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Voiceradar：使用Micro- ...
摘要 - 综合语音构成中的进步，包括文本到语音（TTS）和语音转换模型（VC）模型，允许产生令人信服的合成声音，通常称为音频深击。这些深击构成了日益增长的威胁，因为对手可以在社交媒体或绕过语音身份验证系统上使用它们来模仿个人，特别是突出的人物，从而产生广泛的社会影响。最先进的验证系统有效地检测语音深击的能力令人震惊。我们提出了一种新型的音频深击检测方法Voiceradar，它通过物理模型增强了机器学习，以近似音频样品中的频率动力学和振荡。这显着增强了检测能力。Voiceradar利用了两个主要的物理模型：（i）多普勒效应了解音频样品的频率变化和（ii）鼓头振动以将复杂的音频信号分解为组件频率。语音形式通过应用这些模型来识别音频信号中的微妙变化或微频。这些微观频率是聚合以计算观察到的频率的，从而捕获了音频的独特签名。该观察到的频率集成到机器学习算法的损耗函数中，从而使算法能够识别将人类生产的音频与AI生成的音频区分开的不同模式。我们构建了一个新的不同数据集，以全面评估Voiceradar，其中包含来自领先的TTS和VC模型的样本。我们的结果表明，语音的表现优于准确识别AI生成的音频样品的现有方法，展示了其作为音频深击检测的强大工具的潜力。
太阳能应用中的机器学习弧检测的模拟前端参考设计（Rev. A）
•提高安全性：MMWave雷达可以通过检测障碍物并提醒骑手的潜在危害来帮助防止事故，与其他传感器相结合：可以与其他传感器集成到其他传感器，例如相机，例如相机（例如，通过更全面地为周围的环境）提供更全面的环境•通过更加舒适的骑手体验：MMWave Radar的自动骑行和自动的骑行，并自动地骑行，并自动骑行，并自动骑行，•MMWave Radar的骑行，以自动的骑行，并为您提供舒适的骑行，并将其自动骑行，可靠性：在雨，雾，雪，灰尘和其他具有挑战性的环境条件下提供一致的性能•自适应功能：Texas Instruments提供广泛的MMWave雷达设备和可自定义的软件设计，以满足不同端设备的需求和不同的端设备的需求
2024 年工业制造业颠覆性趋势雷达
• 改善客户体验和商业卓越性：建立直接面向客户的关系并减少对中介机构的依赖已成为各个行业的关键目标。客户体验解决方案（包括设备、服务和软件的电子商务）对于推动交叉销售机会和提高品牌忠诚度至关重要。这种方法需要敏捷的配置价格报价 (CPQ) 解决方案，尤其是用于管理复杂报价，以实现更快的响应和更高的成功率。在汽车行业，销售和服务向直接客户互动的转变具有变革性。实时和动态定价模型对于保持竞争力越来越重要。
使用Ti的嵌入式处理器和广泛的第三方硬件合作伙伴网络简化机器人系统设计
mmwave雷达技术通常是在LIDAR，相机和其他光学传感器上选择的，不仅是为了节省成本，而且还因为雷达在不良天气条件下工作得很好，而相机可能会受到较差的照明和天气的影响。雷达还具有广泛的范围和覆盖范围，可传感器检测到一百多米以上的物体。使用移动机器人应用程序需要节省功耗，并且通常有时客户使用雷达，而雷达可以达到1兆瓦的范围来进行检测。但是，将雷达与激光雷达，相机或其他光学传感器配对结合，可以帮助应用程序达到您的应用程序可能需要的几乎每个角落情况。
EMA 2024 年网络可视性雷达报告
Gigamon 是领先的网络可视性解决方案提供商，过去曾提供各种网络数据包代理 (NPB) 解决方案，旨在捕获、过滤、聚合和分发网络流量到各种监控和安全工具。这些核心解决方案提供高级数据包处理功能，如重复数据删除、切片和时间戳，确保准确及时地交付关键网络数据，以优化工具并提高网络和应用程序性能。最近，该公司开始提供更先进的深度可观察性管道，可有效地将网络衍生的情报（数据包、流量、网络/应用程序元数据）提供给云、安全和可观察性工具，帮助组织更高效、更有效地保护和管理混合和多云基础设施。所有 Gigamon 解决方案都旨在处理现代网络日益增长的复杂性和带宽需求，使组织能够获得有价值的见解，以查明问题、优化性能并主动识别本地、虚拟、容器以及私有和公共云工作负载中的潜在威胁。
Endress + Hauser Micropilot FMR 自由空间雷达液位传感器
Endress+Hauser Micropilot FMR10 脉冲雷达液位传感器可为储罐、开放式水池、泵提升站、冷却塔和运河系统中的液体提供可靠、连续、非接触式的液位测量。Micropilot FMR10 可配置为提供 4-20mA 模拟输出，液位最高可达 8 米（26.25 英尺）或 12 米（39.37 英尺）（如果安装了防洪管附件）。Micropilot FMR10 的配置和操作可通过其蓝牙无线技术接口和 Endress+Hauser SmartBlue 移动应用程序完成，该应用程序包括线性化功能，可将测量值转换为任何长度、重量、流量或体积单位。还可以使用 SmartBlue 显示和记录过程的包络曲线。Micropilot FMR10 PVDF 传感器主体
为何应警惕化脓性汗腺炎
流行病学和人口统计学 疼痛的粉刺、结节、引流管、脓肿和毁容性疤痕——这些是化脓性汗腺炎 (HS) 的主要特征，这是一种慢性、致残性毛囊炎症性皮肤病。1,2 HS 的全球患病率估计为 1% 至 2%；但报告的估计值范围为 0.02% 至 4.1%，3-6 由于研究设计、数据收集方法、筛查人群和地理位置的差异而存在差异。因此，HS 的真实患病率可能被低估，并且由于诊断不足，确定确切数字的尝试可能会受到限制。1 因此，HS 是一个临床需求未得到满足的医疗领域。鉴于此，全球化脓性汗腺炎地图集 (GHiSA) 小组制定了一项计划，其部分目的是使用经过验证的患者问卷数据准确估计全球 HS 患病率。有了这些信息，临床医生可以努力改善全球 HS 的医疗干预措施。7,8
使用4D雷达和视觉融合增强了3D对象检测，并进行分割辅助
4D雷达对复杂的照明和不利天气条件表现出鲁棒性，与3D目标检测相比提供了独特的数据特征。但是，由于4D雷达点云的稀疏性，大多数3D目标检测算法的性能受到限制。为了解决这个问题，本文提出了一个基于细粒点云segmentation的3D对象检测模型。我们的方法首先使用雷达参考点模块丰富了点云数据，以补偿其稀疏性。然后将点云呈现，并通过简单的分割网络提取语义信息。最后，通过使用注意机制融合点云特征和半信息来实现3D对象检测。在VOD数据集上进行的广泛实验表明，我们的模型达到了平均平均精确度（MAP），比验证集的基线高5％，自行车的4％显着提高，山雀的改善为8％。这些结果通过基于激光雷达的模型缩小了性能差距，突出了我们分割辅助检测方法的效果。源代码可在https://github.com/huniki/rvasanet.git.git
