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Darktrace 开放式架构
Darktrace 免疫系统利用开放式架构，无缝接入不断发展的多样化生态系统。通过一键式集成，该平台可以立即获取新形式的遥测数据，在既定的工作流程中分享定制的 AI 见解，并与各种技术进行互操作，以在电子邮件系统、内联防御和协作平台上提供自主响应。除了越来越多的一键式集成之外，Darktrace 免疫系统还有多种数据获取和输出方法，以最适合您的生态系统。
美国陆军航空电子设备数字化和开放式架构
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单光子激光元的分辨率限制-CVF Open Access
单光子光检测和范围（LIDAR）系统通常配备一系列检测器，以提高空间分辨率和传感速度。但是，考虑到激光跨场横跨场景产生的固定量磁通量，当更多像素在单位空间中堆积时，每像素信号到噪声（SNR）将减小。这在传感器阵列的空间分辨率与每个像素的SNR之间的空间分辨率之间提出了基本的权衡。探索了这种基本限制的理论表征。通过得出光子竞争统计量并引入一系列新的近似技术，得出了时间延迟的最大样品估计器的平均平方误差（MSE）。理论预测与模拟和实际数据良好。
利用人工智能（AI）和开源情报（OSINT）预防冲突：
尽管拉丁美洲和加勒比地区 (LAC) 在过去 20 年里没有发生过国家间武装冲突，但暴力、政变、侵犯人权以及非法武装团体的存在继续对该地区的和平与安全构成重大挑战。随着联合国将注意力集中在为所有人建立一个开放、自由、安全和以人为本的数字化未来，包括最近制定的全球数字契约 (GDC) ，拉丁美洲和加勒比地区的和平建设者正在开拓性地探索如何利用人工智能 (AI) 和开源情报 (OSINT) 以本地化、包容和冲突敏感的方式支持建设和平和预防冲突 1 。 ___________________________________________________________________________
![特别项目7 [开幕式]第1 jsh-tasl-kasl（...](/simg/3/31ba74131027a51c42407fca46b3ba23aeac0d9d.webp)
开放议会和汉萨德分析课程计划-Callysto
作为在议会中获取当前日信息的扩展，我们将使用“ Web刮擦”，该技术从网站收集数据，类似于从网页中复制注释。为此，我们使用称为“请求模块”的工具向网站提出请求。网站在唯一代码中使用数据响应，例如秘密语言网站的使用。此代码显示了如何设置网页。为了了解此代码，我们使用“ BS4”，充当翻译人员，帮助我们找到并提取所需的特定细节。使用提供的代码和一些用户输入，此过程将从所选网页中提取重要详细信息。在网络剪裁的这个特定实例中，我们将使用它来收集名词数据。此信息可以帮助我们看到各方，代表，省，城市或骑行所说的通用名词。
加速生成式 AI - OpenVINO™ 文档
2024 年 12 月 2 日 — 使用 optimum-intel 软件包转换和优化模型 pip install optimum-intel[openvino]。下载并将模型转换为 OpenVINO IR 格式...
开放世界的语义细分包括类相似性
解释摄像机数据是自主行动系统（例如自动驾驶汽车）的关键。在现实世界环境中运行的视觉系统必须能够解释其周围环境，并需要能够处理新型情况。本文解决了开放世界的分段，即解释训练过程中未见对象的图像数据的变体。我们提出了一种新的方法，该方法可以执行确定性封闭世界的语义分割，同时可以识别新类别，而无需任何适当的培训数据。我们的方法1另外，为图像中的每个新发现的类与已知类别提供了相似性度量，这在下游任务（例如计划或映射）中可能是有用的信息。通过广泛的实验，我们表明我们的模型在已知的训练数据以及异常分割的类别上实现了最新的结果，并且可以区分不同的未知类别。
OpenEQA：基础模型时代的具体问题回答
我们提出了一种现代的体现问题答案（EQA），这是理解环境足以以自然语言回答问题的任务。代理可以通过借鉴情节记忆来实现这种理解，就像在移动机器人的情况下一样，由代理商在智能眼镜上示例或积极探索环境。我们使用OpenEQA（用于EQA的第一个开放式基准基准数据集）伴随着我们的配方。OpenEQA包含超过180个现实环境提取的1600多个高质量的人类生成的问题。除了数据集外，我们还提供了一种自动LLM驱动的评估协议，该协议与人类判断具有良好的相关性。使用此数据集和评估协议，
NTIA RFC-开放基础模型
我们发现，对于七个领域中的六个，我们分析的研究并未为开放基础模型的边际风险提供有说服力的证据：他们不考虑框架中的步骤，例如现有技术或防御能力如何适应边际风险。但是，对于与CSAM相关的风险，Thiel等人。（2023）3进行了完整的分析，该分析显示了未能令人满意解决的开放基础模型的边际风险。4为了提供指导，我们对自动网络安全脆弱性检测和NCII进行了初步的边际风险评估，我们发现，当前开放基础模型的边际风险较低，对于自动化脆弱性检测（部分是由于AI的有效性而用于防御的效率），而开放模型的开放型风险对NCII有可能。