XiaoMi-AI文件搜索系统
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第三只眼睛：基于AI的视力系统，用于使用深度学习
该项目的目的是设计和构建一个基于视觉的AI系统，该系统利用深度学习技术来帮助视力障碍和盲人。失去视野，家人，朋友和社会的个人都受到影响。完全的视力丧失或退化可能令人恐惧和压倒性，使那些受影响的人怀疑自己保持独立性，支付必要的医疗费用，保持工作并养家糊口。视力丧失具有深远的健康影响，超出了眼睛和视觉系统。跌倒，伤害和心理健康，认知，社会功能，就业和教育水平的恶化都与视力丧失有关。该项目旨在为使用最先进的深度学习技术提供基于视觉的解决方案。关键字：机器学习，深度学习，计算机视觉，面部识别，Google云视觉，分类，对象检测。
非洲的自愿碳市场：深入研究机遇和挑战
当我们深入非洲VCM的复杂景观时，必须解决一系列关键问题，这些问题随着最近对这些市场的兴趣激增。非洲如何有效利用新发现的热情和对VCM的投资来推动其可持续发展和气候弹性工作？这些VCM代表非洲大陆的哪些具体机会，如何最大化？相反，非洲在利用这一势头时会面临哪些挑战，如何缓解或克服这些挑战？因此，我们面临的主要问题声明涵盖了这些基本问题：非洲国家如何从战略上利用其参与VCM的参与来抓住机遇，挑战挑战并促进其可持续发展？
使用机器学习和深度学习进行深度伪造检测
深度伪造技术的泛滥使人们能够制作出高度逼真的假图像，对社会构成了越来越大的威胁。使用人工智能工具创建 DF 是一项简单的任务。检测和缓解深度伪造内容已成为媒体、安全和隐私等各个领域的一项关键挑战。为了应对这一挑战，我们提出了一种使用最先进的深度学习和机器学习技术检测深度伪造图像和文本的新方法。我们的方法利用深度神经网络（包括卷积神经网络 (CNN)）的强大功能来分析区分真实内容和深度伪造的细微模式和特征。我们使用真实和深度伪造图像的多样化数据集来训练和微调我们的模型，确保稳健性和适应性。所提出的系统结合使用图像取证技术、语言分析和行为建模来识别图像中的不一致和异常。通过结合多模态特征，我们的方法在区分真实内容和深度伪造内容方面实现了高水平的准确性。深度伪造技术的激增引发了人们对各个领域数字内容真实性的极大担忧。本研究侧重于开发一个全面的框架，以有效识别和缓解深度伪造图像处理的泛滥。通过利用机器和深度学习方法的进步，本研究提出了一种强大的方法来应对复杂的伪造媒体带来的挑战。此外，我们提出了一种可扩展且高效的实现，允许实时或批处理，使其适用于各种应用。
利用深层神经网络的心脏...
收到：28-02-2023修订：接受：05 -03-2024接受：20-03-2024发布：5-04-2024 A BSTRACT进行预测和诊断疾病对医疗专业人员而言在心脏病时从未如此简单。心血管疾病医疗专业人员一直发现很难预测和诊断。因此，如果在早期发现，能够对世界各地的人们采取必要的行动来治疗它在严重的情况下变得严重。心脏病的主要原因是近年来的一个严重问题，是喝酒，吸烟和不运动。医疗保健部门随着时间的推移生成的大量数据允许机器学习在决策和预测中提供有效的结果。医疗保健是人类福祉的基础，该行业收集了大量的精神科信息。机器学习模型被用来推进心脏病预测的精度。这些模型允许人们被可靠地归类为声音或不幸。我们对提出的综合系统，该系统获得了使用临床信息参数的预期患者机会概况中所包含的标准。拟议的似乎利用了重要的神经编排来有效解决不足和过度拟合的问题。这说明了测试和计划数据上的量表。该模型的有效性是鼓励检查深刻的神经布置（DNN）和制造神经安排（ANN）方法，以确切的期望是对心脏病的近乎或不表现的。
深色 - 使用地下空间可再生供暖和冷却
对SGE的技术，经济和市场潜力的评估表明，（i）（i）地面的热能和地面温度使利用GSHP系统可以利用SGE，鉴于葡萄牙的现有气候条件，具有不同程度的技术潜力，（ii）在6号范围内占主导地位，而估计的估计数量有所不同。 （iii）尽管资本成本较高，但生命周期分析表明，SGE系统与葡萄牙使用的最常用的空间供暖技术相当（天然气/电气/柴火），与空气源相比
使用人工智能和深度...清除太空垃圾
清除太空垃圾是一个全球性问题。许多国家正在实施太空垃圾分类项目，研究各种技术手段，将太空垃圾清除到墓地轨道，参数由国际社会商定。进行太空探索的各国都制定了防止太空垃圾形成的特殊标准和准则。太空垃圾的指数级增长对未来的太空任务和太空探索的可持续性构成了重大威胁。该项目专注于开发和实施一个创新的人工智能驱动框架，以高效、自主地清除太空垃圾。利用先进的机器学习和计算机视觉技术，该系统可以自动识别、跟踪和分类太空垃圾，从而实现有针对性的精确清除策略。该框架集成了实时数据分析、预测模型和机器人控制，以协调碎片收集和处置操作。通过结合卫星传感器、数据融合算法和自主决策，人工智能系统表现出显著的适应性和可扩展性，确保持续缓解太空垃圾风险。
人工智能在选举中的应用——“深度伪造”和“合成媒体”定义示例
在 2023 年 9 月的州行政和退伍军人事务 (SAVA) 临时委员会会议上，成员投票决定在委员会工作计划中为成员主题分配 0.25 FTE。在 2023 年 11 月的会议上，委员会成员投票决定对蒙大拿州的选举安全进行研究，并创建一份确保蒙大拿州选举安全的项目清单。在 2024 年 1 月的 SAVA 会议上，委员会成员投票决定将 AI 在选举中的使用添加到研究计划中。在 2024 年 3 月的 SAVA 会议上，委员会成员要求在与规范 AI 在选举中的使用相关的立法和法规中提供“深度伪造”定义的示例。本文包括来自美国政府机构的示例、非营利组织公共公民的示范立法以及来自全国各地州的法规和法案。根据 NCSL，2023 年，立法在提及 AI 时可能会使用不同的术语，例如“深度伪造”、“合成媒体”或“欺骗性媒体”。这些术语都指人们通常认为的 AI，但根据使用的术语和法规如何定义，可能具有不同的含义。
赎回
1 K. Scaman，F。Bach，S。Bubeck，Y。Lee和L.Massoulié，“网络中凸的分布式优化的最佳收敛速率”，J。Mach。学习。res。，卷。20，pp。1–31，2019。2 li，Q.，dioo，Y.，Chen，Q。和He，B。（2022）。非IID数据孤岛的联合学习：一项实验研究。2022年IEEE第38届国际数据工程会议（ICDE）（IEEE），pp。965–978。3 Kairouz，P.，McMahan，H.B.，Avent，B.，Bellet，A.，Bennis，M.，Bhagoji，A.N.，Bonawitz，K.，Charles，Z. 在联邦学习中进步和开放问题。 机器学习中的基础和趋势®14，1-210。3 Kairouz，P.，McMahan，H.B.，Avent，B.，Bellet，A.，Bennis，M.，Bhagoji，A.N.，Bonawitz，K.，Charles，Z.在联邦学习中进步和开放问题。机器学习中的基础和趋势®14，1-210。
使用深Q-学习
摘要：预测股票价格在金融市场中至关重要，但是由于市场的动态性如何，这可能很困难。常规技术经常无法捕获这种复杂性。一种可能的方法是深度加固学习或深度Q学习（DQL）。本文研究了DQL在股票价格预测中的使用，并考虑了其优点，缺点和方法。它始于DQL的基础知识及其与财务预测的关系，然后再探索经验重播和神经网络体系结构等多种实施策略。涵盖了特定于金融市场的问题，包括模型评估和数据预处理。合成的经验数据将DQL与常规技术形成鲜明对比，证明了其有效性并概述了潜在的领域以进行进一步研究。最终，本综述旨在使从业者和学者了解DQL在股票价格预测中的有效性，从而在这一迅速发展的主题中实现了未来的发展。