XiaoMi-AI文件搜索系统
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基于CNN和GRU
在这些指示的指导下的位置。但是，有效地融合视觉和语言方式之间的信息仍然是一个重大挑战。为了实现自然语言和视觉信息的深入整合，本研究引入了多模式融合神经网络模型，该模型将视觉信息（RGB图像和深度图）与语言信息（自然语言导航指令）结合在一起。首先，我们使用更快的R-CNN和RESNET50来提取图像特征和注意机制，以进一步提取有效的信息。其次，GRU模型用于提取语言功能。最后，另一个GRU模型用于融合视觉语言功能，然后保留历史信息以将下一个动作指令提供给机器人。实验结果表明，所提出的方法有效地解决了机器人真空吸尘器的本地化和决策挑战。关键字：机器人真空吸尘器；视觉语言导航；多模式融合； Resnet50; gru;
非线性MPC设计用于增量ISS系统，并应用于GRU网络✩
本简介介绍了非线性模型预测控制（NMPC）策略的设计，以增量输入到状态稳定（ISS）系统。特别是设计了一种新颖的公式，这不必繁重的终端成分计算，而是依赖于最低预测范围的明确定义，以确保闭环稳定性。设计的方法特别适合通过复发性神经网络（RNN）学习的系统，该系统以增强的建模功能而闻名，并且可以通过简单的代数条件来研究增量ISS的属性。该方法应用于封闭式复发单元（GRU）网络，还提供了设计具有收敛保证的量身定制状态观察者的方法。在基准系统上测试了最终的控制体系结构，以证明其良好的控制性能和有效的适用性。©2023 Elsevier Ltd.保留所有权利。
使用LSTM，多层GRU和Drop-Gru神经网络预测能源消耗。
摘要：随着智能电网发展的急剧增长以及当前在开发测量基础设施方面的进步，短期功耗预测最近引起了人们的关注。实际上，未来电力负载的预测是避免能源浪费并建立有效的电力管理策略的关键问题。此外，可以将能源消耗信息视为历史时间序列数据，这些数据需要提取所有有意义的知识，然后预测未来的消费。在这项工作中，我们的目标是建模并比较三种不同的机器学习算法，以进行时间序列的预测。所提出的模型是长的短期记忆（LSTM），门控复发单元（GRU）和Drop-gru。我们将使用功耗数据作为我们的时间序列数据集，并相应地进行预测。LSTM神经网络在这项工作中受到青睐，以预测未来的负载消耗并防止消耗峰值。为了对该方法进行全面的评估，我们在某些法国城市中使用了实际数据功耗进行了几项实验。在各个时间范围内的实验结果表明，LSTM模型比GRU和Drop-gru预测方法产生更好的结果。的预测错误较少，其精度是更详细的。因此，这些基于LSTM方法的预测将使我们能够提前做出决策，并在消费超过授权阈值的情况下触发负载脱落。这将对计划电源质量和维护动力设备产生重大影响。
使用优化的1D CNN的智能天气预测模型与Gru
影响人类生计的主要因素之一是天气事件。造成森林火灾，高空温度和全球变暖的高天气灾难，导致干旱。需要采取有效，准确的天气预报方法来针对气候灾难采取措施。因此，设计一种可以做出更好天气预测的方法很重要。这项工作提出了一个优化的深度学习模型，即1D卷积神经网络（CNN），其注意力门控复发单元（GRU）模型，可用于可靠的天气预测。也就是说，要捕获天气数据的局部特征，使用了1D CNN，并捕获天气数据的时间特征，使用了优化的GRU。注意机制用于改善性能，而GRU的超参数通过自适应野马算法（AWHA）进行了优化。这项工作考虑了具有14个参数的Jena气象数据库，并为不同的预测度量进行了比较分析。提出的天气预测模型达到了更好的均方误差（MSE）和均方根（RMSE）值。
使用基于 GRU 的 RNN 层构建的自动编码器降低 EEG 信号的噪声
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对加密货币ZEC价格预测性能的LSTM，GRU和Transformer深度学习模型的比较分析
摘要。本文深入研究了加密货币价格预测的有趣领域，采用了尖端的深度学习方法，以ZCASH（ZEC）为重点。该研究介绍了两个至关重要的特征：“ CLOSS_OFF_HIGH”和“波动性”，然后系统地分析了这些变量与ZEC价格之间的相关性。通过研究三个突出的神经网络架构长期记忆（LSTM），门控复发单元（GRU）和变压器模型的预测准确性 - 研究表明，LSTM和GRU模型在预测ZEC的价格运动中表现优于其他人。此外，本文仔细检查了不同激活函数对模型性能的影响，在这种情况下阐明了线性激活函数的效率。该研究还解决了预测建模中的共同挑战，例如过度拟合和多重共线性。此外，它坦率地承认与仅关注单一的加密货币相关的局限性，认识到需要更广泛的搜索工作和跨学科的合作才能对不断变化的加密货币景观进行更详细的了解。随着加密货币市场继续迅速发展，这项研究为投资者提供了有价值的见解，为加密货币投资提供了理性的观点。它强调了利用适当的模型和拥抱跨学科合作来浏览复杂而动态的加密货币世界的重要性。通过弥合深度学习的尖端世界与金融市场之间的差距，这项研究为实现未来的调查和更明智的投资决策铺平了道路。
入侵宇宙：针对太空领域的网络行动乌克兰战争案例研究
2022 年 2 月 24 日，在俄罗斯入侵乌克兰的几个小时前，俄罗斯军事情报局 (GRU) 对 ViaSat 的 KA-SAT 卫星网络发动了破坏性网络攻击。具体来说，GRU 的目标是欧洲数千台 ViaSat 的 SurfBeam 2 调制解调器，乌克兰武装部队依靠这些调制解调器进行互联网卫星通信。首先，GRU 对调制解调器进行了分布式拒绝服务 (DDoS) 攻击，然后利用了配置错误的虚拟专用网络 (VPN) 应用程序中的漏洞。该漏洞使 GRU 能够远程访问 KA-SAT 管理段，并允许它同时对大量 SurfBeam 2 调制解调器执行管理命令。GRU 利用此功能部署了擦除器恶意软件（称为 AcidRain）来覆盖数千台 SurfBeam 2 调制解调器的内存，从而使它们无法使用。
高级持续性威胁概况 APT28 - EuRepoC
如今，APT28 一直被归咎于俄罗斯联邦武装力量总参谋部（GU/GRU）第 85 特别服务中心（GTsSS）GRU 26165 部队。这一归咎主要基于美国司法部 (DoJ) 于 2018 年公布的一份起诉书。美国国土安全部 (DHS) 和联邦调查局 (FBI) 2016 年的一份报告曾高度肯定地将 ATP28 归咎于俄罗斯军事或民事情报部门，但未具体指明是哪个机构。在其 2018 年的安全环境评估中，爱沙尼亚情报局确认 ATP28 与 GRU Unit 26165 的观察结果一致。2018 年下半年，英国国家网络安全中心 (NCSC) 评估“几乎肯定”APT28 是 GRU 的一部分。FireEye 等业内消息人士早在 2014 年就已将 APT28 归因于俄罗斯政府支持的行为者，但并未指明与政府机构或机构有任何具体联系。2016 年，CrowdStrike 在对民主党全国委员会 (DNC) 网络入侵事件进行调查后，首次公开将 GRU 确定为负责的政府机构。
高级持续性威胁简介 APT28 - EuRepoC
如今，APT28 一直被归咎于俄罗斯联邦武装力量总参谋部 (GU/GRU) 总局第 85 特别服务中心 (GTsSS) 的 GRU 26165 部队。这种归咎主要基于美国司法部 (DoJ) 于 2018 年公布的起诉书。美国国土安全部 (DHS) 和联邦调查局 (FBI) 2016 年的一份报告曾高度肯定地将 ATP28 归咎于俄罗斯军事或民事情报部门，但未具体说明具体机构。在其 2018 年的安全环境评估中，爱沙尼亚情报局确认 ATP28 与对 GRU Unit 26165 的观察一致。2018 年下半年，英国国家网络安全中心 (NCSC) 评估“几乎肯定”APT28 是 GRU 的一部分。FireEye 等业内消息人士早在 2014 年就已将 APT28 归因于俄罗斯政府支持的行为者，但并未指明与政府机构或机构有任何具体联系。2016 年，CrowdStrike 首次公开将 GRU 确定为负责的政府机构，这是其对民主党全国委员会 (DNC) 网络入侵事件进行调查的结果。