深部脑刺激可能是一种有效的疗法，以治疗严重的难治性抽动秽语综合征的选择病例；然而，患者的反应是多变的，并且没有可靠的方法来预测临床结果。这项回顾性研究的目的是确定与抽搐和共病强迫行为改善相关的刺激依赖的结构网络，比较不同手术目标之间的网络，并确定连接是否可以用于预测临床结果。多部位患者队列(n = 66)苍白球内肌(n = 34)或丘脑中央内侧部(n = 32) 双侧植入的激活组织体积被用于生成概率性纤维束追踪以形成规范的结构连接体。纤维束追踪图用于识别与抽搐或共患强迫行为改善相关的网络，并预测整个队列的临床结果。然后，相关网络被用来生成“反向”示踪图，以划分所有患者的刺激总量，以确定需要瞄准或避免的局部区域。结果表明，苍白球内区与边缘网络、联想网络、尾状核、丘脑和小脑的连通性与抽动症状的改善呈正相关；该模型预测了临床改善评分，并且对交叉验证是稳健的。与后腹侧苍白球相比，内侧前苍白球附近区域与正相关网络的连通性更高，与该图谱重叠的组织激活体积与抽搐改善显著相关。丘脑中央内侧，与感觉运动网络、顶叶-颞-枕神经网络、壳核和小脑的连接与抽搐改善呈正相关；该模型预测了临床改善评分，并且对交叉验证具有鲁棒性。丘脑前部/外侧中央内侧区域与正相关网络的连通性更高，但与该图谱重叠的组织激活量并不能预测改善。对于强迫性行为，两个目标都显示与前额叶皮层、眶额皮层和扣带皮层的连接与改善呈正相关；然而，只有中丘脑地图预测了整个队列的临床结果，但该模型对交叉验证并不稳健。总的来说，结果表明，刺激部位的结构连接可能对调节症状的改善很重要，而且参与抽搐改善的网络可能因手术靶点的不同而不同。这些网络为潜在的机制提供了重要的见解，并可用于指导导联的放置和刺激参数的选择，以及细化神经调节治疗难治性抽动秽语综合征的靶点。
OpenTelemetry Collector 是我最喜欢的 OpenTelemetry (OTel) 组件之一。它是一个灵活且强大的数据管道，允许您从一个或多个来源摄取 OTel 数据，对其进行转换（包括批处理、过滤和屏蔽），并将其导出到一个或多个可观测后端进行分析。它与供应商无关。它具有可扩展性，这意味着您可以为其创建自己的自定义组件。有什么不喜欢呢？不幸的是，就像许多现有的工具一样，它也很容易养成一些坏习惯。
近日，OpenSSL被披露存在一个远程代码执行漏洞（CVE-2022-2274），该漏洞影响了OpenSSL 3.0.4 版本。
在如今的 Java 开发中，实体类的序列化越来越重要了。它允许我们将对象的状态信息转换为可以存储或传输的格式。序列化是对象跨平台通信和持久化存储的桥梁。
BYOB是一个开源项目，该项目给研究人员和开发者提供了一个能够搭建和操作基础僵尸网络的框架。大家都知道，僵尸网络每年都会感染数百万台联网设备，为了研究现代僵尸网络的威胁能力和应对方案，大家可以根据各自对复杂恶意软件的理解，基于该框架来研究现代僵尸网络。
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golang标准库中对于aes加密的阐述得非常简洁，如果没有一定的密码学基础知识，是很容易迷惑的。 本文将完整地介绍aes加密的基本知识，并分析网络上常见的调用实例。 块密码的工作模式简洁 主要摘抄自wikipedia：块密码的工作模式 基本概念 密码学中，块密码的工作模式（英语：mode of operation）允许使用同一个块密码密钥对多于一块的数据进行加密，并保证其安全性。 块密码自身只能加密长度等于密码块长度的单块数据，若要加密变长数据，则数据必须先被划分为一些单独的密码块。通常而言，最后一块数
在以字节为单位寻址的存储器中有“小端”和“大端”两种方式存储字，这两种方式是根据最低有效字节与相邻较高有效字节相比是存放在较低的还是较高的地址来划分的，两种存储方式如图所示。
Gitlab介绍 GitLab是一个利用 Ruby on Rails 开发的开源应用程序，实现一个自托管的Git项目仓库，可通过Web界面进行访问公开的或者私人项目。 GitLab拥有与Github类似的功能，能够浏览源代码，管理缺陷和注释。可以管理团队对仓库的访问，它非常易于浏览提交过的版本并提供一个文件历史库。它还提供一个代码片段收集功能可以轻松实现代码复用，便于日后有需要的时候进行查找。 环境准备 Centos7.4--------x2 Gitlab:192.168.1.121 内存不能小于2G jenkins:192.168.1.215 关闭selinux并确定是出于关闭状态
在做测试的时候，如果客户端有很多场景，我们又不太好造数据，可以考虑mock. app的mock怎么做呢？我们可以考虑用mitmproxy
本文主要介绍下在Python语言环境下，几种常见的方式。对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友可以参考下。
Hello folks，我是 Luga，今天我们来分享一下与云原生体系有关的话题- 云原生可观测性-OpenTelemetry。 作为一个云原生“核心”标准，OpenTelemetry在观测分布式微服务应用程序和云基础设施的可见性和控制自动化层面具有举足轻重的意义。
全志V85X （包括V853、V853S、V851S、V851SE等）是一颗面向智能视觉领域推出的新一代高性能、低功耗的处理器SOC，可广泛用于智能门锁、智能考勤门禁、网络摄像头、行车记录仪、智能台灯等智能化升级相关行业。V85X 集成ARM Cortex-A7和RISC-V E907 双CPU，内置最大 1T 算力 NPU，使用全志自研 Smart 视频引擎，最大支持5M@25fps H.265编码和5M@25fps H.264编解码，同时集成高性能 ISP 图像处理器，可为客户提供专业级图像质量。V85X 还支持 16-bit DDR3/DDR3L，满足各类产品高带宽需求；支持 4lane MIPI-CSI/DVP/MIPI-DSI/RGB 等丰富的专用视频输入输出接口，满足各类AI视觉产品需求；采用先进的22nm工艺，具有更优的功耗和更小的芯片面积。
如果目标端口是25，TCP/IP栈会解密这个包，看目标端口，然后把明文数据发给目标进程。
GPG，全称 GNU Privacy Guard，也可以写成 GnuPG。它是一款免费开源的加密软件，也是不开源不免费的 PGP（Pretty Good Privacy）的替代品，有关详情可以查看参考资料。由于 GPG 可以用于签名或者加密，所以在文件加密、邮件加密、代码签名等方面应用较多。
目前腾讯云 CES（Cloud Elasticsearch）已经和 Elastic 官方达成商务合作，引入了 X-Pack 商业套件，支持更多的商业特性，例如基于角色的访问控制权限（RBAC Security）、机器学习（ML）、跨集群复制（CCR）、应用性能监控（APM）等。为了更好的给用户提供更多 CES 底层技术支持以及和社区共同优化 ES 产品，腾讯云 ES 内核团队将逐一为大家介绍并解析相关的商业特性功能。本文将从功能、架构、源码层面给大家介绍 X-Pack 的机器学习功能。
提示：公众号展示代码会自动折行，建议横屏阅读 1 背景 目前腾讯云 CES（Cloud Elasticsearch）支持了多项商业特性，例如基于角色的访问控制权限（RBAC Security）、机器学习（ML）、跨集群复制（CCR）、应用性能监控（APM）等。为了更好的给用户提供更多 CES 底层技术支持以及和社区共同优化 ES 产品，腾讯云 ES 内核团队将逐一为大家介绍并解析相关的商业特性功能。本文将从功能、架构、源码层面给大家介绍 X-Pack 的机器学习功能。 2 基本概念 2.1 机器学习分
这是一个超级简单的编辑器，你可以把它用在任何你需要的项目里面，只花费喝咖啡的时间。
设计模式作为我们程序员必备的基本功，由此，很多人也很纳闷，到底什么时候开始学设计模式？工作三年后？工作一年后？工作之前？
在面试中，Dubbo 这个 RPC 框架的代表作一直是热点，而且面试官也会根据经验从各种角度提问，并且像剥洋葱一样层层深入底层原理，因此单纯看看常规的面试题是远远不足的，最好还是能够自己深入阅读源码。另一方面，程序猿在平时的工作中又很少接触到源码，而且自己硬啃源码也是困难重重。
生物识别是根据人类生理特征(人脸、指纹、虹膜等)和行为特征(姿态、动作、情感等)实现身份认证的技术。在进行人体身份认证时，其主要通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合，利用人体固有的生理特性和行为特征来进行个人身份的鉴定。目前，常用的生物识别技术主要包括：人脸识别、指纹识别、虹膜识别、行为识别以及步态识别。
图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛，人类的生活将无法离开图像识别技术，研究图像识别技术具有重大意义。 1、图像识别技术的引入 图像识别是人
趁着假期，给大家更新了100多个文字识别的自动化办公专用功能，本周写了3篇文章介绍了其中3个：
生物识别技术，通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合，利用人体固有的生理特性（如指纹、脸象、虹膜等）和行为特征（如笔迹、声音、步态等）来进行个人身份的鉴定。
作者：不正经IO 公众号：不正经程序员 我们经常有识别文字的需求 比如看书时，我们想将书上的文字弄成电子的，发个朋友圈装一装 或者，需要将一些纸质文件上的文字转成电子的 如此种种 不知道你们平时用什
语音识别技术，也被称为自动语音识别Automatic Speech Recognition，(ASR)，其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入。语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。 语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。语音识别技术车联网也得到了充分的引用，例如在翼卡车联网中，只需按一键通客服人员口述即可设置目的地直接导航，安全、便捷。
在《基于FPGA数字识别一》我们在三种数字识别方法中选择了数字特征识别算法，完成了屏幕固定位置的数字识别。例如图1所示，数字只有在标线的固定位置才能被识别，移出标线就不能被识别。
现在社会中人工成本是非常大的，因为这种状况所以现在很多工作使用到的机器也越来越多，尽可能的减少人为操作，这样就可以减少总体的成本提升本身的竞争力，提到机器操作不得不说的就是人工智能技术，越来越多的企业开始接触以及使用人工智能技术，从而减少人工成本的支出，让机器代替人力操作，比如现在比较火热的智能识别图像识别技术，那么智能识别图像识别采用了什么原理？智能识别图像识别有哪些应用？
移动端身份证识别SDK是基于移动平台的身份证识别应用程序，支持Android、iOS移动操作系统。该产品采用手机、平板电脑摄像头拍摄身份证图像，然后通过OCR软件对身份证信息进行识别提取。
热爱刑侦反恐剧的你，一定看过美剧《疑犯追踪/Person of Interest》。在剧中，AI技术“天才”Harold Finch开发了一套能够预测恐怖袭击的人工智能系统，名为“TheMachine”。
最近入坑研究OCR，看了比较多关于OCR的资料，对OCR的前世今生也有了一个比较清晰的了解。所以想写一篇关于OCR技术的综述，对OCR相关的知识点都好好总结一遍，以加深个人理解。 什么是OCR？ OCR英文全称是Optical Character Recognition，中文叫做光学字符识别。它是利用光学技术和计算机技术把印在或写在纸上的文字读取出来，并转换成一种计算机能够接受、人又可以理解的格式。文字识别是计算机视觉研究领域的分支之一，而且这个课题已经是比较成熟了，并且在商业中已经有很多落地项目了。比如汉
近年来，随着深度学习等技术的不断突破，生物识别技术发展迅速，如人脸识别、指纹识别、声纹识别及虹膜识别等，应用领域也较为广泛。作为新兴的生物特征识别技术——步态识别，也正逐渐走进人们的视野。
VIN码又叫车架号也叫车辆识别代码，是制造厂为了识别而给一辆车指定的一组编号。由于VIN码的数字和英文字母是不断切换，共有十七个数字及字母组成的编码。
最近入坑研究OCR，看了比较多关于OCR的资料，对OCR的前世今生也有了一个比较清晰的了解。所以想写一篇关于OCR技术的综述，对OCR相关的知识点都好好总结一遍，以加深个人理解。
智能核心是对认知能力的升级革命，从感知、认知到决策执行，目前基础理论层、技术层的发展已经达到认知层面的建模与分析，应用层则体现为利用智能技术解决各种多模态目标识别的速度和精度，本文整理了目前市场上智能识别领域的典型应用进展及部分厂商。
评估OCR算法识别率的指标通常有这几种： one 全对准确率：每张图片版面上有多个文本时候，每个文本都对的张数占总的张数的比例； 标签全对准确率：每张图片版面上有多个文本时候，文本对的个数占总的文本个数的比例； 平均编辑距离：平均编辑距离越小说明识别率越高。平均编辑距离主要衡量整行或整篇文章的指标，可以同时反应识别错，漏识别和多识别的情况； 字符识别准确率，即识别对的字符数占总识别出来字符数的比例，可以反应识别错和多识别的情况，但无法反应漏识别的情况； 字符识别召回率，即识别对的字符数占实际字符数的比例，可
我国拥有长达上下五千年的文明历史，文字的起源是非常早的，从有限的历史书中大家就可以知道我国文字经历了非常长时间的历程，各种类型的文字被发明出来，有些文字还传到今日，虽然现在都是使用的汉字但是其他文字仍然是我国的文化瑰宝。现在社会中人们书写文字的机会几乎是很少的，不过平时依然需要接触到各种文字，还经常会用到智能识别文字这项技术，从图片或者其他地方寻找需要的文字，那么智能识别文字是如何实现的？智能识别文字识别率高吗？
1 图像识别是什么？ 2 图像识别的应用场景有哪些？ 什么是图像识别 图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。根据观测到的图像，对其中的物体分辨其类别
因为智能AI语音助手“小欧”的语音唤醒、解锁功能，用户花了5000元买了一部OPPO的手机。这事没让用户感到兴奋，反而有点恐慌。
精彩内容 经过多年市场验证，云端人脸识别无法满足企业对身份信息存储的高安全性要求，单一生物特征识别技术如虹膜识别、静脉识别等无法保证身份认证的准确，人脸识别技术该以何种姿态服务产业? 捷通华声作为国内
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伴随着图像处理技术的飞速发展，推动了图像识别技术的产生和发展，并逐渐成为人工智能领域中重要的组成部分，并广泛地运用于面部识别、指纹识别、医疗诊断等等领域中，发挥重要作用。
编者注：谭铁牛现为中国科学院副院长、中科院自动化所智能感知与计算研究中心主任，他是中国科学院院士、英国皇家工程院外籍院士、发展中国家科学院（TWAS）院士、巴西科学院通讯院士、中国图像图形学学会理事长、中国人工智能学会副理事长。主要从事图像处理、计算机视觉和模式识别等相关领域的研究工作，已出版编著和专著11部，并在主要的国内外学术期刊和国际学术会议上发表论文500多篇，获准和申请发明专利80多项。曾任中科院自动化所所长、模式识别国家重点实验室主任、中国计算机学会副理事长、国际模式识别协会副主席、IEEE生物
Vin码拍照识别云端sdk技术在终端设备上去录入17位数的VIN，整个录入过程非常繁琐，且效率较差。针对多个行业客户对自动识别VIN码的迫切需求，我公司开发出VIN码识别技术，只需在APP中集成Vin
中兴智能视觉大数据报道：人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。人脸识别的应用集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，同时结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的最新应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。人脸识别在国内广为人知始于近几年，其实早在20世纪90年代人脸识别就已在美国、德国、日本等国家应用，作为新兴技术，人脸识别搭载“高科技”标签，广为产品厂商和用户喜爱。
目前很多地方都会用到移动端车牌识别这个技术，大家可以留意一下道路停车，汽修服务，移动警务等，通过车牌识别这个技术，实现快速对车辆进行管理与服务。
如今，各种各样的app正在取代pc端软件成为用户应用方式的首选，而在app中，用户信息注册是必不可少的环节，尤其是大型公众平台、第三方支付平台、二手车交易平台等，更是有庞大的用户群体来进行信息输入。在这样的大环境中，谁能提供更好的用户体验，谁就会在竞争中抢得先机。移动端身份证ocr识别可以集成在app中后，利用移动端摄像头拍摄证件并识别信息、完成信息录入。一般人手动录入身份证信息大约需要1分钟左右，而应用移动端身份证识别技术能将此过程提升至只需1~2秒。
生物识别是指根据个人独有的生物特征和行为特征来识别和认证个人，例如指纹识别、手掌静脉识别、面部识别、虹膜识别、视网膜识别和语音识别。2016年4月，英国Technavio市场咨询公司的分析师指出商业POS（销售点）终端欺诈案件数量不断上升，会在预测期内促进生物识别POS终端市场的发展。Technavio分析师所进行的大量市场研究显示，直到2020年末，全球生物识别POS终端市场都会以接近27%这一令人惊讶的复合年均增长率进行增长。 越来越多的黑客会将脆弱的POS终端作为目标，通过多种手段盗取支付卡数据，例如
近年来，随着“平安城市”视频监控的大规模建设，摄像头布满各个城市的大街小巷。存储技术的不断更新，也为大量案件积存了海量视频信息，这给公安破案带来极大的便利。视频侦查技术也逐渐成为侦查破案的主流。
腾讯云语音识别API：腾讯云提供了一系列的语音识别API，包括语音识别、语音转换、语音唤醒等。小程序可以通过调用腾讯云提供的API来实现语音识别功能。
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