XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemHandwriting
使用生成对抗网络
阿拉伯手写识别（AHR）由于阿拉伯文字的复杂性和培训数据的可用性有限，提出了独特的挑战。本文提出了一种在强大的CNN-BLSTM体系结构中集成生成对抗网络（GAN）以进行数据增强的方法，旨在显着提高AHR性能。我们采用了CNN-BLSTM网络，加上连接式时间分类（CTC）进行准确的序列建模和识别。为了解决数据限制，我们结合了基于gan的数据增强模块，该模块在IFN-En-Enit Arabic手写数据集中训练，以生成现实和多样化的合成样本，从而有效地增强了原始的培训语料库。对IFN-ENIT基准的广泛评估证明了采用方法的功效。我们达到95.23％的识别率，超过基线模型3.54％。本研究提出了一种有希望的AHR数据增强方法，并证明了单词识别准确性的显着提高，为更健壮和准确的AHR系统铺平了道路。
多发性硬化症学生的学校指南
•立即根据第504条或其他健康障碍开始学术干预措施•对PT/OT/ST和辅助技术进行评估，尽快•可能需要辅助设备，例如轮椅，Walker或壁条等辅助设备•如果学生将在四个或更多的星期不超过四周或更多的时间，请设置家庭服务或间歇性的家庭服务•没有手写的成绩或级别•使用笔记本电脑或计算机进行家庭作业，论文，测验和注释•提供课堂或录音笔记之前的笔记的硬拷贝•提供记忆助手•提供记忆助手（例如，组织者或详细的任务时间表）•在录音带上或放大材料的录像•是否会在录音材料上进行读取，如果有范围的工作•是否会因工作的范围或范围的工作而••在工作范围内•在工作中•稳定•既适合工作，请按照工作的范围进行工作，并在工作中，•人/或录制了工作。半天，替代课程，在需要时•当天早些时候放置更困难的课程
Focus 4 Student Book.pdf - 联系人
吉莉安在剧院的职业生涯很成功，但生活却不那么美好。八岁时，她的功课一团糟，她的笔迹很糟糕，她经常考试不及格。她的老师会抱怨她捣乱的行为：她总是坐立不安，作业总是迟交。他们告诉她妈妈，她患有学习障碍。于是，吉莉安的妈妈带她去看心理医生，并列出了她的一些问题：她上课从不专心——她会站起来四处走动，而不是听老师讲课；她总是打扰别人，她的作业总是迟交。最后，医生转向吉莉安说：“吉莉安，我现在需要和你妈妈单独谈谈。别担心。我们很快就会见面的。”当他们离开房间时，他打开了桌子上的收音机……
CNN 架构：Alex Net、Le Net、VGG、Google……
深度学习是一种更广泛的机器学习方法，它将为机器带来洞察力。如今，深度学习被广泛应用于对象识别、模式识别、自然语言处理和其他图像处理任务。但它主要用在对象识别任务中，如驾驶员辅助系统、自动驾驶系统、目标检测[1]等。在现实生活中。但它也有几个不同的有趣的应用，如黑白图像的着色、为安静的电影添加声音、自动机器翻译、照片中的对象分组、自动手写生成、字符文本生成、图像标题生成和自动游戏。在大多数情况下，深度学习可以借助不同的神经网络架构[2]进行。这些系统主要用于图像提取和训练。深度学习中使用了四种主要的神经网络。
人工智能与学习的未来专家小组报告
本报告介绍了三个层次，它们可以概括人工智能对教育工作者的意义。首先，人工智能可以看作是“计算智能”，这种能力可以作为教育工作者能力和优势的额外资源，应用于教育挑战。其次，人工智能为计算带来了具体的、令人兴奋的新功能，包括感知、识别模式、表示知识、制定和执行计划，以及支持与人的自然互动。这些特定功能可以设计成解决方案，以支持具有不同优势和需求的学习者，例如允许学生使用手写、手势或语音作为输入，以及更传统的键盘和指针输入。第三，人工智能可以用作工具包，使我们能够想象、研究和讨论当今尚不存在的学习未来。专家们认为，人工智能在教育领域最具影响力的用途尚未被发明出来。报告列举了人工智能的重要优势和劣势，以及将人工智能应用于学习的各自机遇和障碍。
卡斯卡特虚拟学院 - K12
年级 课程代码 课程名称 CALMS2622 艺术 K Summit WLG-BEG-FRENCH1 初级法语 I WLG-BEG-SPANISH1 初级西班牙语 I WLG-BEG-SPANISH2 初级西班牙语 II CALMS4930 Brain Boost 年级 K CALMS3496 书法 - ELA Blue Summit CALMS3723 历史 K Summit HMRMK 幼儿园班主任（出勤） CALMS3537 语言技能 - ELA Blue Summit CALMS3542 文学与理解 - ELA Blue Summit CALMS3570 数学+ Blue Supplement Summit CALMS3532 数学+ Blue Summit CALMS5183 MindPlay 阅读 K CALMS6098 在线学习 K-5 21-22 CALMS3547 体育 K-2 Summit CALMS3530 语音 - ELA Blue Summit CALMS5967 体育活动 K Summit ED PEXF1 不含体育课程（出勤） CALMS3988 科学 K Summit NG CALMS3726 社会研究 K Summit CALMS4308 聚焦音乐等级 K CALMS3881 Stride Skills Arcade ELA K CALMS3882 Stride Skills Arcade 数学 K
什么是智力？学习
人工智能（AI），数字计算机或计算机控制的机器人执行通常与智能生物相关的任务的能力。该术语经常应用于开发具有人类智力过程特征的系统的项目，例如推理，发现意义，概括或从过去的经验中学习的能力。自1940年代数字计算机的开发以来，已经证明可以对计算机进行编程以执行非常复杂的任务（例如发现数学定理或下棋的证据），并且非常熟练。仍然，尽管计算机处理速度和内存能力的持续进展，但目前尚无任何程序可以与更广泛的域名或需要大量日常知识的任务相匹配。另一方面，某些程序在执行某些特定任务时达到了人工专家和专业人士的绩效水平，因此在这种有限意义上的人工智能在像医学诊断，计算机搜索引擎，语音或手写识别和聊天机器人等应用程序中都可以找到。
人工神经网络：概述
一个非线性数据建模系统，其中在输入和输出之间建立复杂关系的模型或模式被称为人工神经网络（ANN）。神经网络具有卓越的学习能力。它们通常被用于手写和面部识别等更复杂的任务。神经网络也称为“ perceptron”。它首次出现在1940年代初期。他们最近才成为人工智能的重要组成部分。神经网络被视为可观察的数据显示设备，其中显示了数据源之间的关系。神经网络由由三个单元的神经层组成，并说明了流量，并用“输入”单元以及一层“封闭的UP”单元组成，这对应于“输出”单元[1]。数据到达数据源，并通过网络逐层通过网络传播，直到达到输出为止。本研究中使用的神经网络在以下各节中进行了详细介绍。如图1。
基于机器学习的手写字符识别
从邮政服务到自动化表单处理的应用程序。本文介绍了用于HCR的各种方法的比较研究，强调了传统和深度学习方法。传统技术，例如K-Nearest邻居（K-NN），支持向量机（SVM）和人工神经网络（ANN），将其与现代深度学习体系结构（如卷积神经网络（CNN））进行了比较。该研究研究了这些方法的效率，准确性和复杂性，重点是在识别不同数据集中手写字符时的性能。关键挑战，例如在图像中的手写样式，噪声和扭曲的变化。此外，要提高识别率，强调预处理技术的重要性，例如归一化，二进制和提取特征提取。研究结果表明，尽管传统方法对于具有最小的变化的较小数据集有效，但深度学习模型，尤其是CNN，在大型复杂数据集上的准确性和概括方面表现跑得跑得跑得跑得跑得跑得卓越。本文通过讨论将多个模型和使用混合技术相结合的未来潜力来进一步改进HCR系统的结合。
白盒假阳性对抗攻击方法基于对比损失的离线手写签名验证模型
在本文中，我们应对基于离线手写的对比损失 - 十个签名验证模型的白盒假阳性对抗性攻击的挑战。我们采用了一种新颖的攻击方法，该方法将攻击视为紧密复制但独特的写作风格之间的样式转移。为了指导欺骗性图像的产生，我们引入了两个新的损失函数，通过扰动原始样品和合成样品的嵌入向量之间的欧几里得距离来提高抗差成功率，同时通过降低生成图像和原始图像之间的差异来确保最小的扰动。我们的实验证明了我们的方法在白框攻击基于对比度损失的白框攻击中的最新性能，这是我们的实验所证明的。与其他白色盒子攻击方法相比，本文的主要内容包括一种新颖的假积极攻击方法，两种新的损失功能，手写样式的有效风格转移以及在白盒子假阳性攻击中的出色性能。