XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System指纹
通过引力波揭示引力的量子指纹
编辑：N. Lambert 我们引入了一种创新方法，使用新颖的理论框架探索引力的量子方面。我们的模型深入研究了引力诱导纠缠 (GIE)，同时避开了 LOCC 原理施加的传统通信限制。具体来说，我们将非相对论二维量子振荡器探测器与线性极化引力波 (GW) 连接起来，利用 GW 固有的量子特性在振荡器的量子态中观察 GIE。由于我们的模型遵循“事件”和“系统”局部性，因此检测到的 GIE 可作为引力量子性质的可靠指标。通过引力波探测器探测这种纠缠可以证实引力的量化并揭示其源的关键特性。
使用机器学习的指纹识别系统
指纹可以被认为是生物识别技术领域的至关重要和主导性状，因为它们具有高度的安全性，可靠性，低成本和可接受性。随着指纹识别系统和指纹系统的部署的需求量很大，在系统的每个阶段都有许多挑战在增加，包括特征提取，特征匹配，指纹分类以及指纹图像的增强。几种ML（机器学习）技术为识别挑战引入了几种不传统的技术和解决方案。这项研究使我们借助基本的机器学习技术及其实施了强调重点的理解，以补偿有关指纹识别的主要复杂性。
CardLab揭幕下一代智能卡访问产品具有指纹领先的T形指纹传感器
关于CardLab CardLab是高级生物识别智能卡解决方案和令牌身份平台的领先提供商，专门针对物理和逻辑访问的安全身份验证。与丹麦的总部和研发和泰国的制造设施一起，CardLab开发了高性能的，用户友好的智能卡产品，可整合尖端的生物识别和加密技术，以及高度安全的后端身材验证系统，以实现身份标记验证。我们的解决方案旨在满足全球企业，政府和金融机构不断发展的安全需求。有关更多信息，请访问www.cardlab.com或电子邮件：info@cardlab.com。
指纹资料手册 - 司法计划办公室
NIJ 为 WVU 法医科学计划提供了资助以支持该项目，并在整个法医界呼吁作者和审稿人。要求准作者为他们希望撰写的每个章节准备一份详细的大纲和介绍（大约 250 到 750 字）。他们还被要求提供一份简历。大多数章节都有两名或两名以上的人自愿撰写，有些章节有多达七名志愿者。审稿人对各章的介绍和大纲进行了评论，Frank Fitzpatrick 和我最终选定了章节作者。每章都有多位审稿人参与，并在每章末尾列出。所有作者和大多数审稿人的简历都包含在附录中。
激发状态能量转移的光谱指纹
1 337.2285 100.0 Fentanyl Desirable Desirable Desirable Desirable 2 265.1917 98.1 Tetracaine Ideal Ideal Ideal Ideal 3 114.0658 28.8 Creatinine Ideal Ideal Non-Descriptive 2 Non-Descriptive 2 4 338.2318 26.2 Isotope match of Target 1 Desirable Desirable Desirable Desirable 5 195.0872 22.0咖啡因理想理想的不描述性2理想6 266.1948 17.6目标2的同位素匹配2理想理想理想理想7 343.0792 12.2 Etizolam理想理想理想理想理想理想理想8 235.1801 10.2 Lidocaine Lidocaine lidocaine lidocaine lidocaine bexport lidocaine bexpassive 2 bexpassitive 2 Inspriptive 2 Ideal 2 Ideal 9 183.0860 nonnitol nonnnanitol 2 Innranitol deceptim 2 Nonnnitol deceptim 2 Nonnnitol deceptim 2 Nornescript 2 Nonnnitol deScript 2 10不可证明2 165.0758 5.1 MF离子（甘露醇）非描述性2理想的非描述性2非描述性2 12 345.0765 4.6目标的同位素匹配目标7理想理想的理想理想的理想理想14 176.1066 3.9 MF离子（Tetracaine）（Tetracaine） 1 21 196.0898 2.3 Isotope match of Target 5 Ideal Ideal Non-Descriptive 2 Ideal 25 236.1831 1.6 Isotope match of Target 8 Ideal Ideal Non-Descriptive 2 Ideal 29 115.0673 3.3 Isotope match of Target 3 Ideal Ideal Non-Descriptive 2 Non-Descriptive 2 34 355.2195 1.1 ortho-fluorofentanyl Acceptable Desirable Desirable Desirable *苯乙蛋白也存在于混合物中，但相对强度低于1％。†简化被确定为唯一的潜在目标，得分高于0.7 a.u。对于此目标m/z。样本13的真实成分是芬太尼，etizolam，4-Anpp，ortho-fluorofentanyl，
个体语言学习概况的神经指纹
人类语言学习在此过程中在个人之间有显着差异和最终成就。尽管数十年的研究探索语言学习的神经底物已经确定了独特而重叠的神经网络，这些神经网络依靠不同组成部分的学习，但驱动较大个体间差异的神经机制仍然远非被理解。在这里，我们研究了培训会议中男女多种大脑网络的神经动力学在多大程度上有助于解释在7 d培训和成像与功能MRI的7 d训练和成像中，在学习多种语言组成部分（即词汇，形态和短语和句子结构）的多种程度差异。通过机器学习和预性建模，跨培训课程的神经激活模式高度预测了从四个组成部分得出的个体学习成功曲线。我们确定了四个神经学习网络（即Perisylvian，Frontoparietal，显着性和默认模式网络），并检查了他们对学习成功预测的动态贡献。此外，根据特定的训练阶段和学习组件，跨网络的预测性鲁棒性会系统地改变。我们进一步揭示了下部额叶，孤立和额叶区域中网络节点的子集越来越代表新获得的语言知识，而在学习过程中，这些表示区域之间的多元连通性在学习过程中增强了更多成功的学习者。这些发现使我们能够理解为什么学习者有所不同，并且第一个不仅可以归因于跨组件的成功程度，而且归因于语言学习的模式，也可以归因于从多个神经网络动力学中总结的神经指纹。
P6500 - 生物识别枪支保险箱和 USB 指纹读取器
Zvetco Biometrics 489 State Rd 436, Suite 109 Casselberry, FL 32707 电话：407-681-0111 www.zvetcobiometrics.com P6500AS 070811 P1 RF
制药商的 DNA“指纹”可与胶囊和包装联系起来
2 人链（绿色袋子）和 3 人链（红色袋子）胶囊的制作、包装和运输流程图。每条链重复此过程五次，每条链总共 10 个 ZLB 和 50 个胶囊。参与者 A 在包装胶囊（2 人链）时只接触胶囊（2 人链和 3 人链）和 ZLB。参与者 B 在包装成 ZLB（3 人链）时只接触胶囊，参与者 C 只接触 ZLB（2 人链和 3 人链）的外表面。图片来源：Forensic Science International：Genetics (2024)。DOI：10.1016/j.fsigen.2024.103182