XiaoMi-AI文件搜索系统
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使用Yolov8和Bytetrack
最近，智能运输系统（ITS）已成为应对城市交通管理日益严重的挑战的重要组成部分。随着车辆密度的指数升高和道路安全问题的增加，发展有效且可扩展的交通解决方案已变得必不可少。本文探讨了最先进的计算机视觉技术的整合，以有效地应对这些挑战。交通监控系统的演变：交通监控的根源可以追溯到传统方法，例如手动监视和静态传感器，尽管在特定方案中有效，但在可伸缩性，实时适应性和精度方面有限制。多年来，人工智能和计算机视觉的进步改变了这一景观，从而实现了实时和自动化的交通分析。引入了诸如YOLO（您只看一次）和高级跟踪算法（例如Bytetrack）等深度学习模型的引入进一步提高了流量监控系统的准确性和鲁棒性。Yolov8是Yolo系列中的最新迭代，它带来了改进的对象检测功能，包括更高的精度和更快的推断。Bytetrack是一种尖端的多对象跟踪算法，即使在诸如遮挡和高速运动之类的具有挑战性的条件下，也可以确保跨视频帧的稳定和可靠的跟踪。
西米德兰兹安全数据环境 NewsBytes
英国健康数据研究机构首席科学家 Cathie Sudlow 教授领导的一项独立审查强调了阻碍英国使用健康数据的复杂性和低效率。Sudlow 审查——“统一英国健康数据”——表示，健康数据应被视为“关键的国家基础设施”，需要高层领导和重要投资。Sudlow 教授受命领导一项对英国健康数据格局的独立审查，考察该国利用数据改善医疗保健的能力。她说：“我们根本没有最大限度地利用英国丰富的健康数据为社会带来利益。由于我们的数据系统过于复杂，影响英国数百万人的健康状况的研究常常受到阻碍或延误。结果，我们让患者及其家属失望了。”她的最终报告包括五项建议，强调需要消除障碍、简化流程并在整个英国实现安全可靠的数据使用：
BYTES网络安全 - 市场报告|秋季2024
首先，我想向参加我们调查的每个人表示感谢。我们收集的见解不仅令人着迷，而且还将加强我们为更好地为客户服务的持续努力，并为更广泛的行业增添重要价值。到目前为止，在2024年，网络安全格局已受到地缘政治紧张局势的加剧，导致了更复杂的国家赞助攻击，因此，将调查中的第一项挑战视为“增加网络钓鱼攻击的复杂性”，这并不奇怪。这是生成AI的兴起，这本身就是一把双刃剑。产生新的漏洞，但也为更好的安全提供了激动人心的机会。许多组织发现由于技能的大量技能短缺，很难跟上快速发展的威胁。但是，向合作伙伴提供了很大的转变，提供托管安全服务以帮助解决此问题。过去一年中该行业中报道的许多违规行为源于第三方或供应链漏洞。这个问题已在我们最近的调查中提高了优先列表。随着我们越来越依赖第三方供应商，很明显，需要更多的投资来应对这些风险。我们还看到了刷新/新的合规性标准，以跟上不断变化的景观。从这些问题中，我们看到某些解决方案/服务领域（例如事件响应）的需求不断增加，这在本调查中排名第一的客户优先级。这确实突出了该行业在所有垂直领域的影响和重要性1。要结束，在过去的一年中，英国网络安全部门的增长令人印象深刻，收入增长了13％和2700个新就业机会。
基于字节的GPT-2模型，用于flip jpeg jpeg bitstream恢复
摘要 - 在本文中，我们调查了大语言模型（LLMS）在恢复损坏的Bitstreams的应用，特别关注JPEG图像数据。我们提出了一个基于字节的GPT-2模型，该模型可以直接处理字节序列并预测后续字节，从而使其应用于JPEG BITSTREAM恢复。此体系结构允许该模型捕获JPEG图像的Bitstream中连续字节数据之间的关系，从而使模型可以由于损坏的存储和恶意攻击而恢复位翼误差。我们在位错误率不同（BER）上评估了模型在位纤维JPEG数据集上的性能。实验结果证明了该模型在Bitstream中隐式学习模式并纠正错误字节的能力，从而展示了LLM在二进制处理任务中的潜力。我们的发现突出了基于字节的LLM在解决数据腐败问题并为该领域研究的新途径的承诺。
字节
计算机科学系仅在2017年就以光荣而百年历史的Burdwan Raj学院开始了旅程。我很高兴得知，在这个短期内，该部门将带出双语电子杂志，名为Byte-atastic。因此，仅出现的短期范围并不总是征兆其意义上的症状，我向该系的老师和学生致以最良好的祝愿，以进行开创性的工作。对人类社会文化环境的持续研究表明，人类对生活中平凡的幸福有倡导。他们也可以同样感受到超人的暗示。然后，他们采取了自我实现的诉讼，在各种文学流派中找到表达 - 诗歌，短篇小说，音乐等。这个e-Magazine是泰罗斯，年轻的大学生的正确平台。通过这些文学形式，他们的美学情绪将散发出在国外的悠扬歌曲。在这里，年轻的作曲家几乎试图无视国际承认的批评家布拉德利（A.C. Bradley）的警告 - “富有想象力的愿景，虽然令人愉悦，但很困难”。
播客名称：ACM BYTECAST情节：Juan Gilbert
播客名称：ACM BYTECAST情节：Juan Gilbert-第55集欢迎来到ACM Bytecast Podcast，这是计算机机械协会系列的ACM Bytecast Podcast！播客在计算研究和实践的交集中与研究人员，从业人员和创新者进行对话，涉及其经验，经验教训以及计算未来的愿景。在这一集中，微软开发人员社区副总裁，播客汉塞尔米特的主持人Scott Hanselman采访了来宾Juan Gilbert。Juan是Andrew Banks家族的首位，佛罗里达大学的计算机和信息科学与工程系主任，他在那里领导了社会良好实验室的计算机。 开始，胡安·吉尔伯特（Juan Gilbert）获得了美国总统授予的国家技术创新奖，这是您可以在该领域获得的最高奖项。 他不知道有人提名他，并从蓝色的电子邮件中收到一封电子邮件，说大学必须批准它，但这是高度保密的。 他于2019年获得提名，但直到2023年才获得奖励。 他还解释了他的活跃项目，这是一个全面的投票系统。 国会通过了立法，以帮助残疾人投票，但他们创造了一种单独但平等的方法。 他设计了一台通用投票机，旨在帮助人们与其他任何人在同一台机器上投票。 它具有带有多模式的无障碍设计，如果您盲目或视力障碍，可以与您交谈。 您可以使用语音或开关或按钮响应。 所以，他们创建了一个应用Juan是Andrew Banks家族的首位，佛罗里达大学的计算机和信息科学与工程系主任，他在那里领导了社会良好实验室的计算机。开始，胡安·吉尔伯特（Juan Gilbert）获得了美国总统授予的国家技术创新奖，这是您可以在该领域获得的最高奖项。他不知道有人提名他，并从蓝色的电子邮件中收到一封电子邮件，说大学必须批准它，但这是高度保密的。他于2019年获得提名，但直到2023年才获得奖励。他还解释了他的活跃项目，这是一个全面的投票系统。国会通过了立法，以帮助残疾人投票，但他们创造了一种单独但平等的方法。他设计了一台通用投票机，旨在帮助人们与其他任何人在同一台机器上投票。它具有带有多模式的无障碍设计，如果您盲目或视力障碍，可以与您交谈。您可以使用语音或开关或按钮响应。所以，他们创建了一个应用它还提供了隐私，因为选民可以为他们投票的人说“投票”，而不是该人的名字，因此他们的投票仅在他们和政府之间。在他为社会良好实验室计算的计算机中，想法是通过为现实世界中的问题构建创新的解决方案来改变世界。接下来，Juan和Scott讨论了AI的角色，以及它将带走工作还是工作的方面。胡安说，我们真的不知道AI会如何影响我们的社会。我们唯一可以说的是AI会改变事物。他们谈论了几年前政府如何克隆绵羊，他们认为他们不会复制人类。AI是开源的，社会决定我们不会将AI用于某件事并不那么容易。它被模仿到该国及其自身法规。在机场的面部识别被视为亚洲国家的一项非常出色的技术，但美国参议员说这不是一个好主意。每个文化和国家对同一技术都有非常不同的反应。我们也不知道AI在部署之前是否有效。ai具有面部识别的AI最终使用偏见，造成差异并误认为身份。我们不知道AI是否会真正起作用，直到我们部署它并认为它是成功的。在招聘决定中，胡安创建了应用程序任务（aq），这是消除种族，国籍，性别等的使用的技术。在许多不同属性的申请人之间具有整体多样性。此外，胡安博士谈到了他们如何决定要进行的实验室。该技术建议当申请人剩余担任该职位时，建议使用哪些申请人。他说，这些想法来自社会以及他们看到的问题和事件。例如，他的学生不高兴人们在例行交通停顿期间不断被枪击。
通过在bytecode上应用Lapranove功能
摘要 - 在这项研究中，我们将Lapranove功能的新应用在勒索软件检测中进行了新的应用，提供了一种新的方法来增强检测准确性和可靠性。lapranove功能显着提高了特征，从而提高了机器学习模型在识别勒索软件时的性能。这项研究严格评估了使用支持向量机，随机森林和神经网络的Lapranove功能增强功能集的有效性。实验结果表明，神经网络模型基本上优于传统检测方法，实现了准确性，精度，回忆和F1评分的卓越指标。对实验设置，结果和比较性能的详细分析使用基线方法突出了将高级数学功能与最先进的机器学习技术集成的可观好处。这些发现强调了这种创新方法增强网络安全系统的准确性和可靠性的潜力，从而提供了适应其他恶意软件和网络安全威胁的强大框架。这项研究表明了高级功能工程和高质量数据集在培训有效的机器学习模型中的重要性，为未来的研究和实际应用铺平了道路，以增强恶意软件检测功能。
新闻稿 印度理工学院曼迪分校的研究人员开发出可生物降解的聚合物微凝胶，用于可持续农业 视频片段：https://drive.google.com/driv
现代农业严重依赖化肥施用来满足不断增长的人口不断增长的粮食需求。虽然肥料对于为植物提供营养和提高作物产量至关重要，但其有效性往往受到气体挥发和浸出等因素的影响。因此，过量施肥不仅会导致高成本，还会对环境产生不利影响，包括地下水和土壤污染以及人类健康危害。因此，开发延长肥料释放的技术替代品对于促进向可持续农业实践的转变至关重要。这项综合研究的结果已发表在美国化学学会的著名期刊《ACS 应用材料与界面》上。这项研究工作由 Garima Agrawal 博士及其团队领导，其中包括印度理工学院曼迪分校化学科学学院的 Ankita Dhiman 女士、Piyush Thaper 先生和 Dimpy Bhardwaj 女士。该研究由印度政府科学与工程研究委员会和印度政府科技部资助。