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研究文章 人工智能识别技术在数字图像处理中的应用
人工智能技术是在计算机应用技术基础上派生和发展起来的一门科学和技术。图像识别是一种特殊的图像处理步骤，起着重要作用。只有在图像识别之后，才能进入图像分析和理解阶段。随着各种计算机技术的发展，图像逐渐成为并已成为人们重要的信息来源。计算机人工智能的使用越来越广泛，因此，了解其应用和相关研究更有利于为我们指明研究和学习的方向。本文旨在探讨人工智能识别技术的产生和发展，分析各类人工智能识别技术的应用瓶颈，以增加我们对人工智能技术的认识，为相关领域的研究提供参考。本文简单介绍了人工智能技术的类型及其新的发展趋势，并结合公共设施的具体图像，在传统方法的基础上改进了不同的计算机人工智能识别方法对图像识别处理的应用，并通过相应的仿真软件对处理和识别方法进行了分析比较，主要应用了两种方法，图像处理的识别错误率小于0.5；改进计算机人工智能识别技术对于分析其在图像处理中的应用有一定的帮助。预处理过程一般包括图像数字化、灰度化、二值化、去噪、字符分割等。在图像识别方面，算法主要有统计识别、语法识别、模板匹配等。近年来，随着神经网络和支持向量机技术的发展，图像识别技术有了新的更高的发展水平。
评估数字的非数字方法和数字意义的存在
在有关数值认知的文献中，通过参与项目的数量而不是与之相关的刺激的连续特性来区分数字的能力，通常被视为足够的认知剂中数值能力的足够指示。但是，本文献并未考虑到有非数字评估数字的方法，这打开了缺乏数值能力的认知剂可能仍然能够代表数字的可能性。在本文中，我区分了评估数值的数值和非数字方法，并表明所谓数字的内部机制的最常见模型依赖于非数字方法，尽管他们对他们的支持者的要求相反。我得出的结论是，即使确定代理人会关注数字，而不是与之相关的刺激的连续特性，但数字意识存在的问题仍然是在进行进一步问题的研究，即，大脑使用的机制是否有资格评估数字数值或数值。
使用 CRISPR 碱基编辑器在 DNA 磁带上进行数字数据存储
摘要：尽管档案数字存储行业已接近其物理极限，但需求却在大幅增长，因此出现了替代产品。最近的努力已经证明了 DNA 作为数字存储介质的巨大潜力，具有卓越的信息耐久性、容量和能耗。然而，大多数提出的系统都需要按需从头 DNA 合成技术，这些技术会产生大量有毒废物，因此不具备工业可扩展性和环保性。受半导体存储设备架构和基因编辑最新发展的启发，我们创建了一种称为“DNA 突变覆盖存储”（DMOS）的分子数字数据存储系统，该系统通过利用组合、可寻址、正交和独立的体外 CRISPR 碱基编辑反应来存储信息，将数据写入绿色合成 DNA 磁带的空白池中。作为概念验证，我们在 DNA 磁带上写下了我们学校徽标的位图表示和本研究的标题，并准确地恢复了存储的数据。
客户暴力和侵略性事实表
物理攻击（例如击中，踢，推，抓或扔物体）；口头攻击（例如大喊侮辱，姓名或骚扰）；有意咳嗽，吐痰或打喷嚏（尤其是自19岁大流行以来）；性侵犯或其他不雅的身体接触；引起对暴力或伤害的恐惧的行为，例如跟踪；歧视性行为，暴力的目标和暴力的性质是由于种族，性别，性认同或宗教等属性而发生的。
利用多源数据和数字技术支持湄公河地区局部水体变化监测
摘要：针对受天气异常影响的干旱现象和水动态的高分辨率监测系统有限，这在多方面阻碍了政策决策。本文介绍了高分辨率水监测系统 (WMS) 的可用性，该系统由复杂的多光谱卫星图像、分析和数据科学以及云计算相结合开发而成，用于监测局部尺度上的水位变化和植被水分胁迫。WMS 在 2021 年 1 月至 2021 年 4 月（旱季）期间在湄公河下游地区 (LMR) 案例流域泰国的 Chi River 流域进行了测试。VHI、VCI、TCI 和 NDVI 干旱模拟结果的总体质量与水库和大坝水量数据呈现统计上的正 Pearson 相关性（介于 0.399 和 0.575 之间），但与地下水位数据呈现强烈的负相关性（介于 -0.355 和 -0.504 之间）。应考虑进一步研究和更详细地分析与地下水位变化相关的不同物理环境条件的影响，以增加科学知识和从当地视角了解当地系统变化性质的理解，并在数据贫乏地区使用干旱指数。我们的结果表明，WMS 可以提供局部和情境化地表水变化的定量时空变化作为初步分析。WMS 结果可以为寻找适合当地条件的更好的较小单元管理提供指导，例如水资源管理、灾害风险减少措施（即干旱和洪水）、灌溉实践、土地利用规划和作物管理。现有的 WMS 面向水和农业发展的早期预警、可持续发展目标的进展、数字创新的利用以及提高决策者更早、更准确地监测和预测极端天气事件的能力。
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