这是一套拒绝校园暴力拒绝校园欺凌PPT，共21页；
PPT采用了卡通风格设计制作。PPT封面使用了校园和学生幻灯片背景图片。左侧填写拒绝校园暴力拒绝校园欺凌PPT标题。
PowerPoint模板内容页，由多张卡通拒绝校园欺凌插图搭配PPT文字排版。
拒绝校园暴力拒绝校园欺凌PPT内容简介：
一、什么是校园欺凌？
校园欺凌是指：
在校园内外学生间一方单次或多次蓄意或恶意通过肢体、语言及网络手段实施欺负、侮辱，造成另一方身体伤害、财产损失或精神损失等的事件。
1、肢体欺凌、冲撞、拳打脚踢以及抢夺财务等，是容易察觉的欺凌形式。
2、言语欺凌，当众嘲笑、辱骂以及给别人起侮辱性外号等，是不容易察觉的欺凌形式。
3、社交欺凌，采取孤立，令其身边没有朋友等，是不容易察觉的欺凌形式。
4、网络欺凌，在网上发表对受害者不利的网络言论等进行恶搞，是不容易察觉的欺凌形式。
你有没有遇到过校园欺凌的现象呢？
二、学会对欺凌说“不”
当受到欺凌时，最好不要表现出害怕或哭泣，这会让欺负你的人觉得你很好欺负而继续欺负你。
你要勇敢、坚定而且明确地告诉欺凌者停止他们的行为,然后走开。
有些欺负行为往往是为了取乐，如果看到被欺负的人如此强势，欺凌者一般会很无趣地离开。
为了避开欺凌者最好和他人一起行动，及时向老师、家长及警察求助
当看见别的同学受到欺负时，也要向老师报告不要视而不见，成为冷漠的旁观者。
应对校园暴力口诀
校园暴力可以防，方法掌握要适当。
求助师长来帮助，自我保护有保障。
反校园欺凌
建文明校园
做文明学生
...
本PPT适合用于制作，拒绝校园暴力拒绝校园欺凌主题班会PPT。.PPTX格式；
2022-05-21 19:51:43
1.54MB
1
Ziperello中文版是一款用于恢复zip压缩文件密码的工具。拥有强大的Zip密码破解功能，无论是winZip、PKZip，甚至是winrar，ZIP 压缩包密码破解工具都能解密。支持标准的 ZIP2.0 加密以及128位的 AES 加密算法。
2022-05-08 09:28:04
1.18MB
1
AES_brute_force
通过多线程暴力破解和AES-NI打破AES密钥。
阅读Desafio5.txt，获取有关软件体系结构和策略的文档，以及有关我们如何在制动AES密钥时达到高性能的更多信息。
阅读代码/README.txt，以获取有关编译和运行的更多信息。
这两个文档文件都是葡萄牙语，但是代码应该非常简单。 主要检查文件代码/main.c。
2022-05-04 17:59:35
1.32MB
1
随着“平安城市”建设的不断推进，公共安全逐渐成为人们关注的热点间
题，税频监控技术也随之得到了越来越广泛的应用，传统的视频监控系统主要提供采集存储功能，这远远无法满足人们对其智能化的需求。要实现智能化的视频监控系统，以下几个关键问题亟需解决：（1）如何快速发现监控视频中的异常行为，及时给出警报，并最大限度地减少误报和漏报现象；（2）如何在多种不利因素下（如羊样本，低分辨率）对可疑目标进行准确的识别分析：（3）在海量数据的情况下，如何确保视频分析系统的实时性及准确性。
近年来，深度学习在机器视觉、语音识别和自然语言处理等多个领域都取得了优异的成绩，这也为智能视频分析技术的发展带来了新的契机。因此，本文基于深度学习的方法对上述相关问题展开研究，主要研究工作与创新如下：
1，针对监控视频中的异常行为尤其是暴力打斗行为难以准确快速发现的问题，提出了一种基于三维卷积深度网络的暴力检测方法。该方法利用大量带标签的视频数握进行有监督的学习，通过将传统二维卷积核扩展为三维来提取视颈中的运动信息，然后综合利用视频的空间信息及运动信息来构建深度神经网络模型，从而实现对监控视须中暴力打斗的检测。由于深层模型端到端学习的特性，所以不需要设计复杂的手工特征来描述运动信息，从而降低了任务的复杂度。实验结果表明，本文提出的方法在单一场景以及人群密集环境下都可以对暴力打斗行为进行准确识别。
2.针对人脸图像在单训练样本下难以被准确识别的问题，提出了一种基于核主成分分析网络（Kernel Principle Component Analysis Setworks，KPCANet）模型的二阶段投票人脸识别方法。该方法在不使用额外样本数据的情况下，利用非监督深层模型KPCANet对分块后的人脸图像进行训练并利用KPCA学习得到的波器进行特征提取，从而保证了提取的特征对光照及遮挡的鲁棒性，同时也消除了人脸局部形变对识别率的影响。本文通过投票的方法融合每一个分块的预测值来得到最后的识别结果，对于单次投票结果不唯一的情况，本文采取了二阶段的投票方法，通过扩大每一块的预测候选集，并对不同的区域赋子不同的权值来得出最后的结果，从而进一步提升了识别的准确率。实验结果表明，该方法在四个公开人脸数据集上都取得了优异的表现，算法准确率优于使用了额外数据集的通用方法，尤其是在非限制人脸数据集LFW-a上，本文提出的方法比sVDL和LGR方法准确率提升了约15%.
2022-05-02 11:19:13
10.66MB
1