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2018-19 年度报告 - 国防部
阿富汗边境至内陆地区。宗教极端主义也在崛起。军方避免对以巴基斯坦邻国为目标的圣战分子和国际禁止的恐怖组织采取行动。对此类组织的支持仍然存在。全年，此类组织继续受到鼓励，在大规模越线和跨境射击的掩护下渗透到印度，这些射击发生在查谟和克什米尔以及其他地区，引发了印度武装部队的适当反应。2019 年 2 月，巴基斯坦的联合国指定恐怖实体穆罕默德军 (JeM) 发动了普尔瓦马恐怖袭击，这再次证实了印度仍然是巴基斯坦国家支持的跨境恐怖主义政策的持续目标。印度的回应包括对巴基斯坦巴拉科特穆罕默德军最大的训练营进行了成功的先发制人非军事反恐空袭。印度的立场是，巴基斯坦采取可信和不可逆转的措施，停止支持在其控制的领土上活动的恐怖分子和恐怖组织，并拆除恐怖组织为发动对印度的袭击而运营的基础设施。印度将继续采取有力和果断的措施，确保国家安全。
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添加编码设备......................................................................................................................................................................12 5.1.1 快速添加......................................................................................................................................................................12 5.1.2 手动添加......................................................................................................................................................................12 5.1.3 主动上报......................................................................................................................................................................13 5.2 修改或删除设备................................................................................................................................................................14 5.3 设备升级..............................................................................................................................................................................14 5.4 设备设置................................................................................................................................................................................ 14 5.5 区域设置 ...................................................................................................................................................................... 15 5.6 通道组设置 ................................................................................................................................................................ 15 5.7 添加媒体传输服务器 ................................................................................................................................................ 15 5.8 添加存储服务器 ...................................................................................................................................................................................................................... 16 6 智能管理 ...................................................................................................................................................................................... 18 6.1 测温 ................................................................................................................................................................................ 18 6.1.1 温度设置 ...................................................................................................................................................................... 18 6.1.2 实时预览 ...................................................................................................................................................................... 19 6.1.3 记录查询 ...................................................................................................................................................................... 20 6.1.4 统计 ...................................................................................................................................................................... 21 6.2 人脸监控 ...................................................................................................................................................................... 22 6.2.1 对象库 ...................................................................................................................................................................... 22 6.2.2 任务管理 ...................................................................................................................................................................... 25 6.2.3 实时查看 ...................................................................................................................................................................... 26 6.2.4 搜索 ...................................................................................................................................................................... 28 6.2.5 逐图搜索 ............................................................................................................................................................. 29 6.2.6 配置 ............................................................................................................................................................. 31 6.2.7 人脸识别终端接入及配置 ............................................................................................................................. 32 6.3 人脸迎宾 ............................................................................................................................................................. 37 6.4 人脸考勤 ........................................................................................................................................................................................................ 39 6.5 越线计数 ............................................................................................................................................................. 40 6.5.1 任务管理 ............................................................................................................................................................. 40 6.5.2 实时统计 ............................................................................................................................................................. 41 6.5.3 热力图 ............................................................................................................................................................. 42
安全车
据世界卫生组织 (WHO) 最近报告，智能手机、多媒体系统或广告牌等智能设备的大量使用导致驾驶时注意力分散，并因此导致致命事故。基于脑电图的脑机接口 (BCI) 已被提议作为一种有前途的分心检测方法。然而，现有的解决方案并不适合驾驶场景。它们没有考虑互补数据源（例如上下文数据），也没有保证组件之间实时通信的真实场景。这项工作提出了一种使用 BCI 和逼真的驾驶模拟器检测分心的自动框架。该框架采用不同的监督机器学习 (ML) 模型，使用脑电图 (EEG) 和汽车传感器收集的情境驾驶数据（例如越线或物体检测）对不同类型的分心进行分类。已经使用无分心的驾驶场景和类似的场景对该框架进行了评估，其中对十个受试者产生了视觉和认知分心。所提出的框架使用 EEG 实现了 83.9% 的二分类 𝐹 1 得分，使用 EEG 实现了 73% 的多分类模型，通过将情境驱动纳入训练数据集，二分类提高了 7%，多分类提高了 8%。最后，神经生理学研究证实了结果，结果显示选择性注意和多任务处理中的电压明显更高。