XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSens
粘多糖含量1/2型，硫酸乙酰肝素总和NRE（Sensi-Pro（R））定量，血清或血浆ARUP测试代码3003566
这项测试是开发的，其性能特征由ARUP实验室确定。尚未获得美国食品药品监督管理局的清理或批准。该测试是在CLIA认证的实验室进行的，旨在用于临床目的。
privateEye：通过光学特征分离
我们解决了在应用程序中捕获的图像（相机）捕获到云的应用程序中的隐私问题，以推断出诸如分类之类的实用程序任务。将原始图像发送到云中，使它们暴露于数据嗅探，并被不受信任的第三方服务提供商滥用，超出了用户的预期任务。我们提出了一个编码方案，该方案不仅可以直接远程视觉检查到图像或图像重建，还可以防止确定敏感信息。与常用的对抗性学习方法不同，所提出的方法是两个方面：首先，它使用衍射光学神经网络将与光学域中传感器平面上不同任务相对应的空间分开。然后只读取与实用程序任务区域相对应的像素。此编码可确保绝不会将私人功能存储在边缘设备上，从而防止隐私泄漏。所提出的方法成功地减少了二进制任务中的隐私检索，其准确性损失最小（约2％），同时将私人任务准确性降低了约35％，并防止SSIM得分为0的重建攻击。43。
建议：通过限制“敏感执法”例外（RTP）
目前，联邦执法机构发布的公共用例清单尚未履行其透明度和问责制。例如，司法部的2022披露由一页信息组成，列出了联邦调查局单一使用AI，以用于“威胁进气处理系统”以分析犯罪技巧。2，该单页没有关于联邦调查局使用面部识别技术的信息，尽管该局已经将这种AI驱动的技术用于刑事调查已有近十年了。3同样，其他多个司法部执法机构对面部识别的使用零披露 - 从DEA到ATF，再到美国元帅 - 即使最近的政府问责办公室（GAO）审计报告了这些机构中每个机构对这项技术的大量使用。4，尽管DOJ在2023年更新了其披露，但其他一些用例中仍然不包括这些子代理中任何一个的使用面部识别。5也没有与使用车牌读取器使用有关的任何披露。
![[要立即发布] Cloudstone加入Saber Astronautics的太空传感器市场。Docx](/simg/f/f0154ba3eb99c2414625aa88b283106a34f240b5.webp)
水稻的计算水文和遥感...
博士生应向地球，环境和行星科学提交申请（2025年1月3日的截止日期）。国际学生也应满足语言能力要求。潜在的研究生可以在申请之前向Vergopolan博士（Noemi.vergopolan@rice.edu）发送电子邮件至“潜在的博士生”。在电子邮件中，请包括以下项目：非官方的成绩单，课程vitae，三个参考文献的姓名和联系信息，以及他们为什么要加入该小组的简短个人陈述。我们非常感谢所有申请，但是考虑到大量提交的申请，请注意，只有入围面试的候选人才会收到通知。根据资金可用性，我们能够在秋季和春季学期接受学生。因此，注册时间是灵活的。薪酬：$ 33K/年的津贴，带福利加上全额学费（$ 57K/年）。
控制和健康管理的传感器需求... - DTIC
美国国家航空航天局和美国国防部正在实施支持“智能”飞机发动机未来愿景的项目，以提高飞机推进系统的可负担性、性能、可操作性、安全性和可修复性。智能发动机将具有先进的控制和健康管理功能，使这些发动机能够自我诊断、自我预测和自适应，以根据发动机的当前状况或车辆的当前任务优化性能。传感器是实现智能发动机愿景所必需的关键技术，因为它们依赖于准确收集发动机控制和健康管理所需的数据。本文从控制和健康管理的角度回顾了支持智能发动机未来愿景的预期传感器要求。推进控制和健康管理技术在主动组件控制、推进健康管理和分布式控制等广泛领域进行了讨论。在这三个领域中，我们将描述单个技术，讨论控制反馈或健康管理所需的输入参数，并总结用于测量这些参数的传感器性能规格。
理解大规模网络事件 - DiVA 门户
在过去十年中，大规模网络事件在安全化言语行为中占据了重要地位。本论文展示了网络安全作为公共安全问题的概念化如何与国家和国际环境中的网络安全治理相联系并塑造网络安全治理。它探讨了从安全化、风险化、危机和社会技术系统文献中汲取的理论视角如何提高我们对大规模网络事件现象的理解，以及主要参与者如何解读此类事件。本论文包括四篇文章，其中包括利用深入访谈、文本分析和话语分析的案例研究。研究结果表明，在国家和国际网络政策环境中，安全逻辑正稳步向基于威胁的方向发展。案例研究还强调了恶意软件扩散的不稳定性质、定向网络攻击造成附带损害的趋势、大规模网络事件的跨境特征以及民事应急参与者和私营部门在网络安全治理中的核心作用。这些发现对网络空间日益安全化和军事化的影响进行了讨论。总体而言，本论文有助于我们理解网络安全在理论和实践上如何构建为一个安全问题，并采用了有助于探索国际网络安全的分析方法。
传感器显示了印度农村地区购买的改进的厨师的长期疾病，而调查完全是
单独的用户调查不能准确测量现场改进的烹饪炉的实际使用。我们介绍了在印度马哈拉施特拉邦的两项监测研究中比较调查报告和传感器录制的烹饪事件或使用持续时间的结果。第一个是向159个家庭提供的伯克利 - 印度炉子（BIS）的免费试验，我们平均监视厨师炉灶的使用时间为10天（SD = 4.5）（称为“自由审判研究”）。在第二项研究中，我们以91个家庭对BIS的使用平均468天（SD = 153），他们以大约三分之一的家庭月收入（称为“购买后研究”）购买的价格购买了BI（SD = 153）。研究从2019年2月到2021年3月。我们发现，在自由审判研究中，有34％的家庭（n = 88）过度报告了双BIS的使用，分别在第一次（n = 75）和第二次（n = 69）的调查中，在允许后期研究的第一个（n = 75）和第二个家庭中使用了46％和28％的家庭。两项研究中的平均过度报告均在询问家庭使用二元问题格式的使用情况下减少，但是这种方法提供了较少的粒度。值得注意的是，在购买后的研究中，传感器表明，即使他们用自己的钱购买了大多数家庭，他们也会分离厨师炉灶。调查未能检测到库克炉使用情况的长期下降趋势。实际上，调查表明，在研究期间，CookStoves的采用率保持不变。一些传感器记录使用零的家庭报告了库克炉燃料节省，快速烹饪和更少的烟雾。家庭倾向于报告使用标称使用的响应，例如每周0、7或14个烹饪事件（对应于每天0、1或2次），这表明一周内召回精确使用天数的困难。此外，我们发现调查还可能在不支持传感器数据的情况下对用户报告的CookStove福利提供误导性的定性发现，从而导致我们高估了影响。这些发现表明，根据炉子减少对健康损害或减少现实世界实施中的排放的能力，调查可能不可靠或不足以为补贴提供稳固的基础数据。
特刊 - 纳米材料
数十年来，研发旨在将数据转换为信息（什么，何时，何时何地，谁），知识（如何）和洞察力（为什么）。当前的AI模型主要集中于大量数据进行培训和测试，这是一个过度简化的学习模型。本质上，多模式传感是所有生物基础的智力的一部分。是感知目标，意识到情况并适应变化的能力。基本算法包括传感器融合，信号注册，可视化，相互作用和推理。多模式感觉智能是当今生成的AI和深度学习范式中缺少难题的一部分，对自主系统，人类机器人互动和网络物理系统产生更大的影响。我们预计，感官智能将需要更少的数据，更快地执行，适应更改，并且在算法上更简单，并具有定性物理学以及语义或视觉解释的推理。总的来说，它将能够解决盛行的数据科学所无法的问题。