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World File Search System尾随
d2 维重尾随机环境中的非定向聚合物
d P ( S ) := 1 ZN,ce − c |RN |。该模型已得到充分研究（从开创性的工作 [ 21 ] 开始），现在已得到充分理解：在高 PN,c 概率下，RN 接近于具有明确半径 ρ d,c N 1 / ( d +2) 的无洞 ad 维球（参见 [ 11 , 4 , 20 ]）。当 ω 非平凡时，模型 ( 1.1 ) 描述了自吸引（若 h > 0 ）或自排斥（若 h < 0 ）聚合物与随机环境相互作用。在每个位点，聚合物链与无序状态相互作用恰好一次，这可能模拟一种屏蔽相互作用，即一个单体在特定位点“吸收”所有相互作用。我们选择坚持这种设置，以便继续 [ 5 , 25 ] 中发起的研究，该研究将该模型视为受其范围惩罚的随机游走的无序版本。
人工智能驱动的尾随检测
尾随 – 尾随功能可识别紧随其前行人员或车辆进入受控/限制出入区域的个人或车辆。它可检测并阻止通过安全网关的未经授权的访问，并通过准确的视觉验证记录潜在的不安全活动。此功能与所有领先的出入控制系统兼容，配置和部署非常简单。借助高级对象分类服务器，此功能可以可靠地检测和区分多种对象类型，并支持针对人员和车辆的可定制检测。它还带有灵活的输出触发器，可有效启动几乎所有应用要求的后续操作。尾随功能主要用于办公室、购物中心和封闭式社区，以阻止和防止未经授权的访问。深度学习：深度学习技术是人工智能的一个子集，它使机器接触大量标记数据。然后，机器被要求在新数据集中“学习”、“分析”和“检测”相同的信息，从而确保更熟练地检测和识别对象。由于深度学习技术也由强大的硬件基础设施提供支持，因此分析输出会更好、更快。深度学习在尾随检测中的应用：深度学习在尾随检测中的应用使其更接近人类感知。先进的深度学习方法可以评估大量移动和静止物体的数据集，分层过滤器可以考虑最细微的细节。这提高了生成尾随警报的准确度。得益于该技术改进的处理性能和卓越的物体分类能力，它可以有效地检测和识别多种物体类型，并且视觉偏差和误报率较低。