XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System图像文件
辅助技术和电子无障碍
如今的智能移动设备都内置有屏幕阅读器或语音助手（例如 Siri 或 Google Assistant）。这些设备会读出内容并允许用户通过语音发出命令。此类 AT 的实施使智能移动设备更易于为视障人士或阅读或使用手机有困难的用户所使用。但需要注意的是，这种内置屏幕阅读器或语音助手只有在设备上的内容可供他们访问时才会起作用（例如，通过使用替代文本来描述幻灯片或文档中的图像文件，否则屏幕阅读器将无法描述图像。因此，视障人士将无法获得有关图像或物体的任何信息）。因此，只有在存在可访问内容（也称为“电子无障碍”）的情况下，AT 的使用才会得到优化。
选举管理员的生成人工智能
接下来是数据处理。最基本的大型语言模型正在将所有文本压缩为许多测量值（称为参数），这些测量值最常用于彼此的近端。16例如，数据集文本可能会定期将“ Queen”一词在King，国际象棋，皇家或仍然具有君主制的国家的名字附近放置，而与治理或名人无关的术语，例如沸腾，冥想或薄雾。就像jpeg图像文件将图像压缩成许多各个颜色的像素一样，大型语言模型将这些大量的文本编码为参数。这些参数允许模型创建新的文本块，以反映这些接近性关系，将相似的单词放在一起作为创建
用于 AI 开发和部署的基于 Web/云的数字病理学平台框架
数字病理学是使用全玻片扫描仪将标本玻片数字化，创建具有多种分辨率金字塔结构的图像文件，管理、共享数字玻片，并通过计算机显示器和移动设备查看和阅读病例的过程 1,2 。数字病理学有可能通过快速转诊病例和在病理网络和组织之间共享专家意见来改善患者护理，提高实验室工作流程的效率，促进实验室专家的教育和培训，并为人工智能 (AI) 创造大量机会来优化、推进和自动化病理服务。然而，要通过数字病理学转变病理服务，需要大量投资，例如支持 IT 基础设施、人员配备、培训和 AI 计算资源和集成 3–8 。
传感器积雪测绘 - BYU ScholarsArchive
该程序的第二步需要有效访问多时相遥感雪图像。本研究开发的 Snow Inspector 网络应用程序使用户能够从中分辨率成像光谱仪 (MODIS) 中检索地球上任何一点的分数积雪时间序列。时间序列检索方法基于从 Web 地图图块服务 (WMTS) 提供的图块图像中自动提取数据。使用此技术检索 100 天数据的平均所需时间为 5.4 秒，这比需要下载大型卫星图像文件的其他方法要快得多。所提出的数据提取技术和时空可视化用户界面可用作与其他多时相水文或气候数据 WMTS 服务配合使用的模型。
作物buddy：可持续建筑中的疾病检测平台，肥料预测和作物建议
该倡议为农民提供了数据驱动的见解，这是最好的农作物，正确的肥料和植物作物疾病的检测。它有助于做出明智的决定，减少反复试验并提高产出。该系统使用CNN可靠地从叶片照片中识别疾病，减少农作物的损失和增加产量。主动性通过建议适当的作物和肥料来最大程度地利用资源的使用，从而确保可持续的农业方法。ML和DL型号，使小型农民负担得起。该项目的基于Web的接口允许用户输入土壤，天气或图像数据，并提供精确的预测和建议。“下载作为图像”功能允许用户将预测和建议作为图像文件保存，使其可用于离线访问，尤其是对于Internet连接有限的地区的农民而言。
联邦公报/第 74 卷，第 190 号/2009 年 10 月 2 日星期五...
地址：与本规则制定相关的文件可在 NRC 公共文件室查阅，地址：One White Flint North, 11555 Rockville Pike, Room O–1 F23, Rockville, MD 20852。可用文件包括最终环境评估、监管分析、监管灵活性分析和 NUREG–1556，第第 9 卷（草案），“关于材料许可证的综合指导：关于医疗使用许可证的具体项目指导”。1999 年 11 月 1 日之后在 NRC 创建或收到的文件也可以在 NRC 的公共电子阅览室以电子方式获取，网址为 http://www.nrc.gov/reading- rm.html。从此站点，公众可以进入 NRC 的机构范围文件访问和管理系统 (ADAMS)，该系统提供 NRC 公共文件的文本和图像文件。如需更多信息，请联系 NRC 公共文件室 (PDR) 参考人员，电话：1-800-397-4209、301-415-4737，或发送电子邮件至 pdr@nrc.gov。
三维锥形束计算机化...
背景 CBCT 是一种获取三维射线图像的方法，在牙科领域越来越受欢迎。生成的图像易于使用，并且比传统的二维射线照片提供更多信息。三维成像能够捕获骨骼和软组织，然后可以一起或单独显示（图 1）。与螺旋 CT 和扇形 CT 等早期 CT 技术一样，可以观察到“逐片”轴向、矢状和冠状图像，但 CBCT 软件还结合了参考线，使这些切片的定位变得不那么复杂。例如，即使只观察冠状视图或完整图像的一小部分，矢状切片视图中的线也会指示正在分析的切片或对象的高度和位置（图 2）。CBCT 本质上是数字化的，它使用计算机程序从一系列 250 到 300 张二维图像构建三维体积。CBCT 术语反映了这一重点。例如，体素用于代替像素，因为它指的是体积而不是二维空间。图像文件是 DICOM（数字成像和
网络取证的数据包分析
数据包分析是网络取证中的主要回溯技术，只要捕获的数据包细节足够详细，就可以回放特定时间点的整个网络流量。这可用于查找恶意在线行为、数据泄露、未经授权的网站访问、恶意软件感染和入侵企图的踪迹，并重建通过网络发送的图像文件、文档、电子邮件附件等。本文全面调查了数据包分析（包括深度数据包检查）在网络取证中的应用，并回顾了具有高级网络流量分类和模式识别功能的人工智能数据包分析方法。考虑到并非所有网络信息都可以在法庭上使用，本文详细介绍了可能被采纳的数字证据类型。从硬件设备和数据包分析器软件在网络取证中的潜在用途的角度，回顾了它们的属性。© 2019 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议 ( http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ ) 开放获取的文章。
人工智能在数字取证中的应用以及......
摘要 — 数字调查人员通常很难在数字信息中发现证据。很难确定哪个证据来源与特定调查有关。人们越来越担心的是，数字调查中使用的各种流程、技术和具体程序没有跟上犯罪的发展。因此，犯罪分子利用这些弱点进一步犯罪。在数字取证调查中，人工智能 (AI) 在识别犯罪方面具有不可估量的价值。据观察，基于人工智能的算法在检测风险、预防犯罪活动和预测非法活动方面非常有效。提供客观数据和进行评估是数字取证和数字调查的目标，这将有助于开发一个可以作为法庭证据的合理理论。研究人员和其他当局已经使用现有数据作为法庭证据来定罪一个人。本研究论文旨在使用特定的智能软件代理 (ISA) 开发用于数字调查的多代理框架。代理进行通信以共同解决特定任务，并在每项任务中牢记相同的目标。每个代理中包含的规则和知识取决于调查类型。使用基于案例的推理 (CBR) 技术可以快速有效地对刑事调查进行分类。所提出的框架开发是使用 Java 代理开发框架、Eclipse、Postgres 存储库和代理推理规则引擎实现的。所提出的框架使用 Lone Wolf 图像文件和数据集进行了测试。实验是使用各种 ISA 和 VM 集进行的。哈希集代理的执行时间显著减少。加载代理的结果是浪费了 5% 的时间，因为文件路径代理规定删除 1,510，而时间线代理发现了多个可执行文件。相比之下，使用数字取证工具包对 Lone Wolf 图像文件进行的完整性检查大约需要 48 分钟（2,880 毫秒），而 MADIK 框架在 16 分钟（960 毫秒）内完成了此操作。该框架与 Python 集成，允许进一步集成其他数字取证工具，例如 AccessData Forensic Toolkit (FTK)、Wireshark、Volatility 和 Scapy。
三维锥形束计算机化...
背景 CBCT 是一种获取三维射线图像的方法，在牙科领域越来越受欢迎。生成的图像易于使用，并且比传统的二维射线照片提供更多信息。三维成像能够捕获骨骼和软组织，然后可以一起或单独显示（图 1）。与螺旋 CT 和扇形 CT 等早期 CT 技术一样，可以观察到“逐片”轴向、矢状和冠状图像，但 CBCT 软件还结合了参考线，使这些切片的定位变得不那么复杂。例如，即使只观察冠状视图或完整图像的一小部分，矢状切片视图中的线也会指示正在分析的切片或对象的高度和位置（图 2）。CBCT 本质上是数字化的，它使用计算机程序从一系列 250 到 300 张二维图像构建三维体积。CBCT 术语反映了这一重点。例如，体素用于代替像素，因为它指的是体积而不是二维空间。图像文件是 DICOM（数字成像和