XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System特征识别
基于对抗风格迁移的合成肌电图可以有效攻击基于生物特征的个人身份识别模型
摘要 —基于生物特征的个人识别模型通常被认为是准确和安全的，因为生物信号过于复杂且因人而异而无法伪造，尤其是 EMG 信号由于其高维度和非线性而被用作生物识别标记。我们研究了通过基于生成对抗网络的新型 EMG 信号个体风格转换器使用生物对抗输入有效攻击基于 EMG 的识别模型的可能性。来自 18 名受试者的 EMG 手势数据和三个公认的深度 EMG 分类器用于证明所提出的攻击方法的有效性。所提出的方法在混淆识别模型上的平均成功率为 99.41%，在操纵识别模型上的平均成功率为 91.51%。这些结果表明基于深度神经网络的 EMG 分类器容易受到合成数据攻击。概念验证结果表明，在大量相关生物特征识别系统的生物识别系统设计中必须考虑合成的 EMG 生物信号，以确保个人和机构的个人识别安全。
使用生成AI
摘要。流程图用作整体视觉辅助工具，以人类可以解释的方式封装逻辑流和特定的组件级信息。然而，由于其复杂的逻辑结构和文本丰富的性质，这些二十一的自动解析构成了重大挑战。在本文中，我们介绍了GenFlowChart，这是一个新型框架，该框架采用生成AI来增强流程图的解析和不明显。首先，使用该段的任何模型（SAM），部署了一个尖端的分割模型来描述流程图中的各种组件和几何形状。sec-ond，光学特征识别（OCR）用于提取属于每个组件中的文本，以进行更深的功能理解。最后，我们使用提示工程进行发电的AI制定提示，以集成分段结果并提取的文本，从而重建流程图的工作流。为了验证GenFlowchart的有效性，我们评估了其在多个流程图上的性能，并根据几种基线方法进行基准测试。GenFlowChart可从https://github.com/responsibleailab/genflowchart获得。
人工智能法案合并文本
• 使用潜意识、操纵或欺骗手段扭曲行为，妨碍知情决策，造成重大伤害。 • 利用与年龄、残疾或社会经济状况相关的弱点扭曲行为，造成重大伤害。 • 生物特征分类系统推断敏感属性（种族、政治观点、工会会员资格、宗教或哲学信仰、性生活或性取向），但标记或过滤合法获取的生物特征数据集，或执法部门对生物特征数据进行分类的情况除外。 • 社会评分，即根据社会行为或个人特征对个人或群体进行评估或分类，对这些人造成有害或不利的待遇。 • 仅根据分析或性格特征评估个人犯罪的风险，但用于增强基于与犯罪活动直接相关的客观、可验证事实的人类评估的情况除外。 • 通过从互联网或闭路电视录像中无针对性地抓取面部图像来编制面部识别数据库。 • 在工作场所或教育机构推断情绪，医疗或安全原因除外。 • 在公共场所为执法部门提供“实时”远程生物特征识别 (RBI)，但以下情况除外：
欧盟边境的人工智能 - 欧洲议会
本文概述了欧盟在开发和部署人工智能 (AI) 技术以改善边境管制和边境安全方面的举措。首先，概述了社会和政治背景下身份识别技术（护照、指纹、摄影、测谎、人脸识别）的历史发展。其次，概述了欧盟的智能边境政策，审查了欧盟的集中信息系统以及边境和安全的主要信息交换机制。第三，通过研究四类人工智能应用，调查了欧盟在边境人工智能方面的主要举措：1) 生物特征识别（自动指纹和人脸识别）；2) 情绪检测；3) 算法风险评估；4) 用于移民监测、分析和预测的人工智能工具。第四，讨论了此类人工智能应用的开发和使用所引发的关键问题，即可靠性问题（技术和数据质量的准确性）和基本权利问题（偏见和歧视、数据保护和安全、非法分析以及欧盟资助人工智能研究的透明度）。本文最后对技术的更广泛理解进行了反思，并警告不要陷入技术决定论和技术中立的神话。
人工智能在临床实践中的作用
机器能够学习的方法称为深度学习（DL），其中包括人工神经网络（ANN）和复杂的神经网络（CNN）。以下流动（图2和3）解释了人工智能中涉及的每个组件的作用。机器学习（ML）方法可以分为三种类型的学习，可以监督，无监督和加强。第一种类型用于分类或预测任务，而第二种类型的有助于实现数据隐藏模式。增强学习根据以前的学习版本最大化奖励。深度学习（DL）利用CNN可以自动从输入数据中提取相关信息，从而消除了对手动特征识别和提取的需求。dl在医学疾病诊断和个性化治疗建议中表现出了希望。例如，在正畸中，已经出现了基于AI的多模块化诊断系统，例如Diagnocat Ltd.，该系统使用CNN进行精确的牙科诊断。DL模型通过检测CBCT图像中的根尖细胞病变来帮助龋齿检测和牙髓受累，这可能有助于临床工作。2
机读旅行证件 - 国际民航组织
国际民用航空组织 (ICAO) 是联合国的一个机构，其成立旨在通过合作性多边监管促进航空理解、便利化和安全。在履行这些广泛职责时，ICAO 根据《芝加哥公约》制定了旅行证件的国际标准。1969 年，ICAO 开始在会议上探讨机器可读旅行证件 (MRTD) 的不同方法，并于 1980 年最终出版了第一版 9303 号文件，题为“具有机器可读功能的护照”。从那时起，ICAO 一直致力于进一步推进机器可读旅行证件的概念，扩大此类证件的使用范围，并增强证件本身，以更好地实现便利化和安全的必然目标。本文将追溯过去十年中导致制定和发布电子旅行证件标准（尤其是护照标准，通过 9303 第 1 部分，护照/第六版）的活动，这些标准允许使用非接触式芯片作为存储介质来存储生物特征数据。本文取代了国际民航组织技术报告“机器可读旅行证件中的生物特征识别部署”，旨在提供有关 1995 年至 2006 年 9303 第 1 部分，护照/第六版发布期间的思考过程和多边审议的信息。它是国际民航组织发布的 9303 规范和技术报告的配套文件。在这方面，它试图提供有关旅行证件技术选择（特别是与生物特征识别和集成电路非接触式芯片相关的选择）的“原因”和“内容”的背景信息。本文应被视为一份概要指南和指向其他 ICAO 文件的指针；它不应被视为标准本身的替代品。在该背景下，本文面向的读者包括对旅行证件的历史和演变感兴趣的个人以及负责签发、检查或其他非旅行用途的机器可读旅行证件的人员。本文旨在解决与旅行证件计划相关的各种问题和考虑因素，并作为当前旅行证件规范的历史和背景的汇编。除了芯片和生物识别技术的历史和技术观点外，1995 年，国际民航组织明确认识到在旅行证件中使用生物识别技术的可取性，因为这是将证件与其合法“所有者”联系起来的唯一最佳方式。为了实现这一目标，国际民航组织承认需要能够在机器可读的旅行证件中存储更多数据，这导致了对数据存储技术的全面审查。因此，本文的大部分内容都集中在国际民航组织的基本决定以及制定这些基本旅行证件方向的决定的原因，尤其是有关非接触式芯片和面部识别生物识别技术的决定。
开发 AI/ML 操作管道：Linchpin 项目
AIDP – 陆军情报数据平台 ALE – 空射效应 ABIS – 自动生物特征识别系统 BAT-A – 生物特征识别自动化工具集 – 陆军 BCT – 旅战斗队 CIRCM – 通用红外对抗 CMOSS – 指挥、控制、通信、计算机、网络、情报、监视、侦察（C5ISR）/电子战模块化开放标准套件 CMWS – 通用导弹预警系统 EAB – 旅以上梯队 EW – 电磁战 EWPMT – 电子战规划与管理工具 FLOT – 部队前线 GLE – 地面发射效应 HADES – 高精度检测与利用系统 ITDS – 改进型威胁检测系统 JCAP – 联合通用接入平台 LDS – 激光探测系统 LIMWS – 有限临时导弹预警系统 MEMSS – 模块化电磁波谱系统 MFEW – 多功能电子战 MRL – 多管火箭发射器 NESO – NAVWAR电子战系统高架 PNT – 位置导航授时 RWR – 雷达预警接收器 S2AS – 频谱态势感知系统 SAM – 地对空导弹 TITAN – 战术情报目标访问节点 TCE – 战术网络设备 TLS – 地面层系统 TRAC – 战术射频应用底盘 UAV – 无人驾驶飞行器
人工智能在动物营养与饲料科学中的应用
摘要：人工智能技术作为新兴技术革命和畜牧业革命的重要力量，在我国畜牧业数字化、信息化、智能化进程中发挥着至关重要的作用。人工智能技术的应用涵盖动物饲料配方与生产管理、动物饲养环境监测与调控、动物健康管理等多个领域，并已取得初步成效。人工智能通过大数据分析和机器学习算法实现精准饲料配方，提高营养水平和生产效率；利用传感器和物联网技术对饲养环境进行实时监测与调控，改善动物生长环境；利用生物识别技术实现动物健康监测预警，提高管理水平。目前，智能监测技术已应用于放牧羊福利研究，主要包括音频分析、视觉检测、行为监测、行为特征识别、卫星定位、无人机巡航等关键技术。尽管智慧畜牧面临多视角、多尺度、多场景、小样本等挑战，但人工智能技术在畜牧业的应用显著提高了生产效率和管理水平，相比传统技术优势更加显著。
人道主义行动中的数据保护手册
• 匿名化包括可用于确保载有个人数据的数据集完全且不可逆地匿名化的技术，以使它们与已识别或可识别的自然人无关，或者数据主体无法或不再可识别。 • 生物特征识别或生物特征识别是指基于个人的生物学和行为特征自动识别个人。 • 现金转移计划或规划、现金援助干预和现金援助是人道主义领域的术语，用来描述以代金券或现金形式提供的人道主义援助。 • CERT – 计算机应急响应小组 • CISO – 首席安全信息官 • 同意是指数据主体自愿、具体和知情地表明其意愿，数据主体借此表示同意处理与其有关的个人数据。 • CSIRT – 计算机安全事件响应小组 • CSO – 首席安全官 • CTO – 首席技术官 • 数据分析是指将大量不同来源的信息（大数据）结合起来，并使用复杂的算法对其进行分析，以提供决策依据的做法。 • 数据控制者是指单独或与他人共同决定处理个人数据的目的和方法的个人或组织。 • 数据处理者是指代表数据控制者处理个人数据的个人或组织。 • 数据保护影响评估或 DPIA 是指识别、评估和解决项目、政策、方案或其他举措对个人数据产生的风险的评估。 • 数据主体是指可直接或间接识别的自然人（即个人），尤其是通过个人数据。 • 本《手册》中的 DPO 是指人道主义组织的内部数据保护办公室或数据保护官。 • 无人机是远程控制或自主操作的小型空中或非空中单位。它们也被称为无人驾驶飞行器 (UAV) 或遥控飞机系统 (RPAS)。 • 进一步处理是指对个人数据的额外处理，其范围超出了收集数据时最初指定的目的。 • 健康数据是指与个人身体或精神健康有关的数据，这些数据可揭示有关其健康状况的信息。 • 人道主义行动是指为应对人道主义紧急情况而以公正的方式开展援助、救济和保护行动的任何活动。人道主义行动可能包括“人道主义援助”、“人道主义救助”和“保护”。 • 人道主义紧急情况是指对社区或其他大型群体的健康、安全、保障或福祉构成严重威胁的事件或一系列事件（特别是由武装冲突或自然灾害引起的事件）。通常覆盖广阔的区域。• 人道主义组织是指根据其职责和/或使命，在人道主义紧急情况下提供援助以减轻人类苦难、保护生命和健康并维护人类尊严的组织。• IaaS – 基础设施即服务
数字预处理算法...
生物特征识别技术多种多样：我们可以分析手的形状 [2]、虹膜的设计 [3]、声音、视网膜的血管化和脸部的形状。[4] 同样，签名的动态识别 [5] 也可以实时分析（速度、笔上的压力等）。鉴于其成本低、操作简便和指纹识别结果的可靠性，该技术占据了生物特征识别市场的三分之二以上。指纹识别算法多种多样，基于不同的技术，以便从输入图像中提取有用的信息。显然，图像越清晰、越好，系统就越可靠、越快。图像传感器由许多感光点组成，每个感光点对应一个图像元素，即“像素”。图像传感器的每个像素记录其所暴露的光量，并将其转换为相应数量的电子。光越强，产生的电子数量就越多。指纹识别系统中嵌入的传感器种类繁多，基于多种技术，例如：� CCD 传感器：它们已在相机中使用了 30 多年，具有许多优点。一般来说，它们对光的灵敏度仍然比 CMOS 传感器略高，产生的噪音也少一些。然而，它们更昂贵，更难集成到相机中。� CMOS 传感器：它们降低了相机的整体价格，因为它们包含