XiaoMi-AI文件搜索系统
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史蒂芬·科洛鲁克上校101司令，...
我们继承了一个以竞争，危机和全球冲突为标志的世界。即使是休闲观察者，冲突的特征也在迅速变化。当前的变化速度受到无人空中和地面系统，传感器，远程和自主系统以及电子战的扩散。很明显，在将来的战斗中，学习和做出决策的人比敌人做得更好。对战斗人员，更快地适应变化的人是生存和盛行的人。但是我们选择观察什么，我们如何学习以及我们需要做出什么决定？今天的透明战场（由无数传感器和视频记录下来）提供了丰富的信息。实际上，可用的数据太多，以至于筛选和辨别需要学习的内容比以往任何时候都重要。
深层网络：基于深度学习的自动分类和
摘要：地衣是真菌与光自养藻伴侣之间的共生关联，在印度表现出广泛的多样性，记录了约2300种。在这项研究中，提出了一种新颖的深度学习方法，称为LICHENNET，以从印度西高止山脉收集的地衣分类。最初，收集的图像用明亮的对比度动态直方图均衡（BCDC）滤波器进行分解，以增强图像质量，并将这些图像增强以增加数据集中的图像。使用的区域（ROI）方法用于通过除非重叠段来生成图像贴片。扩张的Linknet与局部和全局采样集成在一起，以提取精美的功能，而鹈鹕优化（PEO）算法选择分类的最佳功能。所提出的LICHENNET的分类准确性为99.26％。XGBoost，SIFT和CNN的总体准确度分别为2.19％，4.29％和14.36％。关键字：地衣物种；深度学习；补丁提取本地和全局功能；鹈鹕优化算法；扩张的Linknet恢复：LosLíquenesson unaasociaciónimsbióntrehongos y algas y algasfotoautótrofasque que展览una gran Gran diversidad en India，con Alredor de 2.300 Espececies Registradas。en esta resportion se propone un nuevométodode aprendizaje profundo conocido conocido como como lichennet para la la la la laclasificacióndeLíquenesrecolectados en los los los ghats en los ghats en los ghats coscidentales de India。se aplicaelMétododeregióndeInterés（ROI）para通用羊皮de imagen dimen dividiendo los segmentos no superpuestos。最初，用明亮的对比度动态历史均衡过滤器（BCDC）收集的图像减少噪声，以提高图像质量并增加数据集中的图像量。 div>扩张的链接网与局部和全局采样集成以提取精细的特征，而鹈鹕优化算法（PEO）选择了分类的最佳功能。 div>拟议的地层达到了99.26％的分类精度。 div>此外，拟议的地层分别为XGBoost，SIFT和CNN的一般精度分别为2.19％，4.29％和14.36％。 div>关键词：地衣种；深度学习；提取补丁；本地和全球特征；鹈鹕优化算法。 div>
研究管理的未来：适应并繁荣
在新的商业模式、新兴技术和新一代人才的推动下，研究管理正在经历一场巨大的变革。该行业有机会优化运营模式，为教师提供专家指导、报告和日常投资组合管理。领先的研究型大学越来越多地将自动化工具视为“虚拟工作者”，从而使研究管理人员能够专注于更高价值、关键任务的职责。人工智能这项潜力无限的技术将筛选资助机会，以更无缝地将资助机会映射到研究人员首选的研究领域，并自动化奖项生命周期的关键要素，从奖项设立到奖项结算。凭借对技术的理解，研究管理人员可以为行业提供从任务驱动到主动、战略性工作的转变。
Sasidhar B等。使用指纹图像创新的非侵入性血型检测。 J Crim Forensic研究2025，7（1）：180087。
血型的确定是卫生部门输血和诊断的关键步骤。在本文中，采用了与深度学习算法相结合的成像技术来自动识别血型。结缔组织与规模不变特征变换（SIFT），方向短暂和旋转的barf（Orb）以及使用Gabor滤波器的指纹的空间相关性用于识别血型的区别特征以及指纹图像。然后，提取的特征通过卷积神经网络（CNN）进行分类。此外，指纹特征还具有脊频率和空间特征，以进一步改善血型的测定。该框架包括对比度增强和降解技术，可改善图像质量，从而使图像质量波动稳定。采用了使用VGG，Resnet和Densenet作为基本模型来提高模型有效性和概括性，请进行转移学习。对不同数据集进行了测试，该方法在识别血型和歧视性标记方面表现出良好的准确性，一致性和成功率。这种新颖的技术是完全自动化的。它可以通过快速，准确地治疗输血和患者来彻底改变血型和输血的过程。
TLP：清除 TLP：清除
LOTL 是一种有效的技术，因为许多组织没有实施支持检测恶意活动的安全最佳实践功能。CISA 的红队经常利用 LOTL 进行未被发现的持续访问。这些红队评估展示了攻击者如何在几乎不投资工具的情况下实现对整个域的入侵。在许多情况下，CISA 的红队发现被评估的组织缺乏安全基线，允许 LOLBins 执行，并使分析师无法识别异常活动。在其他情况下，组织没有适当调整其检测工具以减少警报噪音，导致警报数量难以管理，难以筛选和采取行动。自动化系统（例如使用服务帐户和漏洞扫描器的持续管理功能）经常执行高度特权的、可能可疑的操作，如果没有适当分类，这些操作会使分析师淹没在日志事件中。
Alexa，人工智能需要纳税吗？
我们撰写这篇文章时正值新型冠状病毒危机席卷全球。在最近几周的动荡环境中，世界比以往任何时候都更加依赖数字经济。在危机爆发之前，企业和技术人员开发了分析复杂数据的技术，其中许多技术都使用了人工智能技术，用于各种商业和医疗应用。我们预计，类似的人工智能技术将用于筛选海量数据集，以做出预测，从而遏制 COVID-19 的传播，并开发疫苗和药物来治愈它。这就引出了本文的主题：将销售税法应用于人工智能服务的挑战。我们将在下个月的一篇文章中讨论人工智能提供商的州所得税问题，这是我们两部分人工智能系列的第二部分。但首先，为了帮助讨论框架，我们提供了有关人工智能服务的背景信息。
图书推荐系统和人工智能图书搜索
随着读者阅读的书籍越来越多，对个性化和有效内容推荐的需求也变得比以往更加明显。我们对图书推荐系统的探索揭示了各种复杂的算法，它们充当着文学指南的作用。这些算法筛选了大量的书籍，为读者提供与他们的独特偏好、历史阅读行为和人口统计特征精确匹配的内容。我们研究了各种推荐模型，以找到最适合我们推荐系统的模型。例如，基于内容的过滤根据属性和用户偏好推荐书籍，而协同过滤则利用集体用户行为进行推荐。混合模型融合了多种方法以提高准确性，证明了推荐系统设计的活力。我们还探讨了人工智能如何发挥作用
智力？理解力？智慧？
现在，我并不是神经网络或其他形式的人工智能领域的专家。相反，作为一名天文学家和物理学家，我以用户的身份来讨论这个话题。随着望远镜技术的进步，尤其是电子探测器的进步以及处理这些探测器信号的方式，天文学现在正被“大数据”淹没……数据量如此之大，以至于我们以前处理结果的方式根本行不通了。（我年纪大了，还记得我们曾经很高兴能有任何数据！）相反，我们依靠巧妙的计算算法（我没有参与编写）来筛选我们观察到的东西。该算法可能表明一个物体可能是 X 射线源，另一个物体可能是行星形成的地点，等等。
耳鼻喉科和颈部手术社论中的生成人工智能：成为未来或追随者的演员
耳鼻喉科是在创新时代的悬崖上，准备将人工智能（AI）整合到其研究框架中。AI有可能使用大量数据集来提高诊断，疾病早期探测，治疗计划和患者监测的精度。机器学习算法可以分析超出人类感知的声音细微差别，从而允许早期干预和改善患者预后。此外，聊天机器人可以彻底改变患者的互动。在术后护理中或在慢性耳鼻喉科迷失方面的管理期间，聊天机器人，例如Chatgpt（Openai，OpenAI，美国旧金山，美国），可以促进实时症状跟踪并提供即时建议。这不仅增强了患者的依从性，而且还弥合了临床环境之外的沟通差距。此外，研究中的AI驱动工具可以通过文献筛选，提出假设，甚至可以预测