XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemDEEP
人工智能、CHATGPT 和 DEEPFAKES
1 Bibhu Dash & Pawankumar Sharma，《ChatGPT 和 Deepfake 算法是否危及网络安全行业？评论》，10(1) I NT'L J. OF E NG'G & A PPLIED S CI. 1 (2023 年 1 月 16 日)，https://www.ijeas.org/download_data/IJEAS1001001.pdf [https://perma.cc/7VPT-BUZ5]（讨论技术如何利用机器学习来操纵图像和视频，从而危及区分真假图像的能力）。 2 例如，请参阅 Robert McMillan 等人的《新的 AI Deepfakes 使 2024 年选举复杂化》，《华尔街日报》，2024 年 2 月 16 日（讨论随着 Deepfakes 的传播，AI 如何对选民投票率产生不利影响）。 3 例如，请参阅 Ashley Belanger 的《少年男孩使用人工智能制作同学的假裸照，引发警方调查》，A RS T ECHNICA (2023 年 11 月 2 日)，https://arstechnica.com/tech-policy/2023/11/deepfake-nudes-of-high-schoolers-spark-police-probe-in-nj/ [https://perma.cc/PM46-YPPM]（最后访问时间为 2024 年 2 月 18 日）（讨论少年如何使用人工智能图像生成器制作和分享女同学的假裸照）。
锂离子电池SOH预测，深度学习通过可解释的机器学习增强
本研究中使用的方法可以帮助电池开发人员将不同的操作策略与电池老化联系起来。We use inputs such as temperature (T), current (I), and state of charge (SOC) and utilize a feature transforma- tion technique which generates histogram-based stressor features representing the time that the battery cells spend under operational conditions, then investigate the performance of DNN models along with explainable machine learning (XML) techniques (e.g., SHapley Additive exPlanations) in predicting LiB SOH.比较分析利用了广泛的开源数据集来评估LSTM，GRU和FNN等深度学习模型的性能。预测以两种不同的模式执行：一个将预测的周期限制为520，另一个将预测扩展到了电池第一寿命的结束（SOH = 80％）。
使用机器学习和Deep
勒索软件在整个现代时代攻击了对网络安全的最大诱人危险。安全软件在勒索和零日间谍软件突击方面经常无效；严重的净漏洞可能会导致大量信息损失。这些袭击正在创造一场资源竞争，这些攻击变得越来越灵活，并且越来越有能力改变它们的出现方式。在这篇评论文章中，主要的目标是伦理软件检测的最新趋势，也是可能的进一步研究的可能方向。本文提供了有关勒索软件的背景信息，攻击时间表以及病毒的概述。此外，它还对当前识别，避免，减少以及从勒索软件攻击中恢复的策略进行了详尽的分析。另一个收益包括对2016年至2023年之间进行的研究的检查。这使Booklover当前对勒索软件检测的最新突破有了最新的了解，并展示了防止勒索软件攻击的技术的改进。关键字 - 勒索软件检测，机器学习，软计算，软件定义网络（SDN）
使用深度...检测驾驶员困倦
摘要：驾驶员困倦是导致全球道路交通事故的一个关键因素。为了缓解这一问题，人们使用计算机视觉、机器学习和生理信号处理等先进技术开发了各种驾驶员困倦检测系统。使用带注释的困倦和警觉驾驶实例数据集训练机器学习算法，以准确分类驾驶员的状态。从面部表情、眼球运动和生理信号中提取的特征被输入分类器，以有效检测困倦模式。该技术基于光学数据和人工智能，可以自动检测驾驶疲劳。一种算法被用来检查驾驶员是否在睡觉或打哈欠，如果是，就发出警报，这样我们就可以防止事故发生。索引术语——计算机视觉、深度学习、卷积神经网络、眼睛纵横比、嘴巴纵横比。
关于森林野火的深度学习实验
应对自然语言处理和数字图像处理中对人才的不断增长的需求，全球专家一直在探索创新的方法来改革机器视觉课程。例如，Min和Lu倡导多媒体和互动教学方法，强调实践相关性和学生参与。Wang等人，重点是研究生教育，整合科学研究，教学和实践项目，使学生能够在产品开发中的研究背景下进行情境化。
使用深度学习的实时图像动画
该项目深入研究基于深度学习的图像动画，采用有条件的生成模型，例如生成对抗网络（GAN）和变异自动编码器（VAE）。在包含图像序列对的数据集上训练，这些模型将单个输入图像转换为连贯和新颖的动画，从而模拟自然运动和转换。使用TensorFlow在Jupyter Notebook环境中引入了交互式图像动画系统，以实现深度学习能力。利用OPENCV，FFMPEG，IMAGEIO，PIL和SCIKIT-IMAGE用于图像和视频处理，该系统将IPYTHON小部件结合在一起，用于增强用户交互。该技术在实时视频流中也起着至关重要的作用，提供动态的视觉内容而无需手动逐帧动画。该项目利用了深度学习的力量，以消除手动努力，为在不同领域的有效和现实的内容创建开辟了新的可能性。
机器学习和深度学习实时应用摘要
图1：机器学习与AI模型的深入学习之间的关系。大流行效应在这首歌中引起了很多关注，继续深入学习尝试，从而增加了对机器的期望。基于无接触世界，更高的注意力与不同的应用有关，即面对识别，分类和检测（Hussin等人。（2022））。因为每个人的脸都不一样；它使人类具有惊人的真实感。机器学习已在许多领域广泛使用。研究社区正在不断就新发展领域进行研究。II。 机器学习方法于1959年，亚瑟·塞缪尔（Arthur Samuel）进行了机器的演变。 在1948年，图灵（Turing and Champernowne）创作了基于最重要的国际象棋游戏的计算机程序的纸和铅笔。 草稿算法是由Christopher Strachey（1952）创建的。 尼尔森在1960年代出版了带有模式分类书的模式分类。 Duda和Hart在1970年解释了模式分类。 研究人员Hinton，Nielsen，Rumelhart和Williams在1985年和1986年提出了神经网络。 用多层感知器（MLP）对实用反向传播（BP）的培训是一个主要的想法。 深度学习将神经网络视为今天的时间。 1。 ML的分类：无监督和监督的强化学习II。机器学习方法于1959年，亚瑟·塞缪尔（Arthur Samuel）进行了机器的演变。在1948年，图灵（Turing and Champernowne）创作了基于最重要的国际象棋游戏的计算机程序的纸和铅笔。草稿算法是由Christopher Strachey（1952）创建的。尼尔森在1960年代出版了带有模式分类书的模式分类。Duda和Hart在1970年解释了模式分类。研究人员Hinton，Nielsen，Rumelhart和Williams在1985年和1986年提出了神经网络。用多层感知器（MLP）对实用反向传播（BP）的培训是一个主要的想法。深度学习将神经网络视为今天的时间。1。ML的分类：无监督和监督的强化学习
深度学习的自动化脑肿瘤分类器
CSUSB Scholarworks研究生办公室将该项目带给您免费和公开访问。已被CSUSB Scholarworks的授权管理人所接受，将其纳入电子论文，项目和论文。有关更多信息，请联系Scholarworks@csusb.edu。
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？