XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System指纹
事件相关电位的分类准确率……
a 蓝色字体显示不确定的分类。b 红色字体显示假阳性分类。缩写：BFP，脑指纹；IP，存在真实信息；IP C ，脑指纹分类为存在信息；IA，不存在真实信息；IA C ，脑指纹分类为不存在信息；IND，脑指纹分类为不确定。
使用物联网和高级跨学科方法的基于指纹的生物识别智能电子投票机
摘要。印度是一个民主国家，人口庞大，投票起着重要作用。每个公民有权选择其领导人。这是通过在投票站使用电子投票机（EVM）来完成的。，但选举期间也可能存在一些故障。在这种情况下，举行选举是选举委员会的一项复杂任务，因为发生了索具。电子投票系统已进入图片，以防止在最大程度上进行操作。为此，我们使用的是R307指纹模块，该模块扫描指纹并输入Arduino uno。我们开发的算法将特定的指纹存储在存储驱动器中，并确保指纹在先前存储的数据中是唯一的。因此，当同一个人在选举期间投票投票时，如果他的指纹已经存在于存储的数据中，他需要在投票之前对指纹进行投票。如果两个数据都匹配。这个人可以有资格振作他的投票，否则蜂鸣器会给我们机敏的声音。先进的技术将通过指纹注册过程改善“生物识别投票系统”，从而使身份验证变得容易并增强安全性。
AFIS 上下文信息的偏差效应 - ePrints Soton
机器。在本文中，我们研究了使用自动指纹识别系统 (AFIS) 对人类决策者的影响。我们向 23 名潜在指纹检查员提供了 3680 份 AFIS 列表（共 55,200 次比较），作为他们正常案件工作的一部分。我们操纵了 AFIS 列表中匹配指纹的位置。数据显示，潜在指纹检查员在错误排除和错误不确定方面受到匹配指纹位置的影响。此外，数据显示，错误识别错误更有可能出现在列表顶部，即使正确匹配出现在列表的更下方，也会发生此类错误。需要仔细研究和考虑这些影响，以便在使用 AFIS 等技术时优化人类决策。
ZnO纳米颗粒使用叶提取物生物合成...
由于执法的重要性，识别潜在指纹是一个吸引更多关注的公开主题。可以通过潜在的指纹确定犯罪现场（TKP）的存在。潜在的指纹可以提供警察的信息，以帮助他们捕获罪犯。到目前为止，许多不同的指纹粉末配方已被广泛使用，每个配方都由树脂物质和对比染料组成。过去最广泛使用的潜在指纹的方法是硝酸银染色，烟雾碘，忍者染色和粉尘粉。这种古老的方法在各种表面上都很好。科学家一直在努力开发更准确的技术来可视化潜在印刷，因为用于检测潜在打印输出的常规方法并不总是成功的。一些用于制作有毒指纹粉末的物质，可能对人类健康有害。这项研究提供了一种与生产过程结合使用ZnO的方法，并用Betadin Leaf提取物进行了修饰，以产生安全且非毒性的指纹粉末。这项研究的结果表明，在FTIR测试中，在Betadin叶提取物中发现了Zn-O键，OH组，C = O和N-O菌株。因此，这里提出的发现可能是对研究进行更复杂研究的起点。
探索标准化潜在模型的方法和实用性...
自动搜索存储库/数据库中的指纹是法医界的重要工具。执行这些搜索的系统称为自动指纹识别系统 (AFIS)。AFIS 的输出是一组相当小的候选指纹，并附带匹配分数（允许比较候选指纹，通常称为比较分数）。这些分数表明特定候选指纹与搜索指纹的匹配程度（即来自同一个人）有多大。在使用中解释匹配分数的一个困难是，没有公认的标准来规定其范围和确切含义（除了“越大越好”之外）。专家需要非常熟悉特定系统的评分，才能充分利用结果。本报告建议我们对评分系统进行标准化。标准化分数变为 0 到 100 之间的数字，带有两位小数，总共有四位有效数字。本报告概述了七种用于计算匹配分数的替代算法，从非常简单到非常复杂。然后选择中等复杂度算法进行详细说明/开发。本报告还提供了 NIST 之前测试的匹配器产生的评分的详细分析。
使用以 Morgan 指纹为特征的深度神经网络模型预测 ErbB 抑制剂的结合亲和力
ErbB 受体家族（包括 EGFR 和 HER2）在细胞生长和存活中起着至关重要的作用，并与乳腺癌和肺癌等各种癌症的进展有关。在本研究中，我们开发了一个深度学习模型，使用基于 SMILES 表示的分子指纹来预测 ErbB 抑制剂的结合亲和力。每种 ErbB 抑制剂的 SMILES 表示均来自 ChEMBL 数据库。我们首先从 SMILES 字符串生成 Morgan 指纹，并应用 AutoDock Vina 对接来计算结合亲和力值。根据结合亲和力过滤数据集后，我们训练了一个深度神经网络 (DNN) 模型来根据分子指纹预测结合亲和力值。该模型取得了显著的性能，训练集上的均方误差 (MSE) 为 0.2591，平均绝对误差 (MAE) 为 0.3658，R 平方 (R²) 值为 0.9389。尽管在测试集上性能略有下降（R² = 0.7731），但该模型仍然表现出强大的泛化能力。这些结果表明深度学习方法对于预测 ErbB 抑制剂的结合亲和力非常有效，为虚拟筛选和药物发现提供了宝贵的工具。
4309Testing多重
-CSI/FEL从物理场景中恢复了升降机 - 来自物理场景的CSI/FEL照片 - 指纹增强实验室从物理项目中恢复了升降机 - 指纹增强实验室的实验室照片，从物理项目中的标记照片 - 指纹增强的实验室数字图像，展示了数字消毒区域的分数 - frd
探索标准化潜在模型的方法和实用性...
自动搜索存储库/数据库中的指纹是法医界的重要工具。执行这些搜索的系统称为自动指纹识别系统 (AFIS)。AFIS 的输出是一组相当小的候选指纹，并附带匹配分数（允许比较候选指纹，通常称为比较分数）。这些分数表明特定候选指纹与搜索指纹的匹配程度（即来自同一个人）有多大。在使用中解释匹配分数的一个困难是，没有公认的标准来规定其范围和确切含义（除了“越大越好”之外）。专家需要非常熟悉特定系统的评分，才能充分利用结果。本报告建议我们对评分系统进行标准化。标准化分数变为 0 到 100 之间的数字，带有两位小数，总共有四位有效数字。本报告概述了七种用于计算匹配分数的替代算法，从非常简单到非常复杂。然后选择中等复杂度算法进行详细说明/开发。本报告还提供了 NIST 之前测试的匹配器产生的评分的详细分析。
探索标准化潜在方法和实用性...
自动搜索存储库/数据库中的指纹是法医界的重要工具。执行这些搜索的系统称为自动指纹识别系统 (AFIS)。AFIS 的输出是一组相当小的候选指纹，并附带匹配分数（允许比较候选指纹，通常称为比较分数）。这些分数表明特定候选指纹与搜索指纹的真实匹配可能性有多大（即来自同一个人）。在使用中解释匹配分数的一个困难是，没有公认的标准来衡量其范围和确切含义（除了“越大越好”）。专家需要非常熟悉特定系统的评分，才能最佳地利用结果。本报告建议我们标准化评分系统。标准化分数变成 0 到 100 之间的数字，带有两位小数，总共四位有效数字。本报告概述了七种用于计算匹配分数的替代算法，从非常简单到非常复杂。然后选择一种中等复杂度的算法进行详细说明/开发。本报告还提供了对 NIST 先前测试的匹配器产生的评分的详细分析。
探索标准化潜在方法和实用性...
自动搜索存储库/数据库中的指纹是法医界的重要工具。执行这些搜索的系统称为自动指纹识别系统 (AFIS)。AFIS 的输出是一组相当小的候选指纹，并附带匹配分数（允许比较候选指纹，通常称为比较分数）。这些分数表明特定候选指纹与搜索指纹的真实匹配可能性有多大（即来自同一个人）。在使用中解释匹配分数的一个困难是，没有公认的标准来衡量其范围和确切含义（除了“越大越好”）。专家需要非常熟悉特定系统的评分，才能最佳地利用结果。本报告建议我们对评分系统进行标准化。标准化分数变成 0 到 100 之间的数字，带有两位小数，总共四位有效数字。本报告概述了七种用于计算匹配分数的替代算法，从非常简单到非常复杂。然后选择中等复杂度的算法进行详细说明/开发。本报告还提供了 NIST 先前测试的匹配器产生的评分的详细分析。