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视觉
试卷系列 试卷综合研究 (P) 2020 – 测试 – 2976 允许时间：两小时 最高分数：200 说明 1. 考试开始后，您应立即检查此手册是否没有任何未打印或翻转或缺失的页面或项目等。如果有，请用完整的试卷替换它。 2. 在答题纸的适当位置清楚地编码试卷系列 A、B、C 或 D（视情况而定）。 3. 您必须在试卷旁边提供的框中输入您的学号。不要在试卷上写任何其他东西。 4. 本试卷包含 100 个题目（问题）。每个题目都以英文印刷。每个题目包含四个答案。您可以选择要在答题纸上标记的答案。如果您认为有多个正确答案，请考虑最佳答案。无论如何，每个题目只能选择一个答案。 5. 您必须在单独提供的答题纸上标记所有答案。请参阅答题纸上的说明。 6. 所有题目的分数相同。尝试回答所有题目。您的总分将仅取决于您在答题纸上标记的正确答案数量。对于每个错误答案，将扣除分配分数的 1/3。 7. 在答题纸上标记试卷中各个题目的答案之前，您必须按照随准考证发送给您的说明在答题纸上填写一些详细信息。 8. 在您完成填写答题纸上的所有答案并考试结束后，您应该只将答题纸交给监考人员。试卷可以带走。9. 试卷最后附有草稿纸。
马哈拉施特拉邦能源开发机构分部办公室，科尔哈普尔
我们工作所在州内外的主管政府机构、组织。此外，如果该组织/公司的任何合伙人/董事被列入黑名单或有任何刑事案件，我们的报价将不予考虑。在以后的任何时候，如果发现此信息是虚假的，马哈拉施特拉邦能源开发署科尔哈普尔分部办公室的分部总经理可以立即终止所分配的合同。6. 我们未因欺诈、不诚实或道德问题被印度法院判有罪
基于计算机视觉方法的智能手机跟踪手动障碍
摘要。本文介绍了使用基于智能手机的计算机视觉技术来诊断手动障碍的经济高效，高效且可访问的解决方案的开发。它突出了使用TOF相机数据与RG数据和机器学习算法相结合的想法，以准确识别四肢和运动，这克服了传统运动识别方法的局限性，改善了康复和降低专业医疗设备的高成本。使用智能手机和先进的计算方法的无处不在，该研究提供了一种新的方法来提高运动障碍诊断的质量和可及性，为未来的研究和在临床实践中的研究和应用提供了有希望的方向。
从视力到影响雄心勃勃的领导人的雄心勃勃...
了解新兴的AI技术：探索如何利用前沿AI来获得竞争优势。为未来做准备：获得远见卓识，为AI的潜在发展制定战略，对于企业在动态世界中生存至关重要。立即获得可行的见解：确定您可以立即在业务中使用的切实策略和行动。向他人学习：发现其他雄心勃勃的积极环境影响如何使用数据和AI，衡量其影响并保持创新。
视觉
试卷系列 试卷综合研究 (P) 2020 – 测试 –2977 允许时间：两小时 最高分数：200 说明 1. 考试开始后，您应立即检查此手册是否没有任何未打印或翻转或缺失的页面或项目等。如果有，请用完整的试卷替换它。 2. 在答题纸的适当位置清楚地编码试卷系列 A、B、C 或 D（视情况而定）。 3. 您必须在试卷旁边提供的框中输入您的学号。不要在试卷上写任何其他内容。 4. 本试卷包含 100 个题目（问题）。每个题目都以英文印刷。每个题目包含四个答案。您可以选择要在答题纸上标记的答案。如果您认为有多个正确答案，请考虑最佳答案。无论如何，每个题目只能选择一个答案。 5. 您必须在单独提供的答题纸上标记所有答案。请参阅答题纸上的说明。 6. 所有题目的分数相同。尝试回答所有题目。您的总分将仅取决于您在答题纸上标记的正确答案数量。对于每个错误答案，将扣除分配分数的 1/3。 7. 在答题纸上标记试卷中各个题目的答案之前，您必须按照随准考证发送给您的说明在答题纸上填写一些详细信息。 8. 在您完成填写答题纸上的所有答案并考试结束后，您应该只将答题纸交给监考人员。试卷可以带走。9. 试卷最后附有草稿纸。
机器学习和计算机视觉...
●计算机视觉和机器学习应用在Heliophysics中的应用，包括：太阳能磁性太阳能活动（耀斑，CMES，颗粒）太阳能风太空空间天气和空间气候气候地机无线电循环无线电射击
KATIHAR DIVISION - 东北边境铁路
新的灾害定义现已扩展，包括自然灾害和其他人为灾害。采用上述铁路灾害定义后，需要认识到，如果处理和管理不当，不仅严重的火车事故可能演变成铁路灾害，还可能出现更多与铁路相关的事件，这些事件甚至可能不涉及人员生命，但可能演变成灾害，铁路部门必须事先采取必要的预防和缓解措施。区域铁路将确保解决影响铁路系统的所有类型灾害的预防、缓解、准备、救援和救济相关问题，并将其细节适当地纳入其灾害管理计划中。
计算机视觉
客观问题1。计算机视觉的主要目标是什么？（a）模仿人类思维过程（b）使机器能够查看和分析图像（c）开发新的编程语言（d）以创建人造生命形式的形式：（b）使机器能够看到和分析图像的解释：计算机视觉解释：人工智能是人工智能的域名，可以使用Algorith进行处理和分析机器，可以使用Algorith进行处理和分析。2。以下哪项不是计算机视觉的应用？（a）面部识别（b）自动驾驶汽车（c）烹饪食物（d）医学成像答案：（c）烹饪食品解释：计算机视觉被广泛用于安全（包括面部识别），运输（自动驾驶汽车）和医疗保健（医疗图像），但不用于烹饪食物。3。卷积层在卷积神经网络（CNN）中的作用是什么？（a）提取诸如边缘和形状（b）之类的高级特征（b）以减少图像分辨率（c），以直接对图像进行分类（d）以存储图像以供将来使用：（a）提取高级特征，例如边缘和形状，例如卷积层：卷积层负责检测诸如边缘，梯度，渐变，纹理和纹理的功能。4。在RGB图像中，如何存储颜色信息？5。CNN中的整流线性单元（relu）的目的是什么？6。计算机视觉中的“对象检测”涉及什么？（a）将单个标签分配给图像（b）在图像中识别和定位多个对象（a）使用三个单独的颜色通道使用单个灰度通道（b）使用二进制颜色系统使用十六进制的颜色代码（d）使用三个单独的颜色系统答案：（b）使用三个独立的颜色通道：红色，绿色和蓝色解释：在RGB图像中，每个Pixel具有三个值对应于红色，绿色，蓝色，蓝色，蓝色，蓝色，蓝色的颜色相对于蓝色，蓝色和蓝色的颜色，使用三个单独的颜色频道，使用三个单独的颜色通道，则使用三个单独的颜色通道，使用三个单独的颜色通道，使用三个单独的颜色频道，使用三个单独的颜色频道。（a）将图像转换为灰度（b）以从特征映射（c）中删除所有负值（c）以减小图像的大小（d）以将图像分类为类别：（b）从特征映射说明中删除所有负值：relu介绍非内线性，通过用零替换所有负值，从而使功能提取过程更有效地替换了所有负值。
计算机视觉
定义：计算机视觉（CV）是人工智能（AI）中的一个字段，它使计算机和系统能够从数字图像，视频和其他视觉输入中得出有意义的信息。它允许机器处理和分析视觉数据以模拟人类视力。通过使用算法和机器学习模型，CV应用程序可以根据提供的视觉输入来检测对象，识别模式并做出决策。例子 - 表情符号清道夫狩猎：想象一下玩游戏，在该游戏中，机器向您展示表情符号，并要求您找到与之匹配的真实对象。在“表情符号寻宝游戏”游戏中，计算机使用其“视觉”来检测您在相机前显示的对象，并检查它们是否与表情符号匹配。这模拟了CV如何使用相机输入从现实世界环境中识别对象。如何工作：计算机视觉使用高级算法来解释视觉数据。它将图像分解为像素，使用机器学习技术对其进行处理，并通过将它们与数据集进行比较来识别模式，形状或对象。