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AI情感识别-IJRPR
理解和表达情绪是孩子认知和社会发展的关键部分。但是，有情感困难的孩子可能在认识和传达自己的感受时面临挑战。本文介绍了基于AI的情感识别系统来解决此问题。系统使用计算机视觉和深度学习技术通过面部表情来检测情绪，并提供个性化的，特定于情感的建议来指导儿童的情感理解。儿童的情绪智力与改善的社交互动和学习成绩有关。传统的情感检测方法取决于心理评估或手动观察，这可能是耗时且主观的。我们的系统利用AI自动化和增强情绪检测准确性，提供既客观又可扩展的实时反馈。
海外疫苗认定指南
泰国卫生部疾病控制部本通知旨在告知所有全科医生 (GP) 诊所如何认可 COVID-19 初次接种疫苗、本地康复者和海外康复者的海外疫苗接种情况。 2. 所有在海外接种疫苗并在入境新加坡时经 ICA 验证文件的个人 1，其疫苗接种状态将在 TraceTogether (TT) 应用程序上仅显示 30 天。为了在 30 天后继续享受疫苗接种差异化安全管理措施 (VDS) 2，这些个人可以前往全科医生诊所进行血清学检测，并让新加坡认可他们的海外 COVID-19 疫苗接种情况。该服务的全部费用由个人承担。 3. 对于持有以下格式的疫苗接种证书的个人，全科医生可以通过数字方式验证二维码来代替血清学检测，即无需进行血清学检测
开发视觉对象识别
对象识别是人类将视觉世界组织成有意义的感知单元的过程。要了解人类的这种能力，重要的是要检查其起源在婴儿期及其成熟的过程。在这篇综述中，我们通过综合发展心理学，认知神经科学和计算建模的研究来研究对象识别的发展。我们描述了第一年，婴儿如何展示成人视觉能力的早期痕迹，从不变对象识别到几类学习。这些能力的快速发展得到了婴儿特异性的生物学和经验约束的支持，例如低视敏度和对对称性等特性的先天偏见。此外，婴儿对物体的经验是“自我策划的”，因此他们选择了最能支持学习的对象观点。的确，将类似婴儿的约束结合到计算模型中可以提高其在许多识别任务上的表现。支持婴儿期这些能力的神经机制可能与成年后的神经机制不同：而腹侧视觉途径对于成年人的对象识别至关重要，而婴儿的对象识别可能主要由低级视觉特性支持，并且潜在的是背途径表示。一起，这些研究强调了儿童特定发育生态位在塑造早期对象识别能力及其神经基础方面的重要性。
最佳实践认可 - Kyndryl
随着企业实施更具战略性的云计划，他们开始着手解决对企业资源规划 (ERP) 等遗留应用程序进行现代化改造的艰巨任务。这包括将它们迁移到云中，以获得更高的可扩展性、更易于更新和更具成本效益等优势。但这种迁移可能充满挑战。在 Frost & Sullivan 调查的全球企业中，75% 的企业表示“迁移工作负载或数据的挑战”阻碍了他们 2020 年的云计划，而 65% 的企业表示应用程序性能问题阻碍了他们向云迁移。与许多其他业务应用程序相比，ERP 部署的风险更高：此类程序包含或生成的敏感数据需要最高的安全性，无论是在迁移期间还是在云中，这是许多企业仍在努力解决的问题。在 Frost & Sullivan 调查的 77% 的企业中，安全问题或未经授权访问数据或应用程序是云的障碍。
人脸识别
目前，深度学习模型在现实世界的面部识别任务中达到了人类水平。我们回顾了使用基于深度学习的计算方法理解人脸处理的科学进展。这篇综述围绕三个基本进展展开。首先，经过面部识别训练的深度网络会生成一个表示，该表示保留了有关面部（例如身份、人口统计、外观、社交特征、表情）和输入图像（例如视点、照明）的结构化信息。这迫使我们重新思考视觉逆光学问题的可能解决方案。其次，深度学习模型表明，面部的高级视觉表示无法从可解释的特征方面来理解。这对理解高级视觉皮层中的神经调节和群体编码具有重要意义。第三，深度网络中的学习是一个多步骤的过程，迫使人们从理论上考虑各种可以重叠、随时间积累和相互作用的学习类别。需要多种学习类型来模拟人类面部处理技能的发展、跨种族效应以及对个人面孔的熟悉程度。
利用药房实践中的人工智能和...
人类活动识别（HAR）是一个关键功能，其含义从医疗保健监测到安全系统。机器学习（ML）以及计算机视觉技术的最新进步在自动执行此任务方面取得了很大进展。本文对HAR系统中使用的不同ML算法和计算机视觉方法进行了详细的审查和分析。我们探讨了该领域遇到的挑战，例如人类行为的变异性，遮挡和观点变化，并研究各种方法如何减轻这些问题。此外，我们聚焦用于培训和评估的主要数据集。通过彻底的经验分析，我们评估了各种ML模型的性能，从而精确地从传感器数据或视频提要中识别人类活动。我们的观察结果肯定了深度学习框架，尤其是卷积神经网络（CNN）的有效性，在检测对HAR努力必不可少的复杂时空模式中。此外，我们探索了即将到来的趋势，持续的挑战以及在这个不断发展的地区进行研究的未来途径，强调了通过ML和计算机视觉社区共同努力继续进步的希望。
国际认可-HSA新加坡...
通过改进医疗设备跟踪和识别来增强患者的安全性，HSA启动了医疗设备UDI系统框架的实施。将从2024年11月1日开始，第2阶段将推出，这要求将所有D类医疗设备（一般医疗设备和体外诊断设备（IVD）医疗设备）标记，然后在新加坡进口和分发之前。注册者必须通过医务人员向HSA更新必要的UDI信息。从2022年11月1日开始的第1阶段成功完成。在第1阶段，冠状动脉支架，骨科关节置换植入物和眼内镜头必须在新加坡进口和分布之前用UDI标记。有关其他详细信息，请参阅HSA网站上的GN-36：医疗设备独特设备识别（UDI）系统的指南。
co2_machine学习和模式识别
场地混合学习格式。在Olten参考书目学生中进行的存在序列将提供一个脚本，其中包括对其他文本的参考。一本好的参考书是：“用Scikit-Learn，Keras和Tensorflow的动手机器学习 - 构建智能系统的概念，工具和技术”AurélienGéron是数学准备课程（用于入学考试）的：对于参加考试）：https：//acg-team.github.io/docs/intro_to_python/将在Moodle上提供脚本和支持材料。语言英语链接到其他模块
