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帕劳私营部门恢复力建设举措规划
图片列表 图 1：Sam's Tours 超级风暴苏里盖造成的损坏；a) 潜水商店内部；b) 码头浮筒；c) 屋顶损坏；d) 建筑物损坏；2021 年，照片由 Sam Scott 提供 12 图 2：MT Fishing 超级风暴苏里盖造成的损坏；a) 建筑物倒塌；b) 建筑碎片；c) 屋顶倒塌；2021 年，照片由 PCOC 提供 12 图 3：Riptide Bar and Grill 超级风暴苏里盖造成的损坏；a) 屋顶损坏；b) 有盖走道损坏； 2021 年，照片由 PCOC 提供 13 图 4：T-Dock 2021，摄影：Lynna Thomas 13 图 5：Gnerikil 2021，摄影：Terra Nabeyama 13 图 6：Aimeliik 2021，摄影：Terra Nabeyama 14 图 7：Morisong 2021，摄影：OCC 14 图 8：Kayangel 岛村中心和码头；a) 2013 年 9 月 18 日（之前）；b) 2013 年 11 月 8 日（之后）；摄影：Patrick Colin，珊瑚礁研究基金会 14 图 9：马拉卡尔岛西湾拟建码头下水点 46
多光谱卫星图像Dhazing -IJRPR
阴霾通常是由烟，灰尘和水滴（例如烟雾，灰尘和水滴）产生的，可大大降低视觉清晰度。空气颗粒色散会严重影响在朦胧或有雾条件下拍摄的照片。这可以减少对比度，改变颜色，并使人眼很难检测物体特征。图片飞机的目的是通过减少外部因素的影响来改善图像的美学效果。要从照片中删除雾度，我们应用了黑通道先验算法。使用额外的危险照片估算氮氧化物的浓度，以提供污染的估计。气候变化的主要原因是空气污染和温室气体排放。当化石燃料在工厂或汽车中燃烧时，人为的温室气体排放或温室气体被释放到大气中。这些排放进一步加剧了全球变暖趋势。除了主要的温室气体和CO2外，化石燃料的燃烧发射了NO2和CO等化合物，使其成为估计CO2排放的有用参考点。
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第二次世界大战中的海洋基于她最近出版的书《致命的潮汐：玛丽·西尔斯和帮助赢得第二次世界大战的海洋科学家》，Musemeche博士将详细讨论海洋学家玛丽·西尔斯的活动。她的演讲将包括第二次世界大战的生动照片，地图和海洋科学家的照片。---凯瑟琳·穆塞米奇（Catherine Musemeche）最近是《致命潮：玛丽·西尔斯（Mary Sears）和帮助赢得第二次世界大战》的海洋科学家的作者，被称为“隐藏的人物符合模仿游戏”。
哨兵阿罗哈 - 预警机来玩 - 第 154 联队
这份由空军资助的报纸是美国军人授权出版的刊物。Ku-ka’ilimoku 的内容不一定是美国政府、国防部、空军部或夏威夷空军国民警卫队的官方观点或认可。本出版物由第 154 联队公共事务办公室 (夏威夷 96853-5517) 准备、编辑和提供。电话：DSN/ (315) 448-8117 / (808) 448-8117。将意见、评论或建议发送给 PAO 和工作人员 154wg.pa.publicaffairs@us.af.mil。本出版物名称的标点符号由夏威夷大学印度太平洋语言系研究。除非另有说明，所有照片均为美国空军照片。
关于 Swachh Bharat 任务 - 城市中的人工智能
问题陈述 - 识别公民通过移动应用程序上传到门户网站的厕所照片中的构造马桶座圈和受益人图像，并反映在 Swacchbharaturban.gov.in 的仪表板上。
为 JPMRC-25 提供大规模空运 - 第 154 联队
这份由空军资助的报纸是美国军人授权出版的刊物。Kuka'ilimoku 的内容不一定代表美国政府、国防部、空军部或夏威夷空军国民警卫队的官方观点或认可。本出版物由第 154 联队公共事务办公室（夏威夷 96853-5517）准备、编辑和提供。电话：DSN/ (315) 789-0419 / (808) 789-0419。请将意见、评论或建议发送给 PAO 和工作人员 154wg.pa.publicaffairs@us.af.mil。本出版物名称的标点符号由夏威夷大学印度太平洋语言系研究。除非另有说明，所有照片和照片插图均为美国空军照片。
眼见不一定为实：对人工智能生成图像的人类和模型感知进行基准测试
照片是人类记录日常生活经历的一种方式，通常被视为值得信赖的信息来源。然而，人们越来越担心人工智能 (AI) 技术的进步可能会产生假照片，从而造成混乱并降低人们对照片的信任。这项研究旨在全面评估区分最先进的 AI 生成的视觉内容的代理。我们的研究使用新收集的大规模假图像数据集 Fake2M 对人类能力和尖端假图像检测 AI 算法进行了基准测试。在我们的人类感知评估 HPBench 中，我们发现人类很难区分真实照片和 AI 生成的照片，错误分类率为 38.7%。除此之外，我们还对 AI 生成的图像检测模型能力进行了评估 MPBench，MPBench 中表现最佳的模型在与人类评估相同的设置下实现了 13% 的失败率。我们希望我们的研究能够提高人们对 AI 生成图像潜在风险的认识，并促进进一步的研究以防止虚假信息的传播。更多信息可以参考https://github.com/Inf-imagine/Sentry。
