XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System指纹识别
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。
儿童大脑磁共振指纹识别
随着磁共振成像技术的不断进步，定量成像方法在临床和研究应用中都获得了巨大的发展。例如，弥散加权成像、灌注加权成像、功能性磁共振成像和磁共振已被广泛用于深入了解儿童的正常大脑发育和各种神经系统疾病。1-4 当系统相关偏差得到控制时，定量成像方法可以得出客观且可能更具可重复性的发现。尽管具有这些潜在优势，但定性 T1 加权和 T2 加权图像仍然是临床实践中使用最广泛的磁共振图像，临床解释/诊断很大程度上依赖于定性或半定量的视觉评估。T1 和 T2 弛豫时间是基本的磁共振成像特定属性，受内在组织成分、微环境、温度和磁场强度控制。与传统磁共振成像相比，直接测量 T1 和 T2 弛豫时间可以提供更定量和客观的组织特征和病理过程评估。 5,6 然而，技术限制（特别是较长的采集时间）使得这些方法更容易受到运动的影响，并且容易出现系统相关的不稳定性，从而阻碍了它们在临床上的广泛应用。
利用脑电图推断进行脑指纹识别
越来越多的研究表明，功能连接组具有个体特异性，因此可以视为大脑指纹；即能够在健康 [1] 和疾病 [2], [3] 的人群中识别个体。传统的方法是将大脑区域视为顶点，将区域对之间的区域时间过程的统计依赖性成对度量（即皮尔逊相关系数）视为边权重，从而构建功能连接组 (FC)。人们已经使用不同的神经成像方式研究了 FC 的指纹潜力，即脑电图 (EEG) [4], [5]、脑磁图 (MEG) [6], [7] 和功能性磁共振成像 (fMRI) [1], [8]。所有这些研究都有助于从大脑连接数据中实现单受试者水平的推断，即通过利用不同认知任务和静息状态下功能网络组织的个体属性 [9], [10]，或通过将个体连接组特征与行为和人口统计分数联系起来 [1], [6], [7], [9]。然而，传统的功能连接组不仅捕捉到了神经活动之间的统计依赖性，也捕捉到了潜在噪声源的统计依赖性。此外，功能连接组的构造仅提供大脑动态的成对表示，例如通过将大脑视为二元组的组合。由于其简单性，这一假设是有益的，但它限制了对人类大脑网络中个体特征的研究。因此，已经提出了基于主成分重建 [9] 或特征空间嵌入 [10] 的功能连接组去噪补救措施，每种方法都需要从潜在空间中学习基于空间的功能连接组。
大脑指纹识别 - ijrpr
脑指纹是一种基于计算机技术的测谎仪，它使用脑电波来确定个人大脑中的隐藏信息。当个人的大脑看到某些单词、图像或阶段时，大脑会给出脑电波反应，这有助于确定个人是否拥有所需的信息。它是由劳伦斯·法威尔发明的。他假设大脑对已知信息和未知信息的反应不同。法威尔最初使用 P300，后来发现了 P300 MERMER，从而提高了准确性。2001 年，美国中西部洛瓦州法院首次裁定脑指纹技术。脑指纹是通过脑电图 (EEG) P300 MERMER 测量的。我们需要明白，脑指纹与情绪、精神压力或谎言无关。它只显示所需的信息是否存储在个人的大脑中。当 BF 在向个人展示文字、图像或任何调查相关实体时遇到 P300 MERMER 脑波模式时，它会得出结论，认为个人拥有关于该实体的某些信息。大脑指纹计算机的结果是“找到信息”或“未找到信息”。
利用脑电图推断进行脑指纹识别
越来越多的研究表明，功能连接组具有个体特异性，因此可以视为大脑指纹；即能够在健康 [1] 和疾病 [2], [3] 的人群中识别个体。传统的方法是将大脑区域视为顶点，将区域对之间的区域时间过程的统计依赖性成对度量（即皮尔逊相关系数）视为边权重，从而构建功能连接组 (FC)。人们已经使用不同的神经成像方式研究了 FC 的指纹潜力，即脑电图 (EEG) [4], [5]、脑磁图 (MEG) [6], [7] 和功能性磁共振成像 (fMRI) [1], [8]。所有这些研究都有助于从大脑连接数据中实现单受试者水平的推断，即通过利用不同认知任务和静息状态下功能网络组织的个体属性 [9], [10]，或通过将个体连接组特征与行为和人口统计分数联系起来 [1], [6], [7], [9]。然而，传统的功能连接组不仅捕捉到了神经活动之间的统计依赖性，也捕捉到了潜在噪声源的统计依赖性。此外，功能连接组的构造仅提供大脑动态的成对表示，例如通过将大脑视为二元组的组合。由于其简单性，这一假设是有益的，但它限制了对人类大脑网络中个体特征的研究。因此，已经提出了基于主成分重建 [9] 或特征空间嵌入 [10] 的功能连接组去噪补救措施，每种方法都需要从潜在空间中学习基于空间的功能连接组。
大脑结构功能耦合为任务解码和个体指纹识别提供特征
功能活动的大脑特征在解码大脑状态（即区分不同的任务）和指纹识别（即在大群体中识别个体）方面都表现出良好的效果。重要的是，这些大脑特征并不能解释大脑功能发生的底层大脑解剖结构。基于图形信号处理 (GSP) 的结构-功能耦合最近揭示了健康受试者在静息状态下从单峰到跨峰区域的平均空间梯度。在这里，我们探索结构-功能耦合对不同大脑状态（任务）和个体受试者的特异性。我们对来自人类连接组计划的 100 名不相关的健康受试者在休息和七个不同任务期间使用了多模态磁共振成像，并采用支持向量机分类方法进行解码和指纹识别，并使用各种交叉验证设置。我们发现结构-功能耦合测量可以对任务解码和指纹识别进行准确分类。具体而言，指纹识别的关键信息位于功能信号的更自由部分，其贡献明显集中在额顶网络。此外，功能信号的自由部分与认知特征表现出很强的相关性，经偏最小二乘分析评估，证实了其与指纹识别的相关性。通过引入基于 GSP 的信号过滤和 FC 分解的新视角，这些结果表明，大脑结构功能耦合提供了一类新的认知特征和个体大脑组织在静息和执行任务时的组织特征。此外，它们还提供了阐明结构连接组低空间频率和高空间频率的作用的见解，从而对在结构连接组图谱中可以找到用于表征个体的关键结构功能信息的位置有了新的认识。
通过基于 fNIRS 的大脑功能网络指纹识别个体
基于脑功能网络 (BFN) 的个体识别近年来吸引了大量的研究兴趣，因为它为身份验证提供了一种新颖的生物特征识别，同时也提供了一种在个体层面探索大脑的可行方法。先前的研究表明，可以通过从功能性磁共振成像、脑电图或脑磁图数据估计出的 BFN 指纹来识别个体。功能性近红外光谱 (fNIRS) 是一种新兴的成像技术，通过测量血氧浓度的变化来对大脑活动做出反应；在本文中，我们研究基于 fNIRS 的 BFN 是否可以用作识别个体的“指纹”。具体而言，首先使用 Pearson 相关性根据预处理的 fNIRS 信号计算 BFN，然后使用最近邻方案匹配不同个体之间估计的 BFN。通过在开放的 fNIRS 数据集上进行实验，我们有两个主要发现：（1）在交叉任务（即休息、右撇子、左撇子手指敲击和脚敲击）的情况下，BFN 指纹通常可以很好地进行个人识别，更有趣的是，（2）交叉任务下的准确率远高于交叉视图（即氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白）下的准确率。这些发现表明，基于 fNIRS 的 BFN 指纹是一种潜在的个人识别生物特征。
英国移民当局可以使用DNA指纹识别
，我们在超导电路中提出了一个循环函数的方案，该电路由三个约瑟夫森交界环和三个函数组成。在这项研究中，我们通过从基本边界条件中得出有效潜力来获得系统的精确拉格朗日。随后我们表明，我们可以选择性地选择在执行循环器函数的三个连接的分支的电流方向。此外，我们将此循环函数用于Majorana零模式（MZM）的非Abelian编织。在系统的分支中，我们引入了一对MZM，这些MZM通过三个阶段相互相互作用。循环器函数确定了三个函数的相位，从而确定MZM之间的耦合以产生编织操作。我们修改了系统，以便将MZMS耦合到外部系统以在可扩展设计中执行量子操作。
DNA指纹识别是识别特定个体
1。通过使用清洁剂通过施加大量压力来“挤出” DNA，将所讨论的DNA与核中其余的细胞材料分离出来。2。使用一种或多种限制性酶将DNA切成几个不同大小的部分。3。通过“大小分馏”对DNA片进行排序，是通过凝胶电泳来完成的。（将DNA倒入凝胶中，例如琼脂糖，并向凝胶施加电荷，底部的正电荷在顶部的负电荷。由于DNA的电荷略有负电荷，因此DNA的部分将被吸引到凝胶底部。但是，较小的碎片将能够比较大的碎片更快，从而向下移动。因此，不同尺寸的DNA将按大小分开，较小的碎片向底部和较大的碎片朝上。 ）
指纹识别 - 国家 DNA 数据库
法院签发的 DNA 命令/授权书副本（表格 5.03、5.04、5.06 或 5.09） NDDB 指纹识别（表格 3801）（所有必填字段均已填写） DNA 命令背书表格 6014 或同等表格（例如 SQ-009，BC DNA 命令的背书部分） NDDB 提交收据表格 5751（可选）