XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemDetect
无监督的算法检测零日攻击
摘要在过去的十年中，研究人员，从业人员和公司努力制定机制来检测网络安全威胁。除其他努力中，这些努力是基于规则的，基于签名的基于签名或监督的机器学习（ML）算法，这些算法被证明有效地检测已经遇到和表征的那些侵犯。取而代之的是，新的未知威胁通常称为零日攻击或零周日，可能未发现，因为这些技术通常会被这些技术误解。近年来，无监督的异常检测算法显示出检测零周的潜力。然而，对无监督异常检测算法的定量分析的专门支持仍然很少，并且通常不会促进元学习，这有可能提高分类性能。在这样的程度上，本文介绍了零周期的问题，并审查了无监督的算法检测。然后，本文采用了提问方法来确定对零日检测进行定量分析的典型问题，并显示了如何使用适当的工具设置和行使无监督的算法。使用最新的攻击数据集，我们对i）特征对无监督算法的检测性能的影响，ii）评估入侵探测器的相关指标，iii）均需比较多个无用的算法，iiv），iv）iv算法，iv）iv）应用元学习的应用以减少错误分类的应用。最终，v）我们测量相对于零周的无监督异常检测算法的检测性能。总的来说，本文典型地说明了如何实际编排和应用适当的方法，过程和工具，甚至提供了非专家，以选择适当的策略来处理零日。
需要神经形态双胞胎检测拒绝...
•它可以存储任意的实数，可以在R上计算所有字段操作，即“ +”和“·”，并且可以根据关系“ <”，“>”和“ =”•BSS机器类似于Turing机器，它与所谓的磁带上的磁带相似。这是一个有限的定向图，具有与不同操作相关的五种类型的节点：输入节点，计算节点，分支节点，移位节点和输出节点
使用AI检测近乎失误的碰撞
成立于1991年，与卢卡斯学院（Lucas College）和圣何塞州立大学（SJSU）合作的有组织的研究和培训部门Mineta Transportation Institute（MTI），通过提高所有人的安全，效率，可访问性以及我们国家运输系统的便利性来提高所有人的流动性。通过研究，教育，劳动力发展和技术转移，我们帮助创建了一个联系的世界。MTI领导了由美国运输部（California State University Consmentation Consortium），由美国运输部（CSSUTC）资助的，由美国运输部（CSUTC）资助了由加利福尼亚州的联邦法案1和极端的培训（CCE）培训（CSUTC）资助（CSUTC），由美国运输部（CSSUTC）通过1和极端的活动培训（CCE）（CSCE）（CSUTC）资助了美国运输部（CSUTC），由美国运输部（CSSUTC）和极端的培训（CCE）培训（CSCE）（CSCE），领导了美国运输部（CASUTC）资助的公平，高效和可持续运输（MCEEST）的内部收益联盟（MCEEST）（CSUTC）。MTI专注于三个主要职责：
一种检测和识别图片中文本的混合方法
为了创建能够自动从图像或图片中读取文本的计算机系统，研究人员专注于检测和识别图像中的文本。这个问题特别困难，因为图像通常具有复杂的背景和广泛的属性，包括颜色、大小、形状、方向和纹理。我们提出的方法基于形态学，它由膨胀和腐蚀过程组成，以提取文本并识别包含文档文本或图像的黑白文本区域。这种建议的方法已被研究，因为它能够自动识别与文本图片对齐的文本，例如商店名称、街道名称、横幅和海报。本文使用光学字符识别 (OCR) Tesseract 标准和优化的 OCR Tesseract 介绍了该设备实验的设计、应用和结果。我们的结果表明，优化的 OCR Tesseract 比标准性能好得多。图像预处理和文本处理模块构成了该设备的两个模块。该设备使用 Arduino Uno 和 drawbot/flutter 进行文本打印，是使用 Raspberry Pi 和 1.2GHz 处理器创建的。
评估用于检测的人工智能 (AI) 系统……
摘要。背景：尽管已经开发了采用人工智能（AI）系统的计算机辅助检测（CAD）软件，旨在协助结核病（TB）分类、筛查和诊断，但其在结核病筛查中的临床表现仍然未知。目的：评估 CAD 软件在试点主动结核病筛查项目中对胸部 X 光片图像检测结核病的性能。方法：使用采用人工智能的 CAD 软件方案筛查参与者的胸部 X 光片图像并产生结核病阳性病例的概率分数。通过几个绩效评估指标（包括 ROC 曲线下面积 (AUC)、特异性、敏感性和阳性预测值）将 CAD 生成的结核病检测分数与现场和高级放射科医生进行比较。使用 Pycharm CE 和 SPSS 统计软件包进行数据分析。结果：在 2,543 名参与者中，从该筛查试点计划中确定了 8 名结核病患者。当将最终诊断作为基本事实时，基于 AI 的 CAD 系统的表现优于现场 (AUC = 0.740) 和高级放射科医生 (AUC = 0.805)，无论是使用 30% (AUC = 0.978) 还是 50% (AUC = 0.859) 的阈值。结论：基于 AI 的 CAD 软件在 30% 的阈值下成功检测出本研究中确定的所有结核病患者。这表明使用配备胸部 X 光成像机的医疗车上的 CAD 软件进行大规模结核病筛查是可行的，并且易于访问。
关于检测、感知和避免技术的文献综述...
目录 页码 执行摘要 ix 1. 介绍 1 1.1 背景 1 1.2 目标和目的 1 1.3 调查小组 2 1.4 报告内容 2 2. DSA 系统工程审查方法 2 3. DSA 术语 4 3.1 看见和避让规则制定的历史 4 3.2 飞行员的看见和避让角色 6 3.3 UAS DSA 8 4. DSA 的信号检测方法 11 4.1 介绍 11 4.2 响应偏差和响应标准 12 4.3 可辨别性 14 4.4 SDT 摘要 15 5. DSA 技术审查 15 5.1 合作技术 16 5.1.1 交通警报和防撞系统 16 5.1.2 广播式自动相关监视 16 5.1.3 交通咨询系统 17 5.1.4 在 UAS 上使用合作技术的影响 18 5.2 非合作技术 18 5.2.1 主动系统 19 5.2.2 被动系统 21 5.2.3 被动系统和测距 23 5.3 自适应技术 24 5.4 DSA 演示和测试 24 5.5 实现可视性的替代方法 26
北美防空司令部威慑、探测和击败任务的未来
需要北美防空司令部 (NORAD) 处理的数据呈指数级增长，所有迹象都表明这种趋势还将继续。由于对手能力的进步，这些增加的处理需求加上大大减少的决策空间，已经开始超出人类的能力。从感知威胁到采取决策的时间太短，不能继续像今天这样依赖人类进行处理。NORAD 面临的威胁现在完全有能力跨越曾经北美最强大的防御体系，即其四面环海的有利地理位置 1 。面对这些新出现的威胁，NORAD 必须调整和优化其感知能力。通过这样做，NORAD 将利用机会获得决策优势。全领域感知是 NORAD 必须抓住的机会，否则对手就会暴露 NORAD 老化能力的弱点。全域感知不仅为北美防空司令部提供了提高感知能力的机会，而且通过利用这些新的创新能力，它还为实现威慑、检测、击败的任务提供了更快、更高保真度的决策机会。在当今时间紧迫的高风险决策环境中，这一点尤为重要。引言 2.北美防空司令部作为一个双边司令部，保护了加拿大和美国
一种检测潜在模式混淆的自动化方法
通过观察、问卷调查和其他技术，心理学家已经能够引出个体操作员（通常是飞行员）的心理模型。然而，将设计与特定个体的心理模型进行比较只能提供非常具体的信息；我们感兴趣的是设计是否容易产生模式混淆，为此，将设计与通用心理模型进行比较比将设计与个体心理模型进行比较更有用。这种通用模型可以从培训材料中提取（培训手册的目的之一，通常是隐含的，就是诱导足够的心理模型），也可以指定为明确的要求（例如，“这个按钮应该像一个切换按钮一样运行”）。认知研究对这些模型的性质提供了两个重要见解：首先，它们可以用称为“状态机”的数学结构紧凑地表示；第二，它们往往相当简单（这可以通过应用两个规范的简化来解释[3]）。
粪便中的物种：DNA metabarcoding以检测潜力...
摘要：由于宿主之间观察到接触的困难，我们对野生动植物多层病原体传播系统的理解通常是不完整的。了解这些相互作用对于防止疾病引起的野生动植物的下降至关重要。高通量测序技术的扩散为更好地探索这些隐秘相互作用提供了新的机会。多层寄生虫Parelaphaphoptrongylus tenuis是一些驼鹿（Alces Alces）人口的主要死亡原因，受到中西部和加拿大东北部和东北地区局部灭绝的威胁。驼鹿合同P. tenuis通过食用受感染的腹足动物中间体宿主，但对哪种腹足动物的驼鹿消耗量知之甚少。为了获得更多的见解，我们在258种地理参与和时间分层的驼鹿粪便样本上使用了一种遗传元法编码方法，该方法是从美国中北部人口下降的2017年5月至2017年10月收集的。我们在五个阳性样品中检测到了三种腹足动物的驼鹿消耗。其中两个（点细分和螺旋瘤SP。）已对托管假单胞菌的能力进行了最小的研究，而一位（Zonitoides arboreus）是一位有记录良好的宿主。驼鹿消耗本文记录的腹足动物发生在6月和9月。我们的发现证明，驼鹿消耗了已知被P. tenuis感染的腹足动物物种，并证明粪便metabarcoding可以为多种病原体传播系统的宿主之间的相互作用提供新的见解。确定和提高了测试敏感性后，这些方法也可以扩展以记录其他多次疾病系统中的重要相互作用。关键词：脑虫，腹足动物，脑膜蠕虫，明尼苏达州，分子流行病学，驼鹿，溢出传播。
丝绸微孔系贴片可检测间质葡萄糖...
Zheng，L.，Zhu，D.D.，Wang，W.，Liu，J.，Thng，S.T。G.＆Chen，P。（2022）。 一种丝绸微反饰斑块，可检测皮肤或植物组织的间质液中的葡萄糖。 传感器和执行器B：化学，372，132626-。 https://dx.doi.org/10.1016/j.snb.2022.132626Zheng，L.，Zhu，D.D.，Wang，W.，Liu，J.，Thng，S.T。G.＆Chen，P。（2022）。一种丝绸微反饰斑块，可检测皮肤或植物组织的间质液中的葡萄糖。传感器和执行器B：化学，372，132626-。https://dx.doi.org/10.1016/j.snb.2022.132626