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人工智能检测圆锥角膜
圆锥角膜的治疗取决于疾病的严重程度。在初始阶段，圆锥角膜的治疗通常旨在通过使用眼镜和专门的隐形眼镜来改善视力。然而，这些治疗不能治愈圆锥角膜。随着病情的进展，视力通常无法再通过戴眼镜来矫正。自 2003 年以来，角膜交联术就被用于阻止圆锥角膜的进展（Sykakis 2015）。然而，这种治疗不能逆转视力障碍。在角膜交联术之前，治愈圆锥角膜的唯一治疗方法是角膜移植。尽管交联术有所发展，圆锥角膜仍然是角膜移植的最常见原因之一（Kelly 2011；Röck 2018）。因此，圆锥角膜的诊断，尤其是早期诊断，可能有助于避免不良的视力结果和可能的角膜移植。
检测复杂的建筑物形状...
由于遥感领域提供了新的传感器和技术来积累城市区域的数据，这些区域的三维表示在各种应用中引起了很大的兴趣。三维城市区域表示可用于详细的城市监测、变化和损坏检测目的。为了获得三维表示，最简单和最便宜的方法之一是使用数字高程模型 (DEM)，它是使用立体视觉技术从非常高分辨率的立体卫星图像生成的。不幸的是，在应用 DEM 生成过程后，我们无法直接获得三维城市区域表示。在仅使用一个立体图像对生成的 DEM 中，通常噪声、匹配误差和建筑物墙壁位置的不确定性非常高。这些不良影响增加了三维表示的复杂性。因此，自动 DEM 增强是一个开放且具有挑战性的问题。为了增强 DEM，我们在此提出了一种基于建筑物形状检测的方法。我们使用慕尼黑的 DEM 和正射全色 Ikonos 图像来解释我们的方法。在对 DEM 和 Ikonos 图像进行预处理后，我们对 DEM 应用局部阈值来检测建筑物等高城市物体的大致位置。为了检测复杂的建筑物形状，我们开发了之前的矩形形状检测（箱体拟合）算法。不幸的是，我们研究区域中的建筑物形状非常复杂。我们假设可以通过像链条一样拟合小矩形来检测这些复杂建筑物的形状。因此，我们将检测到的建筑物分成细长的子部分。然后，我们将之前的矩形形状检测算法应用于这些子部分。在形状检测中，我们考虑 Ikonos 图像的 Canny 边缘以适应矩形框。合并所有检测到的矩形后，我们可以检测甚至非常复杂的建筑结构的形状。最后，使用检测到的建筑物形状，我们在 DEM 中细化建筑物边缘并平滑建筑物屋顶上的噪声。我们相信实施的增强功能不仅可以提供更好的视觉三维城市区域表示，而且还将导致详细的变化和损坏调查。
检测量子通道的纠缠
抽象纠缠是不同量子信息处理任务的关键资源。传统研究集中于两分或多部分量子状态的纠缠，但最近的工作将场景扩展到了量子通道的纠缠，这是通道纠缠操作能力的操作量化。基于最近提出的渠道纠缠框架框架，在这里我们研究了资源检测的进一步任务 - 见证了量子通道的纠缠。我们首先介绍一般框架，并展示通道纠缠检测如何与通道的Choi状态相关，从而通过常规状态纠缠检测方法启用了通道纠缠检测。我们还考虑了多部分量子通道的纠缠，并使用稳定器形式主义来构建由受控的Z大门组成的电路的纠缠证人。我们研究了提出的检测方法的有效性，并比较了它们的多个典型渠道的性能。我们的作品为通道纠缠的系统理论研究铺平了道路，并实用了嘈杂的中间尺度量子设备的基准测试。
利用人工智能探测冰山
Stott 博士将讨论使用人工智能在卫星雷达图像中探测冰山。最终，该冰山探测器可以集成到海上安全系统中，因为他的团队目前正在与多个国际政府和私人组织进行谈判。John 将概述该问题；对人工智能本身进行易于理解的描述；系统的当前性能；并描述迄今为止将其转变为海运业服务的努力。该项目的灵感来自他们的研究，该研究使用类似的人工智能技术在夜空的大图像中搜索天文物体。
复合材料缺陷检测方法...
15.补充说明 16.摘要 纤维增强聚合物 (FRP) 复合材料越来越多地用于修复强度不足或恶化的混凝土结构构件并延长桥梁结构的使用寿命。修复是通过使用湿铺工艺或预制条带的粘合剂粘合将 FRP 条带外部粘合到混凝土基材上进行的。虽然该方法已被证明非常有效，但仍需要开发与检查期间识别缺陷相关的专业知识。本报告涉及缺陷识别的四个具体方面：(1) 识别复合材料增强混凝土结构构件中的缺陷类型；(2) 确定所选缺陷对结构系统性能和完整性的潜在影响； (3) 确定可用于检测缺陷的最先进的质量保证和无损评估 (NDE) 技术；(4) 对最有可能成功用于质量保证目的的选定技术进行初步调查。确定潜在缺陷，按类型和可能发生的阶段进行分类，并列出其影响。使用基于实验断裂力学的方法评估选定缺陷类型的严重性。根据现场检查所需的相关特性评估确定的 NDE 技术范围，并根据适用性对这些技术进行分类。通过使用示例更深入地解释了两种技术 - 热成像（代表非接触局部技术）和基于振动的模态分析以及损伤检测方法（代表全局技术）。17.关键词 纤维增强聚合物 (FRP) 复合材料；修复；加固；维修；缺陷；分层；脱粘；无损评估；热成像；损伤检测；效果。
利用量子纠缠检测目标
量子照明的历史始于2008年，随后进行了两条研究。作品[6，7]从量子干涉仪的角度考虑了雷达问题。然而，这些作品被认为是高度理想化的场景，并忽略了热背景的影响。由于这篇综述着重于量子雷达的实用性，因此我们将不会进一步讨论这种方法，并专注于同年塞思·劳埃德（Seth Lloyd）开创的另一种方法[8]，当他研究了如何使用量子光检测量子光以弱反复反射的靶标在热背景中包定的目标[8] 1。在他的工作中，劳埃德（Lloyd）考虑了两个方案：第一次使用n个独立的单个光子询问目标区域，而第二个协议使用n个光子彼此纠缠在一起。lloyd的结果表明，在基于纠缠的协议中，对目标存在做出错误决定的概率大大低于单光子的一个。这些结果受到量子光学界的激发的欢迎，因为它们似乎表明纠缠可以彻底改变当前的雷达技术。
利用量子纠缠检测目标
量子照明的历史始于 2008 年，当时主要有两条研究路线。[6, 7] 的论文从量子干涉测量的角度考虑了雷达问题。然而，这些论文考虑了高度理想化的场景，忽略了热背景的影响。由于本篇综述的重点是量子雷达的实用性，我们不会进一步讨论这种方法，而是重点介绍 Seth Lloyd 在同一年开创的另一种方法 [8]，当时他研究了如何使用量子光来检测嵌入在热背景中的弱反射目标 [8]。在他的论文中，Lloyd 将使用单光子的协议与基于纠缠的协议进行了比较，并表明纠缠可以大大降低对目标存在做出错误判断的概率。这些结果受到了来自
人工智能在检测和...
AI的实时威胁检测和响应利用高级算法和机器学习来迅速识别和减轻网络威胁。AI驱动系统连续监视网络流量，分析用户行为并仔细检查系统日志以检测异常。检测到可疑活动后，AI会触发自动响应，隔离受影响的系统，阻止恶意流量并提醒安全团队。AI驱动的事件响应优化了威胁狩猎，减少误报并增强安全姿势。实时威胁情报共享和预测分析进一步增强防御能力。集成了AI驱动的解决方案，例如SIEM，SOAR和XDR平台，促进了无缝检测，分析和响应，使组织能够主动打击新兴的网络威胁。AI在预防网络钓鱼方面的优势
检测多模态模因中的仇恨言论
尽管它们取得了成功，但人们并不总是清楚，在多大程度上真正的多模态推理和理解对于解决当前的许多任务和数据集是必需的。例如，有人指出，语言可能会无意中强加强大的先验，从而产生看似令人印象深刻的性能，而对底层模型中的视觉内容却没有任何理解 [15]。在 VQA [3] 中也发现了类似的问题，其中没有复杂多模态理解的简单基线表现非常好 [94, 35, 1, 26]，在多模态机器翻译 [18, 74] 中，图像被发现相对重要 [13, 17, 7]。在这项工作中，我们提出了一个旨在衡量真正的多模态理解和推理的挑战集，具有直接的评估指标和直接的真实世界用例。