recognition

1、Siri中文是苹果智能语音助手的意思。 2、SIRI 是 Speech Interpretation & Recognition Interface 的首字母缩写，原义为语音识别接口，是苹果公司在iPhone、iPad、iPod Touch、HomePod等产品上应用的一个语音助手，利用Siri用户可以通过手机读短信、介绍餐厅、询问天气、语音设置闹钟等。 3、Siri可以支持自然语言输入，并且可以调用系统自带的天气预报、日程安排、搜索资料等应用，还能够不断学习新的声音和语调，提供对话式的应答

想也没有想到，Samsung 推出一款拥有虹膜辨识功能的平板电脑。 Samsung 印度较早发布新闻稿，宣布推出 GALAXY Tab Iris，一款拥有虹膜辨识（Iris Recognition）技术的平板电脑。 1.2GHz 四核心处理器，搭配 1.5GB 内存和 8GB 储存空间，7 吋 1024 x 600 分辨率的 Samsung GALAXY Tab Iris 并不是什么高阶机种

地点：新北市芦洲区芦洲国中二楼电脑教室D Kids Coding Studio 建构孩子学习“程式设计”的第一哩路。无论城市或偏乡，每个孩子都有机会，无压力、快乐地学会新世纪的沟通语言“程式语言”。 Kids Coding Studio 推广儿童程式设计教育 提供国小以上学童免费课程，适合小五以上自学，小四以下亲子共学

引言： 因为在工作之中接触到NER，并且可以有需要NER的地方。在此总结一些相关资料与自己的理解。 什么是命名实体识别 此段原文： [URL] 命名实体识别(Named Entity Recognition NER)，又称作“专名识别”，主要任务是识别出文本中的人名、地名等专有名称和有意义的时间、日期等数量短语并加以归类

应用于MTCNN及关系类神经网络之快速人脸辨识系统 Fast Face Recognition System for MTCNN and Relation Neural Network 人脸辨识是经由撷取人脸影像，分析其脸部特征来进行身份认证的一种技术，近年来基于深度学习运用于人脸辨识逐渐成为主流的研究方向，借由输入大量影像资料，解析其向素值排列之向量资讯，学习人脸特征，最终达到可以识别人脸的目的。使用MTCNN作为人脸检测的部分，虽然其能够稳定且精准地框选人脸，但是因为需要花费较大计算量，所以导致在检测上的速度较为缓慢，进而使得整体系统效能受到影响。而在人脸识别的部分使用关系类神经网络架构，并且以一人一个模型的方式来增减辨识人数，虽然能够对于每个人都能达到**的辨识度，但会在可辨识人数多的情况下，造成辨识效率降低的现象

NVIDIA Jetson Inference 机器学习项目是一个 Hello AI World 类演示教程，提供了三种最常见的AI应用于计算机视觉的类型，imagenet用于图像识别（Image Recognition）、detectNet用于对象检测（Object Detection）、segNet用于语义分割（Semantic Segmentation）。 jetson-inference 图像识别模型采用 ILSVRC ImageNet 数据集，自动生成识别结果的图片。 深度学习的训练和推理流程，是先采用高性能图形服务器使用深度学习框架来训练（Training）机器学习算法，研究大量的数据来学习一个特定的场景，完成后得到模型参数，再部署到终端执行机器学习推理（Inference），以训练好的模型从新数据中得出结论

2022年6月23日，国际模式识别协会（The International Association for Pattern Recognition，IAPR）公布了2022年度新当选会士（IAPR Fellow）人选。我实验室老师韩军伟教授当选。 IAPR成立于1978年，由世界各国模式识别领域的专家和团体组成的国际性学术组织（[URL]），是模式识别领域最权威的国际性学术组织之一，是国际信息处理联合会（IFIP）成员

“安抚”并不单单指身体上的接触，而是指对别人的行为、说话所给予的回馈，当中的回馈可以是言语上的肯定或责骂，或是行动上的支持或拒绝。伯恩 (Eric Berne)认为“安抚”是每一个人基本而又重要的需求，他亦称之为“认同的渴望” (recognition hunger)，用以肯定我们的存在价值。 “安抚”可分为以下4种： 1. 正面按抚，可透过微笑、肯定、赞赏或拍膊头来表达； 2. 负面按抚，可透过蹙眉、批评或打骂来表达； 3. 有条件的安抚，与个人的行为有关； 4. 无条件的安抚，基于个人的本质，而非取决于他们的作为

报告人简介：郑春厚，安徽大学人工智能学院教授、博士生导师。近年来，在Bioinformatics、Neural Computation、Pattern Recognition、IEEE/ACM Transactions 系列会刊等国内外重要学术刊物与国际会议上发表论文100余篇。主持国家重点研发计划课题1项，国家自然科学基金重点项目1项（联合重点），面上项目3项、省部级课题多项

个人介绍: 刘畅，博士，副研究员。2016年获北京航空航天大学控制科学与工程博士学位；2014年11月至2016年1月，以公派留学联合培养博士研究生的形式留学英国卡迪夫大学计算机与信息科学系。2016年10月至2018年11月获得国家博士后创新支持计划资助，在北京航空航天大学宇航学院从事博士后研究