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World File Search System不可见
20 IEEE感知的研讨会超出可见的...
计算机视觉社区过去主要集中于视觉算法的开发，用于对象检测，跟踪和分类，并在白天和类似办公室的环境中使用可见的范围传感器。在过去的十年中，红外线（IR），深度，X射线和其他不可见名的成像传感器仅在医学和防御等特殊领域中使用。与传统的计算机视觉相比，在这些感觉领域的兴趣相对较低，部分原因是它们的高成本，低分辨率，图像质量差，缺乏广泛可用的数据集以及/或缺乏对频谱不可访问的部分的优势的考虑。随着传感器技术的迅速发展，传感器成本急剧下降，这些局限性正在克服。此外，对安全和可靠性是主要问题的自主系统的兴趣日益增强，强调了强大的感知系统的重要性。在此类关键系统中，在不同频谱中运行的传感器相互补充，以克服每个单独的传感器的局限性，以在各种照明和天气条件下提供强大而可靠的感知。
第21届IEEE感知工作室超出可见的...
计算机视觉社区过去主要集中于视觉算法的开发，用于对象检测，跟踪和分类，并在白天和类似办公室的环境中使用可见的范围传感器。在过去的十年中，红外线（IR），深度，X射线和其他不可见名的成像传感器仅在医学和防御等特殊领域中使用。与传统的计算机视觉相比，在这些感觉领域的兴趣相对较低，部分原因是它们的高成本，低分辨率，图像质量差，缺乏广泛可用的数据集以及/或缺乏对频谱不可访问的部分的优势的考虑。随着传感器技术的迅速发展，传感器成本急剧下降，这些局限性正在克服。此外，对安全和可靠性是主要问题的自主系统的兴趣日益增强，强调了强大的感知系统的重要性。在此类关键系统中，在不同频谱中运行的传感器相互补充，以克服每个单独的传感器的局限性，以在各种照明和天气条件下提供强大而可靠的感知。
将人工智能融入业务流程的优势
虽然人员和技术组件更容易形象化或理解，甚至在所有组织中都有专门的、完善的相应管理结构，但第三个组件 - 流程 - 尚未产生类似的标准化方法。根据组织内部的复杂性、特定的运营环境和管理人员确定的领域重要性，该领域目前受益于不同的策略和不同程度的关注。组织流程极大地依赖于使命、内部实体、外部合作伙伴、立法框架、技术和最重要的人员。这组极其复杂的因素决定了一组业务流程的出现，这些流程对于每个组织都是独一无二的，并由决策经理来管理。此外，由于这种复杂性和对灵活性的需求，创建一个普遍接受的标准化框架来确保高效业务流程的开发是不可能的。组织内的业务流程是一组活动的组合，具有描述其逻辑顺序和依赖关系的结构，其主要目标是产生期望的结果（Ruth Sara Aguilar-Savén，2004）。业务流程在组织内水平或垂直进行，可能对客户可见，也可能不可见。有时业务流程
适用于古董数字化电影的强大双数字水印图像：对印刷扫描攻击有抵抗力
摘要 - 如今，信息和通信技术的进步以及智能手机等电子设备的易于访问，已经实现了敏捷，高效的存储，版本以及数字多媒体文件的分布。但是，缺乏法规导致了与知识产权认证和版权保护相关的几个问题。此外，在非法打印剥削的情况下，问题变得复杂，涉及打印和扫描过程。为解决这些问题，已经提出了几种与加密算法结合使用的数字水印。在本文中，定义了一种强大的水印策略，该策略由墨西哥文化遗产的数字化摄影图像的管理和检测组成。所提出的策略基于两种类型的数字水印的组合，这是一种基于空间域的可见型膜类型，而另一种基于频域的不可见类型，以及粒子群的优化。实验结果表明，在打印扫描过程或数字动物攻击以及常见的图像几何和图像处理攻击（例如JPEG压缩）中所面临的算法的高性能。此外，通过PSNR评估水印的不可识别性，并将其与其他先前提出的算法进行比较。关键字 - 数字水印，图像处理，信息安全，身份验证，版权保护，文化遗产
Vecco关键矿物项目初始建议声明
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加州大学伯克利分校
图 4：体育场 QD 电位剖面示意图和相关模拟。（a）上图：MLG 体育场 QD 电位剖面示意图，描绘了 QD 内部和外部的 MLG 带和电荷中性点（𝐸 456）。下图：体育场 MLG QD 的示意图。（b）上图：BLG 体育场 QD 电位剖面示意图，描绘了 QD 内部和外部的带隙和三角扭曲的 BLG 带和𝐸 456。下图：体育场 BLG QD 的示意图。（c、d）对 (c) MLG 和 (d) BLG 体育场 QD 的电子局域态密度的数值紧束缚模拟。d𝐼/d𝑉。对角条纹在 (d)（具有间隙屏障壁）中可见，但在 (c)（具有无间隙壁）中不可见。 BLG 体育场的 TB 模型包括 𝛾 8 跳跃和空间均匀的 60 meV 间隙。这些参数的灵感来自我们之前对圆形 BLG QD 的实验表征 [9]，（另见 SI 第 6 节）。在 BLG 体育场 𝑑𝐼/𝑑𝑉 ? 图模拟中，仅考虑了子晶格 𝐴 > 的 LDOS 贡献。
人工智能（AI）教学指导
1.0 什么是人工智能？ 1.1 人工智能 (AI) 是机器执行通常与人类智能相关的任务的能力，例如学习和解决问题。人工智能应用包括生成或创作工具（例如 ChatGPT 和 AI art ）、高级网络搜索引擎（例如 Google Search ）、推荐系统（YouTube、Amazon 和 Netflix 使用）、理解人类语音（例如 Siri 和 Alexa ）、自动驾驶汽车（例如 Waymo ）以及参加国际象棋和围棋等战略游戏。 1 1.2 生成式人工智能 (GenAI) 是指“旨在创建未由人类明确编程或提供的新内容、数据或信息的人工智能系统和算法。相反，这些人工智能系统根据它们在训练期间从大型数据集中学习到的模式、规则和示例自主生成内容。这些系统可以创建文本、图像、音乐、代码等，通常在生成过程中表现出类似人类的创造能力。” 2 大型语言模型 (LLM) 是一种 GenAI 系统，它经过大量文本数据的训练，可以对用自然语言编写的提示生成合理的文本响应。1.3 人工智能与其他技术之间的界限很模糊，人工智能越来越多地以用户不可见或不明显的方式融入数字系统。
C&ESAR 2010
这是第十七届 C&ESAR 会议（计算机与电子安全应用 Rendez-vous），由国防部（DGA-MI，以前称为电子武器中心）组织。我们向您展示的节目于 2010 年重新审视了网络防御这个广阔的主题，距第一版专门讨论该主题已有七年了。 2003年，欧洲负责网络和信息安全的机构成立，但当时Facebook和Twitter还不存在。 Gmail要到2004年才会开放。爱沙尼亚将在2007年受到攻击，使得分布式拒绝服务攻击和僵尸网络的使用变得司空见惯。 2003 年也是 Blaster 年，美国东部发生了一次大停电。该蠕虫病毒并不是造成大范围停电的原因，但它扩大了规模，这已经凸显了关键基础设施（发电厂、银行、废水处理中心等）对计算机网络正常运行的依赖。过去七年中，数字世界已被颠覆，特别是在个人使用以及可见或不可见网络攻击的增长方面。随着游牧主义的普遍化、云计算、物联网的到来以及复杂权力问题中参与者的永久重新分配，未来它将经历其他剧变。意识
SoundLoc3D：使用多模式RGB-D声学摄像头 /作者= He，Yuhang，Invisible 3D声源定位和分类； Shin，Sangyun； Cherian，Anoop； Trigoni，Niki； Markham，Andrew /creationDate = 2025年1月8日 /主题=人工智能，计算机视觉，机器学习，语音< /div < /div < /div>
抽象准确地定位了3D声音源并估算其语义标签（其中可能不可见，但假定源位于场景中物体的物理表面上）具有许多真实的应用，包括检测气体泄漏和机械故障。在这种情况下，视听弱相关性在得出创新方法时提出了新的挑战，以回答是否或如何使用交叉模态信息来解决任务。朝着这一目标，我们建议使用由针孔RGB-D摄像头和共面四通道麦克风阵列（MIC-ARRAY）组成的声学相机钻机（MIC-Array）。通过使用此钻机来记录来自多视图的视听信号，我们可以使用跨模式提示来估计声源3D位置。特别是，我们的框架Soundloc3d将任务视为集合预测问题，集合中的每个元素都对应于潜在的声源。鉴于视听弱相关，首先是从单个视图mi-crophone阵列信号中学到的集合表示，然后通过主动合并从多视rgb-d图像揭示的物理表面提示来确认。我们证明了Soundloc3d在大型模拟数据集上的效率和优势，并进一步显示了其对RGB-D测量不准确性和环境噪声干扰的鲁棒性。
通过减少奖励方差来加速麻将人工智能的训练
摘要 — 尽管在游戏人工智能（AI）开发方面取得了重大突破，但麻将作为一种流行的多人不完美信息游戏仍然颇具挑战性。与围棋和德州扑克等游戏相比，麻将具有更多的不可见信息、不固定的游戏顺序和复杂的计分系统，导致强化学习过程中的奖励信号具有很高的随机性和方差。本文通过将奖励方差减少（RVR）引入到一种新的自对弈深度强化学习算法中，提出了一种麻将人工智能。RVR通过相对价值网络处理不可见性，该网络利用全局信息引导模型在具有完美信息的预言机下收敛到最优策略。此外，RVR使用预期奖励网络提高了训练稳定性，以适应复杂、动态和高度随机的奖励环境。大量实验结果表明，RVR 显著降低了麻将 AI 训练中的方差，提高了模型性能。经过在一台拥有 8 个 GPU 的服务器上仅三天的自我对战训练，RVR 在 Botzone 平台上击败了 62.5% 的对手。索引术语 — 不完全信息博弈、多智能体学习、强化学习、麻将 AI