简介：摘要：利用指纹等具有唯一性和稳定性的人体生物特征，可以增强计算机的安全防护能力。

简介：摘要：随着信息技术的飞速发展，多个行业的管理模式也在不断升级。SCADA系统是许多行业生产运行过程控制的核心系统，SCADA系统是通过PLC系统采集设备和仪表的运行状态及检测数据，其中检测仪表超限信号、设备故障信号等都是报警信息的主要来源。本文通过计算机模式识别下的SCADA系统，在系统内部集成逻辑算法，智能判断多项运行参数，使系统发出智能报警，方便工作人员快速了解运行情况，及时采取处理措施。

简介：摘 要：在信息不断发展的背景下，计算机技术成为了大众生活和工作中的“必需品”，其中图像处理和识别技术的应用相较于传统的工作方式来说都存在着绝对的优势，促进了各个行业的不断发展。本文讲解了计算机图像处理与识别技术的应用优势，并对计算机图像处理与识别技术的实际应用进行了简要的分析，期望可以给予技术行业的从业人员一定的参考意义。

简介：摘要：图像识别技术对图像中个性特征进行提取时，可以采用模板匹配模型。在某些具体的应用中，图像识别除了要给出被识别对象是什么物体外，还需要给出物体所处的位置和姿态以引导计算初工作。基于图像处理和识别算法的虚拟现实、增强现实应用不胜枚举，实时的三维立体人脸识别、医学虚拟手术、人机交互中人物动作的跟踪识别等方面都需要图像处理和识别技术的深度融合，可以想见此后这一热门领域将会诞生更多的技术成果和更贴近日常生活的市场应用。

简介：摘 要

简介：摘要：随着计算机技术不断发展和应用的日益普及，以机器学习为代表的人工智能技术在图像处理、语音处理和自然语言理解等方面得到了越来越广泛的应用。在图像处理和识别应用中，人脸识别、行人识别、目标跟踪、车牌识别等技术已经得到广泛普及，并开始影响人类生活方式发生变化。深度学习的发展无论对计算机视觉领域还是对机器学习领域的研究都产生了巨大的影响。如今，新的深度学习技术正在不断诞生。其对大众的生活已经产生了深远的影响。鉴于此，文章对深度学习在图像识别中的应用进行了研究，以供参考。

简介：摘要：随着计算机技术不断发展和应用的日益普及，以机器学习为代表的人工智能技术在图像处理、语音处理和自然语言理解等方面得到了越来越广泛的应用。在图像处理和识别应用中，人脸识别、行人识别、目标跟踪、车牌识别等技术已经得到广泛普及，并开始影响人类生活方式发生变化。深度学习的发展无论对计算机视觉领域还是对机器学习领域的研究都产生了巨大的影响。如今，新的深度学习技术正在不断诞生。其对大众的生活已经产生了深远的影响。鉴于此，文章对深度学习在图像识别中的应用进行了研究，以供参考。

简介：摘要:随着科技的发展，计算机视觉在人脸识别当中的应用越来越广泛，并且在实际投入使用的时候需要根据实际的需求制定相应的应用策略，计算机视觉人脸识别技术在高校计算机专业中是相当重要的内容，大多高校在实际投入工作的时候进行了相应的研究，并且加大了相关课程的设置力度，除此之外，也在不断地培养师生的专业能力。文章当中主要对计算机视觉在人脸识别领域当中的应用情况进行了分析。

简介：摘要：科技是改变人们生活和工作方式的原动力，尤其是计算机人工智能识别技术在各个方面的普及应用，更是为民众工作生活带来了诸多便利，不仅大幅度降低了企业运营过程中的人力需求，也在一定程度上减轻了企业员工工作强度，所产生的经济效益与社会效益是非常可观的，本文首先分析有生命和无生命两大类计算机人工智能识别技术的各种识别技术，继而合理探讨人工智能识别技术在航天、机器人及工业生产领域的具体应用，供相关行业参考。

简介：摘要：本文笔者主要针对人工智能识别技术的应用开展分析，希望通过笔者的分析可以为我国计算机人工智能识别技术提供一些发展参考。

简介：摘要：计算机人工智能识别技术在满足人们生活需求的同时，激发了人们对于计算机人工智能识别技术更为宽广和深度的需求，是进一步推动了技术发展，以满足人们新的需求点，故如何让计算机人工智能识别技术更好地满足人们需求是从业人员需要思考的问题。计算机网络、大数据、云计算等技术的发展，推动了计算机人工智能识别技术的发展。如何将这些技术更好地用于人工智能识别是人们需要研究的重点内容。本文主要分析计算机人工智能识别技术应用瓶颈分析。

简介：摘要：科技是改变人们生活和工作方式的原动力，尤其是计算机人工智能识别技术在各个方面的普及应用，更是为民众工作生活带来了诸多便利，不仅大幅度降低了企业运营过程中的人力需求，也在一定程度上减轻了企业员工工作强度，所产生的经济效益与社会效益是非常可观的，本文首先分析有生命和无生命两大类计算机人工智能识别技术的各种识别技术，继而合理探讨人工智能识别技术在航天、机器人及工业生产领域的具体应用，供相关行业参考。

简介：摘要目的研究在体外牙颌模型上具有不同经验的操作者行计算机辅助显微根尖手术的准确性和操作时间。方法本研究共纳入6对上下颌牙颌模型，将其固定于仿真人头颅模型上模拟临床操作，每个模型上下颌各10个牙位，共120颗牙，由2位具有不同经验的操作者（新手和经验者）分别在自由手与导航技术［包括动态导航技术（dynamic navigation，DN）和静态导板技术（static navigation，SN）］（每位操作者每种技术各20颗牙）下完成显微根尖手术中骨开窗与根尖切除操作，记录操作时间。术前拍摄牙颌模型锥形束CT，模拟手术路径规划；术后拍摄锥形束CT，在导航精度分析软件中比较模拟与实际手术的路径在测量起点、终点和角度的偏差。结果对于起点偏差，新手与经验者间仅在自由手组中［分别为（1.44±0.49）、（1.02±0.58）mm］差异有统计学意义（q=4.67，P=0.020）。新手和经验者在终点和角度偏差上差异均无统计学意义（P>0.05）。新手组内，DN和SN亚组的起点偏差［（0.76±0.32）和（0.66±0.20）mm］均显著低于自由手亚组（q=7.58，P<0.001；q=8.66，P<0.001），两亚组的角度偏差（5.0°±3.5°、3.9°±2.1°）也均显著低于自由手亚组（10.9°±6.1°）（q=7.38，P<0.001；q=8.70，P<0.001）。经验者组中，DN、SN亚组仅在角度偏差（3.6°±1.9°、3.2°±1.7°）上与自由手亚组（8.2°±3.9°）相比差异均有统计学意义（q=5.74，P=0.001；q=6.29，P<0.001）。对于手术时间，使用DN和SN后，新手［DN和SN亚组分别为（4.80±2.15）、（1.09±0.48）min］（q=14.60，P<0.001；q=20.10，P<0.001）和经验者［DN和SN亚组分别为（3.40±1.96）、（1.02±0.34）min］（q=5.86，P<0.001；q=9.37，P<0.001）手术时间均显著短于使用自由手［新手和经验者组分别为（14.72±6.00）、（7.39±3.33）min］。对于不同牙位，新手和经验者使用自由手在前牙的操作时间均显著性少于后牙（q=8.14，P<0.001；q=5.20，P=0.007），而使用DN和SN时前后牙的操作时间差异均无统计学意义（P>0.05）。不同操作者、使用不同技术对前后牙操作的准确性差异均无统计学意义（P>0.05）。结论计算机辅助显微根尖手术有助于提高临床医师特别是新手操作的准确性，缩短操作时间。

简介：摘要：计算机是高校的重要教学活动，其教学跟踪直接影响计算机的专业教育。因此，如何提高计算机课程的成绩至关重要。计算机课程的有效性至关重要，教师作为计算机教师的成功是学校管理的重要标准。本文阐述了计算机培训的数据驱动评价模型。

简介：摘 要 ：随着我国城市化进程的加快，城市人口迅速上升，城市出行人数也大幅度增长，因此，城市的公共交通也面临挑战，解决交通问题成为城市化进程中必须面对的重大问题之一。本文研究了利用计算机视觉技术获取公交车乘客上下车站点对的方法，基于 YOLOv3 的目标检测框架实现对公交乘客的目标检测，对检测的目标进行跟踪并基于跟踪轨迹提取上下车乘客。

简介：摘要：在日常生产以及生活的各个领域当中，计算机智能化图像识别方法已经获得了越来越多的运用。通过对这一技术的运用，能够对图像提取的品质加以改善，使所得到的图像数据更为逼真，储存更为便捷。基于此，本文重点就计算机智能图像识别技术的概念、特性及其具体运用展开了探讨，以利于推动技术的进一步发展。

简介：摘要：以计算机为主的信息设备在工作时会产生不同程度的电磁泄漏信号，这类信号中可能含有设备处理的敏感信息，通过一定的设备和算法可将其接收还原，因此对计算机电磁泄漏发射的安全防护尤为重要。计算机电磁泄漏信号中除了包含其处理的信息内容外，还包含能反映出设备身份唯一性的指纹特征，即电磁指纹。研究计算机电磁指纹提取与计算机个体唯一性鉴别，可应用于电磁信号监测、信息泄漏发射源确定、恶意改装设备和恶意硬件植入设备检测，实现对计算机有针对性地管控和防护，这对我国信息安全保密具有重要的意义。为此，分析了计算机电磁指纹产生的原因及表现形式，构建简化的计算机电磁泄漏信号产生模型，并基于产生模型将线性预测分析算法应用于计算机电磁指纹提取，最后基于电磁指纹实现计算机身份唯一性鉴别。

简介：摘要：基于计算机电磁泄漏信号提取电磁指纹进而识别计算机个体与基于电磁信号识别无线通信设备类似，后者称为特定辐射源识别(Specificemitteridentification，SEI)。辐射源识别技术是通过信号处理方法从接收的电磁信号中提取出不同辐射源的本质差异信息，从而分辨通信辐射源个体，这一概念最早由美国军方提出。在国内外传统的辐射源识别研究中，多提取设备的开机瞬态电磁信号特征或稳态电磁信号特征，所用算法多为分形维数、小波变换、时频分析等算法，这些算法大都基于由设备主动发射的调制信号。与通信辐射源电磁指纹提取不同的是，计算机电磁指纹的提取是基于计算机在工作时无意识泄漏出去的宽带信号，其信号微弱、频率成分复杂，同时又容易受到背景噪声和环境响应的影响。计算机电磁泄漏信号从检测、接收、采集到特征分析都和通信辐射源有巨大差异，相关公开的研究工作也较少。本文主要分析计算机电磁指纹提取和识别技术研究。

简介：摘要：以计算机为主的信息设备在工作时会产生不同程度的电磁泄漏信号，这类信号中可能含有设备处理的敏感信息，通过一定的设备和算法可将其接收还原，因此对计算机电磁泄漏发射的安全防护尤为重要。计算机电磁泄漏信号中除了包含其处理的信息内容外，还包含能反映出设备身份唯一性的指纹特征，即电磁指纹。研究计算机电磁指纹提取与计算机个体唯一性鉴别，可应用于电磁信号监测、信息泄漏发射源确定、恶意改装设备和恶意硬件植入设备检测，实现对计算机有针对性地管控和防护，这对我国信息安全保密具有重要的意义。为此，分析了计算机电磁指纹产生的原因及表现形式，构建简化的计算机电磁泄漏信号产生模型，并基于产生模型将线性预测分析算法应用于计算机电磁指纹提取，最后基于电磁指纹实现计算机身份唯一性鉴别。

简介：摘要：基于计算机电磁泄漏信号提取电磁指纹进而识别计算机个体与基于电磁信号识别无线通信设备类似，后者称为特定辐射源识别(Specificemitteridentification，SEI)。辐射源识别技术是通过信号处理方法从接收的电磁信号中提取出不同辐射源的本质差异信息，从而分辨通信辐射源个体，这一概念最早由美国军方提出。在国内外传统的辐射源识别研究中，多提取设备的开机瞬态电磁信号特征或稳态电磁信号特征，所用算法多为分形维数、小波变换、时频分析等算法，这些算法大都基于由设备主动发射的调制信号。与通信辐射源电磁指纹提取不同的是，计算机电磁指纹的提取是基于计算机在工作时无意识泄漏出去的宽带信号，其信号微弱、频率成分复杂，同时又容易受到背景噪声和环境响应的影响。计算机电磁泄漏信号从检测、接收、采集到特征分析都和通信辐射源有巨大差异，相关公开的研究工作也较少。本文主要分析计算机电磁指纹提取和识别技术研究。