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使用Python机器学习基于面部识别的在线投票系统。
在线投票系统中使用面部识别和一次性密码可确保正确的个人投票。最初，该系统采用面部识别来验证选民的面孔是否与之相匹配，从而减少了欺诈活动的可能性。随后，将唯一的一次性密码发送到选民的移动设备，他们必须输入它以确认其身份。将面部识别和OTP相结合的双重验证过程增强了投票系统的安全性和可靠性。Python的机器学习工具的利用促进了该系统的有效开发。Python和机器学习技术可用于基于面部识别和一次性密码认证的安全有效的在线投票系统。该系统利用面部识别算法来验证选民的身份，从而最大程度地减少了冒险和欺诈的风险。通过OTP验证进一步支持它，增加了一层安全层，以确保只有授权的选民参加。Python的机器学习库，包括OpenCV和TensorFlow，用于实现面部识别，而OTP功能可以增强系统的安全性。这种全面的方法促进了适合大规模选举的强大，安全和用户友好的投票过程。
使用物联网和高级跨学科方法的基于指纹的生物识别智能电子投票机
摘要。印度是一个民主国家，人口庞大，投票起着重要作用。每个公民有权选择其领导人。这是通过在投票站使用电子投票机（EVM）来完成的。，但选举期间也可能存在一些故障。在这种情况下，举行选举是选举委员会的一项复杂任务，因为发生了索具。电子投票系统已进入图片，以防止在最大程度上进行操作。为此，我们使用的是R307指纹模块，该模块扫描指纹并输入Arduino uno。我们开发的算法将特定的指纹存储在存储驱动器中，并确保指纹在先前存储的数据中是唯一的。因此，当同一个人在选举期间投票投票时，如果他的指纹已经存在于存储的数据中，他需要在投票之前对指纹进行投票。如果两个数据都匹配。这个人可以有资格振作他的投票，否则蜂鸣器会给我们机敏的声音。先进的技术将通过指纹注册过程改善“生物识别投票系统”，从而使身份验证变得容易并增强安全性。
识别与肌肉减少肥胖发展相关的因素：文献评论和专家小组投票
a University of Clermont Auvergne, Human Nutrition Unit, INRAe, CRNH Auvergne, Clermont-Ferrand, France b CHU Clermont-Ferrand, Clinical Nutrition Department, Clermont-Ferrand, France c CHU Clermont-Ferrand, Biostatistics Unit, Clermont-Ferrand, France d Department of Geriatrics, First Faculty of Medicine, Charles University捷克共和国e护理科学研究所，格拉兹医科大学，格拉斯，奥地利，奥地利，外科和健康科学系，捷克共和国e护理科学研究所，意大利Trieste，Y CAJAL（IRYCIS），马德里，西班牙H Y CAJAL（IRYCIS）中心，阿姆斯特丹公共卫生研究所，VU大学，营养与饮食学系，荷兰阿姆斯特丹
基于快速 Walsh Hadamard 变换和投票分类器的 EEG 信号压力检测
摘要 精神压力目前是一个重大问题，尤其是在年轻人中。压力会对人们的整体工作表现产生不利影响，在某些情况下甚至会导致严重的健康问题。每个人在生活中都会经历压力。本文提出了一种基于脑电图 (EEG) 识别和分类压力水平的独特方法。在这项工作中，快速 Walsh Hadamard 变换用于生成 EEG 信号中存在的所有频率。在后续阶段计算索引值的 alpha、beta、gamma 和 delta 范围。主成分分析 (PCA) 用于特征降维，然后是标准缩放器。使用 Welch 方法计算了健康和不健康 EEG 信号组的 PSD 向量。PSD 向量用作投票分类器的输入，该分类器是 k-NN 和逻辑回归分类器的组合。实验结果发现，与现有方法相比，所提出的方法在准确度 (Acc) 和均方误差 (MSE) 方面提供了更好的结果。所提出的方法最高分类准确率达到 94.22%
研究论文解码大脑系统：针对可变长度脑电图数据的动态自适应卷积群体投票方法
大脑是一个复杂而动态的系统，由相互作用的集合及其时间演化组成。脑电图 (EEG) 记录的大脑活动在学习研究和应用领域中对解读人类的认知过程起着至关重要的作用。在现实世界中，人们对刺激的反应不同，并且大脑活动的持续时间因人而异。因此，实验中收集的试验中 EEG 记录的长度是可变的。然而，当前的方法要么固定每次试验的 EEG 记录长度，这会丢失隐藏在数据中的信息，要么使用滑动窗口，这会在切片的重叠部分消耗大量计算量。在本文中，我们提出了 TOO（仅遍历一次），一种处理可变长度 EEG 试验数据的新方法。TOO 是一种卷积仲裁投票方法，它通过卷积实现滑动窗口并用 1×1 卷积层替换全连接层来打破模型的固定结构。 1×1 卷积层生成的每个输出单元对应于滑动时间窗口创建的每个切片，这反映了认知状态的变化。Ten，TOO 对输出单元采用群体投票，并确定代表整个单次试验的认知状态。我们的方法为不同长度的试验提供了一个自适应模型，只需遍历每个试验的 EEG 数据一次即可识别认知状态。我们设计并实施了一个认知实验并获取了 EEG 数据。利用从该实验收集的数据，我们进行了评估，将 TOO 与最先进的滑动窗口端到端方法进行比较。结果表明，TOO 在试验级别获得了良好的准确率（83.58%），而计算量却低得多（11.16%）。它还可能用于其他应用领域的变量信号处理。
一个有效的无监督分类模型，用于银河形态：基于Convnext大型模型的编码的投票聚类
通过将无监督和监督的机器学习方法结合起来，我们提出了一个称为Usmorph的框架，以进行星系形态的自动分类。在这项工作中，我们通过提出基于Convnext大型模型编码的算法来更新无监督的机器学习（UML）步骤，以提高未标记的星系形态分类的效率。该方法可以概括为三个关键方面，如下所示：（1）卷积自动编码器用于图像降级和重新冲突，并且模型的旋转不变性通过极性坐标扩展提高； （2）利用名为Convnext的预训练的卷积神经网络（CNN）来编码图像数据。通过主体组合分析（PCA）维度降低进一步压缩了这些特征； （3）采用基于装袋的多模型投票分类算法来增强鲁棒性。，我们将此模型应用于宇宙场中的i -band样品的i -band图像。与原始的无监督方法相比，新方法所需的聚类组的数量从100减少到20。最后，我们设法对大约53％的星系进行了分类，从而显着提高了分类效率。为了验证形态层化的有效性，我们选择了M ∗> 10 10m⊙的大型星系进行形态学参数测试。分类结果与星系在多个参数表面上的物理特性之间的相应规则与现有演化模型一致。增强的UML方法将来将支持中国空间站望远镜。我们的方法证明了使用大型模型编码对星系形态进行分类的可行性，这不仅提高了星系形态分类的效率，而且还节省了时间和人力。此外，与原始UML模型相比，增强的分类性能在定性分析中更为明显，并且成功超过了更多的参数测试。
疫苗接种和Covid-19疫苗1于2021年1月1日批准的疫苗问题1通过18-0-0批准。赞成投票：Rabbis Jaymee Al
疫苗接种和Covid-19疫苗1于2021年1月1日批准的疫苗问题1通过18-0-0批准。投票支持：拉比·杰伊米·阿尔珀特，帕梅拉·巴尔马什，苏珊·布罗迪，苏珊·布兰，内特·克雷恩，埃利奥特·多夫，大卫·菲尔，苏珊·格罗斯曼，苏珊·格罗斯曼，朱迪思·霍普曼，史蒂芬·凯恩，扬·凯夫曼，扬·考夫曼，丹尼尔·尼维斯，丹尼尔·内维斯，丹尼尔·尼维斯，米奇·佩尔茨，米卡·佩尔茨，阿维姆·雷斯纳，阿弗里姆·雷斯纳，罗伯特·舒克尔，戴维·萨克尔，辩护人，辩论了伊斯卡·沃尔德曼（Iscah Waldman）。投票反对：无。弃权：无。问题：既然COVID-19的疫苗可用，是否有义务接种疫苗？犹太机构是否可以为员工，学生和同伴需要疫苗接种吗？其分销的指南应该是什么？回应：摩西五经命令我们“小心并注意自己”，2塔木德理解，这意味着我们应该尽可能避免危险。3在申命记的其他地方，我们发现将栏杆或护栏放置在屋顶上的仪式。4这被理解为意味着我们应该积极采取措施来保护自己和他人。5当拉比·摩西（Rabbi Moses）issers在舒尔汉·阿鲁克（Shulhan Arukh）中清楚地表达了“人们应该避免危害自己的一切，因为我们比仪式禁令更加严格地对待身体危险。” 6《摩西五经》强调，我们需要对周围人们的福祉承担责任，当时我们说：“不要因邻居的鲜血而袖手旁观。” 7这被认为意味着我们竭尽所能保护他人的健康。这是许多来源的简短摘要，这些消息来源清楚地表明，在这段大流行期间采取预防措施，例如戴口罩，洗手并保持身体距离，不仅建议使用Halakha，
CV -J。Alex HolderCV -J。Alex Holder
' 14 : Weaknesses of TSA full-body X-ray scanners ' 14 : Analysis of Estonia's Internet voting system ' 13 : ZMap Internet-wide network scanner ' 12 : Widespread weak keys in network devices ' 11 : Telex, the first Refraction Networking scheme ' 10 : Hacking Washington D.C.'s Internet voting ' 10 : Vulnerabilities in India's e-voting machines ' 09 : Analysis of China's Green Dam审查软件'09：带有桌面扫描仪的指纹纸'08：对加密键的冷启动攻击'07：加利福尼亚州的“上身到底部”的“底部”电子评论'07：机器支持的选举审计'06：sonony rootkit：sonony rootkit：Drm的有害侧面效果'03：DRM的害怕'03：分析的媒体键
基于扰动的组成数据分析
• geochemistry (e.g., mineral compositions) • ecology (e.g., relative abundances of species) • biochemistry (e.g., fatty acid proportions) • sociology (e.g., time budgets) • geography (e.g., proportions of land use) • political science (e.g., voting proportions, research on diversity) • marketing (e.g., brand shares) • genomics and微生物组研究（例如，分类单元的比例）
sep是2020
This is to certify that the foregoing is a true and correct copy of a resolution adopted by the Montgomery County Planning Board of the Ma1·yland-National Capital Park and Planning Commission on motion of Vice Chair Fani-Gonzalez, seconded by Commissioner Patterson, with Chair Anderson, Vice Chair Fani-Gonzalez, and Commissioners Cichy, Patterson, and Verma voting in favor at its regular meeting held on Thursday, September 10, 2020年，在马里兰州的银泉。