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（IJACSA）国际先进计算机科学与应用杂志，2020 年第 11 卷第 7 期 使用人工智能神经网络和图像处理进行手写识别
摘要 —由于数字技术在所有领域和几乎所有日常活动中用于存储和传递信息的应用越来越多，手写字符识别已成为一个热门的研究课题。手写仍然很重要，但人们仍然希望将手写副本转换为可以进行电子通信和存储的电子副本。手写字符识别是指计算机检测和解释来自手写源（例如触摸屏、照片、纸质文档和其他来源）的可理解手写输入的能力。手写字符仍然很复杂，因为不同的人有不同的笔迹风格。本文旨在报告手写字符识别系统的开发，该系统将用于阅读学生和讲座的手写笔记。该开发基于人工神经网络，这是人工智能的一个研究领域。开发手写字符识别系统使用了不同的技术和方法。然而，很少有人关注神经网络。与其他计算技术相比，使用神经网络识别手写字符更高效、更稳健。本文还概述了手写字符识别系统的方法、设计和架构以及系统开发的测试和结果。目的是证明神经网络对手写字符识别的有效性。
在达尔文数据集上对阿尔茨海默氏病的预测，并具有降低性和解释性技术
摘要：神经细胞的进行性变性会导致神经退行性疾病。例如，阿尔茨海默氏症和帕金森氏病逐渐降低了个人的认知能力和运动技能。借助治愈知识，我们的目标是通过诉诸康复疗法和药物来减缓其影响。因此，早期诊断在延迟这些疾病进展的过程中起着关键作用。发现针对特定任务的手写动力学分析被认为是提供这些分歧的早期诊断的有效工具。最近，引入了带有手写（Darwin）数据集的诊断阿尔茨海默氏症。它包含来自174名参与者（诊断为阿尔茨海默氏症与否）的手写样本的记录，执行25种特定的手写任务，包括命令，图形和副本。在本文中，我们探讨了降低维度，解释性和分类技术的Darwin数据集的使用。我们确定用于预测阿尔茨海默氏症的最相关和决定性的手写功能。从具有不同组的原始450个功能的原始集合中，我们发现了小的特征子集表明，执行空中运动所花费的时间是预测阿尔茨海默氏症的最具决定性的功能。
历史文献分析中的人工智能
1 简介 2 1 .1 背景知识 ..........................4 1 .1 .1 死海古卷 (DSS) .....................4 1 .1 .2 手写识别 ......................6 1 .1 .3 多学科知识整合 ............6 1 .1 .4 作者身份识别 ..................。。。。。7 1 。1 .5 日期估计。。。。。。。。。。。。。。。。............8 1 .1 .6 模式识别技术 .........。。。。。。。。。。9 1.1.7 人工神经网络。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 1 。2 研究动机。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 1.2.1 识别抄写员。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 1.2.2 增强手写功能。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 1.2.3 双视角时间轴。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 1.2.4 独创性、适应性、可解释性和可说明性。。。。15 1.3 论文提纲。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16
空气写作检测和识别
Amith K R，Nikhil Holla R，Prashanth J指南，信息科学与工程系全球技术学院，班加罗尔，印度卡纳塔克邦，印度卡纳塔克邦，amithkr1ga20is007@gmail.com，nikhilholla1ga1ga1ga1ga20is11170@gmail.com，prashanthj effernize thak prashanthj通过手或手指的动作和彩色光在自由空间中创建字符或单词。与传统的笔和纸方法不同，此方法用彩色移动或灯切换的笔方式代替笔和笔下的动作，以指示字符或单词的开始和结尾。空气手写识别项目将计算机视觉对象跟踪与使用机器学习技术的手写识别相结合。使用计算机的网络摄像头，该系统在借助掩码的帮助下跟踪用户在空中写入的字符。这些轨道运动然后将其转录到虚拟画布上，模仿普通的白色板。由此产生的画布图像是识别模型的输入，采用机器学习来解释空气编写的单词和字符。基于颜色的跟踪和高级识别算法的整合确保避免窃，使空气手写识别成为数字领域中免费手提写作的尖端解决方案。CNN的简短历史和其他对角色检测和识别的方法在本文中进行了讨论：空中写作，手写识别，机器识别对象，计算机，计算机，计算机，计算机，计算机，计算机，计算机，计算机，计算机，计算机。
州法医实验室（内政部）
法医文件检查： - 法医文件检查的法律方面，文件分类；有争议/标本/录取；护理，处理，保存文件；初步检查案例文件，样本采购，同时写作。手写考试原则；自然变化的重要性，全息文件。手写的生理学，各种写作特征 - 术语和定义，手写的阶级特征，手写的个人特征。伪造的本质和类型，真正的和锻造的特征，其检测，线质量的识别，人造和自然震颤。手写，伪装和正常著作的自然变化。擦除单位分类： - 涉及的化学和物理擦除和技术，用于检测和解密，中风序列，工作原理和特征以及视频频谱比较器的应用，原理以及静电检测设备及其应用的原理和工作。墨水检查，不同类型的油墨的化学组成，涉及墨水分化的破坏性和非破坏性技术。秘密著作及其解密。编写仪器，钢笔的工作，球笔，凝胶笔，写入墨水，印刷油墨和印刷碳粉。粘度，表面张力，毛细管上升。
![arxiv：2405.16959v1 [CS.CV] 2024年5月27日](/simg/g:\will\search\icon\source\4\490082b0a4cdb5dfe396c8f00e2d19916b174d66.webp)
arxiv：2405.16959v1 [CS.CV] 2024年5月27日
摘要。阿尔茨海默氏病是神经退行性疾病中最敏锐的疾病之一，它会导致齿轮能力的逐渐下降，在最坏的情况下，这种能力变得足够严重，足以与日常生活相处。目前尚无治愈方法，因此强烈需要早期诊断来尝试通过医疗治疗来减缓其进展。手写分析被认为是检测和理解某些神经系统疾病（包括阿尔茨海默氏病）的潜在工具。虽然单独手写分析不能提供对阿尔茨海默氏症的明确性疾病，但它可能会提供一些见解，并用于全面评估。Sigma-Mognormal模型被构想用于运动分析，也可以应用于手写。该模型返回一组对数正态参数作为输出，这构成了计算新颖和重要特征的基础。本文介绍了一种用于通过Sigma-lognormal模型提取的手写功能的机器学习方法。目的是开发一种支持系统，以帮助医生诊断和研究阿尔茨海默氏症，评估提取特征的有效性，最后研究其中的关系。
卫理公会日校 2025-2026 学年注册
在 MDS，我们也知道户外学习的好处。我们的学生享受早上和下午在户外玩耍的好处。学龄前 4 年级学生的学习随着他们整合了两个额外的课程而扩大。Handwriting Without Tears Writing Program 是他们日常写作练习的一部分，而 Heggerty Phonemic Awareness 则建立他们的语音知识，为阅读打下坚实的基础。学龄前充实课程：（周一/周五，上午 9 点至下午 2 点）我们的学龄前充实课程是我们的 T/W/Th 学龄前课程的配套课程。学龄前充实课程仅在周一和周五举行。该课程允许学生以动手、感官丰富的方式探索更多以科学和社会研究为主导的课程！
用于预测帕金森氏病的混合模型
帕金森氏病是一种影响个人运动的中枢神经系统疾病。已经观察到帕金森氏病的患者患有手写异常，弯腰姿势，语音或语音疾病等。这项工作旨在实施能够从早期症状中预测PD的通用机器学习模型。在这项研究中，对UCI机器学习存储库和螺旋的语音数据集进行了试验，以研究组合模型的准确性。为了提高预测的准确性，从语音数据集中提取的功能是抖动，Shimmer，NHR，DFA和PPE。此外，从手写数据集提取的功能是压力，握把角，时间戳，径向速度，速度等。在上述数据集中对CNN，LSTM，Resnet等不同的机器学习模型进行了实验。从研究中可以看出，与此工作中使用的其他模型相比，具有适当的超级参数调整的CNN/LSTM模型效果很好。语音数据集上CNN/LSTM的准确性为88％，手工编写数据集为92％。。
通过离线和在线房屋图测试预测阿尔茨海默氏病和轻度认知障碍
摘要 - 用于开发可靠，非侵入性和具有成本效益的方法，用于早期诊断神经退行性疾病（例如轻度认知障碍（MCI）和阿尔茨海默氏病）（AD）。在这方面，基于手写的任务在将MCI和AD患者与健康对照组（HCS）区分开来表明。但是，使用不同的符号和数据表示时，以前的工作报告了结果混合的结果。我们通过开发计算模型（卷积和经常性神经网络）来解决这一研究差距，以将MCI和AD与具有离线（扫描图像）和在线（离散时间序列）房屋图纸的HC区分开。值得注意的是，我们观察到，增强在线数据，然后将其转换为离线格式，我们称为“ Onoff-Line”的方法在二进制分类任务中产生了最佳性能结果。这些发现突出了在线表示在更准确地捕获手写动力学方面的有效性。最终，我们的工作为未来的研究开辟了新的途径，以通过手写分析来增强MCI和AD的自动诊断。索引术语 - 现实的认知障碍，阿尔茨海默氏症的不适，笔迹，绘画，深度学习，分类。