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NFIQ 2 NIST 指纹图像质量
nfiq 2 是开源 NIST 指纹图像质量 nfiq 的修订版。2004 年，nist 开发了第一个公开可用的指纹质量评估工具 nfiq。nfiq 2 的主要创新是将图像质量与操作识别性能联系起来。这有几个直接的好处；它允许严格定义质量值，然后进行数字校准。反过来，这又允许标准化，以支持全球部署具有普遍可解释图像质量的指纹传感器。在操作上，nfiq 2 通过识别可能导致识别失败的样本，提高了指纹识别系统的可靠性、准确性和互操作性。如今，NFIQ 是全球所有大规模生物识别部署的一部分，包括 US-VISIT、联邦信息处理标准 (FIPS) 201、联邦雇员和承包商个人身份验证 (PIV)、欧盟申根签证信息系统、国际刑警组织和印度唯一身份识别机构。自 2004 年以来，指纹技术的进步使得 nfiq 必须更新。因此，nfiq 2 的开发于 2011 年启动，由德国国家标准与技术研究所 (NIST)、联邦信息安全办公室 (BSI) 和联邦刑事警察局 (BKA) 以及研发实体 MITRE、Fraunhofer IGD、达姆施塔特应用技术大学 (h_da) 和 Secunet 合作开发。nfiq 2 提供更高的分辨率质量分数（根据国际生物特征样本质量标准 ISO/IEC 29794-1:2016 [ 8 ]，范围为 0-100，而非 1-5），更低的计算复杂度，以及对移动平台质量评估的支持。此外，nfiq 2 是技术报告 ISO/IEC 29794-4 生物特征样本质量 - 第 4 部分：手指图像数据 [ 7 ] 修订为国际标准的基础。具体而言，nfiq 2 质量特征正在作为 ISO/IEC 29794-4 生物特征样本质量 - 第 4 部分：手指图像数据的一部分正式标准化，nfiq 2 源代码作为该标准的参考实现。
神经解剖学的数字化创新
图 1. 三维 (3D) 打印工作流程。艺术表现形式说明了 3D 打印工作流程的关键方面。A：生成和获取 3D 医学图像数据（医学数字成像和通信 [DICOM]）。B：分割感兴趣的解剖区域。C：编辑和制作可 3D 打印的立体光刻 (STL) 文件。D：STL 文件的后期制作和模型打印准备。E：将模型文件（通常通过通用串行总线设备）传输到打印机并启动 3D 打印过程（可能需要几个小时）。F：打印和后处理，包括清洁和固化 3D 打印模型。G：模型的最终检查（可能需要进一步清洁、干燥和抛光）（1、2）。
第一单元 什么是人工智能？根据人工智能之父的说法...
计算机视觉是一个跨学科领域，研究如何让计算机从数字图像或视频中获得高层次的理解。从工程角度来看，它寻求使人类视觉系统能够完成的任务自动化。计算机视觉涉及从单个图像或图像序列中自动提取、分析和理解有用信息。它涉及开发理论和算法基础以实现自动视觉理解。作为一门科学学科，计算机视觉涉及从图像中提取信息的人工系统背后的理论。图像数据可以采用多种形式，例如视频序列、来自多个摄像机的视图或来自医学扫描仪的多维数据。作为一门技术学科，计算机视觉寻求将其理论和模型应用于计算机视觉系统的构建。
GLOBE Observer：利用人工智能驱动的公民科学推进地球系统知识的案例研究
公民科学和人工智能 (AI) 相互补充，充分利用了人类和机器的优势。公民科学生成数 TB 的原始数字、文本和图像数据，对这些数据的分析需要自动化技术才能有效地进行处理。相反，AI 计算机视觉技术在训练过程中可能需要数以万计的图像，而公民科学项目非常适合提供大型数据库。在此，我们描述了 AI 工具如何应用于 GLOBE Observer 公民科学数据生态系统，其中图像识别算法支持数据提取过程、保护用户隐私并提高数据保真度。GLOBE 公民科学数据已用于开发自动数据分类程序，从而实现蚊子幼虫和土地覆盖标签的信息发现。这些进步使 GLOBE 公民科学家数据可用于环境和健康研究，以及 GeoAI 一般领域工作的机器学习科学家。
MATRICE 300 RTK - 用户手册 - DJI
TM Enterprise 技术，可控制支持该技术的飞机，并提供飞机摄像头的实时高清视图。它可在高达 9.32 英里（15 公里）的距离传输图像数据，并配有多个飞机和万向节控件以及一些可自定义的按钮。内置 5.5 英寸高亮度 1000 cd/m² 屏幕，分辨率为 1920×1080 像素，采用 Android 系统，具有蓝牙和 GNSS 等多种功能。除了支持 Wi-Fi 连接外，它还与其他移动设备兼容，使用更加灵活。HDMI 端口可用于高清图像和视频输出。传输系统支持 2.4 GHz 和 5.8 GHz，以确保在容易受到信号干扰的环境中实现更可靠的连接。AES-256 加密可确保您的数据传输安全，因此您可以确保关键信息的安全。*
请勿通过电子邮件将此表格发送至 DASA。仅接受在线提交
l 您不得提交任何机密级以上的信息。如果您希望添加可能属于官方敏感信息或机密信息的支持信息，应提前联系 DASA (accelerator@dstl.gov.uk)，我们将与您讨论解决方案。l 除非竞赛文件另有规定，否则每位评估员都应能够在 90 分钟内阅读、理解并完成对您提案的评估。l 请使用提供的文本框提交申请数据。如果测试框中未提供相关内容，即以附件而非文本字段提供任何非图像数据，DASA 将不接受提案。l 您可以附加图像/图形/图表来支持您的申请。这些附件仅限于 .png / .jpeg 或 .jpg 文件。l 请确保您已阅读本次竞赛的条款和条件以及 DASA 网站上提供的提案指南。
PerCV.ai 平台的隐私和数据保护
在运营阶段部署视觉 AI 解决方案意味着视觉系统或视觉传感器接收输入图像或视频，并生成元数据，例如人数或汽车数量，或与特定对象相关的事件（例如产品识别）。在此阶段，PerCV.ai 通过两种方式确保隐私，首先是使用边缘 AI，其次是尽可能使用视觉传感器设计。边缘 AI 意味着所有视频和图像数据都在视觉传感器上实时本地处理，元数据在边缘设备提取，只有这些元数据可以传递到云或其他基础设施。在运营阶段，边缘 AI 不会存储任何图像或视频数据。这是 PerCV.ai 的强项，因为我们可以在各种边缘平台中部署视觉 AI 解决方案，从强大的 GPU 和 VPU 到微型 MCU 和 DSP。更多详细信息可在 Irida Labs 网站的合作伙伴部分找到。
MATRICE 300 RTK - 用户手册 - DJI
企业技术，可控制支持该技术的飞机，并提供飞机摄像头的实时高清视图。它可以在高达 9.32 英里（15 公里）的距离传输图像数据，并配备了多个飞机和万向节控件以及一些可自定义的按钮。内置 5.5 英寸高亮度 1000 cd/m² 屏幕，分辨率为 1920×1080 像素，具有 Android 系统，具有蓝牙和 GNSS 等多种功能。除了支持 Wi-Fi 连接外，它还与其他移动设备兼容，使用更加灵活。HDMI 端口可用于高清图像和视频输出。传输系统支持 2.4 GHz 和 5.8 GHz，以确保在容易受到信号干扰的环境中实现更可靠的连接。AES-256 加密可确保您的数据传输安全，因此您可以确保关键信息的安全。*
教育和资格 - 弗吉尼亚Ziulu
2024认证遥控（无人驾驶飞机）美国联邦航空管理局2022年AI和计算机愿景马萨诸塞州技术研究所（MIT）2020年机器学习（人工智能微型阶段）哥伦比亚大学（通过EDX）（通过EDX）（通过EDX）（通过EDX）（通过EDX），2019年人工智能（人工智能Micromasters）哥伦比亚大学（USADE MICROMASTERS）哥伦比亚大学（美国）借助Python Nanodegree，Udacity 2013统计数据：了解数据，多伦多大学（通过Coursera.org）2013年数据分析，Johns Hopkins Bloomberg公共卫生学院（通过Coursera.org）P APERS PAPERS•弗吉尼亚州Ziulu。“在评估中利用图像数据。遥感和街道图像分析的应用。” IEG方法和评估能力开发工作论文系列。独立评估组。华盛顿特区：世界银行（2024）。链接：https：//ieg.worldbankgroup.org/evaluations/leveraging-imagery-data-evaluations
通过增加
摘要：对象检测是每个驱动程序自主系统（DAS）功能之一。但是，当前使用的对象检测结果限于检测大物体，而对于小于80 * 80像素的小物体，使用Yolo时检测准确性可能小于60％。基于上面的低对象检测准确性结果，本研究将尝试将Yolo输入图像中的网格数量从7*7、10*10、13*13、13、16*16和19*19中的Yolo输入中提高，以提高对象检测精度的大小。获得的图像数据分为两个部分：培训数据的70％，测试30％。根据测试的结果，对80 * 80像素的物体进行了7 * 7的网格，众所周知，检测结果的准确性达到90％。同时，网格的数量10 * 10、13 * 13、16 * 16和19 * 19仍在进一步测试中。