XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemDetecting
通过音频记录检测阅读障碍：一种人工智能方法
摘要：阅读障碍会影响个人的阅读能力、影响学业成绩，还可能在学习期之后产生长期影响。早期发现至关重要。这通常通过一系列冗长的测试来完成：人类专家对这些测试进行评分，以决定孩子是否需要特定的教育策略。这种人工评估也会导致不一致。这就是为什么迫切需要更早、更简单（和更便宜）地筛查阅读障碍的原因。在本文中，我们研究了现代人工智能在自动化筛查方面的潜力。为了实现这一目标，并在先前研究的基础上，我们收集了非阅读障碍儿童和阅读障碍儿童的音频记录数据集。经过适当的预处理后，我们应用了各种机器学习算法来检查是否可以发现一些隐藏的模式，从而区分阅读障碍和非阅读障碍的读者。然后，我们建立了自己的神经网络，其性能优于其他测试方法。我们的结果表明可以将音频记录归类为阅读障碍的特征，从而通过非侵入性方法进行准确且廉价的阅读障碍筛查，并有可能惠及大量人群进行早期干预。
使用神经网络检测 AI 生成的文本
合成文本检测：系统文献综述 7 2.2 简介 .............................7 2.2.1 相关调查 .......................7 2.2.2 主要贡献 .............。。。。。。。7 2.3 研究设计。。。。。。。。。。。。。。。。.............8 2.3.1 研究问题 .......................8 2.3.2 研究目标 .....................9 2.3.3 检索研究的搜索策略 ...........9 2.3.4 文章纳入排除标准 .。。。。。。。。。...10 2.4 系统映射研究结果 ................10 2.5 已确定的研究差距 ............................14 2.6 建议和未来研究方向。。。。。。。。。。15 2.7 总结。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16
使用机载激光雷达探测和绘制喀斯特天坑
16. 摘要 本研究的重点是使用机载激光雷达 (LiDAR) 数据探测塌陷灾害。前提是塌陷，特别是靠近交通基础设施资产的塌陷，可能会对基础设施资产造成重大损害，因此，能够准确、快速地探测到它们至关重要。然而，使用传统的地面观测方法勘测塌陷既昂贵、耗时、费力又不安全。本研究项目专注于开发准确、快速的基于机载激光雷达的塌陷探测和测绘方法，并将技术转让给交通工程师进行实施和劳动力开发。项目团队还确定了实施国家级塌陷灾害管理系统 (SHMS) 的最佳实践。此外，还为专业教育和培训开发了基于机载激光雷达的塌陷探测和测绘指南。激光雷达探测现有塌陷的有效性受到的关注非常有限。大多数基于 LiDAR 的天坑检测研究都假设基于形态学的表面特征提取方法可以有效检测天坑，因为它们具有几何特性——天坑是地球表面的椭圆形凹陷。然而，由于地形各异，天坑的大小、形状和外观各不相同，这给进一步改进检测带来了更大的挑战
侦查和报告有组织的零售犯罪 - ACAMS 今天
不幸的是，合作也可能被用于邪恶目的，正如标题文章“发现和报告有组织的零售犯罪”的作者所描述的那样，专业有组织盗窃团伙 (OTG)“[合作] 偷窃牟利”以资助其犯罪活动。文章概述了有组织零售犯罪 (ORC)“是有组织的计划的一部分，有多个参与者欺骗零售商或窃取产品以在其他地方转售。” 这种有组织的计划需要合作，正如文章中所讨论的，ORC 受益于 OTG 的合作，他们甚至可能拥有复杂的业务层次结构。但合作是双向的。正如文章所述，“金融机构在打击 ORC 和解散 OTG 团伙方面发挥着关键作用”，但“公私合作伙伴关系 [如 ACAMS 和 HSI] 以及零售商、执法机构和金融机构之间的信息共享渠道”也发挥着关键作用。通过共同努力，我们可以在阻止 ORC 方面取得进展。
用于检测虚假大脑行为关联的运动影响评分
本杰明·P·凯 1 、大卫·F·蒙特兹 1 、斯科特·马雷克 2 、布伦登·特沃-克莱门斯 3 、约书亚·S·西格尔 2 、巴巴通德·阿德耶莫 1 、蒂莫西·O·劳曼 3 、阿萨娜西亚·梅托基 1 、罗塞琳·J·肖万 1 、安德鲁·N·范 1,4 、塞缪尔·R·克里梅尔 1 、 Ryland L. Miller 1 、 Dillan J. Newbold 1,16 、 Annie Cheng 1 、 Nicole A. Seider 1 、 Kristen M. Scheidter 1 、 Julia Monk 1 、 Eric Feczko 5,6 、 Anita Randolph 5,6 、 Oscar Miranda-Dominguez 5,6 、 Lucille A. Moore 5,7 、 Anders J. Perrone 5,7，格雷戈里·M. Conan 5,7 , Eric A. Earl 5,7 , Stephen M. Malone 8 , Michaela Cordova 7 , Olivia Doyle 7 , Benjamin J. Lynch 5,9 , James C. Wilgenbusch 5,7 , Thomas Pengo 10 , Alice M. Graham 7 , Jarod L. Roland 11 , Evan M. Gordon 12 , Abraham Z. Snyder 1,12 , Deanna M. Barch 2,,12, 13 , Damien A. Fair 5,6,14 , Nico UF Dosenbach 1,4,12,13,15
检测印刷电路板吸湿情况的技术
摘要 — 大多数电路板都在可能暴露于蒸汽或液体湿气的环境中工作。由于低成本电路板很容易吸收水分，这会导致性能问题、可靠性问题，甚至灾难性故障。然而，在电路板完全失效之前很难检测出是否发生了吸湿。为了缓解这个问题，在印刷电路板 (PCB) 技术中实现了一种边缘场电容器，并通过随之而来的电容增加来检测电路板中的吸湿情况。制造了原型传感器并浸泡了 42 天，结果显示电容增加了 14% 到 29%。这种传感器技术可以轻松添加到电路板设计中，因为它们使用了商用 PCB 构造中使用的标准材料和制造工艺。
使用机器学习检测深层的声音
随着深度学习技术的快速发展，合成媒体的创建，尤其是深层的假声音，已经变得越来越复杂且易于访问。这在维持基于音频的内容的信任和真实性方面构成了重大挑战。在响应中，该项目提出了一种基于机器学习的方法来检测深层的假声音。该项目首先策划了一个由真实和深厚的假语音样本组成的多样化数据集，涵盖了各种人口统计学，口音和情感表达。预处理技术用于清洁和标准化音频数据，然后进行功能提取以捕获语音信号的相关特征。用于模型开发，采用了复发层增强的卷积神经网络（CNN）体系结构，从而利用了其从音频的频谱图来学习空间和时间特征的能力。该模型使用分类横向渗透损失在准备好的数据集上进行了训练，并通过反向传播进行了优化。对训练的模型进行评估是在单独的测试集上进行的，测量诸如准确性，精度，回忆和F1评分之类的性能指标。后处理方法，包括阈值和平滑，用于完善模型的预测并增强鲁棒性。所提出的方法提供了一个有希望的框架，用于检测音频内容中深层的虚假声音，这有助于努力打击错误信息的传播并保留数字媒体的完整性。但是，跨学科的持续研究和协作对于应对新兴挑战并确保负责任的伪造检测技术至关重要。
研究深击视频中检测行为特征的研究
人们对出于各种目的的人们的综合视频图像产生了浓厚的兴趣，包括娱乐，交流，培训和广告。随着深层假期模型的开发，合成视频图像很快将在视觉上与自然捕获视频的肉眼无法区分。此外，许多方法正在继续改进，以避免更仔细的法医视觉分析。通过使用面部木偶来制作一些深层的虚假视频，该视频通过演员的动作直接控制合成图像的头部和面部，使演员可以“木偶”的图像“木偶”。在本文中，我们解决了一个问题，即是否可以通过控制扬声器的视觉外观，但要从另一个来源传输行为信号来区分原始说话者的动作。我们通过比较合成图像来进行研究：1）源自另一个人讲不同话语的人，2）起源于同一人说的话不同，而3）源自另一个人说相同话语的人。我们的研究表明，在所有三种情况下，合成视频都比原始源视频不那么真实和吸引力。我们的结果表明，可以从一个人的动作中检测到与视觉外观分开的行为签名，并且可以使用这种行为签名来区分深处的伪造和正确捕获的视频。
开发用于检测被困的递归机器学习模型
在全球范围内和不同频率下，发生了许多天然灾难，包括地震，火灾事故，野火，洪水，海啸和火山活动。这些事件导致建筑物和其他人造基础设施崩溃。在紧急情况下寻找和定位受害者是最艰巨的任务之一，尤其是当受害者被埋葬在碎片下时。必须在现代发展救灾技术。即使已经以生命体征，图像和信号处理以及基于机器学习的救灾技术进行了进步，但必须做更多的工作，尤其是在像非洲这样的地区经常发生建筑物倒塌的地区。这项工作使用非视线（NLOS）人类检测信号数据集来改善建筑物崩溃后的分类和本地化。循环。这项工作使用非视线（NLOS）人类检测信号数据集来改善建筑物崩溃后的分类和本地化。已经检查了23,552个实例后，使用递归特征消除（RFE）实现了尺寸的降低。减少的数据集的支持向量机（SVM）分类产生的精度为82.76％。使用尖端方法的比较评估显示了所提出的方法的成功程度；这些方法改善了搜索和救援（SAR）操作的理论基础和实际应用。关于结构崩溃后受害者预测，认同和本地化的实际方法，这些发现对搜救（SAR）团队具有重要意义。
用于检测电阻颜色代码的计算机视觉算法
摘要。识别人类操作员的电阻颜色代码是一项相对简单的任务，给定足够的经验，以便对颜色和位置进行记忆。都存在困难，更不用说当电阻器具有五个或六个频段时增加复杂性，在这种情况下，其中一些具有不同的含义和值。本文提出了一条计算机视觉图像处理管道，该管道试图预处理图像，检测，分割和旋转电阻器，检测和分割颜色带，并最终确定电阻器，耐受性和温度系数的名义值。结果表明，如果光条件适当，则检测准确。