Soldiers Train for Nuclear Forensics Mission
美国军事部队在密西西比州杰克逊市与跨部门合作伙伴一起，在“杰出狩猎”演习中接受了国内核取证任务的训练，该演习旨在加强团队合作和战备状态。
Defense Threat Reduction Agency Director Engages with Kazakhstan Partners
在 DTRA 与哈萨克斯坦合作伙伴准备另一个工作季节之际，我们回顾 2023 年秋季，DTRA 主任丽贝卡·赫斯曼 (Rebecca Hersman) 和副助理国防部长金斯顿·赖夫 (Kingston Reif) 访问哈萨克斯坦，纪念防扩散合作 30 周年。这次历史性访问重申了两国政府之间的核安全承诺，并签署了美国继续签署的核安全协议。支持哈萨克斯坦在国际防扩散领域的领导地位。随着 DTRA 与熟练且坚定的哈萨克斯坦合作伙伴一起继续开展核安全培训和材料安全强化工作，2024 年将迎来一个富有成效的开端。随着 DTRA 与哈萨克斯坦合作伙伴为下一季的工作做准备，我们再次期待 2023 年秋季的到
Kernel Karnage – Part 6 (Last Call)
随着这篇博文的发布，我的实习已经过去了一半；玩得开心的时候时间过得真快。 1. 介绍 - 状态报告 在这 6 周的时间里，我介绍了内核驱动程序和 EDR/AV 内核机制的几个方面。我一开始就研究了内核回调，以及为什么 EDR/AV 产品……继续阅读 Kernel Karnage – 第 6 部分（最后一次调用）→
摘要：强大的计算平台与深度学习架构的结合带来了解决许多传统计算机视觉问题的新方法，以便自动解释大型且复杂的地理空间数据。随着数据的广泛获取和无人机系统的使用越来越多，此类任务尤为重要。本文档介绍了一个工作流程，利用 CNN 和 GPU 对 UAS 图像进行自动像素级分割，以加快图像处理速度。在多核 GPU 上探索基于 GPU 的计算和并行化，以减少开发时间，减少对大量模型训练的需求，并促进任务关键信息的利用。比较不同系统（单、虚拟、多 GPU）之间的 VGG-16 模型训练时间，以研究每个平台的功能。 CNN 结果显示，应用于地面实况数据时，准确率为 88%。将 VGG-16 模型与 GPU
Stop Sitting On All That Data & Do Something With It ⚙️
请将您的数据提供给机器。人工智能正在将数据需求提升到一个新的水平。📈假设您可以访问 5,000 张被正确诊断患有某种特定类型癌症（A 型）的患者的 X 射线图像。今天，使用这些数据来训练机器人在新患者中检测出这种癌症出奇地容易。要构建这个机器人，您需要构建一个由神经网络驱动的图像分类器，而 5,000 张 X 射线图像将是您的训练数据集。您将再添加 5,000 张没有癌症的患者的 X 射线，这样分类器就会同时拥有健康和受影响的 X 射线的示例。本质上，这个图像分类器机器人会使用图像梯度在像素级别寻找常见模式，并使用一种广泛使用的机器学习算法（称为反向传播）将该模式与 A 型癌症相关联。请注意，
