XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System检测系统
通过量子计算开发智能网络威胁检测系统
面对日益复杂的网络威胁，传统的检测系统往往无法保护关键的供应链。本研究介绍了一种集成量子计算 (QC) 和人工智能 (AI) 的智能网络威胁检测系统的开发和评估。与传统方法相比，该系统显著提高了检测准确性、减少了延迟并提高了资源效率。量子算法，如量子支持向量机 (QSVM) 和量子神经网络 (QNN)，分别表现出 95.2% 和 96.7% 的准确率，表现出色。该系统对各种网络威胁（包括恶意软件、网络钓鱼、勒索软件和高级持续性威胁 (APT)）的检测率很高，误报率也降低了。QC 的集成还加快了威胁检测和响应时间，关键组件的系统延迟减少了一半。这些进步为供应链中的网络威胁响应提供了巨大的好处，确保对金融交易和关键基础设施进行强有力的保护。增强的可扩展性和效率使该系统成为保护美国金融部门免受复杂网络攻击的宝贵资产。
快速微生物检测系统报告2023-2024
FY2023是我们上一年中期管理计划MLMAP2023的最后一年。我们的利润大大超过了我们的目标，尽管我们的销售目标没有实现。运营收入和净收入目标提前一年。Horiba的战略为解决社会问题的策略与我们的技术引起了共鸣，并有助于加速跨业务部门的计划。我们认识到，与这些年来的主要社会变化一起，Horiba本身的内部变化带来了MLMAP2023的结果。“ Horiba Group是一家公司”的概念。”渗透了整个小组，我们正在从这里进入一个新的加速阶段，但我认为这实际上是我们业务根源的回报。当我1985年加入Horiba，Ltd。时，这是一家比今天小得多的公司。运营的规模太小，以至于当时我们的业务组织没有细分。因此，工程师和销售代表都渴望在没有任何内部边界的情况下探索新的机会。他们彻底接受创建
特殊规格 6038 逆行驾驶员检测系统
6.1. 安装。此价格是对州政府提供的材料的运输和安装、在探测器位置和警示杆位置之间安装控制电缆、在需要时安装太阳能电池板供电系统、在需要时安装无线电、提供和安装任何所需的安装硬件、连接器、导管、电缆、外壳和雷达屏蔽、配置设备、在需要时存储设备、制造商的技术援助、所有测试、任何所需的设备改造、更换或修理损坏部件、处置无法挽救的材料以及所有操作、劳动力、工具、工作图、设备和杂费的全部补偿。
印度手语检测系统使用...
在一个言语交流通常需要优先考虑的世界中，存在一个充满活力但经常被忽视的社区，它依赖于手势作为其主要表达方式。这个社区涵盖了聋哑人，听力难以及无法发声的人。对他们来说，手语超越了沟通；这是一条生命线，他们传达了最深切的思想，情感和欲望。在印度的各种语言景观中，印度手语（ISL）成为了人类表达的深刻证明。它封装了文化多样性的丰富性，并成为包容性的凄美象征。想象一个世界，即流利的印度手语（ISL）的人无缝地与不熟悉其复杂性的人无缝联系。该愿景推动了“印度手语言检测系统”项目的前进。我们的主要目标很明确：通过弥合手语用户和非签名者之间的沟通鸿沟来增强聋人和难以听见社区的个人权力。该项目代表了技术和社会包容性的融合，这是基于早期的研究和技术大步重新定义交流界限的基础。从过去的努力中汲取灵感，我们的旅程着重于制定以用户为中心的界面，该界面满足了各种沟通需求。利用高级机器学习和计算机视觉技术，我们努力开发一种能够实时检测ISL字母和数字的系统，而无需手动翻译。
使用机器学习的水稻谷物检测系统
稻米是一种重要的主食，是从100多个国家 /地区跨越1.63亿公顷土地的地区收获的，以满足全球约35亿人口的食物需求。实验结果表明，识别整个米饭的正确率超过95％。将借助彩色数码相机获取图像，并执行不同的操作，例如预处理，背景估计和RGB到二进制转换。第二步是构建用于系统培训的数据库。系统通过至少100张具有白色背景的大米的图像来训练。以形态特征，特征值和所有数据库图像的向量形式的数据将存储。分类和质量分析是通过将示例图像与数据库进行比较来完成的。手动质量分析耗时且昂贵。根据物理和化学特性，提出了用于质量分析质量分析的替代解决方案。物理特性包括大小，形状，粉笔，铣削程度，而化学特性则包括胶质化和温度。
基于多代理的增强学习网络入侵检测系统
摘要 - 入侵检测系统（IDS）在确保计算机网络的安全性方面起着至关重要的作用。机器学习已成为一种流行的入侵检测方法，因为它能够在大量数据中分析和检测模式。但是，当前基于ML的IDS解决方案通常很难与攻击模式的不断变化的性质和新攻击类型的出现保持同步。此外，这些解决方案面临与阶级失衡相关的挑战，其中属于不同类别（正常和入侵）的实例数量显着不平衡，这阻碍了它们有效检测次要类别的能力。在本文中，我们提出了一种新型的多代理增强学习（RL）体系结构，以实现自动，高效和健壮的网络入侵检测。为了增强所提出模型的功能，我们通过实施加权均方根损失函数并采用了成本敏感的学习技术来改善DQN算法。我们的解决方案引入了一种弹性体系结构，旨在适应新的攻击并有效地适应现有攻击模式的变化。使用CIC-IDS-2017数据集实现的实验结果，证明我们的方法可以有效地解决类不平衡问题，并以非常低的假阳性速率提供精细的攻击分类。与当前的最新作品相比，我们的解决方案在检测率和假阳性速率方面都具有显着优势。索引术语 - 入侵检测系统（IDS），多代理增强学习，深Q网络（DQN），类不平衡，CIC-IDS-2017
法医 HPM 检测系统
电子设备的正常运行可能会因系统中引入过多能量而受到干扰，无论是通过电缆传输的信号还是自由传播的高功率电磁波。由于随后发生的错误模式（如系统崩溃）很难追溯到其根本原因，因此，检测系统可以提高对关键设施中异常强场强环境的认识，从而为有效的缓解措施提供信息。我们自行设计的实验室演示器可以测量高达每米几千伏的干扰信号，根据对脉冲取平均值时低至几兆赫兹精度的频率测量，校正窄带信号中所有组件的频率响应。额外获取的元数据（如时间分辨率低至 10 纳秒的信号包络和其他测量的脉冲串特性）可用于信号取证。四通道设计可以检测传入信号的方向。边长为 19 厘米的立方体探测器可以使用电池运行 10 小时，光纤网络连接允许浏览器访问其 Web 界面。
对连接和自动驾驶汽车网络网络中入侵检测系统的对抗攻击
摘要：机器学习中的分解助长了连接和自动驾驶汽车（CAV）的快速进步，但它们遇到了对抗性攻击的重大风险。本研究探讨了基于机器学习的入侵检测系统（IDSS）在车内网络（IVN）中的脆弱性（IDSS）到对抗性攻击，从而从对操纵CAV感知模型的常见研究转移了重点。考虑到IVN数据的相对简单性质，我们评估了基于IVN的IDS对操纵的敏感性，这是一种至关重要的检查，因为对抗性攻击通常会利用复杂性。我们使用替代IDS提出了一种对抗性攻击方法，该替代ID经过培训的诊断端口数据。在遵守现实的IVN流量限制的同时，在黑盒条件下进行这些攻击时，我们的方法试图欺骗ID，以误解了正常情况到恶意和恶意的案例。对两个IDS模型的评估（基线ID和最先进的模型，即MTH-IDS）呈现了实质性的漏洞，将F1得分从95％降低到97％，并从97％降低到79％。值得注意的是，诱导虚假警报被证明是一种对抗性策略特别有效，破坏了用户对国防机制的信任。尽管基于IVN的IDS的简单性，但我们的发现揭示了可能威胁到车辆安全的关键漏洞，并且需要仔细考虑基于IVN的IDSS的开发以及对IDSS警报的响应的制定。
用于检测电磁干扰企图的法医 HPM 检测系统
图片： [1] HPEMcarStop (Diehl)，https://www.diehl.com/defence/de/presse-und-medien/news/diehl-stellt-hpemcarstop-system-auf-polizeimesse-vor/ [2] SafeStop (Teledyne e2v)，https://www.teledyne-e2v.com/en-us/news/Pages/teledyne-e2v%E2%80%99s-safestop-is-set-to-transform-maritime-law-forcement.aspx
SVLO-ST 激光辐照检测系统，带有...
- 确定水平平面中激光源的方向 - （30±5）°。- 带有Plo st Laser探测器输入窗口的激光脉冲的辐照范围 - 从3·10 -9 J/cm 2到3·10 -5 J/cm 2。- 打开 - 1 s后SVLO-St系统的热身时间。 - 工作温度范围 - 从减去40°到 + 60°。- 在税务模式下24 V的标称电压下的功耗不超过5 W，在手榴弹射击模式下 - 不超过120 W-尺寸：PLO ST - 最大Ø220×160 mm指示和控制面板PU - 最大160×160×130×70mm启动器 - 最大最大280 mm