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  • 简介:摘要:本文主要对人脸识别技术进行介绍,旨在讨论一种更安全更方便的AFC系统在地铁的应用,以进一步创新实现多元化支付,推进智慧车站的设施,进一步加强车站客运管理。

  • 标签: AFC 人脸识别 地铁
  • 简介:摘要:本文从检验检测机构风险识别、风险控制两个方面进行分析与描述,并提出相应措施,提高检验检测机构风险预知及控制能力,进而发展壮大检验检测机构。

  • 标签: 检验机构 风险识别 风险控制 建议
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  • 简介:随着人们对手机屏占比的追求,屏下指纹识别技术应运而生。文章介绍了屏下指纹识别技术的概念、光学屏下指纹技术和超声波屏下指纹技术及其实现原理,并指出了两种方式的优缺点。

  • 标签: 屏下指纹 光学 超声波 OLED
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  • 简介:摘要: 近年来,社会经济的发展推动了化工行业的进步,作为化学实验,在化工工艺设计中需要注意规范操作,避免发生危险事故。基于此,本文以安全管理的危险识别作为研究对象,结合化工工艺设计的内容与特征,对物料、工艺路线、管道设计、生产装置中的危险因素加以识别,并采取有效的措施优化化工工艺设计流程。

  • 标签: 化工工艺设计 安全管理 危险识别
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  • 简介:摘要:视觉和红外相机具有互补的属性,将它们一起使用可以提高人脸识别的性能。这项研究提出了一种新的有效人脸识别方法,融合了来自两个领域的互补信息。第一步,通过基于区域分割和 PCNN的新图像融合方法获得融合图像。第二步,根据熵的贡献,通过 ECA和 2DECA提取融合图像的特征。该方法已在 OTCBVS数据库上进行了测试,实验结果的比较表明,该方法在人脸识别中表现良好。

  • 标签: 人脸识别 图像融合 人工神经网络 2DECA 熵贡献 区域分割
  • 简介:以航空英语为例,采用信息检索领域常用的准确率、召回率等指标对四种常用的专业技术词汇识别方法(使用专业词典、借助语境线索、分类排除法和主题词分析法)的识别有效性进行评估。结果显示,上述几种方法的平均识别率均不高,完全依靠某一种方法来识别专业技术词汇不可避免地存在不足或缺陷,建议开展多方法相结合的综合研究。

  • 标签: 专业技术词汇 专门用途英语 识别方法
  • 简介:军事概念体系的建立是军事术语体系建立的基础和前提。军事概念是军事认识客体在军事认识主体心理上的反映,军事概念体系反映相应的军事知识体系;概念用定义描述,被赋予约定的指称;概念的特征是构成概念的任何特点、属性或关系;概念之间存在着层级关系和非层级关系,正是基于这些关系,才有可能把军事领域的各专业知识概念组成一个协调一致的军事概念体系。军事概念体系的构建必须经过一系列交互作用的操作,它们反映出该体系建立的基本过程。

  • 标签: 军事概念 军事术语 特征 定义
  • 简介:摘要:高速处理器和高分辨率相机的出现引领了针对各种应用的面部识别系统设计的研究。人脸识别系统根据应用程序使用离线数据或实时输入。本文提出了一种基于卷积神经网络( CNN)的实时人脸识别系统的设计与评估。使用标准 AT& T数据集对提议的设计进行了初步评估,随后将其扩展到实时系统的设计中。还报告了有关调整 CNN参数以评估和增强所提出系统识别准确性的详细信息。还提出了一种系统的方法来调整参数,以增强系统的性能。最大识别精度为 98.75%和 98%。

  • 标签: 卷积神经网络 深度学习 人脸识别 大数据
  • 简介:摘 要:随着互联网、人工智能、大数据等新兴技术的发展,我国很多传统行业在这些技术的支持下顺利完成了产业改革,并取得了较好的成绩。在此大背景下,中国地质调查局曾经花费了将近十年的时间,完成了地质调查数字化改革。本次改革的重点是地质调查领域和矿产调查领域。其改革深度是前所未有的,基本实现了全过程的数字化改革。在本文中,笔者主要针对智能地质调查体系与构架及其相关问题进行了论述。

  • 标签: 地质调查 智能化 体系 架构
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  • 简介:摘要:由于我国安全网络监督机制逐渐完善,从而开采煤矿的技术也得到了很大提升。但煤矿行业依旧存在着不可忽视的问题,安全生产管理问题依旧不能完全解决,这直接造成了煤矿开采工作者的安全没有保障,效率无法提高,所以解决煤矿的安全技术管理问题刻不容缓。鉴于此,本文对煤矿企业本质安全管理体系建设进行分析,以供参考。

  • 标签: 煤矿安全技术管理 问题 策略
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  • 简介:传统的军语研究建立在军事学、术语学、词汇学、社会语言学、认知语言学、修辞学等学科基础上,文章探讨基于HNC语义网络下军语表达形式的特点,力求通过建立一种新的模式使军事术语能用于自然语言的计算机处理,在此基础上可进一步推动军语辞书编纂、军语的机器翻译等研究。

  • 标签: HNC理论 概念层次网络 军语
  • 简介:摘要:针对传统的图像匹配算法存在误匹配率高,特征提取信息也比较少的问题。本文基于 BOW+SVM框架组合设计并实现了物品识别算法。对目标物体利用无监督学习的方法构造目标物体的识别模型,再与环境图像进行识别模型的特征点匹配,最后确定并且框选出目标物品。使用 SURF算法将目标物品的特征点提取出来,再结合 FLANN算法、特征点二次筛选算法与 RANSAC算法对目标物体进行识别与框选。

  • 标签: SURF 特征匹配 FLANN匹配 RANSAC。