管理政策。在本文中，我们提出了Ecogreen，这是一种整体策略，可以共同优化数据中心RS问题和虚拟机（VM）分配，以满足电气存储（EES）（EES）和可再生能源的情况下的小时电力市场约束。我们首先以快速的分析方式找到了最佳的功率和预备竞标价值以及主动服务器的数量，在实践中效果很好。然后，我们提出了一种在线自适应策略，该策略通过控制VMS CPU资源限制并有效地利用需求侧EES和可再生能源来调节数据中心功耗，同时保证服务质量（QOS）约束。我们的结果表明，由于在可再生能源和EES上运行，Ecogreen可以平均提供76％的数据中心功耗。与参与电力市场的其他最先进的数据中心成本最小化技术相比，这转化为Ecogreen节省了高达71％的电力成本。