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认可先前学习 (RPL) 候选人指导...
学习成果：描述您计划如何在未来的护士职业中使用和发展您的研究生和可转移技能 证据示例/指导 米德尔塞克斯的研究生框架属性描述如下 1. 领导力和影响力 - 您以行动为导向，积极进取，具有自我管理和自主能力。 2. 好奇心和学习能力 - 您具有探究精神，好奇地想要了解周围的世界。您积极主动地寻求获取知识以参与知情辩论并能够影响变革。 3. 沟通、同理心和包容性 - 您是一位强大、自信和专业的沟通者。您富有同情心和体贴，能够轻松应对多样性和差异 4. 协作创新 - 您是变革的领导者，有信心进行合作。您经验丰富，并且能够轻松地在团体和多学科团队中工作。 5. 韧性和适应性 - 您在逆境中很坚强。您灵活、务实，能够在情况需要时进行适应。 问题解决和交付 - 您可以批评和解决复杂问题。您会产生想法并将项目进行到底。 7. 企业家精神 - 您有能力对决策和组织资源进行创新和战略思考，并利用这一点最大限度地提高积极成果。 8. 技术敏捷性 - 您可以使用技术通过创造性的解决方案解决问题。您能够根据需要敏捷地发展和升级您的技能。请参阅第 16 页的提交模板。 RPL 索赔评估 考虑并将您自己之前的学习/经验与米德尔塞克斯毕业生属性相匹配 表明您具备这些研究生和可转移的技能 • 批判性地分析您计划如何在未来的护士职业生涯中使用和提高这些属性，并附上您的完整 BSc 成绩单（批判性分析：750 字）（LO 1）（权重：20 学分）
多标签多视图动作识别的动作选择学习
多标签多视图动作识别旨在识别来自多个摄像机限制的未修剪视频的多个同时或顺序动作。现有工作集中在狭窄区域中具有强标签的狭窄区域中的多视图动作识别，其中每个动作的发作和偏移都在框架级别标记。这项研究重点介绍了分布摄像机以捕获宽范围区域的现实情况，在视频级别上只能使用弱标签。我们提出了一种名为Multi -Vilew A Ction S选举L（MultiAsl）的方法，该方法通过从不同的观点中选择最有用的信息来利用操作分别学习来增强视图融合。所提出的方法包括多视图时空变压器视频编码器，以从多视频视频中提取空间和时间特征。动作选择学习是在框架级别采用的，使用从视频级别的弱标签获得的伪基真实，以识别最相关的框架以供行动识别。使用MM-Office数据集在现实世界办公室环境中进行了实验，证明了与现有方法相比，该方法的出色性能。
基于机器的新年图片的图像识别...
新年图片是中国传统文化的重要组成部分，具有深刻的历史存款和独特的艺术价值。然而，随着社会快速发展，传统新年图片的遗产和保护面临着许多挑战。其中之一是对新年绘画图像的认可。本文介绍了基于机器学习的图像识别技术，包括研究背景，方法步骤，结果发现和优势限制。图像识别是保护和继承传统新年绘画文化和机器学习技术的一种重要手段，可以提高识别准确性和效率。本文介绍了通过数据收集，功能提取和分类实施的深度学习。实验结果表明，该方法可以有效地识别新年图像的准确性和回忆。
英国与意大利共和国关于为交换目的相互承认驾驶执照的协议
交换目的 大不列颠及北爱尔兰联合王国（“联合王国”）和意大利共和国（以下简称“双方”），旨在确保相互承认双方主管当局颁发的驾驶执照，以便交换这些执照，鉴于双方之间对驾驶执照的相互承认，直至 2020 年 12 月 31 日，均受 2006 年 12 月 20 日欧洲议会和理事会关于驾驶执照的第 2006/126/EC 号指令的管制，鉴于英国驾驶执照，只要未过期，在持有人在意大利共和国境内获得居留权之日起一年内，仍可在意大利共和国境内驾驶，鉴于意大利驾驶执照即使在持有人获得英国居留权后，在其到期日之前，仍可在联合王国境内驾驶，达成协议如下：
DRB® 推出 AI 增强型车牌识别系统，实现最准确、最高效的洗车操作 俄亥俄州阿克伦 – 2024 年 10 月 16 日 – Vontier 公司 (NYSE: VNT) 旗下的领先洗车和车辆护理技术提供商 DRB 很高兴地宣布推出其 AI 增强型车牌识别 (AI-LPR) 系统，这是对其已经先进的 LPR 技术的重大升级。AI-LPR 有望在洗车的运营效率、准确性和客户满意度方面树立新标准。
DRB 是 Vontier (NYSE: VNT) 旗下子公司，Vontier 是一家全球性工业技术公司，致力于将生产力、自动化和多能源技术结合起来，以满足快速发展、更加互联的移动生态系统的需求。凭借领先的市场地位、数十年的领域专业知识和无与伦比的产品组合广度，Vontier 改变了世界的移动方式——为我们的客户和地球提供智能、安全和可持续的解决方案。Vontier 拥有持续改进和创新的文化，这种文化建立在 Vontier 业务系统的基础上，并受到全球同事的欢迎。有关 Vontier 的更多信息，请访问公司网站 www.vontier.com。
iPad：迭代，平行和基于扩散的网络用于场景文本识别
如今，由于其多种应用，场景文本识别引起了越来越多的关注。大多数最先进的方法都采用带有注意机制的编码器框架，从左到右生成文本。尽管表现令人信服，但这种顺序解码策略限制了推理速度。相反，非自动回归模型提供了更快的同时预测，但通常会牺牲准确性。尽管使用明确的语言模型可以提高性能，但它会负担计算负载。此外，将语言知识与视觉信息分开可能会损害最终预测。在本文中，我们提出了一种替代解决方案，该解决方案使用平行且迭代的解码器，该解码器采用了简单的解码策略。此外，我们将文本识别视为基于图像的条件文本生成任务，并利用离散扩散策略，确保对双向上下文信息的详尽探索。广泛的实验表明，所提出的方法在基准数据集（包括中文和英语文本图像）上取得了卓越的结果。
操作许可证：映射面部识别技术的公众可接受性
面部识别技术（FRT）的快速发展已在现代监视的安全技术（SOSS）系统（例如CCTV）中使用，越来越广泛。FRT是基于人工智能的技术，是这些系统的力量乘数，为部署它的组织提供了安全，效率和商业智能的增长。同时，这是一项有争议的技术，但这是不均匀的。公众倾向于接受该技术已成为通过机场通过海关的过程的一部分，但是零售商的使用却引发了频繁的反弹。这些争议的频率表明，安全顾问和其他负责向组织提供有关安全系统适用性的建议的从业者未能将潜在的FRT部署的“公共可接受性”纳入其建议中。现有对FRT公众可接受性的研究表明，FRT的某些部署比其他部署更公开接受。这是为了（i）确定可接受性的部署模式，并（ii）开发一个模型来映射基于“奖励临时”与“可感知的风险”取舍的潜在部署的可接受性。该模型可以协助FRT供应链中的参与者，以在特定部署方案中与面部识别技术的适当性做出更明智的选择。
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。
关于技能流动、认可和……的万象宣言
• 东盟成员国将每三年完成一次检查清单，并在提交当年的 SLOM 前一个月与东盟秘书处 (ASEC) 分享。在这方面，建议东盟成员国在 2025 年、2028 年以及此后每三年完成一次检查清单。ASEC 将通知东盟成员国准备和完成检查清单。 • SLOM 联络点将承担回答检查清单中问题的责任，并听取 SLOM-WG、ACMW、ATC、其他相关部委和国家一级利益相关方的各自联络点的意见。SLOM 联络点可邀请其各自的国家雇主组织、国家工人组织和国家民间社会组织提交相关意见。 • ASEC 将汇编东盟成员国的自我评估结果，并提交给 SLOM、东盟关于保护和促进移民工人权利的东盟共识实施委员会 (ACMW)、SLOM 的提高东盟竞争力的进步做法工作组 (SLOM-WG) 和东盟职业教育与培训理事会 (ATC) 以供参考。自我评估结果的汇编将仅向 SLOM、ACMW、SLOM-WG 和 ATC 披露。
演示：自动驾驶中的交通信号识别的无形对抗条纹
隐身光学对抗性示例攻击，利用了凸轮的滚动快门效果，以欺骗自动驾驶汽车中的交通标志识别。互补的金属氧化物半导体（CMOS）传感器在汽车摄像机中广泛采用[1，2]。他们通常从上到下透露并读出像素值。但是，CMOS摄像机表现出滚动快门效果（RSE）[4]。具体来说，当CMOS传感器的每一行暴露在略有不同的时间时，输入光的快速变化会通过扫描线的各种颜色阴影引起图像失真。重新研究[6-8]已经显示了RSE的安全性含义，即攻击者可以控制输入光，以在捕获的图像上创建彩色条纹，以误导计算机视觉解释。然而，尽管以前的研究已经在受控环境中实现了单帧的基本rse，但它们无法通过一系列框架实现稳定的攻击结果[5]。GhostStripe旨在实现稳定的攻击结果，从而在自主驾驶环境中更清晰的安全含义。首先，它在交通标志附近部署LED，将受控的闪烁光投射到标志上。由于闪烁的频率超过了人眼的感知极限，因此它仍然是看不见的，使LED显得良性。同时，由摄像机误导了交通标志识别的RSE引起的彩色条纹。没有这种稳定性，异常检测器可能会触发故障机制，从而确定攻击的有效性。1。第二，为了误导自主驾驶计划以在不知不觉中进行错误的决定，交通符号识别结果应该是错误的，并且在足够的连续框架之间相同。随着车辆的移动，摄像机视野中包含标志（FOV）变化的签名的位置和大小变化，需要攻击才能适应摄像机操作和车辆运动，以稳定地覆盖条纹，如图所示。为了实现这一目标，GhostStripe根据受害者的实时感知结果来控制LED闪烁