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用于地面监视的战术雷达
''在战场战场监视的舞台上始于1967年，其计划开发了一个雷达系统，该系统将穿透丛林叶子并检测到移动的敌对入侵者。在越南战争期间发生了这项努力，当时呼吁国家实验室为战场战场监视提供解决方案，包括涉及地面和机载的传感器。地面传感器可以松散分为两类。特殊的地面雷达剂量用于检测矿山和其他炸药，以及隐藏的隧道和埋藏的商店。其他基于地面的雷达系统用于调查传感器视野内的大区域地形区域，以检测和识别固定的地面目标并检测，识别和跟踪移动的地面目标。为战术战场设计而设计的空气传感器需要及时地调查地面上的大面积，以检测和识别可能隐藏在地面混乱中或受对策保护的固定和移动的表面目标。林肯实验室已经开发了
微型巡逻监视机器人
2,3,4 ECE，Guru Nanak技术研究所，海得拉巴501506摘要：微型巡逻监视机器人是一个紧凑的，具有移动摄像头和无线通信系统的自动驾驶，机器人可以捕获实时的视频，interusions，Intusions，Intusions，interuse，并在诸如仓库之类的环境中捕获诸如bearses offeres，或者在途中识别出境内的安全威胁。 它的小尺寸使其能够在狭窄的走廊和难以到达的区域导航，从而使其非常适合室内监视。 具有遥控功能和自动巡逻路线，该机器人通过提供持续监视，减少对人类存在的需求并在关键情况下提供快速响应来增强安全措施。 关键字：监视机器人，自主系统，移动相机，无线通信系统，安全威胁2,3,4 ECE，Guru Nanak技术研究所，海得拉巴501506摘要：微型巡逻监视机器人是一个紧凑的，具有移动摄像头和无线通信系统的自动驾驶，机器人可以捕获实时的视频，interusions，Intusions，Intusions，interuse，并在诸如仓库之类的环境中捕获诸如bearses offeres，或者在途中识别出境内的安全威胁。它的小尺寸使其能够在狭窄的走廊和难以到达的区域导航，从而使其非常适合室内监视。具有遥控功能和自动巡逻路线，该机器人通过提供持续监视，减少对人类存在的需求并在关键情况下提供快速响应来增强安全措施。关键字：监视机器人，自主系统，移动相机，无线通信系统，安全威胁
基于实验室的流感监视网络
i。 M.Phil/ MS分子生物学/生物化学/生物技术/微生物学。II。 在著名组织中具有下一代测序（NGS）的经验的经验。 iii。 展示了在Illumina/ Ion Torrent/ Oxford Nanopore平台上准备下一代图书馆的经验。II。在著名组织中具有下一代测序（NGS）的经验的经验。iii。展示了在Illumina/ Ion Torrent/ Oxford Nanopore平台上准备下一代图书馆的经验。
检查与监视物流Urban ...
香烟对接被分类为一次性塑料，这意味着它们被欧盟的一次性塑料指令（SUP）和扩展生产者责任（EPR）所覆盖。这有效地意味着从2025年开始，制造商必须承担清除成本，每卷烟约0.5欧元。当前的拆除方法是费力的和重复的 - 这是当前劳动力短缺趋势进一步扩大的挑战。因此，即使可以向制造商开具成本，也很难找到足够的员工来完成任务。
自动化工人监控和管理机构
4 例如，请参阅https://laborcenter.berkeley.edu/wp-content/uploads/2021/11/Data- and-Algorithms-at-Work.pdf、https://cdt.org/insights/report-warning-bossware-may-be-hazardous-to-your-health/和https://equitablegrowth.org/research-paper/workplace-survey-is-becoming-the-new-normal-for-u-s-workers/。
人工智能在传染病监测中的进展
洛伦斯·南丁格尔创新的可预防死亡“玫瑰图”彻底改变了数据驱动的疾病监测。1 克里米亚战争期间收集的原始医院死亡率数据被转化为令人信服的视觉见解——恶劣的卫生条件造成的死亡人数比战争伤亡人数还多。这种将嘈杂、复杂的数据合成为简洁、有效信息的行为为皇家委员会追踪发病率和死亡率奠定了基础，从而开启了一个使用分析方法更好地监测和管理传染病的新时代。自南丁格尔玫瑰图首次发表以来的 160 多年里，用于翻译高密度数据和揭示隐藏模式以提供公共卫生解决方案的工具和技术不断发展。现在，机器学习算法补充了手动技术。人工智能 (AI) 工具现在可以识别复杂的、以前看不见的数据结构，为旧问题提供创新解决方案。这些进步共同推动了传染病监测的发展。2019 年冠状病毒病 (Covid-19) 大流行凸显了感染传播和破坏世界的速度——以及同样灵活、迅速和巧妙的公共卫生工具库对应对这些影响的极端重要性。在整个危机期间，我们目睹了部署大量 AI 解决方案来扮演这一角色——其中一些比其他解决方案更成功。随着新病原体的出现或旧挑战再次引起我们的注意，将经验教训纳入我们的公共卫生剧本是当务之急。在这篇评论文章中，我们反思了新的和长期存在的 AI 解决方案对传染病监测的影响。事实证明，人工智能应用可成功实现多种功能，包括预警系统、2,3 热点检测、4,5 流行病学跟踪和预测、6,7 和资源分配 8（图1）。我们讨论一些最近的例子。9,11,12 我们首先介绍人工智能和机器学习如何为预警工具提供动力，并帮助区分各种传播病原体（例如，严重急性呼吸综合征冠状病毒 2 [SARS-CoV-2] 与流感病毒）。然后，我们讨论可以将流行病追溯到其源头的人工智能和机器学习工具，以及可以指导有效应对正在发生的流行病的算法方法。最后，我们强调了人工智能和机器学习在公共卫生监测方面的关键局限性，并讨论了未来改进实施的突出考虑因素。
事实说明：工作场所的人工智能监控
侵犯隐私：人工智能系统可以收集大量个人数据，包括您的行为、动作和互动，无论是在线还是离线。这可能会让您感到被侵犯，并影响您在工作中的隐私感。增加压力：知道自己的一举一动都受到监视，可能会营造出紧张的工作环境。您可能会感到压力，需要不断表现得最好，担心任何错误都可能被系统标记出来。可能遭受不公平对待：人工智能系统并不完美。它们可能会犯错或有偏见，从而导致对您的表现、晋升甚至纪律处分做出不公平的决定。缺乏透明度：通常，您甚至可能不知道正在收集有关您的哪些数据或如何使用这些数据。这种缺乏透明度的情况使得很难质疑人工智能系统做出的不公平或不正确的决定。
电子战和监视的支持技术
为了充分发挥频谱优势，海军部队（包括海军陆战队和海军）必须能够通过利用、欺骗或阻止敌人使用频谱来控制电磁频谱 (EMS)，同时确保持续的海军 ISR 能力。敌方情报、监视和侦察 (ISR) 和 EW 能力在整个 EMS（DC 到白天）的进步，以及廉价、高效的处理器和收发器的普及，削弱了我们的优势，创造了一个充满争议和拥挤的作战环境，并削弱了我们的海军 ISR 能力。此 FY24 EW 和监视 D&I BAA 呼叫寻求创新解决方案来克服这些技术挑战。白皮书和后续提案应解决以下一个或多个研究机会技术领域 1-6 中的技术发展。
探索人工智能、监控和隐私的交汇点
人工智能没有一个普遍接受的定义，但被理解为将信息注入计算机系统以创建能够从现有数据集中学习以模拟和预测各种场景的应用程序（Filgueiras，2023 年）。人工智能越来越多地用于人类决策过程。它使用个人数据和现有数据集来得出结论。这意味着人工智能系统的性能仅与它们“学习”的数据集一样准确。这给边缘化社区带来了问题，因为他们通常不包含在这些系统所训练的数据集中（Fontes 等人，2022 年）。这些数据集可以反映其创建者的偏见，导致人工智能性能扭曲并对边缘化人群产生负面影响。例如，如果训练数据存在偏差（面部识别系统主要针对白人面部进行训练），则得出的结论可能不正确。这导致有色人种面部的错误识别增加（Denning，2020 年）。人们还担心这些系统如何获取和分发它们正在使用的私人数据，因为滥用或利用私人数据会对个人自主权和自由构成重大风险（Fontes 等人，2022 年）。