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基于面部，手指静脉，指纹和虹膜的生物特征识别的文章深度学习模型：调查
摘要：最近，个体生物特征引起了很多关注，并且是建立多种安全性和真实性系统的核心，例如监视，法医，欺诈性披露和基于身份的访问控制。广泛的生物识别性特征使选择合适的问题是至关重要的问题，这主要取决于应用程序的类型，样本的可用性，复杂性的程度和可能性的可接受价值。机器学习算法的概念对最后的方式产生了极大的兴趣，尤其是它被称为深度学习神经网络的进化版本。机器学习已在许多生物识别系统中使用和实施，因为其强大的属性和功能可以为系统提供所需的目标，具有出色的性能。这项工作旨在对过去七年来的190多种有前途的作品进行广泛的调查，描述了基于多种基于生物特征的深度学习系统，这些深度学习系统基于四个流行和大多数使用的特征，包括面部，指纹，Iris和Finger Finger静脉。本文还介绍了两种生物识别技术的简要回顾和深度学习神经网络。
调查慢技术研究产品的纵向经验中的张力和技巧
摘要 如何创造技术，使其在人们的生活中占据长期地位，并随着时间的推移与他们共同发展？设计师在设计这种计算产品时应考虑哪些品质？我们应该如何通过更长的时间框架来研究和评估这些新技术？在本章中，我们借鉴了 Photobox 和 Olly 研究产品的纵向实地研究的例子来探讨这些问题，并详细描述了这两个案例中出现的矛盾和技术。我们的研究结果揭示了研究人员在对慢速技术研究产品进行纵向实地研究时应该警惕的关键矛盾，以及可以应用的技术来缓解这些矛盾。
关于化学硕士学位课程的实践实验室技能的形式
• Organic/Inorganic synthesis: Reactions like different kinds of substitution , elimination, addition reactions at carbon-carbon bonds, aromatic substitutions, reactions involving carbonyl groups, organometallic compounds, redox reagents, inorganic solids and organic polymers for heterogeneous catalysis and solid-phase synthesis, catalysis with transition metals,有机催化剂和刘易斯酸，立体选择合成的方法，重排（在多特蒙德大学进行的反应示例）•实验，您使用注射器，插管和转移插管。•在惰性气体下进行的实验•化学分析和分离技术 /天然产物的隔离和纯化，例如滤光，提取，离心，离心，不同的蒸馏，重新安装，重新安装，薄层色谱，薄层色谱（TLC），列形式和高质量•固定（列），•高质量学（Highomatigation）（•高质量学）（物质：红外（IR）光谱，NMR（¹，，³C，f，f和其他诸如119 sn，29 si 195 pt）2D-NMR光谱法，质谱法（MS），UV/VIS光谱，UV/VIS光谱，UV/VIS频谱，融化和沸点差异，频率分析，元素分析，元素，元素，元素，元素，同时•元素，同时，•元素，同时•元素，同时，同时•元素，元素，元素，同时•金属，氢化物，自我引入物质，溴化物和使用适当的安全协议。•处理液氮并在低温下工作，例如冷却技术降低至-80°C并处理液氮
传输和分销资产管理中的生成AI
重要的是要注意，经典的机器学习方法是高度结构化的，并以任务为导向。在这种情况下，以任务为导向的事实是，结果获得的“学习”或“理解”的范围仅限于提供的任务和所提供的结果。For example, training a classical machine learning model to classify work order records to identify maintenance involving adding SF6 gas to Circuit Breakers (also referred to as gas calls) involves feeding the algorithm English text descriptions of the performed work from the work orders data records as well as the associated labels to allow the algorithm to build a series of instructions, or a model, that can identify these kinds of gas call records accurately.模型的输入由英文文本组成，该模型从中确定了有关是否描述气体调用的答案。然而，模型对所提供的文本信息的理解仅限于训练的任务 - 询问它与断路器气呼叫无关的任何其他问题都是徒劳的，因为其对英语的知识仅限于与识别气呼叫的任务相关的单词和文本模式。因此，模型对英语的“理解”是特定于其训练的任务，而不是对英语的广泛理解。在这种情况下，结构化是指可以以系统性和有意义的方式组织的数据。示例包括可以以表格格式表示或使用良好定义且一致的架构的数据。
社会融资规模存量统计表
2.自 2023 年 1 月起，人民银行将消费金融公司、理财公司和金融资产投资公司等三类银行业非存款类金融机构纳入金融统计范围。由此，对社会融资规模中 “ 对实体经济发放的人民币贷款 ” 和 “ 贷款核销 ” 数据进行调整。 2023 年 1 月末，上述三类机构对实体经济发放的人民币贷款余额 8410 亿元，当月增加 57 亿元；贷款核销余额 1706 亿元，当月增加 30 亿元。表内数据均按可比口径计算。 As of January 2023, three kinds of non-depository financial institutions, i.e., the Consumer Finance Companies, the Wealth Management Companies and the Financial Asset Investment Companies were included in the coverage of financial statistics of PBC.Thereby, the item“RMB loans to real economy” and “Loans written-off” in AFRE were adjusted accordingly.At the end of January, 2023, the balance of RMB loans to real economy by the three institutions amounted to 841 billion yuan, increased by 5.7 billion yuan compared with the end of last month.The balance of loans written-off reached 170.6 billion yuan, increased by 3 billion yuan compared with the end of last month.The data is calculated on a comparative basis.
