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白盒假阳性对抗攻击方法基于对比损失的离线手写签名验证模型
在本文中，我们应对基于离线手写的对比损失 - 十个签名验证模型的白盒假阳性对抗性攻击的挑战。我们采用了一种新颖的攻击方法，该方法将攻击视为紧密复制但独特的写作风格之间的样式转移。为了指导欺骗性图像的产生，我们引入了两个新的损失函数，通过扰动原始样品和合成样品的嵌入向量之间的欧几里得距离来提高抗差成功率，同时通过降低生成图像和原始图像之间的差异来确保最小的扰动。我们的实验证明了我们的方法在白框攻击基于对比度损失的白框攻击中的最新性能，这是我们的实验所证明的。与其他白色盒子攻击方法相比，本文的主要内容包括一种新颖的假积极攻击方法，两种新的损失功能，手写样式的有效风格转移以及在白盒子假阳性攻击中的出色性能。
手写而非打字可以促进广泛的大脑连通性：一项对课堂有影响的高密度脑电图研究
随着传统手写逐渐被数字设备取代，研究其对人脑的影响至关重要。研究人员记录了 36 名大学生的脑电活动，当时他们正在使用数字笔手写视觉呈现的单词，并在键盘上打字。研究人员对使用 256 通道传感器阵列记录的 EEG 数据进行了连接分析。手写时，大脑连接模式比键盘打字时复杂得多，如顶叶和中脑区域的网络枢纽和节点之间广泛的 θ/α 连接一致性模式所示。现有文献表明，这些大脑区域和此类频率的连接模式对于记忆形成和编码新信息至关重要，因此对学习有益。我们的研究结果表明，通过使用笔时精确控制的手部运动获得的视觉和本体感受信息的时空模式对促进学习的大脑连接模式有很大贡献。我们敦促孩子们从小就必须在学校接触手写活动，以建立为大脑提供最佳学习条件的神经元连接模式。虽然在学校保持书写练习至关重要，但跟上不断发展的技术进步也很重要。因此，教师和学生都应该知道在什么情况下，哪种练习能产生最好的学习效果，例如在记课堂笔记时或写论文时。
在达尔文数据集上对阿尔茨海默氏病的预测，并具有降低性和解释性技术
摘要：神经细胞的进行性变性会导致神经退行性疾病。例如，阿尔茨海默氏症和帕金森氏病逐渐降低了个人的认知能力和运动技能。借助治愈知识，我们的目标是通过诉诸康复疗法和药物来减缓其影响。因此，早期诊断在延迟这些疾病进展的过程中起着关键作用。发现针对特定任务的手写动力学分析被认为是提供这些分歧的早期诊断的有效工具。最近，引入了带有手写（Darwin）数据集的诊断阿尔茨海默氏症。它包含来自174名参与者（诊断为阿尔茨海默氏症与否）的手写样本的记录，执行25种特定的手写任务，包括命令，图形和副本。在本文中，我们探讨了降低维度，解释性和分类技术的Darwin数据集的使用。我们确定用于预测阿尔茨海默氏症的最相关和决定性的手写功能。从具有不同组的原始450个功能的原始集合中，我们发现了小的特征子集表明，执行空中运动所花费的时间是预测阿尔茨海默氏症的最具决定性的功能。
原创研究论文基于线性判别分析的深度学习算法用于数字字符手写识别
自主获取输入的层次表示。该研究开发了分类算法，用于识别数字字符（0-9）中的手写数字，分析分类器组合方法并确定其准确性。该研究旨在优化同时处理多个脚本时的识别结果。它提出了一种简单的分析技术、线性判别分析 (LDA) 实现和用于数字字符分类的 NN 结构。然而，测试显示 LDA 分类器的结果不一致。该方法将基于配置文件的特征提取 (FE) 与高级分类算法相结合，可以显著改善 HWR 数字字符领域，这从它产生的不同结果可以看出。该模型在 MNIST 数据集上的表现为 98.98%。在 CPAR 数据库中，我们完成了跨数据集评估，准确率为 98.19%。关键词：手写识别；深度学习；神经网络；特征提取；线性判别分析；准确性
![arxiv：2405.16959v1 [CS.CV] 2024年5月27日](/simg/g:\will\search\icon\source\4\490082b0a4cdb5dfe396c8f00e2d19916b174d66.webp)
arxiv：2405.16959v1 [CS.CV] 2024年5月27日
摘要。阿尔茨海默氏病是神经退行性疾病中最敏锐的疾病之一，它会导致齿轮能力的逐渐下降，在最坏的情况下，这种能力变得足够严重，足以与日常生活相处。目前尚无治愈方法，因此强烈需要早期诊断来尝试通过医疗治疗来减缓其进展。手写分析被认为是检测和理解某些神经系统疾病（包括阿尔茨海默氏病）的潜在工具。虽然单独手写分析不能提供对阿尔茨海默氏症的明确性疾病，但它可能会提供一些见解，并用于全面评估。Sigma-Mognormal模型被构想用于运动分析，也可以应用于手写。该模型返回一组对数正态参数作为输出，这构成了计算新颖和重要特征的基础。本文介绍了一种用于通过Sigma-lognormal模型提取的手写功能的机器学习方法。目的是开发一种支持系统，以帮助医生诊断和研究阿尔茨海默氏症，评估提取特征的有效性，最后研究其中的关系。
13 II 2025年2月https://doi.org/ ...
JSPM的Bhivarabai Sawant技术与研究研究所Wagholi摘要：手写的手势识别是人工智能（AI）领域（AI）和机器学习领域快速增长的领域，为教育，人类计算机互动和数字笔记提供了很大的使用机会。本文概述了AI-ML模型中用于识别和解释手写手势的方法和策略，并特别强调了数学符号，数字和相关手势。此外，本文探讨了深度学习技术如何影响手势识别的准确性和分类。此外，它旨在帮助推进更准确，更优化的手写识别系统，最终使在学术和专业环境中的应用中受益。索引术语：手写手势识别，数学符号解释，AI-ML技术，深度学习，实时手写识别。
历史文献分析中的人工智能
1 简介 2 1 .1 背景知识 ..........................4 1 .1 .1 死海古卷 (DSS) .....................4 1 .1 .2 手写识别 ......................6 1 .1 .3 多学科知识整合 ............6 1 .1 .4 作者身份识别 ..................。。。。。7 1 。1 .5 日期估计。。。。。。。。。。。。。。。。............8 1 .1 .6 模式识别技术 .........。。。。。。。。。。9 1.1.7 人工神经网络。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 1 。2 研究动机。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 1.2.1 识别抄写员。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 1.2.2 增强手写功能。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 1.2.3 双视角时间轴。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 1.2.4 独创性、适应性、可解释性和可说明性。。。。15 1.3 论文提纲。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16
从笔迹中检测阿尔茨海默氏病的一种新型方法：三重整体学习模型
➢可以根据患者的写作技巧获得有关阿尔茨海默氏病的信息。/根据患者写作技巧的恶化，可以获得有关阿尔茨海默氏病的信息。➢在这项研究中，将梯度提升机，分类提升，自适应机学习分类算法与硬投票的分类器结合使用，并通过手写数据集对公开可用的阿尔茨海默氏症进行培训和测试。/在这项研究中，梯度提升机，分类增强和适应性提升机学习分类算法与硬投票分类器结合使用，并在公共诊断阿尔茨海默氏症中与手写数据集进行了培训。aïm：这项研究的目的是通过结合基于机器学习的分类器来快速和高度敏感性地检测阿尔茨海默氏病。/这项研究的目的是将基于机器学习的分类器结合在一起，并通过手写快速，高精度地检测阿尔茨海默氏病。
空气写作检测和识别
Amith K R，Nikhil Holla R，Prashanth J指南，信息科学与工程系全球技术学院，班加罗尔，印度卡纳塔克邦，印度卡纳塔克邦，amithkr1ga20is007@gmail.com，nikhilholla1ga1ga1ga1ga20is11170@gmail.com，prashanthj effernize thak prashanthj通过手或手指的动作和彩色光在自由空间中创建字符或单词。与传统的笔和纸方法不同，此方法用彩色移动或灯切换的笔方式代替笔和笔下的动作，以指示字符或单词的开始和结尾。空气手写识别项目将计算机视觉对象跟踪与使用机器学习技术的手写识别相结合。使用计算机的网络摄像头，该系统在借助掩码的帮助下跟踪用户在空中写入的字符。这些轨道运动然后将其转录到虚拟画布上，模仿普通的白色板。由此产生的画布图像是识别模型的输入，采用机器学习来解释空气编写的单词和字符。基于颜色的跟踪和高级识别算法的整合确保避免窃，使空气手写识别成为数字领域中免费手提写作的尖端解决方案。CNN的简短历史和其他对角色检测和识别的方法在本文中进行了讨论：空中写作，手写识别，机器识别对象，计算机，计算机，计算机，计算机，计算机，计算机，计算机，计算机，计算机，计算机。
后量子密码学的形式化验证
在历史上的大部分时间里，密码方案的安全特性都是通过手写安全证明来证明的。然而，密码学领域的创新和发展导致密码方案的复杂性显著增加。因此，手写安全证明变得更加难以正确执行。事实上，存在多个安全证明实例，尽管它们经过了广泛的审查并被认为是正确的，但结果却是错误的。更糟糕的是，在某些情况下，相应的密码方案还被发现不安全 [1]。这些实例清楚地说明了正确构建和验证密码方案及其安全性证明的重要性和难度。