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海军舰艇历史评估 - 最终决定
服役后，莫比尔湾号加入美国大西洋舰队，于 1987 年 3 月抵达母港佛罗里达州梅波特。经过一年的船员资格审查、测试和系统试验后，莫比尔湾号于 1989 年 5 月 11 日开始首次部署。在这次巡航中，莫比尔湾号因在阿曼湾的行动获得了她的前两个奖项：海上服务部署勋带和武装部队远征勋章。她于 1990 年 8 月部署，支持沙漠盾牌行动和沙漠风暴行动，成为第一艘环球航行的宙斯盾巡洋舰。在波斯湾，该舰成为第一位指挥四艘航母特遣舰队的战斗部队防空作战指挥官，从而脱颖而出。莫比尔湾号发射了 22 枚战斧对陆攻击巡航导弹，并担任战斗部队反水面作战指挥官，瞄准伊拉克海军舰艇，指挥舰载攻击机摧毁 38 艘伊拉克海军舰艇，彻底击溃伊拉克海军。直升机反潜中队轻型 43 (HSL-43) 支队 2B 配备了两架 SH- 60B 海鹰直升机。1991 年 5 月，莫比尔湾号奉命前往菲律宾共和国苏比克湾参加“炽热守夜”行动，撤离因皮纳图博火山爆发而流离失所的数千名民众。1991 年 12 月，莫比尔湾号开始为 1992 年春季波斯湾部署做准备。1992 年 4 月 15 日，莫比尔湾号再次启航前往波斯湾。途中，该舰和船员访问了澳大利亚悉尼，代表美国海军参加珊瑚海战役 50 周年庆典。1992 年 5 月下旬，该舰驶过霍尔木兹海峡，开始执行以下任务：
使用机器学习的恶意URL检测
我们在本文中解决了我们的经验培训和测试恶意URL检测系统。我们的研究受到一系列技术和安全开发的启发。首先，互联网已成为一个更危险的环境。Smanteme宣布2011年的网络威胁一年增长了36％。每天大约相当于4,500次新攻击。推出新攻击的速度远远超过了传统的反恶意软件工具的功能。第二，移动网络数据的个人和业务使用都大大提高。smanteme在其2012年的灵活性调查中观察到，虽然智能手机曾经在很大程度上被它禁止，但现在有成千上万的工人使用它们。结果，攻击者的攻击人群不仅扩大了，而且从商业或财务的角度包含了一个潜在吸引人的社区。
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。
使用机器学习的暴力检测
计算机工程系Sanghavi工程学院，Varvandi，Nashik摘要 - 暴力行动识别在自动化视频监视系统的开发中起着关键作用。虽然先前的研究主要依赖于手工制作的特征探测器，但最近的查询探讨了基于学习的表示模型，以实现更高的精度。但是，这些技术在有效学习区分特征时面临挑战，尤其是在具有突然摄像机运动的视频中。利用基于深度表示的方法在图像识别和人类行动检测任务中的成功，本文提出了一种基于深度代表的模型，利用转移学习进行暴力场景检测。所提出的方法的表现优于最先进的精度，在曲棍球和电影基准数据集上分别达到99.28％和99.97％的精度。通过学习最歧视的特征，该模型在识别监视视频中的侵略性人类行为方面表现出了卓越的表现。关键字：暴力检测，战斗识别，监视视频，Deep CNN，Googlenet，转移学习。
使用...
这项工作探讨了使用机器学习检测严重缺陷的最新方法。使用机器学习算法中模式识别的力量，我们为图像尾字符串分析提供了一个自动系统。该系统在仔细标记不同故障分类的广泛数据集上进行培训。这使该模型可以在部署过程中检测和分类未见拖曳图像中的潜在错误。这种方法通过提供客观，自动化和不断学习的解决方案来进行船尾线检查，从而提供了与传统技术相比的重要优势。这可以改变许多行业中硬线完整性的评估方式。该方法通过分析苛刻的线的图像来检测缺陷来自动化检查过程。机器学习算法在模式识别方面表现出色，使其非常适合此任务。所提出的方法涉及在由不同故障类型分类的船尾线图像数据集上训练模型。一旦训练了模型，它就可以分析新图像并有效地对其进行分类，并检测到牵引线中的潜在错误。这种数据驱动的方法比传统方法具有多个优点，包括更好的准确性，效率以及随着时间的推移不断学习和改进的能力。这种方法可能会彻底改变许多行业的回报线控制。算法V3是由Google开发的深度卷积神经网络体系结构。由于有效地使用了卷积过滤器和自举模块，因此在各种图像分类任务中实现了高性能。种子模块堆叠具有并联不同尺寸过滤器的多卷积层，从而允许网络捕获图像的不同特征。这种层次结构方法允许Inception V3学习图像数据的复杂表示，从而在尾字符串分析中获得了更好的错误检测精度。
战略第 14 章：进入和进入威慑
当时很少有人意识到，但 MySpace 的衰落始于 2004 年，当时扎克伯格推出了 Facebook。Facebook 在几个关键方面与 MySpace 不同。Facebook 要求会员使用真实姓名，并且他们的网页必须符合标准格式。相比之下，MySpace 会员经常使用在线假名，他们的网页是创意设计的堡垒。Facebook 于 2007 年开发了一款 iPhone 应用程序；MySpace 直到一年后才做出回应，当时 iPhone 已售出 1200 万部。Facebook 明确努力对企业友好，例如通过限制搜索结果。MySpace 扎根于南加州音乐界，在接触企业方面要慢得多。剩下的，正如人们所说，就是历史了。到 2009 年，Facebook 每月拥有超过 2.5 亿独立访客，而 MySpace 则处于衰落阶段。如今，MySpace 命悬一线，拥有大约 100 万音乐爱好者的小众市场。
使用机器学习的杂草检测
蔬菜种植园中的杂草鉴定比作物杂草识别由于其随机植物间距更为复杂。传统上，作物杂草识别主要集中在直接识别上，并且很容易识别，但是在蔬菜中很难识别。近年来，杂草负责农业损失。为了克服这一点，农民用除草剂均匀地喷洒了整个田地。，但是，喷洒除草剂的过程会影响环境。杂草的识别和分类在农业行业具有重要的技术和经济意义。使用特定的杂草，使用深度学习或图像处理技术。主要目的是通过应用深度学习技术或图像处理来提高杂草检测的准确性。开始，鉴定了蔬菜，并使用训练有素的中心网模型在它们周围绘制了界限。然后将剩余的绿色物体从边界盒中掉出来被视为杂草。该模型不与其他杂草物种打交道，因为它仅关心识别蔬菜。此外，这种方法有可能显着降低杂草检测的复杂性和训练图像数据集的大小，这两者都有助于提高杂草识别性能和准确性。
DNA暴露后的DNA损伤检测
thiacclorid是新烟碱家族的一种杀虫剂，作用于昆虫的NACHR受体，并导致其瘫痪和随后的死亡。通过彗星分析和苯二元的H2AX在体外检查了杀虫剂Calypso®480SC（带有活性物质）对人外周淋巴细胞细胞的遗传毒性，我们检测到DNA断裂。为了检测彗星分析中的DNA损伤，我们在暴露2小时内使用了三种不同浓度（60、240和480μg.ml-1）的基于噻啶的杀虫剂。，我们记录了在240和480μg.ml-1的浓度下造成统计学上显着的损害百分比。我们使用YH2AX灶监测了硫丙啉原肽的毒性，与阴性对照相比，我们没有观察到统计学上的焦点数量很大。