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    人脸检测识别助力各种活动活动安全举办(附源代码)

    它在以人为中心的重识别,人工分析中有广泛的应用。尽管近十年取得了巨大的进展,但人脸检测仍然具有挑战性,尤其是在恶劣光照条件下的图像。...例如,增强有噪声图像的平滑操作可能会破坏对检测至关重要的特征可识别性。这表明增强和检测组件之间的紧密集成,并指出了端到端“增强检测”解决方案。...计算机视觉研究院主要涉及深度学习领域,主要致力于人脸检测、人脸识别,多目标检测、目标跟踪、图像分割等研究方向。研究院接下来会不断分享最新的论文算法新框架,我们这次改革不同点就是,我们要着重”研究“。...Sparse R-CNN:稀疏框架,端到端的目标检测(附源码) 利用TRansformer进行端到端的目标检测及跟踪(附源代码) 细粒度特征提取和定位用于目标检测(附论文下载) 特别小的目标检测识别

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    基于LSTM-CNN的人体活动识别

    来源:DeepHub IMBA本文约3400字,建议阅读10+分钟本文带你使用移动传感器产生的原始数据来识别人类活动。...人体活动识别(HAR)是一种使用人工智能(AI)从智能手表等活动记录设备产生的原始数据中识别人类活动的方法。当人们执行某种动作时,人们佩戴的传感器(智能手表、手环、专用设备等)就会产生信号。...人类活动识别有各种各样的应用,从为病人和残疾人提供帮助到像游戏这样严重依赖于分析运动技能的领域。我们可以将这些人类活动识别技术大致分为两类:固定传感器和移动传感器。...在本文中,我们使用移动传感器产生的原始数据来识别人类活动。...机器学习方法在很大程度上依赖于启发式手动特征提取人类活动识别任务,而我们这里需要做的是端到端的学习,简化了启发式手动提取特征的操作。

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    基于LSTM-CNN的人体活动识别

    人体活动识别(HAR)是一种使用人工智能(AI)从智能手表等活动记录设备产生的原始数据中识别人类活动的方法。当人们执行某种动作时,人们佩戴的传感器(智能手表、手环、专用设备等)就会产生信号。...人类活动识别有各种各样的应用,从为病人和残疾人提供帮助到像游戏这样严重依赖于分析运动技能的领域。我们可以将这些人类活动识别技术大致分为两类:固定传感器和移动传感器。...在本文中,我们使用移动传感器产生的原始数据来识别人类活动。...在本文中,我将使用LSTM (Long - term Memory)和CNN (Convolutional Neural Network)来识别下面的人类活动: 下楼 上楼 跑步 坐着 站立 步行 概述...机器学习方法在很大程度上依赖于启发式手动特征提取人类活动识别任务,而我们这里需要做的是端到端的学习,简化了启发式手动提取特征的操作。

    1.8K20

    12.29 VR扫描:bHaptics发布VR触觉手套TactGlove;Meta收购数据合成公司AI.Reverie

    bHaptics,发布了全新的VR触觉手套TactGlove,售价299美元;Meta已收购数据合成公司AI.Reverie,将其并入AR/VR团队Reality Labs;Meta Quest开启“2022新年特卖...”活动,20多款热门VR游戏低价促销中。...手套的每个指尖都搭载10个线性谐振执行器,能够单独提供“精细和复杂的反馈”。另外,TactGlove可以实现4小时的无线畅玩。 VRPinea独家点评:希望能够支持更多的游戏和应用。...05 Quest开启“2022新年特卖”活动 多款VR游戏低价促销 近日,Quest Store正式开启“2022新年特卖”活动,涉及20多款热门VR游戏,包括《Until You Fall》、《Moss...活动时间截止至太平洋时间1月2日23:59。 值得注意的是,还更新了两个新年捆绑包。假如玩家已经拥有了捆绑包中的某一款游戏,就无需为游戏支付两次费用,因为Meta采用灵活的捆绑方式。

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    腾讯云开发者社区创作者年度总结暨新年活动说明

    感谢各位创作者一直以来对腾讯云开发者社区的支持和贡献,本次腾讯云开发者社区为总榜TOP900的创作者都准备了新年惊喜,请符合要求的作者注意查看完整的创作总结报告,按要求登记地址。...不在TOP900以内的作者也没关系,参与我们下面的新年活动吧!...---- image.png 腾讯云开发者社区创作者新年活动 活动1—【新年抽奖】 参与资格:所有创作者(在腾讯云开发者社区发表文章数≥1的用户) 活动时间:2020.1.16-2020.2.3 参与方式...奖品设置:腾讯鼠年公仔×10个;腾讯蓝办公礼盒套装×10份;腾讯云开发者社区随机周边×20份;限量新年贺卡×30张。...参与地址 活动2—【返图有礼】 参与资格:所有创作者(在腾讯云开发者社区发表文章数≥1的用户) 活动时间:2020.1.16-2020.2.3 参与方式: 1、在朋友圈晒出自己的年度总结(海报、H5截图

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    活动 Web 页面人机识别验证的探索与实践

    Web 前端:用户通过 Web 页面来参与活动,同时 Web 前端也会收集用于人机识别验证的用户交互行为数据。...对于活动 Web 页面来说,加入的风控服务主要为了做人机识别验证。在人机识别验证的专业领域上,我们可以先看看业界实践,比如Google 是怎么做的。...而在活动场景中引入人机识别验证,如果只是简单粗暴地增加验证码,或者只是像 reCAPTCHA 那样增加点击“我不是机器人”的验证,都会牺牲用户体验,降低用户参加活动的积极性。...挑战一:根据用户使用场景来定制人机识别验证算法 先来分析一下用户的使用场景,正常用户参与活动的步骤是用户进入活动页面后,会有短暂的停留,然后点击按钮参与活动。...通过上述的人机识别验证的组合方案,可以大幅提升活动 Web 页面的安全性。在活动 Web 页面应作为一个标准化的安全防范流程,除了美团,像淘宝和天猫也有类似的流程。

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    蓝队技术 | 使用Sysmon日志识别和分析Windows恶意活动

    Sysmon 背景 Sysmon日志是由Microsoft系统监视器(Sysmon)生成的事件日志,它们提供有关Windows上的系统级操作的详细信息,并记录进程启动、网络连接、文件和注册表修改、驱动程序和服务活动以及...WMI操作等活动,通过分析Sysmon日志,安全专家可以检测潜在风险、发现异常并响应安全事件,以增强整体系统监控和安全性。...2 Processed 1 file in 0.6669 seconds FLARE-VM 04/08/2024 09:24:35 在输出数据的底部,给出了识别到的日志类型...恶意软件活动 文件创建 现在,我们从恶意进程(PID 10672)入手,通过日志分析,我们可以看到恶意软件在目标设备上创建了六个文件: PS > cat .\20240408132435_EvtxECmd_Output.json...CyberJunkie\\Downloads\\Preventivo24.02.14.exe.exe" ] 请求的域名为www.example.com,这个域名很明显不是由威胁行为者控制的,而且也不是一个活动域名

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    独家 | 利用OpenCV和深度学习来实现人类活动识别(附链接)

    我们实现的人类活动识别模型可以识别超过400类活动,其中准确率在78.4-94.5%之间(取决于任务类别)。 比如,活动类别的可包括: 1....ImageNet在图像识别上的进度已经使深度学习在活动识别方面趋于成功(在视频方向),在这篇教程中,我们会利用OpenCV进行深度学习的活动识别(照片源自Hara等人的论文) 我们用于人类活动识别的模型来自于...利用OpenCV的人类活动识别实现 让我们开始使用OpenCV来完成人类活动识别实现。...接下来,我们将会加载并初始化人类活动识别模型: 第27行利用OpenCV的DNN模块来读取PyTorch中预训练的人类活动识别模型。...用平均移动队列所生成的人类活动识别标签对当前帧图像进行注释和显示。 一旦按下q键,程序将会退出。 人类活动识别在实际应用中的结果 让我们看看人类活动识别在实际应用中的结果。

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    一起出发 为爱徒色-品牌设计总结

    2017腾讯SNG “ 一起出发,为爱徒色 ” 新年徒步活动已于2月8日圆满结束。...活动在深圳湾公园举行,全程以徒步为活动主题,在终点处开展了草地音乐节、颁奖、抽奖以及新年红包大放送等活动,让SNG的伙伴们活力四射、期待满满,在新的一年开年之际有一个青春活力、朝气蓬勃的开始。...品牌设计  BRAND DESIGN “ 一起出发,为爱徒色 ” 新年活动根据其徒步的属性,围绕Slogan为设计基础,展现属于腾讯社交网络事业群的文化,以充满活力、年轻四射为品牌调性,通过标志设计、主视觉设计以及一系列的周边设计来塑造品牌...3、色彩尝试  COLORS STUDIES 设计理念:基于徒步活动较为活跃愉快的气氛,所以将色彩方案偏向多彩的方向进行,在颜色的选择上,选择了QQfamily的品牌色,与主视觉的色彩遥相呼应,更加统一整个品牌识别系统...终点处亦开展了草地音乐节、颁奖、抽奖以及新年红包大放送等活动,让伙伴们在健康徒步的同时更是乐趣多多,收获满满。

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    借助液态金属传感器和AI,这次机械手可能真的找到感觉了

    研究人员在假肢的指尖上安装了液态金属的可伸缩触觉传感器。...基于液态金属传感器的触觉信息集成在4个假肢手指尖 该项研究成果发表在《Sensors》杂志上,在该项研究中,研究者使用假肢上的各个指尖来区分沿不同纹理表面滑动的不同速度。...在我们的研究中,来自每个指尖的触觉信息为更高层次的手部感知提供了基础,使之能够区分十个复杂的、多纹理的表面。仅仅使用单个指尖的局部信息是不可能实现这一点的。"...研究发现神经网络通常在使用单个手指的速度和纹理检测方面表现最好,同时使用来自四个手指的4个液态金属传感器对10个不同的多纹理表面进行识别的准确率达到99.2%。...研究人员Stella Batalama 博士表示,“对于失去上肢的人来说,想像其他拥有上肢的人一样无缝自然的参与到日常活动可能是一项非常大的挑战,尽管假肢的发展对于截肢者而言是有益的,可以让截肢者更好地执行日常工作

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    大型活动大规模人群的识别和疏散:从公交2.0到公交3.0

    我们有成熟的Hadoop+Spark大数据处理平台,在对开放数据全集进行清洗和预处理之后,从宏观、微观、介观三个尺度对人群聚集行为建模并分析,通过迭代匹配算法识别出大型活动事件的发生,并采取多目标最优化策略进行及时有效的疏散...3 问题场景 大型活动的特点包括:多发于空闲时段;人群分批聚集、集中疏散;活动信息可提前预知;人数少则数千多则上万。 大型活动结束之后,最亟待解决的便是大量滞留人群的回家问题。...通过分析区域性人群聚集行为,即可识别该区域该时段是否将发生大型活动。...基于宏观尺度,可以根据区域客流量是否异常进行识别;基于微观尺度,可以根据人群模序是否发生聚集(同一天发生模序变更且变更后具备公共停留点)进行识别。...8 疏散措施 实现大型活动识别之后,我们需要制定及时有效的疏散措施。我们和小龙巴士达成合作,他们的专用巴士具有载客量大、调配灵活和价格合理等优点,而我们可以为他们提供客源、疏散建议和盈利。

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