XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System实时分析
一项关于大学植物群生物多样性的调查...
摘要 - 自动驾驶自动驾驶汽车就像机器人的司机一样，可以将乘客安全地从一个地点运送到另一个位置，而无需进行人工干预。他们依靠传感器和算法等先进技术来感知其环境并在浏览道路时做出实时决策。通过整合人工智能和机器学习算法，自动驾驶汽车可以实时分析传感器数据，从而使他们能够解释道路条件，识别障碍，并做出第二次安全导航。这些决定包括从保持适当的车道定位和调整速度到对交通信号，行人和其他车辆的响应。此外，自动驾驶汽车配备了复杂的映射系统，可提供有关道路，交叉路口和地标的详细信息，使他们能够计划最佳途径并预测即将面临的挑战。这些地图不断更新。他们可以优化驾驶行为，以提高燃油效率，减轻排放并促进更可持续的移动解决方案。总体而言，自动驾驶自动驾驶汽车代表了汽车行业的变革性飞跃，并承诺了一个未来的运输更安全，更方便，并且对世界各地的人们更容易获得。
Husmann Technologies，LLC
核心能力•数字转型策略，企业体系结构，蓝图和过渡路线图。•通过AI/ML实践（CDAO）提出的数据分析 - 可扩展，敏捷和值得信赖的平台促进了基于事实的，资源知识的决策。•AI大型语言模型（LLMS），以识别，翻译，预测或生成文本/其他内容。•空间AI - 使用空间，现实世界应用的AI技术（例如，：GIS，成像，摄影相关性）•神经辐射场的合成（例如，：相关性n-Dim图像与其他图像不同的图像，以创建空间AI用于得出操作优势的复合图像。）•用于高级数据分析插件的Chatgpt和Azure OpenAI。•MBSE和数字双胞胎工具将数字，自然过程或物理对象配对实时分析决策。•NIST单个安全体系结构合规性，治理和风险Mgmt。;与DevSecops集成的网络安全生命周期。•网络安全，零信任的弹性，SOC-OPS，AI/ML，网络自卫和信息安全智能优化（随/通过/通过入侵 - 我们的VAP）。
利用 Essential AI 设计更智能、更安全的汽车
AKIDA 驱动的智能传感器：范围为 250 至 400 米的智能传感器被放置在车顶、格栅后面、后视镜内以及嵌入在后窗或后挡板中。这些智能传感器实时分析整个数据量大的输入图像，并使用嵌入式 AI 加速器从特定感兴趣区域智能地提取有意义的信息。AKIDA AI 加速器：通过将推理限制在 ROI，AKIDA AI 加速器可帮助 LiDAR 系统更有效地检测移动车辆、行人、动物和物体。此外，智能传感器上的 AKIDA AI 加速器通过最小化发送到嵌入在 ADAS ECU 中的 AI 加速器的推理数据包的大小和复杂性来减少延迟。ADAS ECU：嵌入在 ADAS ECU 中的 AKIDA AI 加速器进一步分析可操作的 LiDAR 推理数据，以精确分类和识别车辆、行人、动物、路牌和物体。通过优化推理数据，AKIDA 消除了对通用 CPU 和 GPU 等计算和能耗密集型硬件的需求，这些硬件会增加 LiDAR 系统的尺寸和重量。
从数据科学到区块链 - 跨境分析...
跨境电子商务以惊人的速度发展。预计到 2020 年，全球运输量将达到 1000 亿。如今，数以百万计的定制、小型、独立包装的包裹通过复杂的物流供应链，从其原产国流向另一个目的地国家的消费者，该供应链涉及当地、地面和航空承运人。通过物理流动，这些包裹的数十亿个数据点以数字方式跨越国家。本研究回顾了端到端的物理和数字跨境物流供应链，并确定了动态路由/定价、需求预测和包裹流预测的几个数据科学用例。该供应链中的当前物流实体在数据可见性和透明度方面受到限制，因此，它们只能在其制度下解决本地问题。可以预见，区块链技术的成熟将通过实时提供分布式验证信息来颠覆传统的线性物流供应链。跨境供应链中的不同参与者将从共识信息中受益。未来，该领域的数据科学模型将会不断发展，更加注重实时分析，致力于实现全局优化。
虚拟现实中的情感可视化：综合评论
情感计算中的一系列研究表明，可以通过实时分析其电生理活性来推断用户情感状态的某些特征。但是，尚不清楚如何使用从电生理信号中提取的信息来创建虚拟现实（VR）用户情感状态的视觉表示。可视化用户在VR中的情感状态可以导致精神卫生保健的生物反馈疗法。了解如何在VR中可视化情感状态需要一种跨学科的方法，以整合心理学，电生理学和视听设计。因此，本评论旨在整合这些领域的先前研究，以了解如何开发可以自动创建用户情感状态的视觉表示的虚拟环境。手稿在四个部分中解决了这一挑战：首先，总结了与情感和情感有关的理论。第二，证明视觉和声音提示往往与情感状态有关。第三，描述了一些评估影响的可用方法。第四部分和最终部分对虚拟现实环境的开发包含五个实际考虑因素，以影响可视化。
利用人工智能增强网络安全
在数字时代，网络威胁变得越来越复杂，需要创新方法来加强安全措施。人工智能 (AI) 已成为网络安全领域的强大工具，在威胁检测、异常检测和响应自动化方面提供高级功能。本文概述了网络安全中的人工智能应用，强调了其在降低风险和加强防御机制方面的作用。机器学习、深度学习和自然语言处理等人工智能技术使安全系统能够实时分析大量数据，识别出表明恶意活动的模式。通过利用人工智能驱动的算法，网络安全平台可以在网络威胁造成重大损害之前主动检测和消除它们。此外，人工智能还可以实现事件响应过程的自动化，缩短响应时间并最大限度地减少安全漏洞的影响。来自领先网络安全公司的案例研究是研究不可或缺的一部分，展示了人工智能驱动的解决方案在保护关键基础设施免受网络威胁方面的实际实施。这项研究的重点是通过利用人工智能技术来抵御网络攻击和保护敏感数据资产。
自动植物浇水系统
自动植物浇水系统的创建旨在通过基于土壤湿度水平的自动灌溉来简化植物护理和维持植物健康所需的工作。该项目使用 Arduino Uno 微控制器作为系统的核心，集成了土壤湿度传感器、继电器模块和微型水泵，以监测土壤状况并在需要时供水。该系统使用在线购买的套件中的可用组件和在线找到的 Arduino 代码构建而成。主要目标是创建一种经济高效且易于组装的解决方案，以减少灌溉中对人为干预的需求并防止灌溉不足或过度。通过实时分析土壤湿度，系统仅在必要时启动水泵，确保最佳用水量。在开发过程中，通过反复试验以及额外的在线指南解决了传感器校准、泵控制和电路设计等挑战。结果表明，该系统可以可靠运行，准确响应不同的湿度条件。潜在的改进将包括一个可以取代插入计算机的系统。总的来说，这个系统表明自己是一个有价值的工具。关键词 自动化、Arduino-Uno、灌溉、DIY、湿度传感器、节水、园艺
默认模式网络在实时使用EEG
摘要 - 心理健康障碍会影响全球无数人，并对精神卫生服务提出了一个重大挑战，这些服务正在全球范围内的需求挣扎。最近的研究表明，大脑的默认模式网络（DMN）的活动可以证明是在监测患者从抑郁症中康复的洞察力，并已被用作治疗靶点本身。存在使用功能性磁共振成像来复制针对DMN连接性的最新治疗方案，使用脑电图（EEG）的更经济可扩展的模态。这项工作的目的是验证使用公开可用数据集应用于脑电图数据的实时DMN检测方法的准确性。使用隐藏的马尔可夫模型来识别12个状态静止状态网络，这项工作的总体DMN检测准确性为95％。此外，该模型能够在基线和计算出的DMN分数占用率之间实现0.617的相关性。这些结果证明了实时分析通过脑电图数据有效识别DMN的能力，从而为进一步的应用程序提供了监测和治疗心理健康障碍的途径。
rawhash2：使用哈希 -
摘要：可以在生成时分析原始纳米孔信号，这是一种称为实时分析的过程。对原始信号的实时分析对于利用纳米孔测序提供的唯一特征至关重要，从而可以根据分析的分析提早停止读取或整个测序运行。最新的机制Rawhash，通过快速匹配其哈希值，提供了原始信号和参考基因组之间的首个基于哈希的有效和准确的相似性识别。在这项工作中，我们介绍了Rawhash2，该Rawhash2对Rawhash提供了重大改进，包括更敏感的量化和链接算法，加权映射决策，频率过滤器，以减少模棱两可的种子命中量，基于哈希的素描的最小化以及对R10.4流元电池版本和POD5和慢速5文件的支持。与Rawhash相比，Rawhash2提供了更好的F1精度（平均为10.57％且最高20.25％）和更好的吞吐量（平均比Rawhash（平均为4.0倍，最高9.9×））。可用性和实现：RAWHASH2可在https://github.com/cmu-safari/rawhash上找到。我们还提供脚本以在GitHub页面上充分复制我们的结果。
可持续性和量子战略
• 量子增强数据处理：传统计算系统难以处理海量的 EO 数据。量子计算能够以指数级速度处理大量数据集，从而显著缩短处理时间，实现对关键环境指标的实时分析。 • 增强图像分析：量子计算可以促进高级图像分析技术的发展，包括快速物体识别、异常检测和趋势预测。这使 ESG 利益相关者能够迅速做出明智的决策。 • 量子卷积：量子卷积层可以对量子编码数据执行卷积运算，从而比传统算法更有效地提取空间特征。 • 量子算法：量子傅里叶变换和量子相位估计等量子算法可以集成到量子卷积神经网络 (QCNN) 中，以进一步提高其在数据压缩、特征提取和模式识别等任务中的性能，这些任务对于 ESG 监控至关重要。 • 数据安全的量子加密：保护 EO 数据完整性和隐私至关重要。量子密码学可以集成到卫星通信系统中，以确保最高程度的安全性，保护敏感信息免受潜在威胁。