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自主送货机器人小印度人...
摘要：现代农业在确保粮食安全和可持续作物生产方面面临重大挑战。植物疾病是对农作物产量和质量的主要威胁。为了解决这个问题，我们针对现代农业遇到紧迫挑战的创新解决方案是一种智能的农业机器人，融合了早期植物性疾病检测的先进机器学习算法。这个自主机器人会导航田地，并通过高分辨率摄像头和传感器视觉检查农作物。这些捕获了由在不同数据集上训练的机器学习模型处理的植物健康数据。带有坚固的底盘和高级导航，机器人有效地穿越了不同的地形，不仅从图像，而且还从环境传感器（温度，湿度，土壤水分）收集实时数据。深度学习模型根据此综合数据集确定并分类疾病。这种综合方法可以提高作物产量和质量，从而解决粮食安全和可持续农业的关键方面。关键字：智能农业机器人，植物疾病检测，卷积神经网络，机器学习，深度学习
检测循环 投资循环经济
L.、S. Baoping (2019)。全球化石燃料补贴依然庞大：基于国家层面估计的最新情况。国际货币基金组织。https://www. imf.org/en/Publications/WP/Issues/2019/05/02/Global-Fossil-Fuel-Subsidies-Remain-Large-An-Update-Based-on-Country-Level-Estimates-46509
根据神经技术检测学习障碍...
学习障碍 (LD) 是一种神经处理障碍，会导致信息处理和理解障碍。LD 不仅影响学业成绩，还会影响与家人、朋友和同事的关系。因此，在学年之前检测出儿童的学习障碍非常重要，可以避免焦虑、欺凌和其他社交问题。本研究旨在根据从脑电图 (EEG) 捕获的情绪实现学习障碍检测，以识别自闭症谱系障碍 (ASD)、注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 和阅读障碍的症状，以便尽早诊断并协助临床医生评估。结果显示，ASD 儿童的几种症状包括 Alpha 功率低（Alpha-Beta 测试 (ABT) 功率比和 ASD U 形图），ADHD 儿童的 Theta-Beta 测试 (TBT) 功率比高，而阅读障碍的左心室 Theta 功率高于右心室 Theta 功率 (LRT)。可以得出结论，本研究提出的学习障碍检测方法适用于 ASD、ADHD 和阅读障碍的诊断。
检测混合幺正量子信道是 NP 难题
在量子信息理论中，量子通道表示系统中离散时间的变化，在理想意义上，这些变化可以通过物理过程实现。从数学上讲，量子通道用完全正且保迹的线性映射表示，形式为Φ：L（C n）→L（C m），其中L（C n）是从C n到自身的线性映射或算子集，对于L（C m）也是如此。如果系统在通道Φ表示的动作之前的状态用密度算子ρ∈L（C n）表示，那么通道动作后的状态由密度算子Φ（ρ）∈L（C m）给出。本文主要研究n = m的通道，它们表示离散时间变化保持物理系统大小的常见情况。 （量子通道的输入和输出系统的大小由底层空间 C n 的维度反映
在物联网中检测网络威胁
虽然物联网（IoT）的扩散彻底改变了几个行业，但它也引起了严重的数据安全问题。这些网络设备的安全性和物联网网络的可靠性取决于有效的威胁检测。设备异质性，计算资源限制以及网络威胁的不断变化的性质是使在物联网系统中检测网络威胁的一些障碍。复杂的威胁常常被传统的安全措施未发现，需要更复杂的自适应检测方法。因此，本研究介绍了基于支持向量机规则的检测（HSVMR-D）方法的混合方法，用于识别对物联网的网络威胁的全包含方法。HSVMR-D使用从物联网数据中获得的属性使用SVM来对已知和未知威胁进行分类。使用基于规则的方法识别已知的攻击特征和模式可以提高检测效率，而无需通过将预训练的模型调整为新的IoT环境，而不必重新培训。保护重要的基础架构和敏感数据，HSVMR-D提供了一个彻底且适应性的解决方案，以改善物联网部署的安全姿势。与基线研究相比，全面的实验分析和仿真结果证实了所提出的HSVMR-D的效率。此外，增加对完全新颖的威胁，更少的假阳性以及提高威胁检测准确性的弹性是所有结果表明拟议的工作表现优于其他工作。HSVMR-D方法很有帮助，而在资源有限的情况下，主要目标是物联网（IoT）的安全环境。
检测卡特尔进行官员调查
竞争当局已经开发了各种工具来检测卡特尔并证实开放调查的基础。官员调查（意味着由当局本身发起的调查）源自检测工具，这些工具需要从竞争管理局（例如通过行业监控和卡特尔筛查）进行更高的积极性。人工智能等新技术还为竞争部门提供了更大的机会来改善其检测工作。本文概述了检测工具，以启动Cartel调查，包括来自拉丁美洲和加勒比海的最新趋势和经验。它通过强调竞争部门实施各种方法以相互补充并增强卡特尔检测的方法来结束。
用于检测和缓解的机器学习方法...
摘要：特权升级攻击是对云计算安全性的严重威胁。在这些攻击中，攻击者利用系统中的漏洞来获得提高特权，然后可以用来窃取数据，启动进一步的攻击或中断操作。由于攻击频率和复杂性最近的指数级增长，智能事物的扩散引起了重大的网络安全挑战。尽管云计算带来了巨大的变化，但其集中化也使使用安全系统（例如安全系统）的挑战。由于企业和云服务供应商之间移动的数据量大量，因此可能会发生有价值的数据泄露。恶意内部人士成为对组织的关键威胁，因为他们有更多的访问权限和机会来造成重大损害。与局外人不同，内部人员拥有特权和适当获取信息和资源的访问。在这项工作中，提出了一种基于机器学习的基于机器学习的系统，并开发了一种系统的方法来识别各种异常事件，该事件可能表明与特权升级相关的异常和安全问题。通过组合许多模型，集成学习可以增强机器学习成果并实现更大的预测性能。已经介绍了有关检测网络系统中的不规则性和脆弱性的多项研究，以查找涉及特权升级的安全缺陷或威胁。但是这些研究缺乏对攻击的正确识别。本研究在这种情况下提出并评估机器学习（ML）技术的合奏。该项目实现了用于内部攻击分类的机器学习算法。关键字：人工智能，行业，意图，内部攻击，分类，机器学习方法，网络，TF-IDF
DEPITCM：一种检测抑郁症的视听方法
方法：在本文中，我们提出了基于抑郁症检测模型的视觉和音频（DEPITCM）的多任务表示学习。该模型包括三个主要模块：数据预处理模块，Inpection-Permotal-Channel-Channel-Channel主体组件分析模块（ITCM Encoder）和多级学习模块。为了有效地从音频和视频数据中提取丰富的特征表示，ITCM编码器采用了分阶段的特征提取策略，从全球过渡到本地特征。这种方法可以捕获全局特征，同时在详细信息中强调时间，频道和空间信息的融合。此外，受到多任务学习策略的启发，本文通过合并次要任务（回归任务）来提高整体绩效，从而增强了抑郁症分类的主要任务。
探索检测机器生成的文本的局限性
大型语言模型的最新提高了世代的质量，促使研究刺激了机器生成的文本。这样的工作经常呈现出高性能的探测器。但是，人类和机器可以以不同的样式和域的形式产生文本，但是这种对机器生成的文本检测系统的性能影响仍然不清楚。在本文中，我们通过评估具有不同写作样式的文本来审核用于检测机器生成的文本的分类性能。我们发现，分类器对文本复杂性的风格变化和差异具有很高的意义，在某些情况下，分类器完全降低了随机分类器。我们进一步发现，在复杂文本中具有高性能的同时易于读取的文本，因此逐渐易于分类，这导致人们对检测系统的可靠性感到担忧。我们建议将来的工作涉及风格上的因素，并阅读人写和机器生成的文本的难度水平。
检测具有细粒度不一致的视听深击
现有的视听深击检测方法主要集中于高级效率，以建模音频和视觉数据之间的矛盾。因此，这些副本通常忽略了更精细的视听伪像，这些伪影是深击所固有的。在此，我们提出了引入细粒机制，以检测空间和时间域中的微妙人物。首先，我们引入了一个本地视听模型，该模型能够捕获容易与音频不一致的小空间区域。为此，采用了基于空间本地距离与注意模块的细粒机制。第二，我们引入了一个暂时的伪假增强，以包括在训练集中结合暂时性不一致的样品。在DFDC和FakeAvceleb数据集上进行的实验证明了所提出的方法在泛化方面与在数据库和交叉数据库设置下的最新技术相比，在概括方面具有优越性。