庞迪切里大学,印度帕德切里摘要:随着暴力犯罪者(包括儿童性犯罪者)的累犯率令人震惊,对维护脆弱环境的高级安全措施的需求越来越紧迫。学校,育儿中心和其他高风险地区特别容易受到潜在威胁的影响,因此必须实施积极的解决方案,以确保儿童和员工的安全和福祉。在很大程度上依赖安全人员手动监控的传统监视系统正越来越多地证明实时识别和应对威胁的不足。人类的监督通常受到诸如延迟反应和判断错误之类的局限性,留下了关键的安全差距。我们建议的工作提供了一种新颖的视频监视系统,该系统使用DeepFaceNet,这是一种高度优化和模块化的深度学习模型,旨在克服这些困难。由于该技术主要旨在处理监视摄像机的实时视频供稿,因此它可以识别和检测具有犯罪背景的人的面孔,尤其是那些被归类为高风险罪犯的人。通过利用最新的面部识别技术,我们建议的系统提供了强大而全面的威胁检测解决方案。随着公共安全的改善,它还可以抑制犯罪行为,这有助于避免这种事件。该系统通过强调高精度,实时处理和可靠性来解决并确保安全和监视领域的更安全环境。索引术语:面部识别,深度学习,深度,监视,安全性。
背景:在最近的Covid-19大流行期间,锡克教宗教界的成员参加了医学,牙科,护理或盟友卫生学校,或者已经从事医学专业的人必须做出一个艰难的决定,是否要剃光他们的胡须,以继续他们的学校和职业,还是改变了他们的投影专业或改变他们的专业志向或职业。他们面临着艰巨的任务,即确保自己受到职业空中危害,同时也遵守宗教和文化期望。在大流行的最初阶段缺乏可用的替代方案进一步需要探索创造性解决方案。
在当今快节奏的世界中,各种系统中自动化和效率的需求已变得至关重要。这样一个领域是出勤管理,该领域传统上依靠手动或基于卡的方法,这两者通常都耗时且容易出现错误。这些方法可能导致不准确,管理不善或操纵出勤记录。此外,诸如代理出勤率(其他人代表他人的出勤率)之类的问题进一步使过程变得复杂。随着AI和计算机视觉技术的兴起,这些问题现在可以通过自动化和安全的解决方案有效地解决。基于AI的出勤系统,由面部识别技术提供支持,为这些问题提供了更有效,准确和防篡改的解决方案,从而确保了出勤跟踪的透明度和可靠性。该项目旨在开发这样的系统,以利用面部识别来准确识别个人并实时记录其出勤率,从而降低与传统方法相关的风险。
研究人员正在探索人类在识别和区分计算机化目的的情绪方面的出色技能。尽管面部情绪预测具有广泛的实际应用,但由于其对主观因素的依赖,它仍然是一个充满挑战的研究领域。尽管年龄和阻塞,但在本研究中提出了平衡所有基本面部情绪的预测方法。利用合奏分类器的实时面部情感预测的方法,将深CNN模型纳入了主要的基本分类器,同时解决了不平衡数据集的问题。通过图像扩展方法,CK+和JAFFE数据集可以合成增强。在2级使用多数和相对投票技术组合的元分类剂,以提高单个情绪的精度。使用Internet随机选择的面部表达图像对所提出的方法进行了测试,证明了总体准确性提高。此外,使用拟议的集合融合方法,对FER2013数据集进行了交叉验证。
7城市弹性和项目指导委员会的研讨会,该项目的题为“使灾害风险减少城市(DRR)和气候变化适应(CCA)的项目7城市弹性和项目指导委员会的研讨会,该项目的题为“使灾害风险减少城市(DRR)和气候变化适应(CCA)的项目
机载微生物群落虽然经常因生物量低而挑战研究,但在公共卫生和病原体传播中起着至关重要的作用。通过shot弹枪宏基因组学,这项研究利用面罩和飞机舱滤清器的非侵入性空气采样来研究具有频繁人类相互作用的环境中的微生物多样性,包括医院和飞机。开发了全面的抽样和分析工作流程,并结合了环境和富集方案,以增强微生物DNA恢复和多样性分析。尽管存在生物量的局限性,但允许成功鉴定407种的优化提取方法,其中包括cutibacterium痤疮,表皮葡萄球菌,hankookensis和Radiotolerans甲基杆菌。富集加工导致更大的元基因组组装基因组(MAG)恢复和较高的抗菌耐药基因(ARG)鉴定。这些发现突出了高占用公共场所中ARG的存在,这表明监测的重要性以及在这种环境中减轻空气传播风险的潜力。这项研究证明了将环境和富集采样相结合以捕获狭窄空间中综合微生物和ARG概况的实用性,从而为在公共卫生环境中增强病原体监测提供了框架。
1 INSERM, INRA, C2VN, Aix-Marseille University, 13005 Marseille, France 2 Cell Therapy Department, H ô pital de la Conception, AP-HM, INSERM CIC BT 1409, 13005 Marseille, France 3 Internal Medicine, Geriatric and Therapeutic Department, H ô pital de la Timone AP-HM, 13005 Marseille, France 4 Plastic Surgery Department, H ô pital de la Conception, AP-HM, 13005 Marseille, France 5 Internal Medicine Department, H ô pital Nord AP-HM, 13015 Marseille, France 6 Human Phenome Institute, Collaborative Innovation Center for Genetics and Development, Fudan University, Shanghai 200438, China 7 Greater Bay Area Institute of Precision Medicine, School of Life Sciences, Fudan University, Guangzhou 511462, China 8 Insubria大学生物技术与生命科学系,意大利21100 Varese *通信:Aurelie.daumas@ap-hm.fr;电话。: +33-4-91-38-87-19†这些作者对这项工作也同样贡献。
CAN Interfaces - Controller area network interface (MCMCAN), - Controller area network interface extra long (CANXL) - FlexRay™ controller (ERAY) - Standard serial interfaces: Inter-integrated circuit (IIC/I2C), queued serial peripheral interface (QSPI) - eXpanded serial peripheral interface (xSPI)
摘要。本文介绍了一种基于深度学习的系统,用于实时面罩检测,旨在增强面具合规性至关重要的环境中的公共卫生监测。利用卷积神经网络(CNN)用Tensorflow和Keras构建,模型E ff e ff e ff将工具分类为戴面膜或不戴面膜的模型。数据预处理和八月技术提高了各种输入信息的鲁棒性,从而确保了高性能和概括性。在Google Colab上开发的,该系统利用基于云的资源进行E FFI CIENT模型培训和部署,从而消除了对当地大量硬件的需求。它支持实时图像分析,可扩展用于连续视频监视,使其适用于大规模应用。与Google Drive集成简化了数据管理,简化了更新和部署。该系统提供了一种可访问的解决方案,用于在公共空间中掩盖合规性监视,OFF的准确性,可扩展性和易于部署性。future工作将专注于通过掩码类型的多类分类,自动响应的IoT集成以及Edge设备部署以提高可访问性。该工具展示了AI在促进公共环境中的健康和安全方面的潜力。
alpes,ltm,Grenoble F-38054,法国 * erwine.pargon@cea.fr,Univ。Grenoble Alpes,CNRS,LTM,17 Rue des Mardyrs,38054 Cedex 09法国Grenoble,法国摘要摘要本研究提出了通过在上衣的室内饮用量的策略,该策略通过与上衣相结合的室友eTch fat Chip Chore to Chore Choh toper fore the toper the toper fore the notch facking Koh weats face face face the the gan支柱。的确,KOH溶液中的gan蚀刻是一个各向异性过程,这意味着它允许在宏观尺度上出现稳定的面,而原子过程(例如踩踏)驱动湿蚀刻的基本机制在微观尺度上驱动湿蚀刻的基本机制。我们的研究强调了形状(圆形或六角形,与M平板或A平板对齐)的关键作用,以及硬面膜在确定所得的结晶刻面形成及其相关的粗糙度方面的粗糙度。此外,它强调了等离子体图案后的GAN支柱剖面(重入,直,锥形)的重要性,因为它们会强烈影响随后的湿蚀刻机制。最终,该文章证明,可以通过在等离子蚀刻后在略微倾斜的GAN曲线上使用室温湿KOH(44 wt%)来实现平滑的M型面,并结合使用六边形M的Masks。