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用于检测用户眼部困惑的神经结构...
深度学习的使用通常仅限于对交互进行建模和使其适应用户情感的研究，部分原因是难以收集和标记大量相关数据。大量数据可用于情绪分析 [39]，即从文本中检测积极与消极情感（效价），因为标记效价相对容易，至少与生成更细粒度的情绪状态标签相比是如此。也有研究使用深度学习来检测视频中表演情绪的情感（例如 [10]），其中情感标签是先验已知的。相比之下，在交互任务中收集特定的非脚本用户情感状态的数据集非常费力，因此与深度学习最成功的领域相比，此类数据集通常较小（例如 [19]）。
用于检测海面浮油的 SAR 图像
摘要 — 遥感技术是全球海洋表面监测的重要环节，雷达是检测海洋污染的有效传感器。当局在实际使用时，通常必须在覆盖面积和雷达收集的信息量之间做出权衡。为了确定最合适的成像模式，基于接收器操作特性曲线分析的方法已应用于由两个在 L 波段运行的机载系统收集的原始数据集，这两个系统都具有非常低的仪器本底噪声。该数据集是在海上控制释放矿物油和植物油期间获得的。研究了各种与极化相关的量，并评估了它们检测浮油覆盖区域的能力。本文报告了主要极化参数的相对顺序。当传感器的本底噪声足够低时，建议使用 HV，因为它提供最强的浮油 - 海面对比度。否则，VV 被发现是检测海面浮油最相关的参数。在所有研究的四极化设置中，与单极化数据相比，没有发现显著的附加值。更具体地说，通过增加仪器噪声水平，证明了所研究的结合四个极化通道的极化量具有主要由仪器本底噪声（即噪声等效西格玛零）驱动的检测性能。该结果是通过向原始合成孔径雷达 (SAR) 数据逐步添加噪声获得的，表明清洁海域和污染区域之间的极化区分主要源于单次反弹散射和噪声之间的差异化行为。因此，使用以低仪器本底噪声收集的 SAR 数据证明了矿物和植物油覆盖的海面雷达散射与布拉格散射没有偏差。
关于在细菌内检测SARS-COV-2的第一个报告
摘要许多研究报告了使用粪便作为源样本检测COVID-19症状但对口咽/鼻咽测试阴性的源样本的重要性。在这里，我们报告了一个无症状的儿童的情况，其家庭成员对快速抗原鼻咽拭子测试的结果负面结果。21个月大的孩子出现了发烧，腹泻，双侧结膜炎和明显的富集。在这项研究中，通过使用Luminex技术来分析粪便样品中SARS-COV-2的存在，可以准确检测儿童粪便和所有亲戚的粪便中病毒RNA的存在，从而导致阳性但无症状。这是第一次在人类肠道微生物组的细菌中观察到SARS-COV-2-和类似于细胞外细菌裂解物的基质，与噬菌体机制一致，其图像与透射显微镜（TEM），后型> embedding>
用于检测网络钓鱼网站的机器学习算法
网络钓鱼攻击是欺诈性尝试，在这些尝试中，网络犯罪分子创建了欺骗性的通信，例如电子邮件，消息或网站，似乎来自著名的来源。这些攻击已成为公司的主要问题，每年损失总计约1000亿美元。此外，它们正在上升，比往年增长了200％。目前可用于打击这些攻击的解决方案无效，并且迫切需要采用新的和创新的方法来保护公司和个人[1]。随着对计算机财务活动的依赖越来越多，现金交易的减少，网络犯罪分子通过使用网络钓鱼技术来欺诈地从毫无戒心的受害者那里获得敏感的财务信息来利用这一趋势[2]。犯罪组织已将其策略从利用技术系统脆弱性转变为利用人类脆弱性，例如缺乏辨别真正和欺诈性在线资源的能力，例如电子邮件和网站。因此，开发有效的解决方案以减轻这些问题至关重要[3]。由于全球网络和通信技术的快速发展，包括社交媒体，在线银行，电子商务和其他活动在内的许多元素，包括社交媒体，在线银行，电子商务和其他活动。但是，互联网的开放，私人和不受控制的特征也为网络攻击创造了一个有利的环境，对网络以及对通用计算机用户（甚至经验丰富的）构成了严重的安全危险。即使用户护理和技能至关重要，也很难完全防止个人患有网络钓鱼骗局[4]。网络钓鱼网站是一个欺骗性和欺诈性的网站，旨在欺骗和操纵用户泄露机密信息。这些网站通常被伪装成合法的网站或电子邮件，并且通常包含虚假的登录页面或其他旨在从毫无戒心的用户那里窃取信息的表格。网络钓鱼网站通常采用社会工程策略来吸引用户提供其敏感信息，例如摆姿势作为一个值得信赖的机构，例如银行，社交媒体平台或电子商务网站。用户将信息输入伪造的网站后，攻击者可以使用此信息来窃取金钱，身份或提交其他形式的欺诈[5]。为了防止成为网络钓鱼网站的牺牲品，在线进入个人信息时要谨慎行事至关重要。验证网站的URL，搜索诸如HTTPS和锁定图标之类的安全指标以及弃权在可疑电子邮件中单击链接都是必要的措施。
使用机器学习检测假新闻
假新闻的扩散已成为当今数字时代的重大挑战，影响了公众舆论，传播错误信息并影响社会和谐。本文介绍了一种基于机器学习的方法，用于使用自然语言处理（NLP）技术和监督学习算法的组合来检测假新闻。一个全面的数据集，其中包括真实和虚假的新闻文章来培训和评估该模型。应用了各种预处理技术，包括令牌化，茎和矢量化，将文本数据转换为合适的格式进行分析。使用多个分类算法，例如逻辑回归，支持向量机（SVM）和随机森林，以确定检测假新闻的最有效模型。我们提出的模型具有很高的精度，展示了其在区分真实和捏造内容方面的潜力。这项研究强调了使用基于AI的系统来对抗错误信息的重要性，提供了可靠的解决方案，可以将其集成到社交媒体平台和新闻网站中。这些发现表明，自动化的虚假新闻检测可以大大帮助早期识别和减少错误信息传播，从而有助于更加知名的社会。
用于检测网络攻击的人工智能蜜罐系统
目标：利用机器学习分析攻击日志，实时检测网络威胁，提高准确性和响应速度。假设：我们假设，通过在硬投票分类器中集成使用随机森林和XGBoost的组合机器学习方法，将蜜罐系统集成到系统中，我们期望能够增强其检测能力。这种人工智能驱动的蜜罐将通过动态分析网络流量并识别异常模式，更准确地检测新型复杂的网络攻击。与传统蜜罐系统相比，该系统将显著减少误报和漏报，同时更有效地适应不断变化的实时威胁。
为乌干达农村地区的卫生设施的紧急情况设计和实施太阳能光伏系统的费用控制器用于检测液体瓶缺陷的机器视觉
摘要：液体包装的质量控制，例如食用油和饮料（瓶装水，软饮料，果汁等）。），由于泄漏的固有风险，至关重要。此过程涉及检查瓶子是否有盖子和密封环缺陷，并解决填充机逐渐退化引起的问题，从而导致液体瓶表面水平的变化。此外，适当的标签放置显着有助于产品的客户友好性。本研究旨在引入一种基于自动化的评级系统，旨在在线检查液体瓶中的缺陷。该系统用途广泛，适用于学术和工业环境，并且可以轻松适用于各种透明的液体瓶。缺陷检测指标包括三个距离确定和模式匹配的度量。本研究中使用的设备包括带有USB连接，笔记本电脑和14速输送带的互补金属氧化物半导体（CMOS）摄像头以及其他组件。该系统的平均准确性为95.6％，表面水平，CAP和标签放置的特定精度分别为100％，95％和92％。
使用机载激光雷达探测和绘制喀斯特天坑地图
摘要。天坑会导致许多交通基础设施资产下沉和坍塌。因此，交通基础设施管理机构投入了大量的时间和金钱来检测和绘制天坑地图，作为其资产管理计划的一部分。传统上，天坑是通过区域侦察来检测的，包括对场地进行目视检查以确定现有的天坑，或对场地进行设备检查以确定潜在的天坑或以前填满的天坑。另一种检测天坑的方法是通过查看地图，例如地质图。这些方法既昂贵又耗时，而且劳动强度大。遥感技术的最新进展，尤其是机载光探测和测距 (LiDAR)，可以准确、快速地检查地球表面海拔的变化。本研究的重点是开发一个使用机载 LiDAR 检测和绘制天坑的概念框架。这个概念框架为未来将机载 LiDAR 用于天坑检测和绘制奠定了基础。
通过人工智能及早发现系统性风险
• 检测行业内公司行为的异常，这些异常可能预示着影响人类、动物或植物健康的入侵行为的发生或爆发。这里的重点主要在于识别系统社会方面的异常，而不是生物物理方面的异常（例如，通过监测公司的可疑行为，通过扫描对可能的入侵发出不被重视的警告的专家等）。也就是说，重点主要在于识别表明公司正在利用网络结构脆弱性或机构层面的监控失败的异常。