XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System视频信号
基于物联网的边境安全与自动枪支驱动......
摘要：本研究旨在设计自动化安全系统，以检测、跟踪和摧毁监视操作中的目标。该系统可以以两种模式运行，其中可以使用基于微控制器的系统自动跟踪目标。另一方面，该系统也可以手动控制，其中用户有权选择目标并在必要时进行射击。图像处理算法在 Matlab 中实现。该过程首先使用摄像机在计算机上处理视频信号，然后选择目标，然后可以使用不同的图像处理技术进一步跟踪目标。选择目标后，微控制器单元决定射击其范围内的任何未经授权的人或活动。枪安装在三脚架上，其运动由步进电机控制 关键词：微控制器、继电器、网络摄像头、执行器。
IPTV 指南：网络运营商的实用部署策略 - 102481AE
久负盛名的 RCA 连接器仍然是视频卡座、DVD、视频投影仪和高清显示器等专业消费类产品中音频和视频信号同轴电缆端接的普遍接受方法。ADC 的新型精密 RCA 连接器专为要求苛刻的专业环境而设计，提供性能驱动的产品，具有出色的机械和电气特性以及简单的 BNC 型组装。精密模制绝缘体带有锁定镀金中心导体，可确保标称 75 欧姆特性阻抗。ADC 专有的几何模制绝缘体设计等创新功能可显著减少阻抗失配并提高数字应用的传输可靠性。ADC 的 RCA 连接器使用与 ADC BNC 和 F 连接器产品相同的剥线和压接工具，使安装变得简单快捷。
技术
无线电波在水中传播距离很短。水下机器人平台（如 AUV）可以使用声学通信来确定它们的位置并告诉船只它们的情况。然而，虽然声音可以传播很长的距离（最远可达 0.6 英里），但通常仍然太慢，无法将视频信号从平台传输到船只或岸上。为了解决这个问题，AUV 需要提前编程，其机载计算机会指导它们完成任务。一旦完成任务，它们就会浮出水面，要么被船只打捞上来下载数据，要么连接到卫星上将数据发送到岸上。ROV 通过将船只与机器人连接起来的长光纤电缆不断与船只通信。目前，大多数深海 ROV 的下潜深度不超过 6,000 米（3.7 英里）。电缆设计和其他因素使得下潜到更深的水下更加困难且成本更高。为了下潜到更深的水下，下一代工程师将需要开发新的电缆技术
带有光电反馈的基于激光的储层计算机的不对称性能
基于物理的神经形态计算是当前数字技术的有前途的算法，因为其能量效率，并行性的潜力和较大的带宽。在各种体系结构中，复发性神经网络（RNN）特别适合以频度依赖性（例如音频和视频信号）处理数据[？]。但是，他们解决特定任务的监督培训通常是数据密集型的，需要调整网络的互发矩阵，这是硬件实现的挑战。储层计算（RC）提供了一个框架来通过简化训练过程来克服此问题，从本质上讲，将RNN未经训练以及在结合RNN节点的瞬时响应的输出层上使用简单的lin-1 eR-ear回归[？？]。这些考虑因素通过使用七个技术平台（包括微电子学，旋转和光子学[？？]。在后一类中，已经提出了各种插曲[？ ]包括大规模的自由空间体系结构[？？？]，光反馈体系结构[？？？]和光子集成电路[？？]。这些物理系统已经在各种任务上证明了最先进的性能，包括非线性通道均衡，混乱的时间序列预测和语音识别[？]。]，其中一个物理非线性反馈体系结构依赖于时间延迟储层（TDRC）方法[？
1. 什么是人工智能 1.1 像人一样行动：图灵测试方法
自然语言处理，使其能够成功地用英语交流； 知识表示，用于存储它所知道或听到的内容； 自动推理，使用存储的信息来回答并得出新的结论； 机器学习，用于适应新情况并检测和推断模式。图灵测试故意避免询问者与计算机之间的直接物理交互，因为皮尔逊的物理模拟对于智能来说是不必要的。然而，所谓的全面图灵测试包括视频信号，以便询问者可以测试受试者的感知能力，以及询问者将物理对象“通过舱口”的机会。通过将询问者与机器和其他人类参与者隔离开来，测试确保询问者不会受到机器外观或其声音的任何机械特性的影响。然而，询问者可以自由地提出任何问题，无论问题多么狡猾或间接，以努力揭露计算机的身份。例如，询问者可能会要求两名受试者进行一项相当复杂的算术计算，假设计算机比人类更有可能做出正确的回答；为了对抗这种策略，计算机需要知道什么时候它应该无法得到这类问题的正确答案，以便看起来像人类。为了根据情感性质发现人类的身份，询问者可能会要求两名受试者对一首诗或一件艺术品做出反应；这种策略要求计算机了解人类的情感构成。
+ WIRELESS WORLD - 世界无线电史
短短几年的时间。当老 IBA 在 80 年代初期构想出多路复用模拟组件的概念时，它看起来就像一个聪明的主意，它利用当时的技术克服了地面电视系统的缺点：没有格子运动夹克的交叉色差。多语言/立体声传输，并可与其他广播标准轻松互换。最棒的是。视频信号上的色域压缩允许在正常电视频道带宽内进行广播。甚至还有 loofa 来挤入数字声音和文本。不幸的是，它虽然很好。80 年代的技术尚未被取代，所有标准核心的模拟压缩看起来仍然僵硬且不灵活。任何普遍实施的广播系统都必须基于全数字编码，以便为未来发展做好准备。毕竟，可以将标准彩色电视频道压缩为 I/H/I/ 的算法。传输空间已经存在（GI 的 Digicypher），甚至更惊人的处理卷积正在酝酿中。全数字系统符合低成本制造技术，但考虑到微电子和未来传输技术的未来发展。这几乎就像我们在 30 年代被黑客攻击，即将选择 Baird 机械电视系统而不是 EMI 的电子扫描方法。仅仅说数字系统尚未准备好是不够的。一切都是如此。99% 的观众对屏幕上显示的技术质量非常满意。欧盟委员会准备让广播制造业和观众背负技术负担，以换取电视公司的短期利益，这是相当可耻的。弗兰克·奥格登
监视使用计划
描述监控技术及其工作原理的信息，包括制造商的产品描述。圣路易斯大都会警察局在圣路易斯市各地部署了 646 个固定/静止摄像机，部署在具有支持该技术所需基础设施的地区。RTCC 视频监控系统摄像机被视为互联网协议 (IP) 视频监控系统。IP 视频系统利用来自数字网络的数据来发送和接收视频信号。摄像机数据被发送到实时犯罪中心，并允许 SLMPD 获取实时和/或记录的视觉信息，有助于打击犯罪，减少事件响应时间，为调查和刑事起诉提供存档视频报道，增强公众和警官安全，并提供基础设施安全。值得注意的是，RTCC 是圣路易斯大都会警察局的一部分，由 SLMPD 人员组成。RTCC 是监控技术的中心，不属于任何监控技术的共享。该部门还可以访问第三方视频（即特别征税区和私人公民），这些视频由与私人实体/公民签署的谅解备忘录管理，以将他们的摄像机联合到部门的系统中。根据第 71842 号法令的定义，这些实体不被视为城市实体，也不被法令第二节 B 小节禁止，但为了透明起见，该部门承认这种访问权限确实存在。固定摄像机是高度可见的摄像机，顶部装有红色和蓝色闪光灯，盒子正面贴有警察贴纸。它们能够平移、倾斜和变焦。目的：
机器和人类的自信学习
机器智能与人类智能的结合有可能赋予人类增强的能力（例如，在写歌词时提高押韵密度，通过情绪检测增强同理心，以及在在线课程中个性化学习）。不幸的是，人类生活在一个不确定的世界中 - 即使是最先进的以模型为中心的人工智能系统的性能也常常取决于它以数据为中心处理其训练标签的不确定性的能力。为此，我们引入了置信学习，即机器（像人类一样）必须使用带有噪声的标签数据进行学习，直接量化和识别标签噪声，并通过在清除错误标签的清理数据上自信地重新学习来消除误解。我们通过开发一个用于置信学习的原则性理论和框架来实现这一目标，该理论和框架具有量化、识别和学习数据中标签错误的能力，并且我们在 cleanlab Python 包中开源了它们的实现。根据使用 cleanlab 发现的标签错误的人工验证：我们估计音频、图像和文本模态中十个最常用的机器学习数据集的测试集标签的最低错误率为 3.4%；检查改变机器基准排名所需的噪声普遍性；并提供更正的测试集，以便人类可以更自信地对机器性能进行基准测试。然后，我们构建并评估了三个人工智能系统，以增强人类在嘈杂的现实环境中的能力。即：（1）通过结合来自多个同步视角的嘈杂具体音频和视频信号来辅助多人对话中的轮流发言，（2）通过利用语言和语义固有的随机不确定性来辅助生成歌词，以及（3）通过去极化/多样化评论排名来辅助人类在开放式在线课程中的学习，以减轻基于赞成票的排名中固有的多数偏见。在每种情况下，人工智能系统克服不确定性的能力都与其增强人类能力的功效相关，并且进一步说，与人类对执行相关任务的能力的信心相关。
机器和人类的自信学习
机器智能与人类智能的结合有可能赋予人类增强的能力（例如，在写歌词时提高押韵密度、通过情绪检测增强同理心以及在在线课程中个性化学习）。不幸的是，人类生活在一个不确定的世界中 - 即使是最复杂的以模型为中心的人工智能系统的性能也常常取决于其以数据为中心处理其训练标签的不确定性的能力。为此，我们引入了自信学习，即机器（像人类一样）必须使用带有噪声的标签数据进行学习，直接量化和识别标签噪声，并通过对已清除错误标签的清洁数据进行自信地重新学习来消除误解。我们通过开发自信学习的原则理论和框架来实现这一目标，该理论和框架具有量化、识别和学习数据中标签错误的能力，并且我们在 cleanlab Python 包中开源了它们的实现。根据使用 cleanlab 发现的标签错误的人工验证：我们估计音频、图像和文本模态中十个最常用的机器学习数据集的测试集标签的最低错误率为 3.4%；检查改变机器基准排名所需的噪声普遍性；并提供更正的测试集，以便人类可以更自信地对机器性能进行基准测试。然后，我们构建并评估了三个人工智能系统，以增强人类在嘈杂的现实环境中的能力。即：（1）通过结合来自多个同步视角的嘈杂具体音频和视频信号来辅助多人对话中的轮流发言，（2）通过利用语言和语义固有的随机不确定性来辅助生成歌词，以及（3）通过去极化/多样化评论排名来辅助人类在开放式在线课程中的学习，以减轻基于赞成票的排名中固有的多数偏见。在每种情况下，人工智能系统克服不确定性的能力都与其增强人类能力的功效相关，进而与人类对其执行相关任务的能力的信心相关。