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白皮书 - 网络和服务管理...
OpenSource MANO ....................................................................................................................................... 53 TeraFlowSDN ................................................................................................................................................. 54 OpenSlice ....................................................................................................................................................... 54 OpenCAPIF ..................................................................................................................................................... 55 Zero-touch Service Management .................................................................................................................. 56
使用大数据工具和...
OpenCV是计算机视觉OpenSource库的缩写，它是用于计算机视觉和机器学习任务的开源软件库。它最初是由英特尔（Intel）于1999年开发的，此后已成为实时计算机视觉应用程序中使用最广泛的库之一。这是其关键功能的细分。OpenCV为图像处理任务（例如过滤，边缘检测，形态操作和颜色空间操纵）提供了大量工具和算法。随着面部检测应用的不断扩展，实时处理的集成变得至关重要。实时的面部检测在诸如监视之类的方案中至关重要，在诸如监视之类的情况下，快速准确的识别至关重要。这不仅需要有效的算法，还需要并行处理和优化硬件来快速决策。此外，隐私问题在部署面部检测系统中变得越来越重要。在面部分析的益处和尊重个人隐私是一个关键的考虑之间达到平衡。伦理使用和负责处理面部数据是不可或缺的方面，需要随着这些技术的发展而需要注意。
人工智能是严肃游戏的主要资产
摘要。严肃游戏已经存在了很长时间，信息技术的发展和社会的数字化在过去 20 年中促进了严肃游戏的发展。机器人技术、虚拟现实或人工智能都可以为学习者提供更多设施，同时也为教师提供更多知识，教师可以按照每个学习者的步调传授必要的知识。严肃游戏中的人工智能增强了它们的吸引力，但最重要的是应该有助于改善通过严肃游戏传递的学习成果。在本研究中，我们将提出严肃游戏的定义，同时介绍严肃游戏在不同领域和不同目标中的用途多样性。人工智能的定义及其为提高严肃游戏效率提供的可能性。我们将重点关注欧洲开源市场“gamecompenents.eu”以及我们的项目，通过开发一些严肃的迷你游戏，将其部分人工智能模块集成到我们的自适应教学超媒体模型中。
使用...进行网络欺凌检测和分析
摘要。随着网络使用率的提高以及允许用户参与虚拟网络等团体，黑客行为也随之增多。网络虐待是一种新型骚扰，随着网络社区的普及，这种骚扰行为最近变得越来越普遍。它倾向于在网络群体中发送包含诽谤性指控或口头骚扰某人的消息。只有当现代文明认识到骚扰的真正含义时，无数的隐藏受害者才会继续受苦。关于网络欺凌的研究有很多，但没有一项能够提供可靠的解决方案。通过创建一个可以识别和阻止与欺凌相关的传入和传出通信的模型，我们在项目中解决了这个问题。通过在经过仔细注释的开源数据集上采用监督分类技术，我们希望为这项工作提供词汇基线。我们使用了逻辑回归的机器学习算法。我们的模型对消息进行分类，无论其是否是欺凌。
p300脑 - 计算机接口在虚拟和增强现实中的无人机控制
摘要：自从出现头部安装显示器（HMD）以来，研究人员试图在脑 - 计算机界面（BCI）研究中引入虚拟和增强现实（VR，AR）。但是，缺乏研究均包含AR和VR来比较两个环境中的性能。因此，有必要开发可以在VR和AR中使用的BCI应用程序，以允许在两个环境中比较BCI性能。在这项研究中，我们使用基于p300的BCI开发了基于OpenSource的无人机控制应用程序，该应用可用于VR和AR。二十名健康受试者参加了该应用程序的实验。他们被要求控制两个环境中的无人机，并在实验之前和之后填写问卷。我们发现在线性能（p300组件的分类准确性和振幅/潜伏期）和用户体验（满意度，节目，程序，环境，利益，兴趣，兴趣，沉浸式，沉浸感和自我控制感觉）之间没有显着（P300组件的分类准确性和幅度/潜伏期）的显着差异。这表明p300 BCI范式相对可靠，并且在各种情况下都可以很好地工作。
Ageml：用机器学习的年龄建模
摘要 - 一种成功的年龄建模方法，即使用从主题功能中的机器学习来预测年龄的监督预测。用于探索大脑和多个身体系统中健康与病理衰老之间的关系，以及它们之间的相互作用，我们缺乏对任何通用系统预测年龄的标准。在这项工作中，我们开发了Ageml，这是一种从任何类型的表格临床数据中建立且经过测试的方法，用于预测年龄的开发软件。目的是设定超级年龄建模任务中报告的可重复性和标准化的标准。ageml允许建模年龄和计算年龄三角洲，预订单和年代年龄之间的差异，测量年龄和因素之间的相关性和因素之间的相关性，可视化不同临床人群的年龄三角洲的差异以及基于年龄级别的临床人群分类。使用软件Ageml，我们正在将其功能演示在混合数据集上，复制已发表的工作以及身体器官和多基因风险得分之间的新颖关系。Ageml可以轻松实现标准化和可重复性。
开源软件在人工智能中的作用
从 1956 年夏天的达特茅斯研讨会算起，人工智能 (AI) 领域到现在已经有 64 年的历史了。当今的人工智能最让您感到惊讶的是什么？对我来说，答案很简单 — 那就是开源软件推动人工智能发展的程度。20 世纪 70 年代，我还是麻省理工学院的一名学生，学习人工智能课程。毕业后，我在一家早期的人工智能初创公司工作，从事语音识别工作，我们将代码作为重要的专有机密进行保护。20 世纪 80 年代，当我还是耶鲁大学的一名研究生，正在攻读计算机科学博士学位时，更多的人工智能初创公司正在形成，他们也怀着同样的心态来保护自己的代码；当时，除了少数 LISP 公司外，很少有公司采用开源优先的方法。快进到 2020 年，Databricks（用于扩展数据和人工智能工作流的 Spark）和 Seldon（用于人工智能模型服务的 Seldon Core）等公司正在使用开源优先的方法来建立思维和市场份额。事实上，作为 IBM 开源数据和 AI 技术中心 1 工作的一部分，我们被鼓励参与开源数据科学和 AI 社区。最近，我被选为 LF AI & Data Foundation 2 技术顾问委员会主席，该基金会致力于孵化和启动开源 AI 项目。
使用人工智能检测和识别勒索软件
摘要 恶意软件是一种不断发展和不断上升的威胁，尤其是勒索软件，这是一种恶意软件。勒索软件即服务平台的兴起加剧了这种激增，恶意软件研究人员需要快速可靠地识别勒索软件家族的选项，以保护个人数据和重要基础设施。在本研究中，我们提供了一种基于图像的检测和分类方法，可以通过将勒索软件与已知的勒索软件家族进行比较来帮助研究人员识别勒索软件的来源。我们的目标是使用有限大小的训练数据集和 COTS 硬件对给定的勒索软件样本达到高准确度和低误报率。我们使用了从 VirusTotal (VT) 获得的 347,307 个 Windows 可执行恶意软件样本的数据集。这些样本由 VT 在 2017 年至 2020 年期间收集。从这个数据集中，我们选择了被确认为已知勒索软件的样本。我们应用了一种新颖的 AI 驱动方法，根据二进制文件的图像表示对勒索软件进行分类。安全从业人员和学者已将这种方法用于一般恶意软件，但并未用于勒索软件等特定类型的恶意软件。我们使用了一种简单的方法，根据 Keras（TensorFlow 开源机器学习平台的 Python API）中 16 个可用应用程序来选择性能最佳的卷积神经网络。这些应用程序在 ImageNet 自然图像数据集上进行了预训练。所提出的方法实现了 90% 以上的准确率和高召回率，基于三通道 (RGB) 图像高概率检测勒索软件。我们数据集上得分最高的模型是 MobileNet 和 MobileNetV2。关键词：勒索软件、计算机视觉、深度学习、CNN、机器学习