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通过深度学习来推进手写签名验证：全面的研究和高精度方法
摘要 - 本文介绍了一项有关使用深度学习技术的手写签名验证的全面研究。本研究旨在应对离线签名验证的挑战，在此任务是自动区分真正的签名与伪造的挑战。所提出的方法利用了最新的深度学习模型，包括Mobilenet，Resnet50，InceptionV3和VGG19与Yolov5结合使用，以实现高精度分类和可靠的伪造检测。在多个基准数据集上评估了该系统，包括Kaggle签名，Cedar，ICDAR和SIGCOMP，在各种现实世界中展示了其有效性和鲁棒性。所提出的方法包括数据预处理技术，以增强输入手写签名图像的质量，从而使模型能够捕获基本功能和模式以进行准确的分类。结果表明，与现有的最新方法相比，提出的方法的优越性在识别真正的特征并准确检测伪造方面达到了出色的准确率（89.8％）。此外，该模型对变化数据集大小和配置的适应性进一步支持其在签名验证任务中实际部署的潜力。这项研究有助于脱机签名验证技术的发展，为确保各种应用程序中手写签名的安全性和真实性提供了可靠，有效的解决方案。
解码 - vit：手写数字字符串识别的视觉变压器框架
在数字化时代，手写文档识别具有多种应用，例如历史信息保存，邮政地址识别等。对无价文化宝藏的保护和分析在很大程度上取决于历史文档中手写的数字字符串识别。认可的主要挑战是写作风格的变化，噪声，扭曲和有限的数据。本文提出了一种新的方法，可以克服包含数字字符串的复杂，褪色和旧手写文档的困难。目标是创建一个可靠有效的系统，该系统自动识别古代手稿的数字字符串，有助于数字化记录。因此，本文提出了一个强大的视觉变压器框架，以识别手写数字字符串，而不会从较小数据集的未清洗图像中分割数字。所提出的方法是一个四步过程，包括预处理，通过象征化提取特征提取，使用视觉变压器的注意机制识别以及使用光束搜索解码器进行结果解码。将提出方法的性能与由卷积神经网络和长期记忆（CNN-LSTM）组成的混合方法进行比较。所提出的方法达到了56％的单词准确性，损失在更少的时间内低于0.6。结果表明，所提出的模型是一个快速学习者，可以在预期更少的时间内的实时场景中使用。这项研究的结果会影响邮政服务的数字化。在本文中还借助局部可解释的模型 - 不合Snostic解释（LIME）技术讨论了所提出的深度学习模型绩效解释。通过为实时应用程序提供软件即服务（SAAS）来概括所提出的方法的概括，以作为未来的研究方向。
世界公开的免费牙科---书面 - briefing.pdf
Minamata公约是由UNEP发起的，目的是解决环境中的汞问题，第一次会议是在2010年在斯德哥尔摩（INC1）。自一开始以来，世界汞自由牙科联盟就参与了Minamata谈判。根据成员国的要求增加了谈判的范围，以包括汞暴露的健康方面，并建立了一个专家小组来调查这一点。世界联盟的CDO是该集团的成员，并已写了有关牙齿水星对健康和环境的不利影响的报告。这些报告可在Minamata Convention的网站上找到。https://minamataconvention.org/sites/default/files/documents/submisions_from_organ ization/wamfd_comparison_report_report_dental_dentalamalgam.pdf。
Daniel Sergile的最终书面证词，HFS Ransomware
接近实时可见性可以帮助组织在被利用之前识别和减轻漏洞。3。利用AI和自动化的力量来现代化安全操作，并减轻过度劳累分析师的负担。最新技术可以帮助组织推动关键的网络安全指标，例如平均时间来检测和平均响应时间，否认攻击者需要妥协组织的系统或删除其数据所需的时间。此外，基于技术的保护措施映射到MITER ATT＆CK框架可以帮助防御措施来响应对抗性策略。4。实施企业范围的零信任网络体系结构：这是一个基本的安全原则，假设网络已经被妥协，并以受控的方式实现了连续验证用户，设备，应用程序和数据的过程。零信任网络体系结构创建了安全层，可防止或限制攻击者在网络周围横向移动。这为受害者提供了更多时间来检测，正确遏制和补救威胁。5。保护云基础架构和应用程序：随着云迁移的加速，威胁参与者将继续开发旨在针对和损害云工作负载的战术，技术和程序。利用云基础架构的组织应实施云安全程序和平台，该程序提供全面的云本地安全性。
使用生成对抗网络
阿拉伯手写识别（AHR）由于阿拉伯文字的复杂性和培训数据的可用性有限，提出了独特的挑战。本文提出了一种在强大的CNN-BLSTM体系结构中集成生成对抗网络（GAN）以进行数据增强的方法，旨在显着提高AHR性能。我们采用了CNN-BLSTM网络，加上连接式时间分类（CTC）进行准确的序列建模和识别。为了解决数据限制，我们结合了基于gan的数据增强模块，该模块在IFN-En-Enit Arabic手写数据集中训练，以生成现实和多样化的合成样本，从而有效地增强了原始的培训语料库。对IFN-ENIT基准的广泛评估证明了采用方法的功效。我们达到95.23％的识别率，超过基线模型3.54％。本研究提出了一种有希望的AHR数据增强方法，并证明了单词识别准确性的显着提高，为更健壮和准确的AHR系统铺平了道路。
基于GAN的手写数字合成-IJRPR
总而言之，这项研究介绍了一种专门设计的生成对抗网络（GAN），该网络专门为使用Kannada MNIST数据集综合现实手写数字而设计。涉及生成器和歧视器的GAN的对抗训练过程会产生真实的数字。利用密集连接的层和卷积神经网络的结构证明了将随机噪声转换为有意义的数字表示方面的功效。本文强调了GAN在数据增强和机器学习任务的合成数据生成中的潜在应用。在确认提出的基础，通过高参数调整，建筑修改和扩展培训时间的进一步优化时，建议提高数字生成能力。强调采用适当评估指标的重要性，将这项研究定位为该领域未来进步的垫脚石。
这份书面证词之后是相关和附加文章和文件的预览，并补充了我预定的关于马克的口头证词
问题包括：“LBGTQ 倡导者”本质上是具有性别意识形态倾向的 TQ 推动者，他们积极反对传统自由派 LGBTS，并与之发生冲突。Stonewall（英国）和 Mermaids 是广受诟病的组织，两者都经常陷入丑闻，在英国广为人知。“性别肯定护理是医学上必要的、基于证据的护理”——CNN 一周前没有报道的 WPATH 丑闻对此提出了强烈质疑。“青春期阻断……是可以逆转的”——这引起了强烈争议。列出的医疗组织、与 WPATH 相关的声明很可能很快就会改变或被审查。这种联系的确切含义需要非常仔细的审查。
如果您怀疑课程中存在人工智能滥用，可以考虑采取哪些策略 本期 Vitality 旨在考虑采取一种全面的方法来解决学生在课程中涉嫌滥用人工智能的问题，包括收集证据、参与对话、了解学生的观点、探索涉嫌滥用人工智能的根本原因，以及采取适当的教育和/或纠正措施。《检测人工智能的 Vitality》11 月刊指出，制定明确的书面课程政策，规定学生在课程中可以和不能使用人工智能的重要性，这是维护学术诚信的第一步。即便如此，我们在帮助学生学习如何记录和提供创作过程证据方面仍面临重大挑战。因此，除了详细说明课程中允许或禁止的人工智能工具类型及其用途外，我们还可能希望为学生提供他们可以收集或需要随作业一起提交的文档类型的指南/示例。帮助学生理解并遵守学术诚信准则需要我们持续努力和投入，并在作业、项目和考试中设置提醒 (Lang, 2013)。如果您怀疑课程中存在滥用人工智能的情况，请考虑以下流程，该流程可能与您已经使用的流程类似：
如果您怀疑存在人工智能，可考虑采取的策略课程中的滥用 本期 Vitality 旨在考虑采取一种全面的方法来解决学生在课程作业中涉嫌滥用人工智能的问题，包括收集证据、参与对话、了解学生的观点、探索涉嫌滥用人工智能的根本原因，并采取适当的教育和/或纠正措施。《检测人工智能的 Vitality》 11 月刊指出，制定明确的书面课程政策，规定学生在课程作业中可以和不能使用人工智能的重要性，这是维护学术诚信的第一步。即便如此，我们在帮助学生学习如何记录和提供创作过程证据方面仍面临重大挑战。因此，除了详细说明我们的课程中允许或禁止的人工智能工具类型及其用途之外，我们可能还希望为学生提供他们可以收集或需要随作业一起提交的文件类型的指南/示例。帮助学生理解和遵守学术诚信准则需要我们不断努力和承诺，并在作业、项目和考试中提醒学生 (Lang, 2013)。如果您怀疑课程中存在人工智能滥用，请考虑以下可能与您已经使用的流程类似的流程：
白盒假阳性对抗攻击方法基于对比损失的离线手写签名验证模型
在本文中，我们应对基于离线手写的对比损失 - 十个签名验证模型的白盒假阳性对抗性攻击的挑战。我们采用了一种新颖的攻击方法，该方法将攻击视为紧密复制但独特的写作风格之间的样式转移。为了指导欺骗性图像的产生，我们引入了两个新的损失函数，通过扰动原始样品和合成样品的嵌入向量之间的欧几里得距离来提高抗差成功率，同时通过降低生成图像和原始图像之间的差异来确保最小的扰动。我们的实验证明了我们的方法在白框攻击基于对比度损失的白框攻击中的最新性能，这是我们的实验所证明的。与其他白色盒子攻击方法相比，本文的主要内容包括一种新颖的假积极攻击方法，两种新的损失功能，手写样式的有效风格转移以及在白盒子假阳性攻击中的出色性能。
机器学习和深度学习模型对手写数字和字母识别（HDALR）的影响
摘要 - 在众多实际应用中，例如数据表格输入，邮政编码排序和银行检查帐户处理，手写数字识别是至关重要且困难的任务之一。因为每个人都以不同的大小，宽度和斜率不同的方式写作，因此识别数字可能会具有挑战性。过去已经使用了各种基于人工神经网络的模型进行模式匹配。在进行实验时，使用MNIST（改良的国家标准技术数据库数据库）数据集观察到了各种作者在字体上使用的显着差异。在这项研究中，我们评估了MNIST数据集上的机器学习算法，包括幼稚的贝叶斯，K-Nearest邻居，支持向量机，决策树，随机森林，人工神经网络，卷积神经网络和长期短期记忆。这项研究的目的是评估和对比深度学习和机器学习模型的有效性，而不是手写字母和数字数据集。注意到，CNN的表现优于MNIST数据集的精度为99.9％，而EMNIST数据集则为88％。每种识别方法都面临着提取关键特征的关键挑战，并且深度学习已被用来通过评估的结果来解决此问题。