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World File Search System识别技术
D (2)“让我们用AI（人工智能）图像识别技术解决社会问题”
（2）解决问题 接下来，学生们分组考虑应该创建什么样的程序，在活动图中写下必要的功能，并对程序进行可视化和设计。我们也在此基础上编写了程序，一边修改活动图，一边努力解决问题。 例如左侧活动图中的接收方，当收到消息时，会发出声音并改变字符颜色，使用多种媒体使接收方更容易理解消息已收到。 他们还正在考虑开发一个程序，如果发送关键词“轮椅”，就会自动回复“你可能想去……”这是为了通过自动回复无障碍场所的常见问题来快速提供信息，并且参与者通过根据提示卡改进和修改示例程序来创建程序，以解决他们自己的问题。
通过科学文献挖掘循环经济范式中识别技术
技术创新是向循环实践转移的催化剂。技术不仅应对技术挑战，从而促进了向更循环经济的过渡，而且还提高了业务效率和盈利能力。此外，它们具有包容性并创造就业机会，最终产生了积极的社会影响。该领域的研究倾向于集中于数字技术，忽略其他技术领域。此外，它在很大程度上依赖文献评论和专家意见，可能引入偏见。在本文中，我们通过自然语言处理（NLP）研究了循环经济的技术格局，研究了该领域中使用的关键技术以及管理这些技术的主要挑战。该方法适用于45,000多个科学出版物，旨在在NLP的科学文章中提取技术。我们的分析结果表明，非常重视新兴的数字，生命周期评估和生物材料技术。此外，我们确定了CE领域内的七个不同的技术领域。最后，我们提供了在工业环境中采用和实施这些技术时产生的优势和问题。
雇主的技巧明智地使用工人的生物识别技术和技术
本文在工作场所提供了有关生物识别技术和个人设备的指南。优先考虑对员工生物识别数据和携带自己的设备或BYOD的合规性，对于保护敏感信息和维护员工信任至关重要。生物识别技术（例如指纹和面部识别）提供了增强的安全性，但也提出了隐私问题和法律义务。[1]同样，BYOD政策允许员工使用个人设备进行工作，可以提高生产力和灵活性，但也带来了重大的安全风险。[2]员工生物识别数据没有一项联邦法律规定雇主访问或使用员工生物识别数据，因此各州负责监管这一发展空间。包括加利福尼亚在内的几个州已经制定了全面的数据隐私法，其中包括生物识别技术是受保护数据的一类。[3]总的来说，到目前为止，很少有司法管辖区已限制雇主对员工生物识别数据的使用的长度。生物识别技术通常用于时间时钟，以及限制的访问识别协议。规范生物识别数据的第一法律是伊利诺伊州的生物识别信息隐私法或BIPA，该法于2008年制定，此后导致各种国家采用BIPA样语言，以及针对各种公司的强烈集体诉讼的全面集体诉讼。在BIPA下，生物识别标识符是（1）视网膜或虹膜扫描，（2）指纹，（3）语音纹理，或（4）手或面部几何形状的扫描。BIPA对雇主施加了肯定同意要求。[4]生物识别标识符转换为可用形式（即，识别一个人）构成了由BIPA调节的生物特征识别信息。在受BIPA调节的雇主从其雇员那里获得生物识别符或生物识别信息之前，雇主必须首先：
研究文章 人工智能识别技术在数字图像处理中的应用
人工智能技术是在计算机应用技术基础上派生和发展起来的一门科学和技术。图像识别是一种特殊的图像处理步骤，起着重要作用。只有在图像识别之后，才能进入图像分析和理解阶段。随着各种计算机技术的发展，图像逐渐成为并已成为人们重要的信息来源。计算机人工智能的使用越来越广泛，因此，了解其应用和相关研究更有利于为我们指明研究和学习的方向。本文旨在探讨人工智能识别技术的产生和发展，分析各类人工智能识别技术的应用瓶颈，以增加我们对人工智能技术的认识，为相关领域的研究提供参考。本文简单介绍了人工智能技术的类型及其新的发展趋势，并结合公共设施的具体图像，在传统方法的基础上改进了不同的计算机人工智能识别方法对图像识别处理的应用，并通过相应的仿真软件对处理和识别方法进行了分析比较，主要应用了两种方法，图像处理的识别错误率小于0.5；改进计算机人工智能识别技术对于分析其在图像处理中的应用有一定的帮助。预处理过程一般包括图像数字化、灰度化、二值化、去噪、字符分割等。在图像识别方面，算法主要有统计识别、语法识别、模板匹配等。近年来，随着神经网络和支持向量机技术的发展，图像识别技术有了新的更高的发展水平。
元宇宙系列深度研究：脑机接口现状与未来
号质量，提高信噪比。特征提取根据特定的BCI范式所设计的心理活动任务相关的神经信号规律，采用时域、频域、空域方法或相 结合的方法提取特征。模式识别通过采用先进的模式识别技术或机器学习算法训练分类模型，针对特定的用户定制特征提取和解 码模型。 3. 控制接口：根据具体的通信或控制应用要求，控制接口把上述解码的用户意图所表征的逻辑控制信号转换为语义控制信号，并由
结合区块链和生物识别技术：有关技术方面和首次法律分析的调查
摘要 - 生物测定识别是一种独特，难以锻造和有效的识别和验证方式，已成为当前数字世界中必不可少的一部分。这项技术的快速发展是将其集成到许多应用程序中的强大动力。是，在过去几年中，区块链是一种非常有吸引力的分散分类帐技术，它被研究和行业广泛接受，如今它越来越多地在许多不同的应用程序中部署在许多不同的应用程序中，例如货币转移，物联网，医疗保健或物流。最近，搜索者已经开始推测这两种技术跨道路时的优点和缺点以及最佳应用程序。本文提供了有关区块链和生物识别技术组合的技术文献研究的调查，其中包括对这种整合的首次法律分析，以阐明挑战和潜力。尽管这种组合仍处于起步阶段，并且越来越多的文献讨论了高级技术设置中的特定区块链应用和解决方案，但本文对生物识别部门的区块链适用性有了整体理解。这项研究表明，结合区块链和生物识别技术将对生物识别技术（例如PKI机制，分布式受信任的服务和身份管理）中的新颖应用有益。但是，在当前阶段的区块链网络对于实时应用并不有效且经济。最后，它提供了技术和法律建议，以获得收益并减轻组合的风险。从法律的角度来看，问责制的分配仍然是一个主要问题，而其他困难仍然存在，例如进行适当的数据保护影响评估。
基于脑电音频信号处理的闭眼和睁眼情况下的深度学习模式识别技术
摘要：最近，使用脑电图 (EEG) 进行音频信号处理中的模式识别引起了广泛关注。眼部情况（睁眼或闭眼）的变化反映在 EEG 数据的不同模式中，这些数据是从一系列情况和动作中收集的。因此，从这些信号中提取其他信息的准确性在很大程度上取决于在采集 EEG 信号期间对眼部情况的预测。在本文中，我们使用深度学习矢量量化 (DLVQ) 和前馈人工神经网络 (F-FANN) 技术来识别眼部情况。由于 DLVQ 能够学习代码约束的码本，因此在分类问题上优于传统 VQ。在使用 k 均值 VQ 方法初始化后，DLVQ 在 EEG 音频信息检索任务上测试时表现出非常出色的性能，而 F-FANN 将眼部状态的 EEG 音频信号分类为睁眼或闭眼。与 F-FANN 相比，DLVQ 模型具有更高的分类准确度、更高的 F 分数、精确度和召回率，以及更出色的分类能力。
Microsoft Word - 反恐生物识别技术 - 伊拉克和阿富汗美军案例研究 - Nina Toft Djanegara - v6.docx
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行为生物识别系统的性能和安全评估
1背景：行为生物识别系统的认证6 1.1简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 1.2动机和生物识别技术。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 1.2.1动机。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 1.2.2生物识别技术。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。8 1.2.2生物识别技术。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 1.2.2.1注册，验证和标识。。。。。。。。。9 1.2.2.2生物识别系统的体系结构。。。。。。。。。。。。。。11 1.3生物识别系统的评估：常规方法。。。。。。。。。。。。。。。12 1.4 Fido对生物识别认证的看法是什么？。。。。。。。。。。。。。。。。15 1.4.1 FIDO生物识别认证。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 1.4.2 FIDO认证标准的一般概述。。。。。。。。。。。。17 1.4.2.1性能测量。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 1.4.2.2演示攻击检测。。。。。。。。。。。。。。。。18 1.5标准ISO/IEC 39794-17对行为生物识别技术说了什么？。18
生物识别技术报告
本报告对国土安全部和司法部采用的生物识别技术进行了一次大规模公开审查。该文件与白宫科技政策办公室合作编写，解释了生物识别技术部署的历史背景和权力机构；描述了四种主要的生物识别模式，包括其准确性和现行标准；概述了国土安全部和司法部的执法生物识别计划，包括用例、身份管理系统和实施流程；分析了利益相关者对联邦生物识别技术的看法；最后，为联邦、州、地方、部落和领土 (FSLTT) 执法合作伙伴使用生物识别技术制定了一套明确的最佳实践和指南。最佳实践侧重于面部识别技术 (FRT) 的使用；其他生物识别技术，如 DNA、虹膜和指纹，已经有大量详细的使用指南，这些指南在第 V 部分中概述。