XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemVigil
DeSVig：工业人工智能系统中针对对抗性攻击的去中心化快速警惕
摘要 — 单独增强单个深度学习模型的鲁棒性只能提供有限的安全保障，尤其是在面对对抗性示例时。在本文中，我们提出了 DeSVig，这是一个去中心化的 Swift Vigilance 框架，用于识别工业人工智能系统 (IAIS) 中的对抗性攻击，使 IAIS 能够在几秒钟内纠正错误。DeSVig 高度去中心化，提高了识别异常输入的有效性。我们尝试使用特殊指定的移动边缘计算和生成对抗网络 (GAN) 来克服由行业动态引起的超低延迟挑战。我们工作最重要的优势是它可以显着降低被对抗性示例欺骗的失败风险，这对于安全优先和延迟敏感的环境至关重要。在我们的实验中，工业电子元件的对抗样本由几种经典的攻击模型生成。实验结果表明，DeSVig 比一些最先进的防御方法更强大、更高效、更具可扩展性。
碳减少计划2024.Docx-警惕保护
警惕性在2022年取得了成功，成为了企业社会责任的野心，成为了第一个也是目前唯一的英国（以及全球）许可的安全公司获得认证的B Corp地位。现在是实现这一非凡壮举的仅有的1000家公司之一，该公司强调了公司致力于改善其环境，社会和治理（ESG）绩效的实力。警惕性令人难以置信地加入B Corp社区的公司社区，致力于成为世界善良的力量。在此处了解有关Vigilance和B Corp的更多信息：https：//www.bcorporation.net/en-us/find-a-b-corp/company/vigilance-properties-ltd
算法监视与自我行为：监管限制...
Amaka，年轻的黑客和DeepMask专家是Kai-Fu Lee和Chen Qiufan的众神的虚构人物。这个故事发生在湖泊中 - 被称为“非洲西部硅谷”，这是一种包裹在未来派和反乌托邦场景中的巨大，面部识别摄像头会自动收取公共交通率[1]，清洁机器人在街道上流通，人们可以与户外互动。为了避免征收关税的支付，最重要的是，阿马卡戴上了3D面具，以绕过识别算法的识别算法，这使湖泊成为一个泛滥的物种，使米歇尔·福考（Michel Foucault）的世界融合了米歇尔·福考（Michel Foucault（Watch and Punish））和乔治·奥威尔（George Orwell）（1984年），并在数字生态系统中脱颖而出。
公告技术监视3D 4D Truster 2024
为了分析通过发明专利保护发明的3D打印技术演变，进行了统计研究。 div>近年来，从2015年到2024年发布的专利申请出版物的数据已被提取趋势。 div>本研究使用的工具是欧洲专利办公室的全球专利指数（GPI），截至2025年10月1日提取数据。 div>总共有72,220个专利系列，对应于198,416个专利文件。 div>
2023 年警惕计划 - 亚马逊可持续发展
作为一家包容性公司，亚马逊还致力于残疾人士的职业包容性，并于 2019 年签署了《残疾人士融入经济生活宣言》。每个站点都致力于加强残疾人士的职业包容性，无论是通过针对现有残疾员工的计划，还是通过招聘残疾永久工和临时工。当地协会和实体在现场开展工作，以促进多样性和
广义的深度学习脑电图模型，用于跨参与者和交叉任务检测持续注意任务的警惕性降低
摘要：需要长时间需要持续关注的任务是几十年来认知疲劳研究的焦点，这些任务包括空中运输控制，手表保持，行李检查等。最近对精神疲劳生理标志物的研究表明，存在标记，这些标记范围延伸到所有个人和所有类型的警惕任务中。这表明可以构建一个脑电图模型，该模型检测到这些标记物以及随后的任何任务（即任务生成模型）和任何人（即跨派对模型）的随后警惕性降低。到目前为止，尚未构建或测试任务生成的脑电图跨参与模型。在这项研究中，我们探讨了任务生成脑电图跨参与模型的创建和应用，以检测看不见的任务和看不见的个体的警惕性降低。我们利用三种不同的模型来研究这种能力：多层感知神经网络（MLPNN），采用了从传统的EEG频率频段提取的光谱特征，临时卷积网络（TCN），以及TCN自动设备（TCN-ae），以及这些两个TCN模型，以及使用这些eeg eeg at eeg at i.值。MLPNN和TCN模型都达到了比随机机会更高的精度（50％），而MLPNN的表现最佳，其7倍CV平衡精度为64％（95％CI：0.59，0.69），并且验证精度比14名参与者中9个参与者中的9个比随机机会大。这个发现的示例表明，即使是从看不见的个人和看不见的任务中脑电图中，也可以使用脑电图对警惕性降低进行分类。
警惕计划 - 2023
该代码可通过公司网站获得，直到与Compinix结合使用。自2023年9月以来，已采用了Comentix道德商业行为守则（COEBC）。COEBC制定了有关我们如何开展业务以及所有改变游戏规则的行为的期望和指南。它适用于所有为Webhelp集团的子公司和子公司和分支机构公司提供服务的所有高级官员，董事，雇员，临时工人和第三方代表（第三方代理，代表，顾问，分销商或中介）。该公司还希望其利益相关者按照守则行事。供应商应遵守《供应商行为准则》。
基层医疗机构中虫媒病毒的监测与媒介控制
人工智能 (AI) 具有通过改善临床实践和患者治疗效果来彻底改变医疗保健的巨大潜力。本研究探索了人工智能在医疗保健中的整合，重点关注机器学习、自然语言处理和计算机视觉等方法，这些方法能够从复杂的医学成像和临床数据中提取有价值的见解。通过全面的文献综述，该研究强调了人工智能在诊断、治疗计划和预测患者治疗效果方面的实际应用。此外，研究还研究了道德问题、数据隐私和法律框架，强调了负责任地使用人工智能在医疗保健中的重要性。研究结果表明，人工智能能够提高诊断准确性、简化管理任务并优化资源分配，从而实现个性化治疗和更高效的医疗保健管理。然而，挑战仍然存在，包括数据质量、算法透明度和道德问题，必须解决这些问题才能确保安全有效地部署人工智能。持续的研究、医疗保健专业人员和人工智能专家之间的合作以及制定强有力的监管框架对于最大限度地发挥人工智能的优势同时最大限度地降低风险至关重要。这项研究强调了人工智能在医疗保健领域的变革潜力，并强调需要采取多学科方法来解决其广泛采用所涉及的伦理和监管复杂性。
