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广州德蒙工业自动化控制有限公司业务范围包括工程项目改造，工业自动化电气控制设计、制造、安装调试及维修。广州德蒙工业自动化控制有限公司目前与ABB、韩国奥托尼克斯（AUTONICS）、日本和泉（IDEC）、德国劳易测（Leuze）、美国快达（CRYDOM）固态继电器、台湾安良（ANLY）、七喜工控（HEDY）等建立了良好的合作关系，公司全体员工将以一流的服务、丰富的经验，为客户提供优质的工业自动化产品。

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在目前的研究与应用领域中，生物特征识别主要关系到计算机视觉、图象处理与模式识别、计算机听觉、语音处理、多传感器技术、虚拟现实、计算机图形学、可视化技术、计算机辅助设计、智能机器人感知系统等其他相关的研究。己被用于生物识别的生物特征有手形、指纹、脸形、虹膜、视网膜、脉搏、耳廓等，行为特征有签字、声音、按键力度等。

基于这些特征，生物特征识别技术己经在过去的几年中己取得了长足的进展.目前研究和使用的生物特征识别技术主要有人脸识别、虹膜识别、指纹识别、掌纹识别、签名识别、声音识别。不同的生物识别技术在精度、稳定性、识别速度、便捷性方面有着明显的差异，因此在不同的应用领域中，也有着不同的特点。

1、指纹识别

指纹身份鉴别方法是应用最早、最广泛和最成熟的生物特征身份鉴别方法。目前指纹识别算法较成熟、速度快、实时性好，因其门槛最低、成本低廉、使用便利的优势，在安防、考勤、银行、手机等领域形成广泛应用。

指纹识别系统主要由指纹取像、预处理、特征提取、比对、系统管理和数据库管理几部分组成。指纹图象的采集方法有光学全反射照相、硅晶体传感器、其他技术(超声波扫描、温度传感器、压力传感器)。指纹鉴别方法有其局限性，手指长期受到摩擦的体力劳动者的指纹质量极差，此外，还有少数人的指纹的端点和分叉点极少，对这一类人群指纹鉴别方法几乎无法适用。

随着指纹识别系统相关设备和算法的不断成熟，相关的研究一方面关注于指纹图像的精准度，尤其是在残缺或污损的情况下;另一方面关注于传感器尺度的不断减小以便于能应用在PDA、手机等类似设备上。例如日本三菱电机公司将指纹认证装置微型化，并内置于公司将要推出的手机中，在使用者打电话时只要用手指触摸手机的传感部，手机就能马上识别出指纹是否与使用者事先登记的指纹一致。如果与事先登记的指纹不相符合，电话就不能接通。这使手机用户再也不必担心手机被人盗用了。

工智能(AI)和机器学习(ML)(人们曾认为这两者是公司不切实际的项目)正在成为主流。

有越来越多的企业正在利用这种模仿人类思维的技术来吸引客户并加强业务运营。而这种趋势只会越来越受欢迎。Forrester的研究称，全球数据和分析技术决策者中有53%的人正在实施实施人工智能或大规模使用人工智能，另有20%的人计划在未来12个月内实施人工智能。

无论是好是坏，通过人工智能、机器学习和机器人所实现的自动化正在兴起。正在试验、创建、甚至是申请新人工智能和机器学习技术专利的首席信息官们与记者分享了机器学习用例和一些实用建议。

“数字预言者”软件可以预测哪些职责将变得无足重轻

人们最初十分担忧机器人会抢他们的饭碗，但这种担忧渐渐缓和了，因为机器可以和人类协作，这种可能性极高。埃森哲的首席技术官兼首席创新官Paul Daugherty今年早些时候在福布斯首席信息官峰会上表示，就重塑员工技能(而这些员工的工作很可能被自动化)而言，企业已经落后了。

埃森哲也难免受到影响，这家咨询公司已经将大约23，000个职务自动化并重新对员工进行了部署。 Daugherty希望为这家拥有45万名员工的咨询公司重新分配职责。

Daugherty说：“我们认为，我们要学习新技能，因为技能实在是不够用。”

为了帮员工开展这项事业，埃森哲创建了一个应用程序，该应用程序使用机器学习对简历进行扫描并对这样的现象进行预测——员工的工作过多久会落伍，Daugherty这样说道。

该应用程序会考虑员工的工作经验，并为此打出风险分数——他们的职务在多大程度上已经落伍。例如，该应用程序将注意到，由于人工智能或其它自动化事物的出现，员工的技能将在18个月内过时。