XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System冗余数据
ntu-singapore-scientists-develop-artificial-intelligence- ...
这项研究的第一作者、新加坡南洋理工大学材料科学与工程学院的王明博士表示：“我们架构的高精度背后的秘密在于，视觉和体感信息可以在进行复杂解释之前，在早期阶段相互作用和相互补充。因此，系统可以合理地收集连贯的信息，减少冗余数据和感知模糊性，从而提高准确性”。
多级视觉分类的侧向学习...
摘要 - 大多数计算机视觉算法无法在图像中找到高阶（摘要）模式，因此与人侧向视觉不同，对抗攻击并不强大。深度学习以均匀的方式考虑每个输入像素，因此通常不连接“局部敏感的哈希表”的不同部分，这意味着没有发现高阶模式。因此，这些系统对嘈杂，无关紧要和冗余数据并不强大，从而导致错误的预测错误。相反，脊椎动物大脑通过侧向化提供异质知识表示，从而在不同级别的抽象级别实现模块化学习。这项工作旨在验证侧向方法的有效性，可伸缩性和鲁棒性，这些方法涉及包含嘈杂，无关紧要和冗余数据的现实世界问题。多类（200类）图像分类的实验结果表明，新型系统有效地学习了多个抽象级别的知识表示，从而使其比其他最先进的技术更强大。至关重要的是，新型侧向系统的表现优于所有最新的基于深度学习的系统，用于分类正常和对抗图像的分类。05％ - 41。02％和1。36％-49。分别为22％。的发现证明了异质和侧向学习对计算机视觉应用的价值。
SARSAT 系统概述（包括空间部分）
• 过滤冗余数据 • 执行系统支持和监控功能 • MCC 收到的警报数据被存档，以便以后需要时访问 • 当站点关闭（信标停止传输）时，在事件历史数据库 (IHDB) 中创建一条记录 • IHBD 由搜索和救援人员填充，并由 USMCC 维护，以提供 USMCC 收到每个 SARSAT 警报的原因历史记录 • IHDB 记录讲述了每个 SARSAT 警报案例的处理方式、处理人员以及注册数据库中信息的准确性
SARSAT 系统概述（包括空间部分）
• 过滤冗余数据 • 执行系统支持和监控功能 • MCC 收到的警报数据被存档，以便以后需要时访问 • 当站点关闭（信标停止传输）时，在事件历史数据库 (IHDB) 中创建一条记录 • IHBD 由搜索和救援人员填充，并由 USMCC 维护，以提供 USMCC 收到每个 SARSAT 警报的原因历史记录 • IHDB 记录讲述了每个 SARSAT 警报案例的处理方式、处理人员以及注册数据库中信息的准确性 11
离子门控晶体管：传感和计算集成的推动力
在获取外部数据中必不可少的作用，通过这些智能任务（例如推理，学习和决策）可以完成。随着科学和技术的进步，尽管敏感性，设备大小和传感器的检测模式已得到很大改善，但对外部变化做出响应的方法主要是在被动模式下，也就是说，即，收集大量冗余数据，然后将它们传输到远程计算平台，例如云服务器等云服务器，以进一步处理。[2 - 4]随着智能任务的复杂性增加，被动模式会导致时间延迟和数据传输和处理能源消耗过多，并最终拖延了感觉系统的时间和能量效率。解决这些问题的有效方法之一是使用边缘计算能力开发智能的感官系统，通过这些感官系统可以在终端在本地完成收集数据的分析和处理。[3]
自动化AI和新兴技术政策
我们的数字数据资产的巨大增长反过来又导致需要投资各种系统来管理它们。这些系统历史上已经被隔离了，而筒仓的提供了超出业务能力的核心范围，并且只能在退役时删除冗余数据。在多塞特郡理事会内部或代表其客户内处理数据的新系统及其客户提出了一些关键风险，在采购，开发，部署，集成和/或管理它们之前，需要解决这些风险。这些风险包括数据泄露，基本数据的偏见，恶意参与者的攻击以及使用冗余或过时的数据。我们所有人都有责任保护我们可以访问的敏感信息，并确保以透明，公平和合法的方式使用它。必须仔细管理这些技术的使用，以确保它不会损害此信息的安全性或隐私。
最终年度项目报告（数字图像...
在过去的几十年中，对计算机的依赖和信息的效用一直在急剧增长。因此，开发用于存储和传输不断增加的数据量的有效技术已成为一个高度优先的问题。图像压缩通过减少表示数字图像所需的数据量来解决该问题。压缩过程的基础是删除冗余数据。为给定应用程序选择合适的压缩方案取决于可用的处理内存、数学计算的数量和可用的传输带宽。数字图像的安全性是另一个重要问题，近年来一直受到广泛关注。文献中提出了不同的图像加密方法来确保数据的安全性。加密过程将二维像素阵列转换为统计上不相关的数据集。本文提出了一种基于增强数论的彩色图像压缩和加密方案。该技术同时包含基于图像压缩和图像加密的双重应用，采用基于模型的范例作为通用压缩加密标准。
使用 DCT、增量调制和双移位的比较研究
摘要 存储、传输和处理高维脑电图 (EGG) 信号是一项关键挑战。EEG 压缩的目标是去除 EEG 信号中的冗余数据。EEG 等医学信号必须具有高质量才能用于医学诊断。本文使用基于离散余弦变换 (DCT) 和双移位编码的接近零均方误差 (MSE) 的压缩系统来实现快速高效的 EEG 数据压缩。本文研究并比较了对变换和量化的输入信号应用或不使用增量调制的情况。在将输出映射到正值后应用双移位编码作为最后一步。使用来自 CHB-MIT 头皮 EEG 数据库的 EEG 数据文件测试系统性能。压缩比 (CR) 用于评估压缩系统性能。与以前对相同数据样本的研究相比，结果令人鼓舞。关键词：EEG、压缩、DCT、双移位编码、增量调制、映射到正值、直方图、压缩比。巴塞特莫尔 巴塞特莫尔 巴塞特莫尔 阿尔莫尔 莫尔
基于混合自动编码器和LSTM Neural
摘要：风险识别和缓解对于在不断变化的供应链管理领域（SCM）中保持韧性和效率至关重要。现代供应网络中固有的复杂性和不确定性通常太复杂了，无法有效解决传统风险管理技术。为了增强供应链管理中的风险检测和管理，本研究探讨了将区块链技术与深度学习混合的混合策略。区块链通过为供应链操作监视提供透明和分散的系统来确保数据完整性和透明度。深度学习可以改善此过程，该过程分析了大量的历史数据和当前数据，以识别模式，预测威胁并提出对策。所提出的系统利用区块链技术的不可侵犯性和深度学习的预测能力来应对诸如欺诈检测，需求预测，供应商评估和中断预测等重要挑战。使用混合自动编码器和基于LSTM的深神经网络可以确保数据集。自动编码器用于降低维度和降低噪声和冗余数据，这些数据将进一步通过基于LSTM的神经网络，以增强基于区块链的交易数据的安全性。
超越边界：在跨数据集和语言中学习通用实体分类法，以获取命名实体识别
开放命名实体识别（NER）涉及从任意域中识别任意类型的实体，对于大语言模型（LLMS）仍然具有挑战性。最近的研究表明，对数据数据的微调LLM可以提高其性能。但是，直接对现有数据集进行培训会忽略其不一致的实体定义和冗余数据，从而将LLMS限制为数据集 - 特定的学习和阻碍域外适应性。为了解决这个问题，我们提出了B 2 NERD，这是一个紧凑的数据集，旨在指导LLMS在通用实体分类学下的开放NER中的概括。b 2书呆子使用两个步骤的过程从54个Ex-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is。首先，我们检测到跨数据集的不一致的实体定义，并通过可区分的标签名称来澄清它们，以构建400多种实体类型的Uni-Glesal分类学。第二，我们使用数据修剪策略来解决冗余，该策略选择了更少的类别和语义多样性的样本。综合评估表明，B 2 NERD显着增强了LLMS的开放式NER功能。我们的B 2 NER模型，在B 2 NERD上训练，超过6.8-12.0 f1点，并超过15个数据集和6种语言的3个室外基准标记中的先前方法。数据，模型和代码可在https://github.com/umeannever/b2ner上公开获取。