XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System生物识别
使用指纹的 ATM - ijrpr
在 ATM（自动柜员机）中，使用生物识别技术的个人身份识别比传统方式更受青睐。基于生物识别技术的身份验证可能是替代基于密码的身份验证的潜在候选技术。在所有生物识别技术中，基于指纹的身份验证是最成熟和最可靠的技术之一。基于指纹的 ATM 可以是一个桌面应用程序，其中使用用户的指纹进行身份验证。每个人的指纹细节特征都不同，因此用户将被唯一识别。与使用 ATM 卡相比，基于指纹的 ATM 更安全可靠。您无需在钱包中携带 ATM 卡，也不会有丢失的风险。ATM 安全性的一个关键特性是个人识别码 (PIN) 或密码。PIN 或密码被广泛用于保护客户的财务信息免遭非法访问。PIN 经常用于建筑物、银行账户和计算机系统的访问代码中的识别和身份验证。
ISMIN 周期课程大纲
生物识别密码学 安全电路上的故障注入攻击 应用于 PK 算法的硬件安全 Web 和网络安全 旁道攻击 RFID 标签 软件安全 网络密码学算法 针对 AES 的硬件攻击 Windows 网络安全 安全法/认证
StarGazer：使用 Streamlit 进行药物靶标优先级排序和数字药物重新定位的混合智能平台
1 数据科学与人工智能、生物制药研发、阿斯利康、英国剑桥、2 乔治城大学、美国华盛顿特区、3 生物识别、肿瘤学研发、阿斯利康、波兰华沙、4 发现微生物组、生物制药研发、阿斯利康、美国马里兰州盖瑟斯堡、5 早期呼吸和免疫学、生物制药研发、阿斯利康、美国马里兰州盖瑟斯堡、6 研究数据与分析、研发 IT、阿斯利康、英国剑桥、7 发现科学、生物制药研发、阿斯利康、英国剑桥、8 数据科学与人工智能、生物制药研发、阿斯利康、美国马里兰州盖瑟斯堡、9 生物识别与信息科学、生物制药研发，阿斯利康，瑞典默恩达尔，10 神经科学，生物制药研发，阿斯利康，英国剑桥
2025亚洲旅游科技展
• 科技大趋势 • 预订和元搜索技术 • 酒店技术、收益和分销 • 移动性、自动驾驶汽车、拼车 • 数据和个性化 • 游戏化和移动互动 • 语音和生物识别 • 数字支付、替代货币和区块链 • 人工智能和超级旅游技术 • 初创企业聚焦
使用Mobilenet ...
摘要：人工智能（AI）的扩散导致了生物识别安全性和数字内容验证的显着进步，但它也实现了复杂的威胁，例如欺骗攻击和深层操纵。安全的视觉项目通过将Mobilenet和Resnext模型集成到统一系统中来解决这些双重挑战。Mobilenet用于实时反欺骗检测，专注于眼睛眨眼和微妙的面部运动等可感性提示，而Resnext则专门识别特定于深层特异性人工制品，包括纹理不一致和照明异常。通过对ASVSPOOF，FaceForensics ++和DeepFake检测挑战（DFDC）等各种数据集进行培训，该系统可实现强大的性能和概括性。集成体系结构提供高精度（97.8％）和实时处理功能（每帧50ms），使其适合于生物识别访问控制，在线身份验证和媒体真实性验证中的应用。本文讨论了未来增强功能的方法，性能指标和潜力，包括多模式集成和持续学习框架，以确保系统随着新兴威胁而演变。
回顾神经生理和生物特征的使用...
设计本质上受到与人相关的因素的影响，因此，能够测量人类行为的仪器的微调引起了设计领域的兴趣，这并不奇怪。召回的仪器包括各种设备，它们可以捕捉和定量评估人们的无意识和无意识反应，通常被称为神经生理学或生物识别。截至 2016 年 Lohmeyer 和 Meboldt 发表了第一份关于相关措施及其在设计中的解释的报告，这些仪器在设计中的实验应用数量极其有限。在过去几年中，相关出版物的数量急剧增加，这决定了对该领域进行全面审查的机会。对所审查的贡献进行了分析和分类，其中包括所使用的工具、所涉及的利益相关者类型和支持的设计研究活动。生物识别措施相对于传统研究方法的作用也得到了强调。所讨论的工具可以代表传统方法的支持或替代，并且它们能够探索迄今为止无法解决的现象。还讨论了有关生物测量实验的研究强度；最后讨论的一个特别重点是阻止它们在设计研究中变得普遍的障碍的个性化
下一代IR OSLON P1616与新IR：6 ThinFilm ...
随着新的ThinFilm IR的开发：6芯片技术AMS OSRAM增加了基于IR的应用程序（例如生物识别身份验证和安全摄像机）的价值，从而在延长电池运行时产生了更明亮的IR照明和图像质量。Oslon®P1616提供了出色的功率 /尺寸比，结合了不同的半角度，可以适应应用程序的需求。
身份识别技术的领导者
我们在指纹、面部和虹膜识别算法方面拥有超过四十年的独特专业知识。我们的研究人员使用人工智能 (AI) 和深度学习算法来增强生物识别和身份验证的性能，包括偏差消除和活体检测。这些算法经过我们的团队和公认机构的严格设计、测试和验证，以确保在现实生活中的准确性、公平性和效率。
信息系统中的人工智能
本研究论文重点介绍人工智能中的不同技术以及它们如何应用于提高多个部门的绩效。本研究的目的是讨论人工智能及其现在和未来的应用。人工智能是多个概念的基础，例如计算、软件创建和数据传输。使用人工智能的技术包括机器学习、深度学习、自然语言生成、语音识别、机器人技术和生物识别。人工智能适用于许多领域，例如医疗保健行业、装配和制造业、商业组织以及汽车行业。人工智能还具有多种优势，使其在许多领域越来越受欢迎。人工智能机器可以同时执行多项工作；与人类相比，它们成本不高，而且准确高效。人工智能还遇到了多个破坏其应用的问题。人工智能容易出现技术困难、安全问题、数据困难，如果用户不了解人工智能系统，可能会导致事故。人工智能的使用增加通过提高组织的绩效和促进数据安全改变了各个部门。索引术语 - 人工智能、人工智能历史、生物识别、机器学习、语音识别。引言 数字世界每年都变得越来越复杂。科学家和研究人员提出了
使用子空间技术在脑电图中与任务无关的人特异性签名的证据
摘要 - 电脑摄影（EEG）信号是其他生物识别技术的替代方案，因为它们的保护源于SPOOFIF。以前的研究集中在通过分析任务/条件特异性脑电图来捕获个人变异性。这项工作试图通过标准化相关方差来模拟独立于任务/条件的生物特征特征。朝向这个目标，本文从基于子空间的文本独立说话者识别中扩展了想法，并提出了用于建模多渠道脑电图数据的新型修改。所提出的技术假设生物特征识别信息存在于整个脑电图信号中，并在高维空间中跨时间积累统计。然后将这些高维统计数据投影到保留生物识别信息的较低维空间。使用所提出的方法获得的较低维嵌入显示为任务是独立的。最佳的子空间系统确定精度为86的个体。4％和35。在数据集中分别使用30和920受试者的数据集使用仅使用9个EEG通道。本文还提供了有关子空间模型在培训期间未见任务和个人的可扩展性以及子空间建模所需的渠道数量的见解。