XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System协作
生成式人工智能协作 - TRUSTED AI 框架 1.18.24
● 持续监控 c 和维护 a、b、d：随着新数据的出现，持续监控人工智能的性能，跟踪准确性、公平性和安全性等关键指标，以确保算法是最新的。定期使用最新的真实数据重新验证系统，以检查性能漂移。如果监控发现性能下降，及时重新训练或优化模型。由于在决策环境中赋予特定利益相关者特定责任时，问责制的构建效果最好，因此卫生系统应考虑明确所有权或委派监控、修改、重新训练和/或停用算法的责任。
区块链和人工智能在 6G 物联网网络中实现协作入侵检测
摘要 —6G 技术的出现为物联网 (IoT) 的空前进步铺平了道路，开创了超连接和无处不在的通信时代。然而，随着 6G 物联网生态系统中互联设备的激增，恶意入侵和新网络威胁的风险变得更加突出。此外，人工智能融入 6G 网络带来了额外的安全问题，例如对抗性攻击人工智能模型的风险以及人工智能可能被滥用于网络威胁。因此，在 6G 环境中，保护广泛而多样的连接设备是一个巨大的挑战，需要重新考虑以前的安全传统方法。本文旨在通过提出一种依赖于人工智能和区块链技术的新型协作入侵检测系统 (CIDS) 来应对这些挑战。所提出的 CIDS 的协作性质促进了一种集体防御方法，其中物联网网络中的节点主动共享威胁情报，从而实现快速响应和缓解。通过全面的模拟和概念验证实验评估了所提系统的有效性。结果表明，该系统能够有效检测和缓解伪造和零日攻击，从而加强 6G 物联网环境的安全基础设施。索引术语 —AI、区块链、6G 网络、安全、协作入侵检测、零日攻击、安全
促进数字协作：Futures2 战略
领域，包括制定技术建议和蓝图。这些咨询工作组应与 InCommon 的主要受众群体进行接触。通过这一可重复的流程，这些工作组应在一年内制定出三种推荐的技术堆栈，以解决不同受众群体面临的主要挑战和需求。这一流程中可接受的结果还包括确定 InCommon 认为超出其技术目标范围的领域。在这种情况下，InCommon 可以通过推荐能够应对当前挑战的特定合作伙伴、产品或服务，为社区实现价值最大化。Internet2 工作人员应通过 InCommon 时事通讯、incommon.org 和 internet2.edu 使这些推荐的技术堆栈可供更广泛的社区查看和使用。在此过程中，InCommon 还应规范和跟踪 InCommon Catalysts 向社区参与者提供建议的过程。
协作科学研究计划（CSRP）
1。提交日期在规定的截止日期内2。提交了概念建议和完整建议3。联合提案提交协议由两项主要合作者签署了4。提交的提案位于Cefipra 5.合作者来自印度/法国的学术/研究机构6。合作者在印度或法国大学/研发机构中具有永久职位7。合作者提供了其OrcID号码/研究ID8。简短简历不超过5页。每个合作者的前5名出版物，摘要与提案10.总预算在220.000欧元11。预算包括国际旅行/流动性的成本12。指示了从Cefipra 13的资源中可以实现的总项目预算的一部分。合作者不是CSRP下正在进行的任何正在进行的项目的PC或CO-PC。在过去的5年中不支持合作者15。合作者不是Cefipra科学委员会/工业研究委员会的成员 div>
已发布版本 (APA) 的引文：Beck, S., Poetz, M., & Sauermann, H. (2022)。人工智能 (AI) 将如何影响开放和协作
作者简介 Susanne Beck 是维也纳 LBG 科学开放创新中心和哥本哈根商学院战略与创新系的高级研究员。她的主要研究兴趣是科学知识生产和基于科学的创新的组织。在她目前的项目中，Susanne 调查了在科学研究过程中应用开放和协作实践的个人和组织层面的前因、后果和偶然性。她的出版物和工作论文获得了管理学院、欧洲管理学院和研发管理会议的多个奖项。她还是工业和创新科学开放创新特刊的首席客座编辑、年度科学研究开放创新会议的联合组织者，以及涉及 35 位作者等的多个合作写作工作的首席协调员。
事件地平线望远镜协作
在本文中，我们量化了SGR a *的地平尺度发射的时间变异性和图像形态，如EHT在2017年4月的波长1.3 mm所示。我们发现，SGR A *数据表现出可变性，超过了数据中的不确定性或星际散射的影响所能解释的。这种变异性的大小可能是相关孔密度的很大一部分，在某些基准线上达到约100％。通过对简单几何源模型的探索，我们证明了与其他具有可比复杂性的形态相比，环类形态为SGR A *数据提供了更好的拟合。我们开发了两种策略，以将静态几何环模型拟合到Time-sgr a * data；一种策略将模型拟合到源是静态并平均这些独立拟合的数据的简短段，而其他拟合模型则使用参数模型与平均源结构围绕结构可变性功率谱的参数模型进行完整数据集。几何建模和图像域特征提取技术都确定环直径为51.8±2.3μ，为（68％可靠的间隔），环形厚度约束，其FWHM的FWHM约为30％和50％。要将直径测量值提高到共同的物理尺度，我们使用GRMHD模拟产生的合成数据对其进行了校准。该校准将重力半径的角度大小限制为 - + 4.8 0.7 1.4μAS，我们将其与Maser视差的独立距离测量结合在一起，以确定SGR A *的质量为´ - + 4.0 10 10 0.6 1.1 6 1.1 6 M e。统一的天文学词库概念：黑洞（162）
“协作数据共享与人工智能推动互联产业发展”
②日本的情况................................................................................................................................................ 9
EU4Health协作建议 b'' 阿尔茨海默氏病和其他类似疾病的国家行动计划
该文件是乳房扫描-AI（BS-AI）项目的合作提案，重点是使用先进的AI和多模式成像技术彻底改变乳腺癌诊断。它首先是执行摘要，该摘要强调了该项目的目标并与EU4Health计划保持一致。该提案强调提高诊断准确性，减少放射科医生的工作量并促进个性化诊断。它描述了BS-AI的技术框架，包括深度学习模型，转移学习和用于处理复杂医学成像数据的高级融合算法。此外，它讨论了BS-AI与EU4Health计划的一致性，即改善健康安全，支持医疗保健系统并促进创新。该提案还强调了潜在的影响，例如减少误报和负面因素，实现更全面的筛选覆盖范围，并通过诊断工具增强了放射科医生的能力。它解决了未来的方向和挑战，包括在整个欧洲扩大BS-AI，法规合规性以及对持续资金和合作伙伴关系的需求。
在 Nakagami-q/n 衰落信道中使用改进的能量检测器和多天线进行能量高效协作频谱感知的分析
如今，空气和噪音污染的持续增加已成为一种长期的滋扰，同时也是一个令人担忧的问题。在本期刊中，我们将提供一个系统来测量和监控环境参数，并在空气质量和噪音水平超过安全水平时发出警报。该系统使用必要的传感器来检测大气中的气体以及特定区域的噪音水平，并将其传输到微控制器 NodeMCU。现在，通过 Wi-Fi 凭证连接到 Node MCU 的云平台 Blynk 会获取数据并通过与被视为安全水平的值进行比较来处理数据。当每个空气质量和噪音污染变量超过允许水平时，这个基于云的监控应用程序 Blynk 还会提供一个警报系统。它通过向 Android 设备发送电子邮件或消息来通知用户，甚至可以激活蜂鸣器作为警报。这些数据被连续传输，并被存储以供进一步解释。这种基于云的污染监测系统是最经济、最可靠、最具成本效益的，并且可以增强以应对即将到来的挑战。2021 Elsevier Ltd. 保留所有权利。由第二届国际创新技术和科学会议 (iCITES 2020) 的科学委员会负责选择和同行评审。
协作感知的数据优化策略
对自动驾驶汽车的抽象协作感知旨在克服个人感知的局限性。在多个代理之间共享信息，可以解决多个问题，例如遮挡，传感器范围限制和盲点。最大的挑战之一是在受到束缚绩效和沟通带宽之间找到正确的权衡。本文提出了一种新的合作感知管道，该管道基于Whate2Comm算法具有优化策略，以减少几种代理之间的传输数据量。这些策略涉及编码器部分中的数据减少模块，以有效地选择最重要的特征，并以V2X方式交换消息的新代表，该消息将考虑信息及其位置的向量而不是高维特征图。在两个模拟数据集（OPV2V和V2XSET）上评估我们的方法。数据集上的AP@50的准确性大约为7％，并且在V2XSET和OPV2V上分别降低了89.77％和92.19％。