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塔布锻造厂活动的最新情况
国家意识到该公司过去遇到的困难，并于 2020 年采取了行动，特别是在 2021 年确定了提出对该工业工具进行投资计划的买家。 2022年和2023年，国家向该公司提供了两笔可偿还的预付款，总额超过700万欧元，用于对生产工具进行现代化改造和提高生产能力。
tsukuba大学和华盛顿大学Forge AI合作伙伴关系
在日本美国峰会之际，杜斯库巴大学和华盛顿大学与NVIDIA和AMAZON合作并资助了具有里程碑意义的合作伙伴关系。这种日本美国的合作伙伴关系旨在促进人工智能（AI）领域的研究，人力资源发展，企业家精神和社会实施。该协议于4月9日在华盛顿特区宣布，来自大学和美国公司合作的代表参加了签署仪式。
Seeloz和Digital Enterprises建立了一种变革性的AI合作伙伴关系，以彻底改变卡塔尔的能源领域
这种合作标志着卡塔尔数字化转型之旅的关键步骤，利用Seeloz的强化学习自动化（RLA）平台和Microsoft的尖端云和AI基础架构创造了自主优化引擎来创建能量价值链，资产管理和生产工作流程。Energizeai旨在通过在每个决策层部署AI驱动的智能来消除效率低下，降低运营成本和防止未来的卡塔尔能源生态系统。
忘记浪费时间和货币重新收集电池计算。 -
•控制面板根据信号强度选择了主电池载体。•每小时，面板将检查主载体的信号。•如果信号降至一定强度以下，则系统会检查次级载体的信号，如果信号较好，则自动切换。•在警报传输期间，如果一个信号失效，则系统将切换到另一个载波，以将消息传递到监视中心。
忘掉火星吧，人类什么时候才能飞往土星？
另一个关键数据点是 1969 年人类登陆月球的时间。当时距离月球 0.0026 个天文单位，距离太阳系并不算太远，但这是一个开始。目前，探索的下一步仍是推测性的，但作者为人类何时登陆火星设定了两种不同的情景。考虑到发射窗口，他们估计第一批人类将在 2038 年踏上这颗红色星球，这也是 NASA 的阿尔忒弥斯计划所计划的时间。但他们也认识到，鉴于最近人类太空探索计划的拖延历史，这一时间可能最晚要到 2048 年。利用这个单独的起点，他们制定了其余探索步骤的“延迟”时间表，由于它是指数级的，因此它对其他里程碑的日期有相应的巨大影响。
基于序列到序列变压器结构
摘要：近年来，图像复制移动伪造（CMFD）的检测已成为验证数字图像的真实性的关键挑战，尤其是随着图像操纵技术的迅速发展。虽然深度卷积神经网络（DCNN）已被广泛用于CMFD任务，但它们通常受到一个显着限制的阻碍：编码过程中空间分辨率的逐步减少，这导致了关键图像细节的丢失。这些细节对于图像复制移动伪造的准确检测和定位至关重要。为了克服现有方法的局限性，本文提出了一种基于变压器的CMFD和本地化方法，作为传统DCNN技术的替代方法。所提出的方法采用变压器结构作为编码器来以序列到序列方式处理图像，用自我发项计算代替以前方法的特征相关计算。这使该模型可以捕获图像中的远程依赖性和上下文细微差别，从而保留了通常在基于DCNN的方法中丢失的更细节。此外，还利用了适当的解码器来确保图像特征的精确重建，从而提高了检测准确性和定位精度。实验结果表明，所提出的模型在USCISI等基准数据集上实现了出色的性能，用于图像复制移动伪造的检测。这些结果表明了变压器体系结构在推进图像伪造检测领域的潜力，并为未来的研究提供了有希望的方向。
使用卷积神经网络伪造检测
2,3,4 MCA，SCAT，Galgotias University，Uttar Pradesh摘要：为了识别深层假货和其他形式的更改的面部信息，此工作详细介绍了面部伪造探测系统的开发和实施。我们提出了一个系统，该系统使用最新的机器学习技术识别面部图像和视频的细微变化。接受公开可用数据集的培训后，使用关键性能指标（例如精度，精度和召回）评估系统。用于构建系统，使用卷积神经网络或CNN。测试是使用公开可用数据集进行的。为了使其成为强大的模型，还可以构建自定义数据集。我们还研究了如何使用该技术来确保数字身份并打击错误信息，为将来与全球网络安全和数字安全计划的合作打开了大门。关键字：图像处理，生物识别技术，安全性，面部伪造和深层假货。在诸如体育场，火车站和机场码头等地方的公共安全领域以及公司和组织安全的地方，面部识别是身份识别最著名的生物识别方法之一[2，3]。在转向深度学习技术之前，该领域的研究始于1990年代的传统机器学习方法（公制模型，贝叶斯分类和主要成分分析），识别本地特征（LBP，Gabor过滤器）的方法以及识别通用特征的方法。本文提出了一种新颖的面部伪造技术来克服这些挑战。高级技术来操纵媒体（例如Deepfakes）的出现引起了许多关于数字内容真实性的询问。由人工智能创建的深击可以创建真实的图像，从而使区分实际和假信息的挑战。尽管最初是出于艺术和娱乐目的开发了这项技术，但它越来越多地用于恶意将诸如盗用，诽谤和误导信息的传播之类的事物[5]。鉴于社会造成的潜在危险，迫切需要值得信赖和有效的检测方法。由于当前技术有时无法跟上新的锻造方法的复杂性，因此实时检测功能存在差距。尽管在该领域进行了广泛的研究，但开发了可以处理大量数据，使用不同伪造策略并在低计算成本下产生准确结果的系统仍然具有挑战性。
可控制的遗忘机制，用于几个班级 - ...
摘要 - 在有限的个人标签样本（少数）背景下进行的学习阶级学习对于众多现实世界应用，例如智能家居设备，至关重要。在这些情况下，一个关键的挑战是在适应新的，个性化的班级和在原始基础类别上保持模型的性能之间平衡权衡取舍。对新型类别的模型进行微调通常会导致灾难性遗忘的现象，在这种情况下，基本类的准确性不可预测而显着下降。在本文中，我们提出了一种简单而有效的机制，通过控制新颖和基础准确性之间的折扣来应对这一挑战。我们专门针对超低击场景，其中每个新颖的类别只有一个示例。我们的方法引入了一种新颖的类检测（NCD）规则，该规则调整了忘记先验的程度，同时同时增强了新颖阶级的表现。我们通过将解决方案应用于最新的几个类别学习（FSCIL）方法来证明我们的解决方案的多功能性，从而在不同的设置中显示出一致的改进。为了更好地量化小说和基础性能之间的权衡，我们介绍了新的指标：NCR@2for和NCR@5 for。我们的方法在CIFAR100数据集（1-shot，1个新颖的类）上的新型类准确性提高了30％，同时保持受控的基类遗忘率为2％。索引术语 - 学习学习，很少的学习，神经网络作品，图像识别。
学习扩散产生的视频检测的多模式伪造表示
来自扩散模型的大量合成视频对信息安全性和真实性构成威胁，从而导致对生成的内容检测的需求不断增长。但是，现有的视频级检测算法主要集中于检测面部伪造，并且通常无法识别具有各种语义范围的扩散生成的内容。为了推进视频取证领域，我们提出了一种创新算法，称为多模式检测（MM-DET），用于检测扩散生成的视频。mm-det利用了大型多模式模型（LMM）的深刻感知和全面能力，通过从LMM的多模式空间中产生多模式伪造表示（MMFR），从而增强了其检测到其不看见的伪造内容的能力。此外，MM-DET还利用了一个内在的框架注意（IAFA）机制来在时空结构域中进行特征增强。动态融合策略有助于改善融合的伪造代表。此外，我们在广泛的伪造视频中构建了一个称为扩散视频取证（DVF）的综合扩散视频数据集。mm-det在DVF中实现了最先进的性能，证明了我们的算法的有效性。源代码和DVF均可在链接中获得。
swētspotand Global Air Entertainment Inc. Forge Historic ...
美国领导力的愿景“今天不仅仅是一种合作伙伴关系，它预示着美国航空航天的统治地位，”Swētspot和Marvina案公司家族的首席执行官Marvina Case宣称。“从我们在奥斯丁的总部，我们正在制作的胜于无人机；我们正在设计美国的技术未来。从我们的量子传感器到我们专有的推进系统的每个组件都体现了我们对美国卓越的承诺。通过整合GAE的革命性扫描技术，我们不仅提高了标准，还重新定义了无人空中系统中的可能性。”