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基于 Android 的视障人士应用程序使用深度......
视障人士在从事与环境、社会和技术相关的活动时遇到困难。此外，他们在日常生活中也难以独立和安全。本研究提出了基于深度学习的视觉对象识别模型，以帮助视障人士使用安卓应用平台进行日常生活。本研究主要关注金钱、衣服和其他基本物品的识别，以使他们的生活更轻松。基于卷积神经网络 (CNN) 的视觉识别模型由 TensorFlow 对象应用程序编程接口 (API) 开发，该模型使用单次检测器 (SSD) 和来自 Mobile V2 的预训练模型，是在 Google 数据集上开发的。视障人士捕捉图像，并将其与预加载的图像数据集进行比较以进行数据集识别。带有图像名称的口头信息将让盲人知道捕捉到的图像。物体识别实现了高精度，无需使用互联网连接即可使用。视障人士尤其从这项研究中受益匪浅。
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这篇硕士论文是一次非常有趣且收获颇丰的经历。我通过在 ALTRAN 和 AIRBUS 实习获得的机会是一次不可忽视的经历，无论是在社会关系方面还是在发展我的技术技能方面。我要特别感谢电气安装部门的全体团队成员，感谢他们的热情帮助我融入这些公司；特别是我的两位导师 Nicolas PHILIPPE 和 Michel BAREILLE，感谢他们给予我的大力帮助。我还要感谢我在查尔姆斯理工学院的导师 Torbjörn THIRINGER，他以无比的耐心帮助我解决了所有困难的行政问题，并在硕士论文期间给予了我很大的支持。最后，我要感谢我的家人在我待在瑞典期间的支持，因为没有他们的帮助，这次美妙的冒险就不可能实现。
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国际学位学生的学位验证国际学位学生在芬兰以外完成的学位的学生必须亲自在校园内介绍其原始教育文件。学位验证以及拿起IT证书和KELA餐卡以及签署可能的奖学金协议的签署，将于接下来的几个小时在VAASA周一26.8举行。在27.8星期二12–15。在8.30–12.30，星期三28.8。在星期一9-12。在星期三的10–11 4.9。在13–14星期五6.9。在12–13的位置：Tervahovi B203 DVV访问提供了更多信息，请在“欢迎文件夹”和/或通过电子邮件中提供更多信息。星期一2.9星期四5.9星期三11.9.2024
将德国定位在国际氢经济中
德国人是最大的财政空间及其领先的工业商品经营商的欧盟成员国，正在采取一种雄心勃勃的氢策略，旨在确立自己是绿色氢的主要技术提供商和进口商。其氢策略的成功不仅代表了实现欧洲气候中立愿景的关键因素，而且还代表了新兴全球氢经济的核心驱动力。本文对德国政策进行了详细的综述，强调了其主要的国际维度及其对全球可再生氢经济发展的影响。它概述了该战略的核心目标以及这些策略以来如何发展的策略。然后，它突出了该战略的制度基础，并讨论了其对战略实施的影响。接下来，它将继续概述干预的主要领域，并突出相应的政策工具。为此，我们借鉴了对160个氢政策工具的详细评估，这些评估已通过系统进行了分析和编码。这是对政府官员和主要执行机构的六次采访中收集的信息补充的。本文特别强调该战略的国际维度。虽然财务方面的意义不如国内氢相关的支出，但它代表了德国官员策略的一个定义特征，将其与欧盟的其他策略区分开来。本文结束了对德国方法在欧洲和全球发展的氢经济发展的主要含义的重新结束。它强调了系统政策评估的重要性，这是理解政策如何推动脱碳化的基础，而且是氢经济的可持续性和韧性。
人工智能驱动的移动应用程序帮助视障人士
摘要：本文介绍了一款由人工智能 (AI) 技术支持的创新移动应用程序，旨在显著改善视障人士的日常生活。该应用程序集成了对象识别、颜色识别、离线功能、纸币识别、条形码读取、文本阅读器等高级功能。这些功能共同为用户提供了有关其周围环境的实时信息，促进了安全和独立，实现了安全的金融交易，并增强了整体可访问性。人工智能算法的集成确保了准确高效的性能，使该应用程序成为改善生活质量和促进视障人士包容性的宝贵工具。这项研究展示了人工智能驱动的解决方案在解决可访问性挑战和培养不同用户群体独立性方面的潜力，为辅助技术领域做出了贡献。关键词：- 人工智能、移动应用、可访问性、辅助技术、颜色识别、离线功能、对象识别、纸币识别、条形码阅读器、文本阅读器、基于语音的导航。
了解普罗尼定和二氯苯之间的区别
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介导的环呼定分解聚合：合成...
摘要 - Q学习已成为增强学习工具包的重要组成部分，因为它在1980年代的克里斯·沃特金斯（Chris Watkins）论文中引入了。在原始表格公式中，目标是精确地计算出折扣成本优化方程的解决方案，从而获得马尔可夫决策过程的最佳策略。今天的目标更为适中：在规定的功能类中获得近似解决方案。标准算法基于与1980年代公式相同的体系结构，其目的是找到一个求解所谓的投影贝尔曼方程的价值函数近似。虽然增强学习一直是一个活跃的研究领域，但几乎没有理论提供这些Q学习算法的融合条件，甚至存在该方程的解决方案。本文的目的是表明，只要函数类是线性的，并且用于训练的输入是ε-绿色策略的一种形式，并且具有足够小的ε。此外，在这些条件下，就界限参数估计而言，Q学习算法是稳定的。融合仍然是众多研究主题之一。
