XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemtrus
算法固定裁决可能会降低反托拉斯索赔bar
12月4日，美国华盛顿西部地区法院Duffy诉Yardi Systems Inc.否认了被告解雇的动议，为案件迈出了探索的道路，并裁定原告的指控足以指控一个本质上是不合格的反国际抗议。该裁决与涉及算法收入管理工具的其他最新地方法院的裁决有张力，并在下级法院对如何根据《谢尔曼法》第1条评估此类索赔的情况明显分歧。与其他决策相比，Yardi将使用户接触算法定价工具，以增加反托拉斯责任风险。投诉和裁决此案的原告租户声称，多户住宅单位的出租人同意与Yardi Systems Inc.共享非公开定价，库存和市场数据。根据原告，出租人向Yardi提供了敏感的非公开信息，而该信息又将该信息输入了Yardi的收入管理软件RentMaximizer。Rentmaximizer的算法随后向每个出租人提供了租赁定价建议，原告声称出租人用来建立所谓的超竞争率。被告提出驳回申诉，认为原告未能陈述第1条要求，因为没有指控被告“实施或遵守伦纳西默剂的建议，从而退出了他们的独立决策，以取决于租金。”地方法院否认被告驳回动议，发现原告根据Yardi邀请出租人使用RentMaximizer的邀请，并指控原告合理地指控了一项水平协议，并“交易其商业敏感的信息，以便能够收取增加租金的能力，而不必担心
对在入侵检测系统中可解释的人工智能整合的系统综述，以增强网络安全的透明度和可解释性
复杂的网络威胁的兴起刺激了入侵检测系统（IDS）的进步，这对于实时识别和减轻安全漏洞至关重要。传统ID通常依赖于复杂的机器学习算法，尽管其精确度很高，这些算法仍缺乏透明度，从而产生了“黑匣子”效应，从而阻碍了分析师对他们决策过程的理解。可解释的人工智能（XAI）通过提供可解释性和透明度，提供了一个有希望的解决方案，使安全专业人员能够更好地理解IDS模型。本文对XAI在ID中的集成进行了系统的综述，重点是提高网络安全的透明度和可解释性。通过对最近的研究的全面分析，本综述确定了常用的XAI技术，评估了它们在IDS框架中的有效性，并检查了它们的收益和局限性。的发现表明，基于规则和基于树的XAI模型是其可解释性的首选，尽管具有检测准确性的权衡仍然具有挑战性。此外，该评论突出了标准化和可扩展性中的关键差距，强调了对混合模型和实时解释性的需求。本文以未来研究方向的建议结束，提出了针对ID，标准化评估指标以及优先级安全和透明度的道德框架量身定制的XAI技术的改进。本评论旨在告知研究人员和从业者当前的趋势和未来利用XAI提高ID的有效性，促进更透明，更弹性的网络安全景观方面的机会。
使用机器学习的网络入侵检测
摘要。随着网络攻击的越来越复杂和频率的日益增长，对于可以实时检测和防止违规的有效系统的迫切需要。基于AI/ML的网络入侵检测系统（NID）通过分析流量模式来确定防火墙，路由器和网络基础架构中的安全漏洞来满足这一需求。通过集成机器学习算法 - K-Nearest邻居（KNN），支持向量机（SVM）和随机森林，该系统能够检测已知的网络威胁和以前看不见的攻击矢量。与密切依赖预定义折衷指标（IOC）的传统方法不同，该系统利用异常检测技术，使其能够识别新的和新兴的威胁。随着网络攻击的发展，组织必须采用自适应方法来保护其网络。该系统在对网络流量进行分类方面具有很高的准确性，并提供了可疑活动的早期警告的实时警报。它还包括直观的可视化，帮助网络管理员了解攻击性质和范围。随着日益复杂且频繁的网络攻击的兴起，此NIDS为增强网络安全性和响应功能提供了强大的解决方案。
genai和反托拉斯：在不确定性时期轻轻踩踏
* Paul Gilbert和Riccardo Tremolada是Cleary Gottlieb Steen＆Hamilton LLP的律师。本文中表达的观点是个人的，不归因于公司或其客户。所有错误，遗漏和观点都是作者自己的。1 See Regulation 2024/1689 of the European Parliament and of the Council of 13 June 2024 laying down harmonised rules on artificial intelligence and amending Regulations 300/2008, 167/2013, 168/2013, 2018/858, 2018/1139 and 2019/2144 and Directives 2014/90/EU, 2016/797 and 2020/1828 （人工智能法），PE/24/2024/REV/1 OJ L，2024/1689，2024年7月12日，Refitals 99和105。2，例如，AI改善了财务预测和股票市场的预测。 它还为语音识别，流媒体平台上的建议系统提供动力，智能停车系统和个性化的购物建议。 3 FMS是深度学习模型，经过对非结构化的，未标记的数据训练，可用于开箱即用的多种任务或通过微调适应特定任务。 参见P. Lorenz，K。Perset和J. Berryhill，“生成人工智能的初步政策注意事项” 2023 OECD Publishing，No. 1，经合组织人工智能论文，巴黎第6页。 4根据Openai当时的Openai首席执行官Greg Brockman的说法。 5 T. Oeyen和Y. Yargici，“未知领域：生成AI，合并控制和Microsoft-Open AI Saga”，档案，人工智能和反果实，同意2-2024，第18页。 6参见，例如，E。Mollick，“ Chatgpt是AI的转折点”，《哈佛商业评论》（2022年12月14日）。2，例如，AI改善了财务预测和股票市场的预测。它还为语音识别，流媒体平台上的建议系统提供动力，智能停车系统和个性化的购物建议。3 FMS是深度学习模型，经过对非结构化的，未标记的数据训练，可用于开箱即用的多种任务或通过微调适应特定任务。参见P. Lorenz，K。Perset和J. Berryhill，“生成人工智能的初步政策注意事项” 2023 OECD Publishing，No.1，经合组织人工智能论文，巴黎第6页。4根据Openai当时的Openai首席执行官Greg Brockman的说法。5 T. Oeyen和Y. Yargici，“未知领域：生成AI，合并控制和Microsoft-Open AI Saga”，档案，人工智能和反果实，同意2-2024，第18页。6参见，例如，E。Mollick，“ Chatgpt是AI的转折点”，《哈佛商业评论》（2022年12月14日）。7公司活跃在Genai领域中，例如，例如Aleph Alpha，Bloom（拥抱面），Claude（Anthropic），Cohere，Gemini和Gemma和Gemma（Google），拐点AI，Llama（Meta），各种版本的Mistral AI，Midjourney，Midjourney，sentability AI和Titan（titan）和Titan（Amazon）。8 See M. Heikkilä, “AI is at an inflection point, Fei-Fei Li says”, MIT Technology Review , 14 November 2023, available at: https://www.technologyreview.com/2023/11/14 /1083352/ai-is-at-an-inflection-point-fei-fei-li-says/ .9 Polaris, “Generative AI Market Share, Size, Trends, Industry Analysis Report, By Component (Software and Services); By Technology; By End-Use; By Region; Segment Forecast, 2023—2032”, 2023, available at: https://www.polarismarketresearch.com/industry-analysis/generativeai-market .10实际上，经济的每个部门都将从Genai中受益。Genai已经在整个经济体中许多部门都在改变商业实践和生产力。它在科学研究中也越来越有价值，从而实现了扩展科学家能力的复杂模型。参见，例如，Z.另请参见J. Seo等人，“避免使用深度增强学习的融合等离子体撕裂的不稳定性”，626自然，746-751（2024）。高盛在2023年进行的研究估计，Genai工具有可能在未来10年内向GDP增加7％，这相当于大约7万亿美元。11参见McKinsey，“生成AI的经济潜力：下一个生产力边界”，2023年，第24页，可在以下网址获得：https：//www.mckinsey.com/~/~/~/mmedia/mckinsey/mckinsey/business %20functions/mckinsey%20digital/our%20insights/the%20economic%20potential%20of%20generative%20ai%20the%20next%20productivity%20frontier/the-economic -potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier.pdf .参见高盛（Goldman Sachs），“生成AI可以将全球GDP提高7％”，2023年4月5日，网址为：https：//www.goldmansachs.com/insights/Articles/generative-generative-generative-could-could-raise-glaise-global-global-global-gdp-by-7-percent.html。12 Genai行业应被理解为“ Genai模型的价值链”，其中可能包括以下市场：筹码制造，云基础设施的提供，数据许可，特定类型的AI劳动力的供应，生产力的供应，生产力的供应，供应特定的CHATBOT服务，特定手机助理服务的供应，供应特定的手机数字助理服务等。请参阅欧洲委员会，“生成AI和虚拟世界中的竞争”，竞争政策简介第3/2024号，网址：https：//competition-policy.ec.europa.europa.euu/document/document/download/c86d461f-062e--062e--062e--4dde-4dde-4dde-a662-1522222222856ca。13虽然竞争执法在维护竞争性的Genai市场中的作用很重要，但应注意的是，与这些技术有关的市场动态和竞争的发展方式很容易受到许多其他因素的影响，包括对与竞争不同的政策方面的监管，例如AI安全，数据和版权法。请参阅欧洲委员会，“生成AI和虚拟世界中的竞争”，竞争政策简介第3/2024号，网址：https：//competition-policy.ec.europa.europa.euu/document/document/download/c86d461f-062e--062e--062e--4dde-4dde-4dde-a662-1522222222856ca。
edutrust-guidance-document-version-4-( ...
7. 标准 7：四个关键领域的成果，即学生和毕业生成果、运营成果、服务质量成果和人才发展成果，并根据基准或比较数据衡量这些成果的实现情况。对于提供外部学位课程 (EDP) 的私立教育机构，私立教育机构毕业生就业调查 (GES) 中的毕业生绩效成果也将被用作衡量学生成果质量的指标。 8. 标准支持组织的系统视角。私立教育机构应将其质量系统的所有组成部分作为一个整体进行管理，以取得持续的积极成果。注重管理绩效、协调关键流程和利用成果反馈将带来改进周期。 9. 该框架鼓励私立教育机构定期审查其所有系统和流程，以确定优势和差距。私立教育机构应合理确定每次审查的适当频率。
用于非侵入式脑部记录的无线、可扩展、模块化 EEG 传感器网络平台
摘要 — 本文介绍了一种用于可穿戴脑电图 (EEG) 记录的模块化传感平台。该平台被设想为无线 EEG 传感器网络 (WESN)，由多个微型无线 EEG 传感器节点组成，这些节点可同步收集来自不同头皮位置的 EEG 数据。由于不同传感器之间没有电线，该平台提供了最大的灵活性和离散性，同时降低了对运动伪影或电磁干扰的敏感度。通过移除驱动右腿 (DRL) 电极并将节点内电极间距减小到 3 厘米，我们获得了紧凑的设计，同时保持了高信号完整性。通过一系列实验验证了 WESN 系统：实现跨多个传感器节点的 EEG 数据传输同步以及在 EEG 实验中检测实际神经反应。这些结果证明了所提出的 WESN 平台的有效性和稳健性，使其成为一个有前途的研究平台，可用于在门诊环境中进行可扩展、灵活和离散的多通道 EEG 监测。
利物浦心脏和胸部医院NHS基金会信托
利物浦心脏和胸部医院（LHCH）为北威尔士默西塞德郡的人们，曼岛以及兰开夏郡和柴郡的部分地区提供医学和外科手术心理服务。该集水区的人口为280万。医院提供了一系列侵入性和非侵入性诊断性心肺设施。有两个专用的心脏MRI扫描仪和心脏CT扫描仪，心脏诊断中的大型心脏成像部门将所有超声心动图模式。有七个用于诊断程序的心脏导管实验室，PCI，结构性心脏病，电生理学和消融以及起搏。We have a hybrid pacing theatre used approximately 40% of the time for cardiac devices (the remaining sessions are for aneurysm surgery/aortic stenting/TAVI) During the last year, over >5000 MRI scans, >1000 pacing procedures, >1700 catheters, >2900 PCI procedures (800 PPCIs) and >1300 EP procedures were performed and more than 400 complex pacing/device程序。该中心是NHS基金会信托基金，在过去的几年中，该基金会的发展已经发生了很大的发展。由于主要资本投资，中心能够提供：
引用本研究：Bhadauria, A.P.S., Singh M., Kumar, R., & Kumar, A., (2025)。使用机器学习 T 进行边缘计算中的实时入侵检测
边缘计算的普及为通过在更靠近数据源的地方处理数据，优化延迟敏感和带宽密集型应用程序带来了新的机会。此外，这种范式转变也带来了独特的安全挑战，特别是在入侵检测领域。在边缘计算环境中，数据在更靠近数据源的网络边缘进行处理，实时入侵检测对于保障系统安全至关重要。攻击者也在利用边缘网络的快速扩展。相反，由于行为复杂、处理能力低下，传统的入侵检测系统 (IDS) 无法检测到高速实时网络中最新类型的攻击模式。本研究介绍了一种开发有效 IDS 模型来处理实时网络中此类威胁的新方法，并探讨了针对边缘计算环境的实时入侵检测系统 (IDS) 的设计和实现。所提出的模型被认为是系统性和可靠的，并且采用了监督式机器学习 (ML) 技术。目标是实时准确地识别和分类网络中的有害入侵或恶性活动。为了训练和测试模型，本研究使用了一个自创的数据集，该数据集同时利用了恶意和良性的 PCAP（数据包捕获文件）。为了确定 IDS 模型的有用性，使用随机森林、决策树、额外树和 K-最近邻作为分类技术。所提出的 IDS 模型在适应性和可扩展性等几个因素上表现出色。该模型还产生了更高的准确度、检测率、F 度量、精确度、召回率和更低的 FPR。
khasi普通话早期发现瘀伤（柑橘...
摘要：本文探讨了机器学习（ML）和热成像（TI）的应用（TI）在Khasi Mandarin（柑橘网状Blanco）早期发现瘀伤的应用，旨在通过视觉上明显地识别出损坏的水果来减少供应链损失。利用材料根据其物理化学特性散发出不同红外辐射的原理，热成像用于区分瘀伤与无义的卡西蛋白。用于分类的机器学习模型，成功分析了热图像，以识别指示早期损坏的细微变化。热图像表明，瘀伤和无瘀伤区域之间的温度差超过0.5°C，增强了检测过程。结果证明了将热成像和ML结合起来的可能性，用于非破坏性和有效的水果质量监测。这种方法提供了一种可靠的方法，可早日识别果实损害，从而及时进行干预，以防止进一步恶化并最大程度地减少收获后的损失。该研究强调了将高级成像和机器学习技术集成到农业质量控制中的可能性。使用较大数据集的未来研究可以提高模型的准确性，从而使整个水果供应链中的利益相关者受益并支持行业的可持续性。关键字：Khasi Mandarin；挫伤;毫不动摇；热成像；机器学习模型
诚实诚信卓越
: Zoomlion - 100T : Zoomlion - 80T : Sany - 55T : Sany & Zoomlion - 25T : MAN & Scania - 60T 3 AXEL : MAN & Scania - 60T 3 AXEL : SEM 665D - 5T : Kobelco SK200, Hitachi, Sany - Kobelco 0,80 m3, Hitachi 0,80 m3, Sany 0,80 m3 : AMMANN ASC 100D & Sakai - 12T : Kobelco SK210 - 0,63 m3 : Mitsubishi - 6 m3 : Komatsu & Kobelco - 0,3 m3 : Komatsu & JCB - Bucket Loader 1,1 m3, Bucket Penggali 0,3 m3 : Mitsubishi - Blade 2,4 m3 : Komatsu - Blade 6,8 m3 : Hino - 12.000L：XCMG XR150D II-最大。钻井直径1300mm，最大。钻孔深度38 m：Nippon DHJ60-3-66T