XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System低可见性
竞争攻击、报复和绩效
本研究探讨了竞争性攻击如何才能最大程度地降低报复的可能性。我们开发了一个期望效价模型，该模型将报复视为攻击微妙程度的函数：即攻击的可见性、竞争对手以同样的方式做出回应的难度，以及被围攻市场对竞争对手的重要性或“中心性”。动机理论认为，这三个独立变量都需要到位才能引发回应，或者反过来说，低可见性、相当大的回应难度或最小的中心性本身就足以防止报复。这一观点没有得到支持。每个独立变量都可以充当“链条的薄弱环节”，增加报复的可能性。然而，正如期望理论所预测的那样，这些变量选择性地表现出一些加剧报复威胁的相互作用。高可见性和低难度结合起来特别容易引起竞争对手的回应。最后，考虑到报复与绩效的负相关，似乎存在避免报复的真正动机。
使用Sonar
摘要。该研究在灾难管理等领域和水勘探中介绍了一种新颖的动物和人类检测方法。与传统的视觉方法不同，声纳系统会发出声波来分析回声，从而在具有挑战性的环境中提供了独特的优势。提出的方法涉及收集原始声纳数据，然后采用预处理技术，以减少降噪，信号归一化和特征提取。声纳能够穿透包括水和密集雾在内的各种媒体的能力，使其对于在低可见性条件下检测动物和人类很有价值。此外，声纳在白天和夜间设置中都有效地运行，不受照明条件的影响。建议的检测系统将使用代表性数据集和现实世界情景进行全面的实验。性能指标，例如检测准确性，精度，召回效率和计算效率，并将与现有方法进行分析。该研究展示了使用声纳技术来进行动物和人类检测任务的有效性和可行性，从而强调了其在挑战性环境中的独特功能。