土方法识别黄金真假

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或自我探索（英语：self-discovery）的方法，它採用的实用方法不能保证是最佳的、完美的或理性的，但仍然足以达到立即的、短期的目標或近似值。 在不可能找到最佳解决方案或不切实际的情况下，可以使用启发式方法来加快找到满意解决方案的过程。该方法可以是减轻决策过程认知负荷的心理捷径。。 。

或自我探索（英语：self-discovery）的方法，它採用的实用方法不能保证是最佳的、完美的或理性的，但仍然足以达到立即的、短期的目標或近似值。 在不可能找到最佳解决方案或不切实际的情况下，可以使用启发式方法来加快找到满意解决方案的过程。该方法可以是减轻决策过程认知负荷的心理捷径。。

识别难度相较于印刷文本而言要更高。手写体识别可以帮助用户快速将手写的笔记内容数字化输入到计算机中，也被用在一些电子备忘录中来对用户的手写笔记内容进行检索。此外，由手写文本识别进一步衍生的一个应用则是签名笔迹认证，这类方法用于比对签名的真实性。 公式文本识别。

shi bie nan du xiang jiao yu yin shua wen ben er yan yao geng gao 。 shou xie ti shi bie ke yi bang zhu yong hu kuai su jiang shou xie de bi ji nei rong shu zi hua shu ru dao ji suan ji zhong ， ye bei yong zai yi xie dian zi bei wang lu zhong lai dui yong hu de shou xie bi ji nei rong jin xing jian suo 。 ci wai ， you shou xie wen ben shi bie jin yi bu yan sheng de yi ge ying yong ze shi qian ming bi ji ren zheng ， zhe lei fang fa yong yu bi dui qian ming de zhen shi xing 。 gong shi wen ben shi bie 。

近年来，又兴起了基于端对端(End-to-End，E2E）的语音识别方案。 尽管多年来研究人员一直尝试将“听写机”推广，语音识别技术在目前还无法支持无限领域，无限说话人的听写机应用。 目前，主流的大词汇量语音识别系统多采用统计模式识别技术。典型的基于统计模式识别方法的语音识别系统由以下几个基本模块所构成：。

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j)=k\\0,&{\text{otherwise.}}\end{cases}}} 近代常见的物体识別方法多为基於深度神经网路模型之方法，核心概念为利用神经网路模型抽取影像之特征图，並以此识別出物体类別与位置。 在这个方法中，作者提出一个神经网路模型DETR，旨在將物件侦测任务视为一个集合预测任务，並在训练时。

去中心化识別解析（指向）一个去中心化识別文档。去中心化识別文档是一组描述去中心化识別主体的数据，包括加密公钥等机制，DID主体或DID委派可以使用这些机制验证自身，证明其与实体的关联。 正如许多不同类型但符合URI标准的统一资源標誌符，有许多不同类型但符合去中心化识別标准的去中心化识別方法。 每个DID方法必须定义：。

自动目标识别（英语：Automatic target recognition，缩写ATR）是基于传感器取得的数据识别目标或对象的算法或设备。 目标识别最早是通过接收可听信号来完成，经训练的操作者将根据雷达照射目标所产生的声音而分类目标。虽然训练有素的操作员很成功，但自动化的方法。

图书馆已经使用射频识別来代替馆藏上的条码。標签能够包含识別资讯或只作为一个资料库的主键。一个射频识別系统能够代替或辅助条码，並能提供另一种目录管理和读者自助式借阅的方法。它同样可以当作一种安全设备来代替传统的电磁安全条码。据估计如今全球超过3,000万的馆藏已使用射频识別標签，里面包括罗马的梵諦冈图书馆。。

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敌友识別系统、敌我辨识系统（英语：Identification Friend or Foe，缩写IFF）是为了军事指挥和控制而设计的识別系统。能使得军队和国家机构（如民用空中交通管制）的讯问系统能够识別飞机、车辆或友军部队，並確定受询问方的方位和位置。军用飞机和民用飞机都可以使用敌友识別系统。。

识别这些模式。 Template:Unclear 模板和特征分析方法识别对象（和情境）被多重判别理论合并/调和/超越。这表明模板的每个显着特征的测试刺激中的量在任何感知判断中被识别为在通用单元中与模板中的该特征的量相差50％的距离。（客观表现'JND'[需要解释] ） 与特征检测理论类似，组件识别。

医学图像处理（Medical image processing） 面孔识别,特征识别（Face detection, feature detection, face identification） 显微图像处理（Microscope image processing） 汽车障碍识别（Car barrier detection）。

模式识别（英语：Pattern recognition），就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。我们把环境与客体统称为“模式”。随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程。信息处理过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。对人类来说，特别重要的是对光学信息（通过视。

识别任意物体。现有技术能够也只能够很好地解决特定目标的识别，比如简单几何图形识别，人脸识别，印刷或手写文件识别或者车辆识别。而且这些识别需要在特定的环境中，具有指定的光照，背景和目标姿态要求。 广义的识别在不同的场合又演化成了几个略有差异的概念： 识别。

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指纹识别技术是一种生物识别技术，指纹识别系统是一套包括指纹图像获取、处理、特征提取和比对等模块的模式识别系统。常用于需要人员身份确认的场所，如门禁系统、考勤系统、笔记型电脑、银行内部处理、银行支付等。 指纹是灵长类手指末端指腹上由凹凸的皮肤所形成的纹路，也可指这些纹路在物体上印下的印痕。纹路的细节特。

一些研究者还指出，泛魔识別架构的支持证据在研究方法上非常勉强。大多数支持这种架构的研究常常提到其识別简单示意图的能力，这些示意图是从一个小量的有限集合（如罗马字母表中的字母）中选出。这类实验的证据可能会导致过度概括和误导性的结论，因为三维图像的识別。

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生物识別技术（英语：biometrics，也称生物测定学），是指用数理统计方法对生物进行分析，现在多指对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体的计算机技术。研究领域主要包括声音、脸、指纹、掌纹（英语：掌纹）、虹膜、视网膜、体型、个人习惯（例如敲击键盘的力度和频率、签字）等，相应的识別。

基因预测，是生物信息学的一个重要分支，使用生物学实验或计算机等手段识别DNA序列上的具有生物学特征的片段。基因识别的对象主要是蛋白质编码基因，也包括其他具有一定生物学功能的因子，如RNA基因和调控因子。基因识别是基因组研究的基础。 在早期，基因识别的主要手段是基于活的细胞或生物的实验。通过对若干种不同基因。

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项目以及量测的方式，团队可以在此阶段投入一些心力来评估提出测量系统的適用性。好的资料是DMAIC方法的核心。 此步骤的目的是识別、验证並选择要消除掉的根本原因。会利用根本原因分析（例如石川图）的方式识別出大量可能的原因（流程输入X），可以利用多人投票或是其他取得共识的工具，找到前三至四个潜在的根本。

识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。生物特征识别技术所研究的生物特征包括脸、指纹、手掌纹、虹膜、视网膜、声音（语音）、体形、个人习惯（例如敲击键盘的力度和频率、签字）等，相应的识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、视网膜识别、语音识别（用语音识别。

在计算机科学中，手势识别是通过数学算法来识别人类手势的一个议题。手势识别可以来自人的身体各部位的运动，但一般是指脸部和手的运动。目前面部表情识别及手势识别成为研究热点。大多数方法采用相机基于计算机视觉算法解释手语。然而，识别人的姿势，步态，行为也是手势识别的一个分支。手势识别。

手写识别（英语：Handwriting recognition）是计算机在纸、照片、触摸屏或其他设备中接收并识别人手写的文字等信息的技术，主要应用于光学字符识别（OCR）。 离线手写识别涉及到将图像中的文本自动转换成是计算机可以使用的字符代码。离线手写识别是比较困难的，因为不同的人有不同的书写风格。。

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