XiaoMi-AI文件搜索系统
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使用机器学习的心脏病预测系统
我还感谢达卡Diit讲师Mizanur Rahman为我们提供了成功完成该项目的设施。我还对达卡（Dhaka）的DIIT讲师，讲师为我们提供了成功完成该项目的设施。我也表示感谢Mushfiqur Rahman，Dhaka Diit讲师，为我们提供了成功完成该项目的设施。
使用软件材料清单评估软件供应链的安全风险
摘要 - 软件供应链由越来越多的组件组成，包括二进制文件，库，工具和微服务，以满足现代软件的要求。由软件供应商组装的产品通常由开源和商业组件组成。软件供应链攻击是网络安全威胁的最大增长类别之一，供应商产品的大量依赖性使单一脆弱性传播到许多供应商产品中成为可能。此外，软件供应链还提供了较大的攻击表面，可允许上游传播依赖性的漏洞影响核心软件。软件材料清单（SBOM）是一种新兴技术，可以与分析工具一起使用，以检测和减轻软件供应链中的安全漏洞。在这项研究中，我们使用开源工具Trivy和Grype来评估从各个域和大小的第三方软件存储库中开采的1,151个SBOM的安全性。我们探讨了SBOM跨SBOM的软件漏洞的分布，并寻找最脆弱的软件组件。我们得出的结论是，这项研究通过软件供应链漏洞表明了安全性的威胁，以及使用SBOMS来帮助评估软件供应链中的安全性的可行性。索引条款 - 软件供应链安全，材料清单，采矿软件存储库，第三方代码
使用人工智能预测成年人虐待行为
国家成人虐待报告系统 (NAMRS) 和成人保护服务技术援助资源中心 (APS TARC) 是美国卫生与公众服务部社区生活管理局、老龄管理局的一个项目，由 WRMA, Inc. 管理。承包商的调查结果、结论和观点不一定代表美国卫生与公众服务部社区生活管理局、老龄管理局的官方政策。
使用人工智能理解搜索意图
Aritra Mandal 是 eBay 搜索团队的应用研究员。他专注于搜索质量，并利用 AI/ML、结构化数据和知识图谱来改进为 eBay 市场提供支持的搜索引擎。Aritra 获得了伯拉理工学院的计算机科学学士学位以及印第安纳大学-普渡大学印第安纳波利斯分校的计算机和信息科学硕士学位。
人工智能为人工智能：利用人工智能加速投资
在快速发展的人工智能 (AI) 领域，组织正在积极探索其变革能力。人工智能不可抗拒地挂在每个人嘴边——学者、公司、政策制定者和政府。可以说，人工智能越来越重要，并且越来越依赖我们生活的方方面面，但更广泛地说，它对社会的影响更大。特别是，企业对人工智能的兴趣已经深深地影响了投资决策，尽管必须注意，这并不是一个完全新的现象，至少当我们试图将商业智能的起源历史化时，它早在生成和分析人工智能出现之前就已扎根。此外，我们还看到政治实体（在这个意义上是国家）将人工智能纳入其投资战略和监管框架的能力可能带来的结果。同样，可以说，人工智能给私营和公共部门领域带来了不可否认的变革性影响，并且可能带来这种影响。
究竟谁在使用生成式 AI？
本文利用非常规数据，包括网站流量数据和 Google Trends，揭示了各国个人对生成人工智能工具的实时使用模式。本文还研究了推动生成人工智能的采用及其对在线活动的早期影响的国家层面因素。截至 2024 年 3 月，排名前 40 的生成人工智能工具每月吸引数亿用户的近 30 亿次访问。仅 ChatGPT 就占据了 82.5% 的流量，但仅达到谷歌每月访问量的八分之一。生成人工智能用户偏向年轻、受教育程度高和男性，尤其是对于视频生成工具，其使用模式强烈表明与生产力相关的活动。生成人工智能在全球范围内取得了前所未有的快速发展
1。使用最先进的信用卡欺诈检测...
10。实时视频和图像的自动角色识别。11。电影角色标识的强大的面名匹配12。检测水果的质量形成图像。13。使用CNN算法14的基于内容的图像搜索。Houser值得使用CNN机器学习从图像预测15。使用机器学习的土壤分类和作物预测16。使用深度学习分析电子政务服务17。Houser值得从CNN机器学习中从图像预测18。使用CNN19。covid 19黑色燃料使用CNN20。通过使用CNN 21训练的IRIS图像进行身份验证的登录。花朵分类和医学使用CNN
第 11 章 AI 完备性：利用深度学习消除人为因素
摘要 计算复杂性是计算机科学和数学的一门学科，它根据计算问题的固有难度对其进行分类，即根据算法的性能对其进行分类，并将这些类别相互关联。P 问题是一类可以使用确定性图灵机在多项式时间内解决的计算问题，而 NP 问题的解可以在多项式时间内验证，但我们仍然不知道它们是否也可以在多项式时间内解决。所谓 NP 完全问题的解也将是任何其他此类问题的解。它的人工智能类似物是 AI 完全问题类，对于该类问题仍然没有完整的数学形式化。在本章中，我们将重点分析计算类，以更好地理解 AI 完全问题的可能形式化，并查看是否存在适用于所有 AI 完全问题的通用算法（例如图灵测试）。为了更好地观察现代计算机科学如何尝试解决计算复杂性问题，我们提出了几种涉及优化方法的不同深度学习策略，以表明无法精确解决高阶计算类问题并不意味着使用最先进的机器学习技术无法获得令人满意的解决方案。这些方法与人类解决类似 NP 完全问题的能力的哲学问题和心理学研究进行了比较，以强化我们不需要精确和正确解决 AI 完全问题的方法就可以实现强 AI 的概念的说法。
使用人工神经网络进行分布式拒绝服务攻击分类。
研究指南，Acharya Nagarjuna 大学。摘要 对于所有规模的组织和 ISP，有史以来最具破坏性的攻击都是 DDoS 攻击 (分布式拒绝服务)。由于 DDoS 出租服务的可用性提高，数十亿不安全的僵尸网络和 IoT 设备的产生导致 DDoS 攻击增加。这些 DDoS 攻击的频率、规模和复杂程度不断增加。由于这些攻击日益智能化以及 IDS 的逃避，包括清理和基于签名的检测在内的传统方法受到了挑战。由于攻击规模主要集中在组织上，下一代安全技术无法跟上步伐。由于对人为干预的要求较高，基于异常的检测在误报和准确率方面存在各种限制。本文利用机器学习（ML）模型，基于开放的CICIDS2017数据集进行了DDoS异常检测。但是，使用该ML模型并精心调整超参数可以达到最大准确率。关键词：DDoS攻击，异常检测，机器学习，入侵检测系统，准确性。
使用生成式 AI 创建个性化的帕森斯问题和解释：
• 干扰项会增加难度 • Stuart Garner 2007 • Harms、Chen 和 Kelleher 2016 • Denny、Luxton-Reilly 和 Simon 2008 • 将正确块和干扰项块配对会降低难度 • Denny、Luxton-Reilly 和 Simon 2008 • 提供缩进会降低难度 • Denny、Luxton-Reilly 和 Simon 2008 • Ihantola 和 Karavirta 2011 • 较少的块会使问题更容易 • Denny、Luxton-Reilly 和 Simon 2008