XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System识别方法
dedim：使用扩散模型去识别
摘要：作为对面部识别系统中恶意身份验证的对策，使用了从SNS或类似的面部图像或基于对抗性示例的De-nisteriation方法获得的面部图像。然而，由于对抗示例直接使用面部识别模型的梯度信息，因此它高度依赖于该模型，并且对于未知识别模型而言，很难实现识别效果和图像质量。在这项研究中，我们提出了一种基于扩散模型的新型去识别方法，该方法通过对面部形状进行微小变化来对未知识别模型具有很高的概括性。使用LFW的实验表明，与使用对抗性示例的常规方法相比，该方法对未知模型具有更高的识别效果，并且图像质量更好。
在农业环境中实现颜色功能的有效对象检测
在各种计算机视觉应用中，例如监视系统，自动驾驶汽车和环境监测，对象检测是非常重要的组件。为了进行有效的分析并做出正确的决策，至关重要的是，具有在田园环境中既准确又有效的对象识别方法，这些方法的特征是动物的存在和其他事物。这项研究的目的是通过利用颜色特征极限学习机（参见ELM）提出一种独特的方法来快速识别田园景观中的物体。为了在保持计算效率的同时达到较高的对象检测性能，CF-ELM将颜色特性与ELM算法相结合。如实验结果所证明的那样，所提出的方法在田园环境中检测对象是成功且有效的。
一种人工智能增强模式识别方法来分析儿童的具体互动
摘要：本研究首先介绍了一种研究计算思维 (CT) 的方法，该方法是一种依赖于多模态转录本的创建和分析的具身现象。该方法结合了多模态的社会符号学方法，然后用于训练人工智能 (AI)，以识别参与者在教育机器人活动中反映其 CT 体现的行为模式。开发 AI 是为了减轻创建和分析多模态转录本的劳动密集型方面。研究结果表明，AI 增强的模式识别方法可以识别出与人类分析相似的活动集群，从而为儿童 CT 分析增加了一定程度的置信度，而这在人类分析中很难实现。
自动交通标志检测和...
关键词：移动激光雷达，图像，交通标志，胶囊卷积网络，高阶胶囊特征 摘要：本文提出了一种从移动激光雷达数据和数字图像中检测和识别交通标志的方法，用于智能交通相关应用。交通标志检测和识别方法包括两个步骤：首先从移动激光雷达数据中提取交通标志兴趣区域。接下来，通过卷积胶囊网络模型从多传感器移动激光雷达系统同时采集的数字图像中识别交通标志。实验结果表明，所提出的方法在检测三维点云中的交通标志和识别二维图像上的交通标志方面都获得了有希望、可靠和高性能。
人工智能小时考勤记录系统
1. 引言 人脸被认为是世界上识别和与其他人交谈的主要关键。面部特征对于其他行业来说是独一无二的。人类根据颜色、鼻子、眼睛、耳朵等多种因素来区分特定的人脸；但是对于计算机来说，分析数据很困难，因此我们可以使用计算机视觉的概念。使用计算机视觉技术识别计算机中的人体特征的目的。科学家们在 90 年代中期开始研究计算机识别人脸，因为它在人脸识别上的广泛应用一直受到研究人员的关注。近年来，我们观察到人脸识别技术发生了显著变化，因为可用的生物识别方法，这是最不引人注意的技术。人脸识别实现了许多算法规则，算法本身具有优势和能力。
人工智能和反犹太仇恨
为了应对这些发展，现有用于识别深击的算法在猫和小鼠游戏中不断完善，在猫和鼠标的游戏中，抗异性图像的创建越来越复杂。但是，这些识别方法通常在孤立的上下文中起作用，因此深层的复杂性及其使用的上下文也会造成识别问题。换句话说，深击中使用的图像通常与在线图像的真实或自然使用相对应，这为旨在以特定方式工作的系统造成了问题。因此，在各种情况下，一种技术方法必须将反犹太图像使用的可能性和条件整合在一起，包括将技术，务实和符号学方面考虑到深料识别过程中。本报告代表了如何工作的一个示例。
神经系统的系统识别：如果我们做对了……
人工神经网络被提议作为大脑各个部分的模型。这些网络与生物神经元的记录进行比较，重现神经反应的良好性能被认为支持该模型的有效性。一个关键问题是这种系统识别方法能告诉我们多少有关大脑计算的信息。它是否能验证一种模型架构优于另一种？我们评估了最常用的比较技术，如线性编码模型和中心核对齐，通过用已知的真实模型替换大脑记录来正确识别模型。系统识别性能变化很大；它还在很大程度上取决于独立于真实架构的因素，如刺激图像。此外，我们展示了使用功能相似性分数来识别更高级架构主题的局限性。
通过光诱导的EDA复合激活 材料进步 - 皇家化学学会 冷却引起的凝聚力中的封装增强DNA酶活性 了解和控制金属有机框架的成核和生长 可持续可伸缩电池用于下一代可穿戴设备 力 - 实力增强的神经网络相互作用：从局部嵌入到原子分子特性和远距离效应† 有前途的方法和动力学前景的药物污染物的微生物降解 食品与功能-RSC出版 固定在金纳米颗粒上对核酸检测的DNA密度的影响 位点无序的锂超电子Argyrodite li6ps5br 性能碳纤维涂层LifePo4阴极 液体金属结构的动态抽样，用于催化的理论研究 直接合成红泥中的Fe-铝硅硅酸盐，用于废料油的催化去氧化 将O2介绍为Cocontami -RSC Publishing 研究文章-RSC药物化学
在制药行业中发现药物到营销潜在药物的旅程是一个多方面的过程，需要大量投资并包括各个阶段。在此过程中的一个关键步骤称为HIT鉴定阳离子，其中涉及从大量化合物中识别可以与特定C靶标结合的小分子并引起所需的生物学效应，例如抑制疾病引起蛋白质的活性。1 - 4有几种传统的识别方法，5 - 8，但是DNA编码的图书馆（DEL）筛选技术在近年来在学术和制药行业环境中引起了人们的关注。9 - 14该技术涉及编码具有独特DNA标签的许多小分子并将其暴露于靶蛋白上，从而识别出通过测序其DNA标签选择性结合与蛋白质的分子的鉴定（图1）。
神经系统的系统识别：如果我们做对了，我们会知道吗？
人工神经网络被提议作为大脑各个部分的模型。这些网络与生物神经元的记录进行比较，重现神经反应的良好性能被认为支持该模型的有效性。一个关键问题是这种系统识别方法能告诉我们多少有关大脑计算的信息。它是否能验证一种模型架构优于另一种？我们评估了最常用的比较技术，如线性编码模型和中心核对齐，通过用已知的真实模型替换大脑记录来正确识别模型。系统识别性能变化很大；它还在很大程度上取决于独立于真实架构的因素，如刺激图像。此外，我们展示了使用功能相似性分数来识别更高级架构主题的局限性。