XiaoMi-AI文件搜索系统
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使用简单检测通过量子态进行物体检测和测距
当目标物体嵌入在嘈杂的环境中时，使用弱光源感知目标物体的存在是一项艰巨的任务。一种可能性是使用量子照明来完成此任务，因为它在确定物体存在和范围方面的表现优于传统照明。即使传统照明和量子照明都限制在基于非同时、相位不敏感的巧合计数的相同次优物体检测测量中，这种优势仍然存在。受现实实验协议的启发，我们提出了一个使用简单探测器分析巧合多发数据的理论框架。这种方法允许包括经常被忽视的非巧合数据，并提供无需校准的阈值来推断物体的存在和范围，从而实现不同检测方案之间的公平比较。我们的结果量化了在嘈杂的热环境中进行目标识别时量子照明相对于传统照明的优势，包括估计以给定置信度检测目标所需的拍摄次数。
使用极低频磁异常检测信号进行船舶检测
免责声明：本文件并非由加拿大国防部下属机构加拿大国防研究与发展编辑部出版，但将被编入加拿大国防信息系统 (CANDIS)，即国防科技文件的国家存储库。加拿大女王陛下（国防部）不作任何明示或暗示的陈述或保证，也不对本文件中包含的任何信息、产品、流程或材料的准确性、可靠性、完整性、时效性或实用性承担任何责任。本文件中的任何内容均不应解释为对其中检查的任何工具、技术或流程的特定用途的认可。依赖或使用本文件中包含的任何信息、产品、流程或材料的风险由使用或依赖本文件的人自行承担。对于因使用或依赖本文件所含信息、产品、流程或材料而产生的或与之相关的任何损害或损失，加拿大不承担任何责任。
磁铁检测系统 - UVIScan
UVIScan ® 车底检查系统广泛用于警察、边境和/或军事检查站，以及各种高安全级别地点的入口，例如政府大楼、总统官邸、关键基础设施、军事地点、核能、石油和天然气设施、机场、港口、大使馆、银行机构、公司总部和其他高安全级别地点。UVIScan ® 车底检查系统现在提供附加模块，能够检测用于将爆炸物固定在车辆底部的磁铁。
医疗互联网中的异常检测...
物联网 (IoT) 成为医疗设备领域最新进展中最流行的术语。IoT 流程和结构中的医疗保健数据在健康和技术方面非常敏感和关键。异常值检测方法被视为任何 IoT 系统的主要工具或阶段，主要分为统计和概率、聚类和基于分类的异常值检测。最近，模糊逻辑 (FL) 系统与其他基于 ML 的工具一起用于集成和级联系统以增强异常值检测性能，但其局限性涉及异常值的错误检测。在本文中，我们提出了一个模糊逻辑系统，该系统使用局部异常值因子 (LOF)、基于连通性的异常值因子 (COF) 和广义 LOF 的每个点的异常分数来消除将点分类为异常值或正常值的混淆。关于人类活动识别 (HAR) 数据集，FL 实现了 98.2% 的值。与 LOF、COF 和 GLOF 各自的性能相比，准确率略有提高，但精确度和召回率的提高表明正确分类的数据有所增加，并且真实数据和异常数据均未被错误分类。结果表明，精确度和召回率的提高表明正确分类的数据有所增加。因此，可以确认，输入分数的模糊逻辑在减轻异常数据错误检测方面达到了预期目标。通过比较本研究中提出的模糊逻辑集合和不同类型的局部密度分数，模糊逻辑的结果提供了一种新方法来阐述或融合相同目的的不同工具以提高检测性能
使用人工智能进行欺诈检测
欺诈和腐败威胁着企业，导致财务损失、声誉受损和法律后果。采用人工智能进行欺诈检测是有效解决这些问题的关键一步。人工智能带来了强大的功能，例如精确高效的交易分析、基于行为的分析、异常检测和高优先级问题的实时警报。通过利用人工智能技术，组织可以主动监控风险并最大限度地减少欺诈和腐败造成的财务损失。然而，实施人工智能进行欺诈检测也面临着一系列挑战。尽管存在这些障碍，但人工智能的优势——增强的检测、更快的响应和更高的准确性，使其成为致力于保护资产和声誉的组织值得的投资。
森林火灾探测 - ijrpr
近年来，森林火灾发生频率和强度不断上升，给生态系统、社区和全球经济带来了巨大挑战。传统的森林火灾探测方法正在努力应对日益严重的威胁，这促使人们需要整合尖端技术。在这种背景下，计算机视觉作为一种有前途的解决方案应运而生，它利用人工智能和图像分析来提高森林火灾探测的准确性、速度和效率。以 Kinaneva 等人 [1] 为例的近期研究展示了使用无人机和人工智能进行早期森林火灾探测的可行性。这种创造性的方法将无人机的功能与先进的人工智能算法相结合，提供了一种主动监测和应对野火的方法。此外，Rahman 等人 [2] 深入研究了基于计算机视觉的技术，特别是利用支持向量机 (SVM) 进行工业和森林火灾探测，展示了机器学习在不同环境中的适应性。计算机视觉的应用为研究人员和从业人员提供了一种开创性的实时监测和预警系统方法，从根本上改变了我们检测和应对森林火灾的方式，从而加强了缓解措施并保护了自然资源。本研究论文深入探讨了计算机视觉技术在森林火灾检测中的应用，探索了计算机科学与环境保护交叉领域的方法、挑战和机遇。通过仔细研究图像处理、机器学习算法和传感器技术的最新进展，本研究旨在阐明计算机视觉在彻底改变森林火灾监测方面的潜力。来自各种研究的见解，包括 Pincott 等人 [3] 和 Ahn 等人 [4] 的研究，专注于使用基于计算机视觉的策略进行室内火灾检测，为更广泛的讨论提供了宝贵的观点。通过对现有方法的优势和局限性进行批判性评估，本研究旨在提供对当代最新技术的全面了解。它试图对这一关键领域未来研究和开发应追求的方向提供细致入微的见解。不同研究成果的整合强调了计算机视觉在火灾探测中的多方面应用，强调了其在解决当代环境景观中森林火灾带来的复杂挑战方面的重要性。
发情（发情）检测和人工...
人工授精相对于自然交配的主要优势在于，它允许奶农使用经过验证的顶级种公牛来改良其牛群的遗传并控制性病。人工授精在最佳利用不同种公牛方面也具有巨大价值，使奶农能够根据其繁殖目标将个别奶牛与选定的种公牛进行配种。人工授精的理想时间是什么时候？经验法则是，早上发情的动物应在第二天早上进行授精，晚上发情的动物应在第二天晚上进行授精。动物的发情期为 36-48 小时。应在发情症状出现后 24 小时进行授精，至少两次，间隔 12 小时。人工授精的优势 1.最大程度利用优良公牛。通过自然交配，一头公牛可以与 100 – 150 头母牛交配，而在人工授精中，一头公牛可以给大约 1500 – 2000 头母牛授精。2.牛群的遗传改良：母牛可以用优良公牛的精液授精。3.降低性传播疾病的发病率。4.牛群的整体生长率和生产力将提高。常见问题：
基于人工智能的恶意软件检测的最新进展
本文的其余部分结构如下：第 2 和第 3 节概述了恶意软件分析和检测的主要方法；第 4 节定义了特征提取和选择；第 5、6 和 7 节回顾了最近使用浅层学习、深度学习和生物启发式 AI 算法在主机、云和 IoT 环境中进行恶意软件检测的论文；第 8 节介绍了用于 Android 恶意软件检测的最先进的机器学习方法；第 9 节描述了 AI 用于设计恶意软件的恶意用途。最后，第 10 节得出结论，确定了在恶意软件检测中使用 AI 的潜在挑战和未来方向。
检测痴呆症：使用脑电图
非侵入性脑电图 (EEG) 技术已用于识别与痴呆相关的大脑活动异常。许多研究都研究了使用 EEG 辅助诊断痴呆症（包括阿尔茨海默病 (AD) 和其他类型的痴呆症）的情况。最早也是最重要的使用 EEG 作为早期 AD 识别工具的研究是由 Jelles 等人在 [12] 中开展的。研究结果表明，EEG 频谱分析可以区分痴呆症患者和健康对照者，这表明 EEG 可能是痴呆症早期检测的宝贵诊断工具。Jeong 等人在 [13] 中开展的另一项研究。研究了使用 EEG 区分 AD、血管性痴呆和路易体痴呆的情况。根据研究，EEG 在区分这些痴呆形式方面具有很高的准确度，表明它可能是痴呆鉴别诊断的宝贵工具。今年晚些时候，Babiloni 等人[14] 还概述了 EEG 作为痴呆诊断工具的研究现状。根据研究，痴呆患者始终存在 EEG 异常，该测试可以区分各种形式的痴呆。该研究确实指出，需要进一步研究以确定 EEG 对痴呆诊断的临床相关性，因为它在敏感性和特异性方面存在局限性。
火灾探测技术的发展
Advancements in data technology, identifiers, and microelectronics, coupled with a deeper understanding of fire physical science, have significantly contributed to significant growth in the fire identification technology over the past decade. In practice, fire identification technology encounters obstacles such as mitigating deceptive issues, increasing responsiveness through dynamic response, and enabling extremely expensive and complex structures to more easily protect the public and comply with evolving regulations. Provision of shields. The purpose of this article is to examine the fluctuations in innovative endeavours within the field of fire identification, such as advancements in sensor architectures, fire data management, and screen technology that incorporate fire recognition frameworks. Our article examines the recent developments in fire identification technology, including emerging sensor, sign, and observation technologies, also unified fire recognition frameworks. A number of the issues that exist in the contemporary fire detection systems are examined, along with the prospective avenues for this research.