XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System初马斯奈
安娜大学:: 钦奈
评估 – 指纹图像的计算机增强和建模 – 指纹增强 – 特征提取 – 指纹分类 – 指纹匹配。第三单元 人脸识别和手部几何形状 9 人脸识别简介，人脸识别神经网络 – 从对应图进行人脸识别 – 手部几何形状 – 扫描 – 特征提取 – 自适应分类器 – 基于视觉的特征提取和模式分类 – 特征提取 – 算法类型 – 生物特征融合。第四单元 多模态生物特征识别和性能 9 评估 多模态生物特征识别系统简介 – 集成策略 – 架构 – 融合水平 – 组合策略 – 训练和适应性 – 多模态生物特征识别系统示例 – 性能评估 – 生物特征识别的统计测量 – FAR – FRR – FTE – EER – 内存需求和分配。第五单元 生物特征认证 9 简介 – 生物特征认证方法 – 生物特征认证系统 – 指纹生物特征认证 – 人脸识别生物特征认证 – 期望 – 最大化理论 – 支持向量机。指纹生物特征认证 – 手掌几何形状生物特征认证 – 保护和信任生物特征交易 – 匹配位置 – 本地主机 – 认证服务器 – 卡上匹配 (MOC) – 多生物特征识别和双因素认证。参考文献： 1.Paul Reid，“网络安全生物特征识别”，Pearson Education，2004 年。Nalini K.Ratha，RundBolle，“自动指纹识别系统，Springer”，2003 年。
Professional-Development-Plan-MSSA.pdf - 奈伊学区
2024-2025 学年 - 2024-2025 年，MSSA 成员在 9 月专注于学习 OPI 计划和报告所需的工具，包括早期学习计划、联邦计划、认证和研究生计划。11 月，MSSA 成员接受了心理健康问题培训，包括 QPR 认证培训和课堂课程 Character Strong 的使用培训。2 月，MSSA 将专注于技术，包括教室、学校和学生的网络安全、人工智能及其在教育中的地位和未来。4 月，成员将专注于数学，培训将于 2025 年实施的 OPI 标准，特别是在小型学校和多级教室的课程规划中的使用。此外，成员学校参加 MAPS 培训，重点是使用和理解评估数据。MSSA 成员学校也有机会全年进行书籍研究，重点是通过参与策略提高他们的教学技能，保持他们的生产力并改进他们的规划。MSSA 全州规划团队每年都会审查培训和正在审查的课程。审查小组由 MSSA 董事会、县督学和成员教师组成。执行董事每年都会审查每个会议对每个成员的评估，以协助确定成功和未来规划。蒙大拿州小型学校联盟会议采用了形成性策略，让教师根据已开发的课堂课程评估学生成绩。MSSA 会议始终尝试提供适合成员学区独特人口统计数据的课堂材料、资源和课程。全年的每个会议都侧重于计划的 K-12 核心课程，并始终基于“最佳实践”研究和当前教学法。技术融入了所有专业发展。每个会议还包括一个涉及全民印度教育 - IEFA 的部分。
奈达 CI Q70
如果您的声音处理器不工作：1. 确保电池插入正确。2. 确保完全关闭电池仓，以打开声音处理器。如果没有声音：1. 确保完全关闭电池仓，以打开声音处理器。2. 如果您有 Baha Attract 系统，则磁铁可能太弱。请联系您的听力保健专家。如果有错误的声音，包括反馈或啸叫：1. 确保眼镜、头盔等物品不会接触 Baha 声音处理器外壳。2. 确保电池盖完全关闭。3. 如果以上方法都不能解决问题，则可能需要进行编程调整。请咨询您的听力学家。如果声音失真或断断续续：1. 确保电池盖完全关闭。2. 使用干燥剂盒过夜以去除声音处理器中的任何水分。3. 如果以上方法都不能解决问题，则可能需要进行编程调整（例如单独的反馈测量）。请咨询您的听力学家
安娜大学：钦奈
评估 – 计算机增强和指纹图像建模 – 指纹增强 – 特征提取 – 指纹分类 – 指纹匹配。 第三单元人脸识别和手部几何形状 9 人脸识别简介，人脸识别神经网络 – 从对应图进行人脸识别 – 手部几何形状 – 扫描 – 特征提取 – 自适应分类器 – 基于视觉的特征提取和模式分类 – 特征提取 – 算法类型 – 生物特征融合。 第四单元多模式生物特征识别和性能 9 评估多模式生物特征识别系统简介 – 集成策略 – 架构 – 融合水平 – 组合策略 – 训练和适应性 – 多模式生物特征识别系统示例 – 性能评估 – 生物特征识别的统计测量 – FAR – FRR – FTE – EER – 内存需求和分配。第五单元 生物特征认证 9 简介 – 生物特征认证方法 – 生物特征认证系统 – 指纹生物特征认证 – 人脸识别生物特征认证 – 期望 – 最大化理论 – 支持向量机。指纹生物特征认证 – 手掌几何特征生物特征认证 – 确保生物特征交易的安全性和可信性 – 匹配位置 – 本地主机 – 认证服务器 – 卡上匹配 (MOC) – 多生物特征和双因素认证。 参考文献： 1. Paul Reid，“网络安全生物特征识别”，Pearson Education，2004 年。Nalini K.Ratha、RundBolle，“自动指纹识别系统，Springer”，2003 年。
在一年级教育中设计和实施生成式人工智能
<摘要> 在本演讲中，我们报告了使用生成式 AI 的课程设计及其在一年级教育中实施的结果，旨在帮助学生获得大学学习的技能。具体而言，关于创意生成方法（曼陀罗艺术、KJ 方法）和批判性阅读，学生在课堂和作业中同时使用人类和生成性人工智能，比较两者之间的差异，并回答有关在作业中同时使用人类和生成性人工智能的印象以及对实现教育目标的影响的问题。 他们还思考并回答了生成式人工智能的使用将如何影响大学学习的意义。在大学一年级教育中使用生成式人工智能可以为学生在大学学习的早期阶段提供思考学习意义的机会，但也有人提出，平衡效率和创造力将是一个挑战。
马斯达尔清洁能源概况
自 2006 年以来，马斯达尔一直致力于推动中东和北非地区及世界各国的可再生能源、气候变化缓解和清洁技术创新，并与各国政府和领先企业展开合作。马斯达尔业务遍及 40 个国家，是全球可再生能源领域的领导者、全球最大的离网解决方案开发商之一，也是运营和维护服务提供商。
拉斯帕尔马斯案例研究
摘要：本文分析了 2050 年西班牙拉斯帕尔马斯孤立电力系统的发电、存储和输电扩展情况。该电力系统由两个孤立系统组成：兰萨罗特岛-富埃特文图拉岛和大加那利岛。要建设的发电、存储和输电容量是通过求解一个两阶段随机投资模型来确定的，该模型考虑了不同的长期不确定参数：不成熟的发电和存储技术的投资成本、年需求增长、电动汽车数量、屋顶太阳能渗透率和天然气价格。还考虑了将兰萨罗特岛-富埃特文图拉岛和大加那利岛孤立电力系统连接在一起以实现更高可再生能源渗透率的可能性。通过考虑日前能源和备用容量市场来模拟电力系统的运行。使用一组特征日来表示目标年份，可以对每小时可用风能和太阳能发电的变化以及需求水平进行建模。通过使用电力系统的交流模型进行样本外分析来评估所得电力系统的性能。数值结果表明，未来拉斯帕尔马斯电力系统可以实现以太阳能和风力发电机组为主，并辅以燃气发电机组和储能装置的配置。