XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System活物
yr6活物及其栖息地知识组织者
关键知识我们将在此主题期间学习：●可以将生物（包括植物，动物和微生物）分类。●将动物分为两组，脊椎动物和无脊椎动物。●将脊椎动物和无脊椎动物分为较小的组。例如，脊椎动物分为鱼类，两栖动物，爬行动物，鸟类和哺乳动物。一些无脊椎动物组包括昆虫，蜘蛛（蜘蛛），甲壳类动物和软体动物。●可以将植物分为苔藓，蕨类植物，针叶树（所有非开花）和开花植物。●微生物可以分为包括细菌和真菌在内的组（注意，科学家通常不考虑病毒为生物，因此不包括在此类别中）。●Carl Linnaeus以分类学的工作，识别，命名和分类生物的科学而闻名。
在车辆摄像头传感器上使用EMI破坏活物体对象检测精度
摘要 - 计算机视觉是一项快速前进的技术，在很大程度上依赖相机传感器来为机器学习（ML）模型提供决策。已确认在各种未来派应用中发挥关键作用，例如自动驾驶汽车的进步，自动驾驶和目标跟踪无人机，停车援助和避免碰撞系统。但是，随着硬件级传感器黑客攻击的越来越多，即使是相机传感器也容易受到损害。本实验论文提出了使用电磁干扰（EMI）对机器计算机视觉（CV）进行机器学习能力的传感器黑客攻击的想法。开发了中端EMI入侵设备，以破坏计算机视觉系统的准确性和监督功能。评估研究了传感器黑客入侵对依赖实时饲料的障碍识别模型至关重要的摄像头传感器的影响，从而比较了有或没有传感器篡改的决策能力以评估整体效果。我们的结果表明，EMI显着影响相机传感器的性能，降低基于机器学习的对象检测系统的准确性和帧速率。这些发现强调了相机传感器对传感器黑客入侵的脆弱性，并突出了需要改进安全措施以保护计算机视觉系统中此类攻击的必要性。索引术语 - EMI，计算机视觉（CV），ML，自动驾驶车辆，避免碰撞
