XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System供稿
网络拓扑，极化和算法策划
Bluesky是一种新兴的“ Twitter”和Sectralized社交媒体网络，具有新颖的功能和前所未有的数据访问。本文提供了其相互作用网络的特征，研究了500万用户的政治倾向，两极分化，网络结构和算法策展机制。数据集跨越了该网站于2023年2月至2024年5月的第一个版本。我们调查了蓝军网络的层次，喜欢，喜欢，重新发布并关注层。我们发现所有网络的特征都以重尾分布，高聚类和短连接路径（类似于其他较大的社交网络）。Bluesky介绍了Feeds - 为用户创建和由用户创建的Algorithmic内容推荐人。我们分析了所有提要，并发现尽管已经创建了大量自定义供稿，但用户对它们的吸收似乎受到限制。我们分析了布鲁斯基用户共享的超链接，并且从他们共享的新闻来源的政治倾向方面没有发现两极分化的证据。他们主要共享左中央新闻来源，几乎没有与可疑新闻来源相关的链接。与统一的政治意识形态相反，我们通过研究与以色列 - 巴勒斯坦冲突相关的观点来发现重要的基于问题的分歧。出现了两个明确的同质群集：亲帕勒斯坦的声音超过了亲以色列的使用者，并且该比例有所增加。我们结论是，蓝军在其网络结构上与现有和较大的社交媒体网站的网络结构非常相似，并为社会科学家，网络科学家和政治科学家提供了前所未有的研究机会。
ny立法优先事实说明
危机响应或透明度要求。为什么我们需要这些新政策？社交媒体平台具有故意设计的功能，以最大限度地利用用户的时间和在线参与度，而牺牲了他们的福祉，例如无限的滚动，自动播放和算法供稿。所有纽约人都应想起这些风险，并具有针对其有害影响的工具。此外，孩子和青少年使用的一些最受欢迎的应用程序和游戏正在使他们处于危险情况下的风险 - 陌生人可以在线与他们互动，有时可以访问财务和孩子的位置。父母不希望陌生人在街上追踪孩子，他们也不希望他们在线跟踪他们。同时，AI越来越多地纳入儿童使用的产品和服务中；不幸的是，没有必要的行业安全标准。AI驱动的互动会误导，操纵或暴露于纽约人中的伪造和有害内容。AI通过加剧心理健康危机并利用儿童的肖像来创造CSAM，从而促成了孩子的身心伤害。设计具有类似人类的特征，个性或情感的AI同伴，并通过未经请求的通知设计旨在最大程度地提高参与度。AI令人兴奋，为我们所有人带来了巨大的机会，但是没有更强大的保障措施，并且对如何使用AI产品的认识和教育更高，纽约人面临不受监管的AI设计功能的伤害和成瘾风险。，最后但并非最不重要的一点是，我们的孩子需要从手机上休息一下。在纽约制定无电话的学校政策是明智而健康的事情。
停止疫苗虚假信息
Sundar Pichai首席执行官Google 1600圆形剧场Pkwy Mountain View，CA 94043 Mark Zuckerberg首席执行官Facebook 1 Hacker Way Menlo Park，CA 94025亲爱的Dorsey先生，Pichai先生，Wojcicki先生，Wojcicki女士和Zuckerberg先生，Zuckerberg先生，曾经签名的组织者，代表老年人，患者，无论是病人，病人，病人，病人，病人，医疗保健，，医疗保健。我们今天正在写信给您，以敦促您从平台上完全删除著名的反vaxxers及其组织页面的帐户，并立即开始发行纠正帖子，以抵消平台供稿中的错误信息和虚假信息。使用社交媒体报告，美国十分之一的成年人，等于1.46亿人。在Facebook，Instagram，YouTube和Twitter上的抗疫苗活动家的抗疫苗活动家吸引了超过5900万关注者，使这些数字渠道成为反vaxxers使用的最大的社交媒体平台，以共享有关疫苗和疫苗安全的虚假和不准确的信息。自共价19日大流行以来，人们就遭受了大量的健康错误信息和对批准的Covid-19-19疫苗的虚假信息。误解是创建和传播的错误信息，而不论造成伤害或欺骗的意图，但虚假信息是一种旨在故意欺骗性的错误信息。两种形式都引起了巨大的混乱和恐惧，并导致人们拒绝1900疫苗，拒绝掩盖，身体疏远以及其他科学证明的健康和安全措施。在2021年7月的美国外科医生的咨询，外科医生穆西（General Murthy），美国的医生穆西（Murthy）警告美国公众对健康误导的紧急威胁，包括：
使用人工智能和深...
1助理教授，234助理教授，印度卡纳塔克邦，卡纳塔克邦，贝达尔，贝拉加维，贝拉加维，卡纳塔克邦，印度卡纳塔克邦的班纳塔克邦的Guru Nanak Dev工程学院计算机科学与工程系，印度，印度摘要，通过有效的武器检测是现代安全系统中的重要武器探索。本研究使用Yolov8深学习模型介绍了AI驱动的武器检测系统。该系统在Roboflow武器检测数据集上进行了训练，以在实时视频提要或图像中准确识别和分类武器。通过利用先进的计算机视觉技术，该模型可以增强监视功能，减少响应时间并改善高风险环境中的安全措施。实验评估证明了高准确性和效率，这使该系统成为公共空间中自动化威胁检测的可靠解决方案。关键字：武器检测，人工智能（AI），深度学习（DL），Yolov8，监视系统，实时检测I.引言随着公共场所的越来越多的安全问题，实时武器检测已成为至关重要的必要性。传统的监视系统在很大程度上依赖手动监测，这容易受人为错误和效率低下。人工智能（AI）和深度学习（DL）纳入安全应用程序的整合已显着增强了自动化威胁检测，从而更快，更准确地识别了潜在风险。本研究重点是使用最新的对象检测算法Yolov8模型实施AI驱动的武器检测系统。通过利用Roboflow的深度学习技术和策划的数据集，该系统旨在实时从视频供稿或图像中实时识别武器。基于AI的武器检测AI驱动武器检测系统的重要性提供了几个关键优势：
印度的能源安全方案
班加罗尔。摘要该系统是一种人类检测系统，该系统是为消防操作而设计的，该系统使用最先进的深度学习和计算机视觉技术来处理烟雾真空可见性和结构障碍问题。实时对象检测是由Yolov8在OPENCV中完成的，以及其他技术，用于图像采集和视频增强，例如Clahe和Super-Jolelose。它通过用绿色边界盒环绕着实时视频供稿来检测并突出显示的用户，以促进及时的本地化。该系统的另一个目的是姿势检测，该姿势检测对撒谎，站立或蹲伏的姿势进行了分类，以帮助优先考虑个人。该技术的模块化功能使其可以轻松适应不同的环境，并与无人机安装或固定摄像机等系统兼容。因此，这项技术是强大的，可扩展的，适用于救援任务中的实时应用。引言概述有些情况证明了在火灾紧急情况下的人类检测系统，事实证明这是许多救援行动的救生员。在大多数情况下，甚至训练有素的救援手术人员由于烟雾浓而遭受严重和持久的障碍而遭受严重和持久的损害，因为烟雾浓厚，火灾和无法无法克服的结构性障碍，妨碍了他们能够找到和拯救濒临灭绝的生活的行动。这激发了使用深度学习在火灾期间开发系统检测的系统，该系统使用先进的技术来提高救援任务的效率和准确性[8] [10]。作为救援措施的一部分，该系统检测到火灾受影响地区的人的存在，并使用可见的绿色边界实时强调其位置[2]。这可以帮助救援人员可视化人们应以当地为导向的地区迅速到达。系统使用Yolov8，这是标准的最新实时对象检测框架[2]。嵌入系统中的OPENCV是用于图像处理目的[7]。与其复杂算法集成在一起，整个系统都渴望在极度降低的可见性条件下进行优化[10]。例如，使用视频升级，姿势分析可以说明被检测的人的状况，这使救援人员应如何紧急帮助[9]。基础工作的例子正在收集进一步的发展特征，例如检测面，类 -
尼泊尔接收 460940 剂 HPV 疫苗
卫生官员说，这些疫苗是接种运动第一阶段所需的 170 多万剂疫苗的一部分。照片：加德满都邮报供稿 尼泊尔于周二 (2024 年 12 月 17 日) 晚收到了 460,940 剂人乳头瘤病毒 (HPV) 疫苗，将用于定于明年 2 月 5 日开始的全国性疫苗接种运动。卫生官员说，这些疫苗是接种运动第一阶段所需的 170 多万剂疫苗的一部分。卫生服务部免疫监督官 Om Prasad Upadhyay 说：“我们收到了第一批 HPV 疫苗。剩余的剂量将在疫苗接种运动开始前到达。”人乳头瘤病毒是一种通过皮肤接触传播的病毒感染，是导致宫颈癌的主要原因。宫颈癌是发展中国家第二大常见癌症，也是尼泊尔女性的主要死因。据估计，尼泊尔每年有数百名女性被诊断出患有宫颈癌。据巴拉特普尔的 BP 柯伊拉腊纪念癌症医院称，每年有 700 多名宫颈癌女性到该医院就诊。早期治疗可预防 80% 的宫颈癌专家表示，早期治疗可以预防高达 80% 的宫颈癌病例。不丹、斯里兰卡、泰国和马尔代夫等国家已在全国范围内推出 HPV 疫苗，而印度和印度尼西亚也在一些地区推出了 HPV 疫苗。2016 年，尼泊尔在奇特旺和卡斯基区试点 HPV 疫苗。试点期间，所有 11 至 13 岁的女孩都接种了两剂疫苗。去年，该国购买了 20,000 剂 HPV 疫苗，并在所有 7 个省为约 9,000 名 14 至 15 岁的女孩接种。由于其他措施未能提高疫苗接种率，卫生当局决定在学校接种疫苗。医生表示，大多数宫颈癌病例与 HPV 有关，而广泛的免疫接种可以显著减少全球宫颈癌和其他 HPV 相关癌症的影响。 2025 年 2 月起全国范围内开展 HPV 疫苗接种活动 卫生和人口部正准备从明年 2 月 5 日起在全国范围内开展 HPV 疫苗接种活动。
印度尼西亚环境和林业部 - UNFCCC
环境和林业部长顾问 UNFCCC 国家联络人 Nur Masripatin 主编 Ruandha Agung Sugardiman �� 环境和林业部气候变化司司长 协调主要作者 Joko Prihatno、Emma Rachmawaty、Wahyu Marjaka 主要作者 Rizaldi Boer 、Retno Gumilang Dewi、Muhammad Ardiansyah、Ucok W. Siagian 供稿作者：Agus Gunawan、Akma Yeni Masri、Alan Rosehan、Ardina Purbo、Arif Darmawan、Arif Wijaya、Belinda Arunarwati Margono、Budiharto、Delon Martinus、Endah Tri Kurniawaty、Endang Pratiwi、Fifi Novitri、Franky Zamzani、Gamma Nur Merrillia Sularso、Gatot Setiawan 、吉托·伊曼纽尔、贡图尔·苏蒂约诺、哈里Wibowo、Haruni Krisnawati、Heri Purnomo、Iwan Hendrawan、I Wayan Susi Darmawan、Judin Purwanto、Kurnia Utama、Lia Kartikasari、Liliek Sofitri、Novia Widyaningtyas、Radian Bagiyono、Ratnasari、Rias Parinderati、Rien Rakhmana、Rully Dhora Sirait、Rusi Asmani、Saiful拉蒂夫、塞利·安迪尼、索利辛·马努里、泰迪鲁索洛诺、维娜·普雷西利亚、瓦万·古纳万、维什努·穆尔蒂和尤利娅·苏里亚蒂。致谢：环境和林业部谨此感谢能源和矿产资源部、农业部、公共工程和住房部、财政部、交通运输部、工业部、国家发展计划局、部内政部、研究和技术部、海洋事务和渔业部、卫生部、评估和应用技术局 (BPPT)、国家气象、气候和地球物理局 (BMKG)、印度尼西亚统计局 (BPS)、国家机构灾害管理局 (BNPB)、地理空间信息局 (BIG)、国家航空航天研究所 (LAPAN)、泥炭地恢复机构 (BRG)、研究和技术部、CCROM SEAP-IPB 和 CREP ITB。版式和封面：Gito Immanuel 和 Adi Rakhman ISBN：978-602-51356-8-2 版权所有 2018 � 保留所有权利。未经环境和林业部事先许可，不得复制本出版物的任何部分、将其存储在检索系统中或以任何形式或任何方式（电子或机械）传播。由环境和林业部气候变化总司出版 Jl。加托·苏布罗托将军，Gd。佛罗里达州 Manggala Wanabakti 第四区6 Wing A, Jakarta 10270, Indonesia 电话/传真：+62-21-57903073 网站：http://www.ditjenppi.menlhk.go.id
知识体
序言人工智能（AI）研究了难以解决传统算法方法难以解决的问题。这些问题通常让人想起被认为需要人类智能的问题，而由此产生的AI解决方案策略通常会概括为问题类别。AI技术现在在计算，支持电子邮件，社交媒体，摄影，金融市场和智能虚拟助手（例如Siri，Alexa）等日常应用中普遍存在。这些技术也用于对自主剂的设计和分析，这些自主剂感知其环境并与之合理地相互作用，例如自动驾驶汽车和其他机器人。传统上，AI包括符号和亚符号方法的混合。它提供的解决方案取决于一系列一系列一般和专业知识表示方案，解决问题机制和优化技术。这些方法涉及感知（例如语音识别，自然语言理解，计算机视觉），解决问题（例如搜索，计划，优化），产生（例如叙事，对话，对话，图像，图像，模型，模型），代理（例如，机器人技术，任务，任务 - 自动化，控制，控制）以及支持它们（E。e.G. g。机器学习可以在这些方面中的每个方面使用，甚至可以在所有这些方面端对端使用。在过去的十年中，“人工智能”一词在企业，新闻文章和日常对话中已变得司空见惯，这在很大程度上受到一系列高影响力的机器学习应用的驱动。人工智能的研究使学生准备确定何时适合给定问题的AI方法，确定适当的表示和推理机制，实施它们，并就表现及其更广泛的社会影响进行评估。通过大型数据集的广泛可用性，增加的计算能力和算法改进，使这些进步成为可能。尤其是，通过大型数据集优化自动学习的表示形式已经有了转变。由此产生的进步将诸如“神经网络”和“深度学习”等术语纳入了日常白话。企业现在将基于AI的解决方案宣传为其服务的增值，因此“人工智能”现在既是技术术语又是营销流行语。其他学科，例如生物学，艺术，建筑和金融，越来越多地利用AI技术来解决其学科中的问题。在我们历史上，更广泛的人口首次可以使用复杂的AI驱动工具，包括从及时的工具或诗歌中生成及时的诗歌，描述的艺术品以及描绘真实人的虚假照片或视频。AI技术现在已广泛用于股票交易，策划我们的新闻和社交媒体供稿，对求职者的自动评估，医疗状况的检测以及通过累犯预测影响监狱判决。因此，AI技术可以在开发和应用它时具有重大的社会影响和道德考虑。
对飞行员的能力评估和评估，...
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使用Python
Sasikumar B和Naveen Kumar M计算机申请硕士系Raja Rajeswari工程学院，班加罗尔，印度卡纳塔克邦，印度卡纳塔克邦，Prof.sasikumar.b@gmail.com和Naveenmeti9353@gmail.com摘要：与图像相同的应用程序，并在现实中进行了自动驾驶，并在现实中进行了验证计算机视觉。在这个项目中，使用复杂的深度学习技术来完成Python中检测到的事情。它使用预训练的卷积（CNN）模型使用神经网络，在图片或视频供稿中使用Yolo（仅查看一次）或SSD（单拍的多伯克斯检测器）来定位和识别事物。使用Pytorch和Tensor Flow等流行的库，使用thepython编程语言开发，训练和实现此副本时。用于处理传入数据的预处理程序，使用带注释的数据集的模型培训以及对新鲜照片或视频帧的推断都包含在实施中。此外，该项目还研究了如何加速推理，以便实时应用可以使用它。对象识别系统进行评估需要计算重要的性能度量，例如F1得分，回忆和精度。结果表明，在各种情况下，模型能够定位和识别项目。这项工作增加了扩展的机器视觉，并提供了一份有用的手册，用于利用Python实现感情对象。实现的模块化和灵活的设计使对于不同的用例和数据集修改变得易于修改。关键字：Yolo I.II。 CVPR 2016已发布。II。CVPR 2016已发布。CVPR 2016已发布。该项目的结果证明了在实际用途中进行更多突破的可能性，鼓励在包括图像处理，自主系统和监视的领域创新。引言该项目的目标是利用流行的深度学习框架和Python来开发实时对象检测系统。在计算机视觉中，对象检测至关重要，因为它可以使计算机分析在图片或视频流中找到东西。主要文章是该模型的“发展”的准确和有效的对象，可以用于各种环境，例如智能环境，自动驾驶汽车和监视。查找和检测以识别图形或电视框架的事物是PC视图中对象感情的问题。在这项技术中有几种用途，包括安全性和监视，自动驾驶汽车和医疗成像。文学调查“您只看一次：统一，实时对象检测” Joseph Redman，Santosh Davila，Ross Airsick和Ali Faradic是作者。可以在此处找到指向纸的链接。摘要：在实时对象识别中Yolo（您只看一次）体系结构的效率被突出显示。“更快的R-CNN：它是带有区域建议网络的实时对象检测”[链接：更快的R-CNN论文] [作者：浅滩跑步，瞄准He，Ross Airsick，Jain Sun] [Jain Sun] [发布：NIPS：NIPS 2015] [摘要：摘要：较快的R-CNN方法均可使用该网络的准确性，该网络均可在ARTIME INDERS中介绍。ECCV 2016是出版年。“单镜头多食探测器”纸质概要：介绍SSD，一种用于完成“移动视觉应用程序卷积性感性网络：一种有效的方法“移动网”的技术检测技术。