“人肉追踪” 国内首例NFC芯片植入人体全程跟踪
“人肉追踪”国内首例NFC 芯片植入人体全程跟踪
NFC 近场通信技术技术，大家都不陌生，最常见的是在手机上应用这项技术作为一种支付工具。当然除此之外还有许多的应用，安防、零售、广告业等等，只需轻轻靠近，瞬间完成信息识别和交换，非常实用。很多人都想过如果自己身上有个NFC 芯片，不管是做身份识别还是使点小坏、捣些小乱，神不知鬼不觉的，像科幻电影一样，这该有多酷？事实上也早有一些发烧友做过尝试，把NFC 芯片植入了自己身体某个部位，且都表示很享受。而且把NFC 植入人体绝对要比大象装冰箱简单得多，只是需要考验下勇气。
需要提醒的是，将NFC 芯片或者其它任何芯片植入人体，目前在我国医疗或卫生法规上都没有明文允许，但却也没有明确禁止。即便如此，本文也出于对个人健康（和社会安全）着想，强烈不建议在非官方允许或者条件简陋的环境下自行操作。以下所提内容，纯属技术参考。
这个教程所涉及的细节都是由一个叫ENTERPRISE 的疯狂网友亲身实践并记录。有文有图、有见红。
首先介绍下材料和工具。
行人检测与跟踪国内外研究现状
行人检测与跟踪国内外研究现状 1.2行人检测与跟踪国内外研究现状 视觉跟踪和目标检测是计算机视觉领域内较早开始的研究方向。经过几十年的积累，这两个方向已经取得了显著的发展。然而，很多方法只是在相对较好地程度上解决了一些关键问题。并且仍旧有不少一般性的关键问题未得到有效的解决。国内外很多研究机构都在致力于研究和发展这两个方向。近些年这两个方向持续发展，涌现了很多比较优秀的方法。国外的很多大学和研究机构（如卡内基梅隆大学、南加州大学和法国国家计算机科学与控制研究所等）都有计算机视觉小组，长期地研究视频跟踪和目标检测。国内的很多大学和研究所等（如清华大学、上海交大和自动化所等）也有相关的研究小组，并取得了一些优秀的研究成果。 1.2.1行人检测技术国内外研究现状 中科院计算机科学重点实验室孙庆杰等人利用基于侧影的人体模型及其对应的概率模型,提出了一种基于矩形拟合的人体检测算法。中科院自动化所谭铁牛等对人运动进行视觉分析,其核心是利用计算机视觉技术从图像序列中检测、跟踪、识别人并对其行为进行理解与描述,它主要应用在视觉监控领域和基于步态的身份鉴定。步态识别就是根据人们走路的姿势进行身份鉴定,依据人体行走运动很大程度上依赖于轮廓随着时间的形状变化的直观想法,提出一种基于时空轮廓分析的步态识别算法；基于行走运动的关节角度变化包含着丰富的个体识别信息的思想,提出一种基于模型的步态识别算法。实验结果表明该算法不仅获得了令人鼓舞的识别性能,而且拥有相对较低的计算代价。但是该方法只能检测出运动的行人。 西安交通大学郑南宁等研究了利用支持向量机识别行人的方法,通过稀疏Gabor滤波器提取行人样本图像中行人的特征,然后利用支持向量机来训练所提取的样本特征,并用训练得到的分类器通过遍历图像的方式将图像中可能属于行人的窗口提取出来。尽管用Gabor滤波器提取特征效果相对较好,但耗时很长,不适合于实时图像的处理。 上海交通大学田广等提出了一种coarse-to-fine的行人检测方法,将一个人建模成人体自然部位的组装,人体的所有部位包括头肩、躯干和腿、采用绝对值类Haar特征集和Edgelet特征集,在这些特征集上,采用softcascade训练各个部位的检测器和全身检测器。首先采用全身检测器在整个图像中产生候选行人区域,然后用基于贝叶斯决策的组合算法进一步确定候选区域中的行人。实验结果表明该算法有很好的检测性能能在杂乱的自然场景中有效的检测行人。但该方法的识别率是78.3%,识别率不高，且该模型比较难构建,模型求解也比较复杂。 目前,在国外许多文献中提出了基于机器视觉的行人检测方法,意大利帕尔玛大学的AlbertoBroggi教授在ARGO项目中采用一种基于外形的行人检测算法。算法首先根据行人相对于垂直轴有很强的垂直边缘对称性、尺寸和外貌比例等在
人体目标检测与跟踪算法研究
人体目标检测与跟踪算法研究 摘要：近些年以来，基于视频中人体目标的检测与跟踪技术研究越来越被重视。然而，由于受到目标自身特征多样性和目标所处环境的复杂性和不确定性的影响，现存算法的性能受到很大的限制。本文对目前所存在的问题进行了分析，并提出了三帧差分法和改进阈值分割法相结合的运动目标检测算法和多特征融合的改进运动目标跟踪算法。这两种算法不仅可以准确有效的检测出运动目标而且能够满足实时性的要求，有效的解决了因光照变化和目标遮挡等情况造成的运动目标跟踪准确度下降或跟踪目标丢失等问题。 关键词：三帧差分，Camshift，阈值分割 Research Based on Human Target Detectionand Tracking Algorithm Abstract: In recent years, human object detection and tracking become more and more important. However the complexity, uncertainty environment and the target’s own diversity limit the performance of existing algorithms. The main works of this paper is to study and analysis the main algorithm of the human object detection and tracking, and proposes a new moving target detection method based on three-frame difference method and threshold segmentation and improved Camshift tracking algorithm based on multi-feature fusion. These algorithm can satisfy the real-time, while accurately and efficiently detect moving targets, and also effectively solves the problem of tracking object lost or misplaced under illumination change or target occlusion. Keywords: three-frame difference, Camshift, threshold segmentation 一、绪论 （一）选题的背景和意义 人类和动物主要通过眼睛来感受和认知外部世界。人类通过视觉所获取的信息占了60%[1]，因此，在开发和完善人工智能的过程中，赋予机器视觉的功能这一操作极不可缺少。完善上述功能需要以许多技术为基础，特别是运动目标的检测与跟踪技术。近些年以来，此技术受到了越来越多的关注[2]。目前，此技术也在各领域得到了充分的应用，涵盖的领域有智能交通、导航、智能视频监控、精确制导、人机交互和多媒体视频编码压缩技术等。
2019年度人工智能与健康考试答案(80分上)
2019年度人工智能与健康考试答案 1.当前人工智能重点聚焦（）大领域。（分） 2.到（）年，几乎所有的算法都使用了深度学习的方法。（分） 3.（）是人工智能的核心，是使计算机具有智能的主要方法，其应用遍及人工智能的各个领域。（分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 4.生物特征识别技术不包括（）。（分）
A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 教授Tomaso Poggio明确指出，过去15年人工智能取得的成功，主要是因为（）。（分） A.计算机视觉 B.语音识别 C.博弈论 D.机器学习 6.（）是指在各个领域都比人类要强的人工智能。（分） A.超人工智能 B.强人工智能 C.弱人工智能 D.人工智能 7.（）宣布启动了“先进制造伙伴计划”“人类连接组计划”“创新神经技术脑研究计划”。（分） A.中国 B.日本 C.美国 D.德国 8.我国在语音语义识别领域的领军企业是（）。（分） A.科大讯飞 B.图谱科技 C.阿里巴巴 D.华为
9.（）是人以自然语言同计算机进行交互的综合性技术，结合了语言学、心理学、工程、计算机技术等领域的知识。（分） A.语音交互 B.情感交互 C.体感交互 D.脑机交互 10.《“健康中国2030”规划纲要》中提到，全民健康是建设健康中国的（）。（分） A.必然要求 B.基础条件 C.核心要义 D.根本目的 11.最经典的西方健康研究——佛雷明翰研究开始于（）。（分） 年 年 年 年 12.在2017年国务院印发的（）中规定了我国到2030年人工智能发展三步走的部署和设想。（分） A.《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》 B.《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》 C.《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》 D.《新一代人工智能发展规划》 13.据清华原副校长施一公教授研究，中国每年有265万人死于（），占死亡人数的28%。（分） A.癌症 B.心脑血管疾病 C.神经退行性疾病 D.交通事故
人体植入芯片靠谱吗
人体植入芯片靠谱吗 如今，电子芯片植入人类身体不再只是停留于电影幻想中，挥挥手就能自动锁门，摇摇头就能驾驶车辆，握握手就能传送文件，甚至毫不费力地找到被绑架者等酷炫场景，都在逐步变为现实。部分家长担心人贩子拐跑小孩，甚至提出在小孩身上植入具有定位功能芯片的想法。上述种种现在听起来或许有些疯狂，但不可否认的是，芯片很可能会颠覆我们传统的生活方式，不远的将来，植入芯片是否会像打防疫针一样变得稀松平常呢？谁也说不准。 电子芯片从实验室走向大众 电子芯片植入技术在医学界已经有数十年的历史，通常人们只有在不得已的情况下才会考虑植入医疗设备，但随着越来越多“科技狂人”的出现，这一固有的观念正被悄然打破。 早在2002年，英国雷丁大学的客座教授凯文·沃维克就利用外科手术，将一个3毫米宽的方形芯片植入到左腕内，连接上了100个电极，使自己的神经系统通过芯片线路与计算机相连。只要他在办公大楼里进进出出，所有由电脑控制的房间都能认出他来，自动开灯、开门，电脑还会发出“早安，凯文教授”的问候，并且在接到新邮件时通知他……凯文教授的实验令人不禁遐想：随着科学技术的飞速发展，未来人体植入芯片后究竟会开启多少种可能呢? 与过去更偏向于小规模实验的产品相比，近几年的植入式芯片开始真正走向大众。体积从大到小、从不携带电源到携带电源、从被动接收信号到主动探测、发送信号，价格也越来越便宜。 2014年底，美国奇点大学教授雷蒙德·麦考利在自己左手的虎口位置植入一个微小的芯片胶囊。据他说，植入过程是一个小手术，他只是流了一点点血而已。“整个过程就像小时候被蜜蜂蜇了一下，植入完成后，芯片所在的地方会有一个米粒大小的鼓包，但没有再产生任何疼痛感。”这枚芯片可以存储数据，也支持NFC(近场通讯技术)无线传输。只要拿手机轻轻从手上一扫，就能读出芯片里存储的信息或存入新的资料。整个芯片的“生命周期”中，写入操作可以超过10万次，存储量则高达1G。现在，麦考利已经把自己的名片信息存在芯片里，而他家的房门也装上了NFC装置。回家时，他根本不用钥匙，只要用左手靠在门把上，然后一拧就能开门。 植入式芯片 主要应用于医学治疗 华南理工大学电子与信息学院的李斌教授多年来一直从事植入式芯片研究，她认为，植入式芯片主要应用于医学治疗，对某些疾病可能具有不可估量的巨大价值。“对瘫痪病患来说，植入式芯片起到一个替代受损神经系统的作用，它首先记录大脑发出的信号，并模拟生成神经信号，从而刺激下端神经，让瘫患者能控制肢体活动，重新站立起来。”李斌介绍道，虽然目前植入式芯片仍没有进入临床试验，但这是一个主要的研究热点，也是最有意义的发展方向。“怎样解决生物相容性问题，从而让芯片能一直埋在体内，利用生物电或从体外提供能量，使芯片更稳定持久，都有待进一步研究。”李斌说。 除了医疗以外，植入芯片的发展空间还很大，比如警察可以使用微芯片来追踪罪犯、用于定位逃犯、目击证人和失踪人员，如果在芯片上加载报警功能，一旦被监视对象进入到受限的地盘上，报警系统就会被触发，这一功能能够应用在防止偷渡上。在金融领域，芯片一刷，就可以轻松支付，如果将个人数据，如护照信息等装在里面，旅行将会变得更加简便。 李斌教授指出，目前的植入式芯片主流是RFID(无线射频识别技术)，即芯片只作为个人身份的认证，其他数据存放在云端，有需要时利用读写器扫描芯片便可。 植入定位芯片可防儿童被拐卖？ 早在2009年，我国就已成立全世界首个“打拐DNA数据库”，只要将所有丢失孩子的父
惊世666人体芯片
惊世666人体芯片 惊世666人体芯片--下2010年05月25日星期二17:36不久的将来！1997年6月17日，发明家辛尔（Singer）等人已在美国取得将微型芯片植入人体的专利注册（US Patent number 5638832）。前美国洛杉矶副郡治安官（former Los Angeles Deputy Sheriff）德利谷克Terry Cook在他的著作〈The Mark of the New World Order〉中罗列多方面的发展和趋势，指出不久的将来所有人都会被植入微型芯片。666这个预言「茁壮」了，并且呼之欲出。一切已经准备就绪，只等欧洲的十国联盟正式出现，敌基督就会登上历史的舞台，跟着末日兽印就会出现。根据圣经的预言，在主耶稣第二次降临之前，地上会有七年大灾难。在七年大灾难中，欧州将会出现一个由十个国家组成的联盟。在这个联盟中，又会出现一个集政治、军事和经济大权于一身的强人──敌基督，示录十三章1节所说的兽。 「我又看见一个兽从海中上来，有十角七头，在十角上戴着十个冠冕，七头上有亵渎的名号。」（启十三1）「天使对我说：『你为什么希奇呢？我要将这女人和驮着她的那七头十角 兽的奥秘告诉你。…智慧的心在此可以思想。那七头就是女人所坐的七座山，又是七位王；五位已经倾倒了，一位还在，一位还没有来到；他来的时候，必须暂时存留。那
先前有如今没有的兽，就是第八位；他也和那七位同列，并且归于沉沦。你所看见的那十角，就是十王。他们还没有得国。但他们一时之间，要和兽同得权柄与王一样。他们同心合意，将自己的能力权柄给那兽。』」（启十七7，9-13） 从这些圣经经节，我们知道十角代表十王。七头上有亵渎的名字，表示这些国家是敌挡神的。七位王代表七个敌挡神的国度。已倾倒了的「五位」，就是埃及、亚述、巴比伦、玛代波斯和希腊。「一位还在」就是在使徒约翰写启示录时，统治欧洲的罗马帝国。「一位还没有来到」，对照但以理书第二章（参〈尼布甲尼撒的梦〉），我们知道这就是将来欧洲的十国联盟，也就是复兴的罗马帝国。而敌基督就是第八位。大势所趋 欧洲各国为什么要联盟呢？一直以来，欧洲很多国家都是世上的强国，但到了20世纪后期却屈居美国和苏俄之后。统一后的欧洲，在全球经贸的地位，相信可以超过美国和日本；再加上她拥有250万军队和先进的科技，在世界的政治舞台上有举足轻重的位置；故此，欧洲统一是唯一可以使她重拾昔日权势的出路。所以，欧洲一体化实在是大势所趋。 「你既见像的脚和脚指头，一半是窑匠的泥，一半是铁，那国将来也必分开。你既见铁与泥搀杂，那国也必有铁的力量。那脚指头，既是半铁半泥，那国也必半强半弱。你既见铁与泥搀杂，那国民也必与各种人搀杂，却不能彼此相合，正如
器官芯片技术
器官芯片技术 器官芯片技术是基于微流控技术发展起来的一种芯片仿真人体器官系统，其基本原理是将人体细胞植入芯片，由芯片模拟人体环境（如剪应力、压力、浓度梯度等）形成体外模型，用于药物筛选、药理毒理试验等。 背景：早在2000就有先驱进行器官芯片方向的研究，但进展缓慢，直到2011年美国总统奥巴马宣布启动由NIH、FDA和国防部联合设立的人体芯片( Human-on-chip)专项，全世界范围内掀起了人体芯片的研究热潮，器官芯片技术也得到了快速发展。 优势：新药的研发上市通常要经过漫长的动物实验和临床试验，耗资大、历时长，但动物模型往往不能模拟人体真正的环境，静态的体外细胞培养实验也不能完全反映药物在动态的人体环境中的变化，而器官芯片技术能够精确地控制多个系统参数，如化学浓度梯度、流体剪切力、以及构建细胞图形化培养、组织-组织界面与器官-器官相互作用等，从而模拟人体器官的复杂结构、微环境和生理学功能。器官芯片技术的应用能够大大缩短药物临床前研究周期，节约人力物力，该技术有望发展成为一种仿生、高效、节能的生理学研究及药物开发工具。 现状：经过近几年的快速发展，国外研究者已经开发出了芯片肝、芯片肺、芯片肾、芯片肠、芯片血管、芯片心脏等多种器官芯片，一些知名医药企业已经和相关单位开展合作，将器官芯片技术引入实际应用。据悉，荷兰生物技术公司Mimetas研发了一种芯片肾，并与几家制药公司达成了应用合作协议将其用于药物筛选。另外，强生公司也计划利用哈佛大学wyss 生物工程研究所隶属Emulate公司的人体血栓仿真芯片系统进行药物试验，并利用肝芯片测试药物的肝毒性。 问题：1，虽然器官芯片技术相较于动物实验和细胞体外培养实验有巨大的优势，但器官芯片仍然不能完全取代人体，因为人体是一个整体系统，而器官芯片只能反应部分人体环
机器视觉的辅助驾驶系统的视频中行人检测跟踪
机器视觉的辅助驾驶系统的视频中行人 实时检测识别研究文献综述 1机器视觉发展 国外机器视觉发展的起点难以准确考证，其大致的发展历程是：20世纪50年代提出机器视觉概念，20世纪70年代真正开始发展，20世纪80年代进入发展正轨，20世纪90年代发展趋于成熟，20世纪90年代后高速发展。在机器视觉发展的历程中，有3个明显的标志点，一是机器视觉最先的应用来自“机器人”的研制，也就是说，机器视觉首先是在机器人的研究中发展起来的；二是20世纪70年代CCD图像传感器的出现，CCD摄像机替代硅靶摄像是机器视觉发展历程中的一个重要转折点；三是20世纪80年代CPU、DSP等图像处理硬件技术的飞速进步，为机器视觉飞速发展提供了基础条件。 国内机器视觉发展的大致历程：真正开始起步是20世纪80年代，20世纪90年代进入发展期，加速发展则是近几年的事情。中国正在成为世界机器视觉发展最活跃的地区之一，其中最主要的原因是中国已经成为全球的加工中心，许许多多先进生产线己经或正在迁移至中国，伴随这些先进生产线的迁移，许多具有国际先进水平的机器视觉系统也进入中国。对这些机器视觉系统的维护和提升而产生的市场需求也将国际机器视觉企业吸引而至，国内的机器视觉企业在与国际机器视觉企业的学习与竞争中不断成长。 未来机器视觉的发展将呈现下列趋势: （1）技术方面的趋势是数字化、实时化、智能化 图像采集与传输的数字化是机器视觉在技术方面发展的必然趋势。更多的数字摄像机，更宽的图像数据传输带宽，更高的图像处理速度，以及更先进的图像处理算法将会推出，将会得到更广泛的应用。这样的技术发展趋势将使机器视觉系统向着实时性更好和智能程度更高的方向不断发展。 （2）产品方面：智能摄像机将会占据市场主要地位 智能摄像机具有体积小、价格低、使用安装方便、用户二次开发周期短的优点，非常适合生产线安装使用，越来越受到用户的青睐，智能摄像机所采用的许多部件与技术都来自IT行业，其价格会不断降低，逐渐会为最终用户所接受。因此，
行人检测与目标跟踪算法研究
基于opencv中光流法的运动 行人目标跟踪与检测 一、课题研究背景及方法 行人检测具有极其广泛的应用：智能辅助驾驶，智能监控，行人分析以及智 能机器人等领域。从2005年以来行人检测进入了一个快速的发展阶段，但是也存在很多问题还有待解决，个人觉得主要还是在性能和速度方面还不能达到一个权衡。 早期以静态图像处理中的分割、边缘提取、运动检测等方法为主。例如 （1）以Gavrila为代表的全局模板方法：基于轮廓的分层匹配算法，构造了将近2500个轮廓模板对行人进行匹配, 从而识别出行人。为了解决模板数量众多而引起的速度下降问题，采用了由粗到细的分层搜索策略以加快搜索速度。另外，匹配的时候通过计算模板与待检测窗口的距离变换来度量两者之间的相似性。 （2）以Broggi为代表的局部模板方法：利用不同大小的二值图像模板来对人头和肩部进行建模，通过将输入图像的边缘图像与该二值模板进行比较从而识别行人，该方法被用到意大利Parma大学开发的ARGO智能车中。 （3）以Lipton为代表的光流检测方法：计算运动区域内的残余光流； （4）以Heisele为代表的运动检测方法：提取行人腿部运动特征； （5）以Wohler为代表的神经网络方法：构建一个自适应时间延迟神经网络来判断是否是人体的运动图片序列； 以上方法，存在速度慢、检测率低、误报率高的特点。 2、行人检测的研究现状
（1）基于背景建模的方法：分割出前景，提取其中的运动目标，然后进一步 提取特征，分类判别；在存在下雨、下雪、刮风、树叶晃动、灯光忽明忽暗等场 合，该方法的鲁棒性不高，抗干扰能力较差。且背景建模方法的模型过于复杂，对 参数较为敏感。 （2）基于统计学习的方法：根据大量训练样本构建行人检测分类器。提取的 特征一般有目标的灰度、边缘、纹理、形状、梯度直方图等信息，分类器包括神经 网络、SVM，adaboost等。该方法存在以下难点： （a）行人的姿态、服饰各不相同； （b）提取的特征在特征空间中的分布不够紧凑； （c）分类器的性能受训练样本的影响较大； （d）离线训练时的负样本无法涵盖所有真实应用场景的情况； 尽管基于统计学习的行人检测方法存在着诸多的缺点，但依然有很多人将注 意力集中于此。 行人检测国外研究情况： 法国研究人员Dalal在2005的CVPR发表的HOG+SVM的行人检测算法(Histograms of Oriented Gradients for Human Detection, Navneet Dalel,Bill Triggs, CVPR2005)。 Dollar 在 2010 年 BMVC 的《The fastest pedestrian detector in the west》一文中提出了一种新的思想，这种思想只需要训练一个标准 model,检测N/K（K ≈10）然后其余的 N-N/K 种大小的图片的特征不需要再进行这种复杂的计算，而是跟据这 N/K 次的结果，由另外一种简单的算法给估计出来，这种思 想实现的基础是大小相近的图像的特征可以被足够精确的估计出来；同年，德国
主流微波雷达人体红外感应LD602芯片规格书
主流微波雷达人体红外感应LD602芯片规格书 一、概括 LD602是一款专为热释电红外传感器信号放大及处理输出的数模混合专用芯片，内部集成了运算放大器、双门限电压比较器、参考电压源、延时时间定时器和封锁时间定时器及状态控制器等，专用于防盗报警系统、人体门控制装置、照明控制开关等场合。 LD602电源工作电压为+3V～+6V，采用CMOS工艺数模混合相结合的集成电路，8个引脚数封装设计，降低了外围电路元件数和整体成本,节省了PCB板空间。 二、应用场合 ■红外报警器/语音迎宾器■红外感应灯 ■自动门控控制■自动灯光照明系统■微波雷达感应开关■森林防火报警器 三、主要特点 ●静态功耗小，3V工作电源时功耗小于45uA,5V工作电源时功耗小于75uA，非常适合电 池供电系统应用,QQ:298391364 ●高输入阻抗运算放大器，可与多种传感器匹配，进行信号处理，可作为微波人体感应处理 芯片 ●双向鉴幅器，可有效抑制干扰 ●内置参考电压，供内部比较器和运放的参考电压 ●内设延时时间定时器和封锁时间定时器，改变振荡器频率即可设定定时延时时间 ●8脚红外热释电专用芯片，外围电路简单，成本低 ●外围元器件少，只需配置第一级运放的增益和振荡器的RC器件即能可靠工作 ●工作电压+3V~+6V ●封装形式SOP8 ●包装方式管装
四、引脚定义 五、引脚说明 引脚号引脚名功能描述1OUT1内部第一级运放的输出端 2IN1内部第一级运放的输入端 3VC 触发禁止端 当该脚VC电压<0.2Vdd时，禁止触发,即输出信号OUT一直保持低电平 当该脚VC电压>0.2Vdd时，允许触发,即输出状态跟随输入信号触发 4A 可重复触发和不可重复触发控制端当A=“1”时，允许重复触发 当A=“0”时，不可重复触发 5GND芯片地 6OUT2控制信号输出端，高电平有效输出 7CT 振荡器控制端，该脚需对地外接一个振荡电容和对Vdd外接一个上拉电阻 8VIN电源输入端，范围3V~6V
微型计算机原理与系统维护期终练习题
微机组装与维护技术期终练习题 一. 选择题 1．以下设备中，哪个不属于外部存储设备（ D）。 A．硬盘B．光驱C．软驱 D．内存 2．Windows属于下列哪类软件（B ）。 A．应用软件 B．操作系统 C．网络管理系统D．数据库管理系统 3．常说的计算机硬件中的“三大件”是指（A ）。 A．主板、CPU和内存B．主板、CPU和显示器C．主板、CPU和硬盘D．主板、硬盘和内存4．下列选项中不属于计算机性能指标的是（D ）。 A．运算速度 B．字长 C．内存容量 D．主板 5．下列选项中不属于应用软件的是（C ）。 A．Word B．Photoshop C．DOS D．winrar 6．当前的CPU市场上，知名的生产厂家是（A C）。 A．Intel公司B．IBM公司C．AMD公司D．VIA公司 7．CPU的主频由外频与倍频决定，在外频一定的情况下，可以通过什么来提高CPU的运行速度，这也称之为超频。（ B） A．外频 B．倍频 C．主频D．缓存 8．在以下存储设备中，存取速度最快的是（D ）。 A．硬盘B．虚拟内存C．内存D．CPU缓存 9．显卡主要由以下哪几重要部件所组成。（D ） A．显示芯片B．显示内存C．RAMDAC、VGA、显卡BIOS D．以上都对 10．CPU的接口种类很多，现在大多数CPU的接口为（D ）。 A．针脚式B．引脚式C．卡式D．触点式 11．主板芯片组又称逻辑控制芯片组，通常分为（A ）。 A．南桥芯片，北桥芯片B．主，辅助C．一级，二级D．总线，时钟 12．芯片组的主要生产厂家有（ABCD ）。 A．Intel公司B．VIA公司C．SIS公司D．ALi公司 13．主板的核心和灵魂是（C ）。 A．CPU插座B．扩展槽C．芯片组D．BIOS和CMOS芯片 14．PCI-E接口插槽可以插接下列哪种设备（C ）。 A．声卡B．网卡C．显卡D．硬盘 15．在选购主板时应遵循的策略有（A B C D）。 A．稳定性B．兼容性C．速度D．扩展能力 16．DDRⅡ每个时钟周期内通过总线传输多少次数据，使用多路技术使得带宽加倍。（C ）A．1 B．2 C．3 D．4 17．内存属于下列存储器中的那种类型（ C）。 A. EPROM B. SRAM C. DRAM D. PROM 18．以下设备的存储介质是光介质的是（B ）。 A.闪存盘 B.光盘 C. 软盘 D.硬盘 19．显卡的几个主要性能指标有（D ）。 A．刷新频率B．最大分辨率C．色深D．以上都正确 20．显卡上用于存放显示数据的模块叫（A ）。 A．显存B．显示芯片C．显卡BIOS D．RAMDAC 21． CRT显示器的刷新频率最低要求是。（D ） A．60HZ B．65HZ C．70HZ D．75HZ 22．以下不属于LCD显示器的优点是（D ）。
2019年度人工智能与健康考试答案(二)
2019年度人工智能与健康考试答案 一、单选题 1.立体视觉是（）领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几何信息。（分） A.人机交互 B.虚拟现实 C.自然语言处理 D.计算机视觉 2.（）是通过建立人工神经网络，用层次化机制来表示客观世界，并解释所获取的知识，例如图像、声音和文本。（分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 3.我们应该正确认识统计学中概率与个体之间的关系，概率是（）比较，从小到老的数据才是每个人的。（分） A.横向 B.纵向 C.交叉 D.立体 4.《“健康中国2030”规划纲要》中提到，健康是经济社会发展的（）。（分）
A.必然要求 B.基础条件 C.核心要义 D.根本目的 5.下列判定标准中，不属于金标准的是（）。（分） A.化验检出埃博拉病毒→感染 B.病理检测发现突变细胞→肿瘤 C.心电图显示T波改变→供血不足 D.超声显示室间隔缺损→先心病 6.在高血压诊断标准的变迁史上，（）将高血压的诊断标准定为120/80mmHg以下更受益。（分） 年 年 年 年 7.《“健康中国2030”规划纲要》中提到，全民健康是建设健康中国的（）。（分） A.必然要求 B.基础条件 C.核心要义 D.根本目的 8.中国人工智能产业初步呈现集聚态势,人工智能企业主要集聚在经济发达的一二线城市及沿海地区，排名第一的城市是（）。（分）
A.上海 B.北京 C.深圳 D.杭州 9.（）是指能够按照人的要求，在某一个领域完成一项工作或者一类工作的人工智能。（分） A.超人工智能 B.强人工智能 C.弱人工智能 D.人工智能 10.现在医学上使用的水银柱血压计是在（）开始应用于临床的。（分） 年 年 年 年 11.古代把计量叫“度量衡”，其中，“衡”是测量（）的过程。（分） A.长度 B.容积 C.温度 D.轻重 年，美国一份癌症统计报告表明：在所有死亡原因中，癌症占（）。（分） 4
行人检测和行人跟踪
行人检测和行人跟踪 行人检测方法 1概述 基于计算机视觉的行人检测由于其在车辆辅助驾驶系统中的重要应用价值成为当前计算机视觉和智能车辆领域最为活跃的研究课题之一. 其核心是利用安装在运动车辆上的摄像机检测行人，从而估计出潜在的危险以便采取策略保护行人。基于视觉的行人检测系统一般包括两个模块：感兴趣区分割和目标识别[1] 行人检测除了具有一般人体检测具有的服饰变化、姿态变化等难点外，由于其特定的应用领域还具有以下难点：摄像机是运动的，这样广泛应用于智能监控领域中检测动态目标的方法便不能直接使用；行人检测面临的是一个开放的环境，要考虑不同的路况、天气和光线变化，对算法的鲁棒性提出了很高的要求；实时性是系统必须满足的要求，这就要求采用的图像处理算法不能太复杂. 根据分割所用的信息，可将ROIs 分割的方法分为基于运动、基于距离、基于图像特征和基于摄像机参数四种方法。基于运动的方法通过检测场景中的运动区域来得到ROIs。基于距离的方法通过测量目标到汽车的距离来得到ROIs . 可以用来测距的传感器主要包括雷达和立体视觉。基于图像特征的方法指通过检测与行人相关的图像特征从而得到ROIs 。对于可见光图像来说，常用的特征包括竖直边缘、局部区域的熵和纹理等. 对于红外图像来说，主要根据人体尤其是人 脸的温度比周围环境温度较高这一特征，通过检测一些“热点”(Hot spot) 来得到ROIs。摄像机的安装位置和摄像机参数也是一个很重要的考虑因素. 它对行人在图像上出现的位置和每个位置上目标的大小给出了很多限制, 合理利用这些限制可以大大地缩小搜索空间。 根据利用的信息的不同，目标识别可以分为基于运动的识别和基于形状的识别两种方法。基于运动的识别方法指通过分析人运动时的步态(Gait) 特征来识别行人. 人体的步态具有特定的周期性，通过分析图像序列的周期性, 然后与行人步态的周期性的模式相比较, 就可以识别出行人。 基于形状的识别方法指通过分析目标的灰度、边缘和纹理信息来对目标进行识别。基于形状的方法包括：基于明确人体模型的方法，基于模板匹配的方法，基
微流控技术在人体器官芯片的应用(上篇)
微流控技术在人体器官芯片的应用是一个比较前沿的的研究领域，上篇主要谈药物研发过程和面临的困难，微流控技术特点和人体芯片的基本概念，下篇主要聊人体芯片目前的研究成果。 药物研发的历史 人在一生中不可避免会生病。有些疾病不需要干涉便会自我恢复，而有些疾病则必须通过外界的治疗达到缓解或痊愈的目的。在各类外界治疗的手段中，服用药物进行治疗是最常见的一种。 使用药物的历史可以追溯到千年前人类早期的文明中。在那个时候，药物不单单是用来治病，更多的则是被宗教或部落用来进行心理上的治愈。这些药物的成分通常来自于植物。 由于当时缺少科学的研发步骤，药物的效用需要通过不停的试错和观察人和动物服用后的反应来决定。典型的例子就是我们熟知的，神农氏尝百草后写出的《神农本草经》。尽管在不同文化中传统药物具有很长的历史和很高的流传度，但这些药物很难被大规模开发出来，而且其真正的医疗价值尚值得商榷。 到了十九世纪末期，随着科学技术的提升，药物的发明开始从依靠口口相传的经验走向基于科学技术系统地研发。 第一次世界大战结束后，现代的制药产业开始形成，以规范的科学研究为指导进行的药物研发最终获得了广泛共识。 现代的药物研发过程 今天，每一款药物从实验室到用户手中都要经历长达数年之久且耗资巨大的研发过程。 一个标准的研发过程包括三个阶段： 基础研究（Basic Research & Drug Discovery）
临床前期试验（Preclinical Trials） 临床试验（Clinical Trials）。 基础研究包括对疾病和症状的研究，选择治疗目标和选择最优治疗方案。新药的研发成功与否取决于我们对目标疾病的了解程度。在具备了一定的背景知识后，实验人员会根据疾病的发生原理选择一个治疗目标（Drug target）。药物会和治疗目标发生反应，产生治疗效果。通常，研究人员会在体外细胞、组织或者动物身上进行研究，选择出最有希望的治疗目标进行下一步测试。在得到治疗目标之后，研究人员会使用不同的方式进行高通量的药物测试及筛选，选择出有潜力的候选药物。 临床前期试验是承前启后的一个阶段。其试验结果可以决定一款候选药物是否有价值进入之后的临床试验（概率为五千分之一）。 为了尽可能预测药物在人体内的各项指标，研究人员通常使用两种模型来模拟人体内的环境： 一）生物体模型，动物活体比如小白鼠； 二）生物体外模型，培养在玻璃试管中的活细胞。 一般来说，两种模型都会被使用。为了确保药物在人体实验中的安全性，药监局对临床前期试验这一步骤的要求是最严格的。研究人员需在此步骤评估和预测药物在人体中的多项指标，包括药物效应动力学（既药物对人体的作用），药物代谢动力学（既人体对药物的反作用）和毒性（包括短期和长期）。预测的结果可以帮助研究人员决定临床测试时使用的药物剂量。 临床试验是新药得到药监局批准前的最后一步，也是最艰难且最昂贵的一步（成功率为百分之五）。 临床试验分为三期，分别在不同类别和数量的人群中测试：
人体检测与追踪
Human Motion Detection,Tracking and Analysis For Automated Surveillance Eyup Gedikli,Murat Ekinci Computer Vision Lab. Department of Computer Engineering Karadeniz Technical University Trabzon61080,Turkiye, gediklie,ekinci@https://www.360docs.net/doc/1f3669632.html,.tr Abstract.This paper presents a silhouette based human motion de- tection and analysis for real-time visual surveillance system.In order to detect foreground objects,?rst,background scene model is statistically learned even the background is not completely stationary.A background maintenance model is also proposed for preventing some kind of falsies. Then,the candidate foreground regions are detected using thresholding, noise cleaning and their boundaries extracted using morphological?lters. For human motion detection,object detection and classi?cation approach for distinguishing a person,a group of person from detected foreground objects(e.g.,cars)using silhouette shape and periodic motion cues is performed.Finally,the trajectory of the people in motion and several motion parameters produced from the cyclic motion of silhouette of the object under tracking are implemented for analyzing people activities such as walking and running,in the video sequences.Experimental re- sults on the di?erent test image sequences demonstrate that the proposed algorithm has an encouraging real-time background modeling based hu- man motion detection and analysis performance with relatively robust and low computational cost. 1Introduction Visual analysis of human motion has recently persuaded more studies in the computer vision area.It attempts to detect,track,and identify people,and more generally,to understand human behaviors from image sequences involving humans[1][2],[12].Some companies such as IBM,Microsoft,and Mitsubishi are also investing on research on human motion analysis[5],[4],[6].One of the important research areas is automatically human behavior understanding[7]. Biometrics is also a technology that makes use of the physiological or behavioral characteristics to authenticate the identi?es of people[8]. Moving human detection is the?rst step processes for nearly every system of vision-based human analysis[17].The aim on moving human detection is to segment the regions corresponding to people from the rest of an image sequence. It is known to be a signi?cant and di?cult research problem[13].Background
lost echo攻略 迷失之声图文攻略第二章人体芯片
lost echo攻略迷失之声图文攻略第二章人体芯片小编为大家带来的是迷失之声图文攻略，详细的介绍了迷失之声图文攻略第二章人体芯片，希望这篇lost echo攻略能够为大家提供帮助！ 迷失之声图文攻略第二章人体芯片 地点：酒吧【Bar】 又遇贱小二一宫，他也在事故中住院出来，不记得Chole了，但店里有录像。酒吧后面小屋里住着酒吧老板的兄弟，敲门不开 和Tom交谈，隐瞒Chole的信息“don’t mention the necklace”-“No(lie)”，既然他开始就骗我说没有这个人。
Tom让相信他，正准备跟他说时，T V上播放了新闻……Chole在新闻里出现! 【Home】
轻点左边的沙发，让家庭智能DEMI搜索新闻，得到“新闻照片”打开物品栏，双击“手机” 拨Chole的电话，接电话的人说他们也在找她。 打开电脑，www搜索下信息，再去酒吧。 【Bar】 与店小二交谈，将所有选项都选一遍。他的小店除了语音识别外，还用指纹与密码开锁，这家伙每个月换密码 难怪他妻子离开他，15年又三个月之久(183月)。找Tom帮忙，让他看照片(Look at this
photo) 这家伙居然赌博，把他老爸的遗物给输掉了，赌局就在酒吧后面小屋，Tom将有关Chole的信息记载在了那个遗物上，用Tom的方法叫开后面小屋的门。 通过门卫Bouncer，赌桌上的John说：Tom不是什么Wineman酒豪，而是Whineman哀豪 酒保Barman说John是最好的顾客，就是喜欢玩牌，他从不作弊，是高手。绿酒来自John 家乡，很烈，叫Bejerovka 选择“Sure”与John赌几把，操作顺序：“Look Cards”-“Call”
人体行为识别技术讲解学习
人体行为识别技术
人体行为识别技术 在计算机视觉领域中，人体运动行为识别是一个被广泛关注的热点问题，在智能监控、机器人、人机交互、虚拟现实，智能家居，智能安防，运动员辅助训练等方面有巨大应用价值。行为识别问题一般遵从如下基本过程：数据图像预处理，运动人体检测、运动特征提取、特征训练与分类、行为识别。着重从这几方面逐一回顾了近年来人体行为识别的发展现状和常有方法。并对当前该研究方向上待解决的问题和未来趋势做了分析。行为理解可以简单地认为是时变数据的分类问题，即将测试序列与预先标定的代表典型行为的参考序列进行匹配。通过对大量行为理解研究文献的整理发现：人行为理解研究一般遵从特征提取与运动表征、行为识别、高层行为与场景理解等几个基本过程。 特征提取与运动表征是在对目标检测、分类和跟踪等底层和中层处理的基础上，从目标的运动信息中提取目标图像特征并用来表征目标运动状态；行为识别则是将输入序列中提取的运动特征与参考序列进行匹配，判断当前的动作处于哪种行为模型；高层行为与场景理解是结合行为发生的场景信息和相关领域知识，识别复杂行为，实现对事件和场景的理解。【2】 1、行为识别的应用 从应用领域的分类来讲，可以将人体运动分析的应用分成如下几个领域： ①智能监控 这里所指的“智能”包含两个方面的含义。一种“智能”是指系统能够在一定的场景中检测是否有人的出现(如通过检测人脸的方法)防止只是简单的通过运动目标检测所造成的错误报警(例如因为动物活动或者刮风摇动树枝等等而造成误报)。另外一种“智能”是指系统能够监视一定场所中人的活动，并对其行为进行分析和识别，跟踪可疑行为(如经常在重要地点徘徊等等行为)从而采取相应的报警措施。通常把报警系统设置于银行、机场、车站、码头、超市、办公大楼、住宅小区等地，以实现对这些场所的智能监控。 ②虚拟现实 跟踪现实世界人的姿态，从而创建一个虚拟的仿真场景，实现人与这个虚拟世界的交互。该领域的具体应用涉及视频游戏、虚拟摄影棚、计算机动画等方面。 ③高级用户接口 指可以通过对用户手势的识别来代替传统的鼠标和键盘输入，从而实现人与计算机之间的智能交互。此外，通过对手势语言的理解，还可以进行聋人与计算机之间的手语交流。 ④运动分析 人体运动分析可以运用于基于内容的视频检索领域。例如可以检索在运动会上单杠比赛中运动员的杠上动作。这样可以节省用户大量的查询视频资料的