XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System实时处理
使用Mobilenet ...
摘要：人工智能（AI）的扩散导致了生物识别安全性和数字内容验证的显着进步，但它也实现了复杂的威胁，例如欺骗攻击和深层操纵。安全的视觉项目通过将Mobilenet和Resnext模型集成到统一系统中来解决这些双重挑战。Mobilenet用于实时反欺骗检测，专注于眼睛眨眼和微妙的面部运动等可感性提示，而Resnext则专门识别特定于深层特异性人工制品，包括纹理不一致和照明异常。通过对ASVSPOOF，FaceForensics ++和DeepFake检测挑战（DFDC）等各种数据集进行培训，该系统可实现强大的性能和概括性。集成体系结构提供高精度（97.8％）和实时处理功能（每帧50ms），使其适合于生物识别访问控制，在线身份验证和媒体真实性验证中的应用。本文讨论了未来增强功能的方法，性能指标和潜力，包括多模式集成和持续学习框架，以确保系统随着新兴威胁而演变。
以交换为中心的神经记录系统
摘要 神经接口可以读取生物神经元的活动，有助于推动神经科学的发展，并为严重的神经系统疾病提供治疗选择。目前，使用多电极接口记录的神经元总数大约每 4-6 年翻一番 [5]。然而，在严格的功率限制下实时处理这种呈指数增长的数据，给传统神经记录系统的计算和存储带来了巨大的压力。现有系统部署了各种加速器以实现更好的每瓦性能，同时还集成了 NVM 以进行数据查询和做出更好的治疗决策。这些加速器可以直接访问有限数量的基于 SRAM 的快速内存，而这些内存无法管理不断增长的数据速率。交换到 NVM 是不可避免的；然而，简单的方法无法在神经元的不应期（即几毫秒）内完成，这会扰乱及时的疾病治疗。我们建议共同设计加速器和存储，以交换为主要设计目标，分别使用计算和存储的理论和实践模型来克服这些限制。
使用强化学习无人机...
在准备无人驾驶汽车（UAV）进行监视或恐怖主义的情况下，本研究提出了一种使用欺骗信号来指导无人机到达目标点的技术，该信号会干扰全球导航卫星系统（GNSS）。但是，用于欺骗的基于Waypoint估计的方法需要重复计算，从而使实时处理具有挑战性并降低其对目标点变化的响应能力。本文提出了一种使用强化学习的技术，该技术通过动态学习和适应飞行状态的变化而无需估算飞行状态，从而实时指导无人机欺骗路径。为了有效地学习实时飞行状态变更数据，利用了优势行为者（A2C）强化学习模型。在模拟中，开发了通过增强学习实时控制飞行的欺骗路径的模拟。应用了所提出的增强学习模型，并通过模拟实验验证了增强学习模型，在该实验中，更改了引导欺骗的目标点。
音乐和弦反演形状识别使用LSTM-RNN
随着时间的推移，音乐制作的艺术随着技术的进步而变化缓慢。多种自动解决方案为从实践到生产和舞台表现的不同方式提供了帮助和音乐家的帮助。在音乐作品的背景下，背景音乐（BGM）作为主旋律非常重要。BGM的基础之一是一个和弦，由两个或多个音符同时播放。每个和弦可以通过多种方式播放，从而增加旋律品种。这些方式中的每一种都被称为倒置，其识别对于分析组成和转录它们非常重要。对于自动化的BGM或铅旋律产生也非常重要，其中和弦的反转形式或形状在组成的感觉中起关键作用。和弦形状识别的挑战进一步增加了长度剪辑的剪辑，这对于实时处理至关重要。在本文中提出了一个系统，该系统将和弦形状与持续时间短的剪辑区分开。实验，使用LSF-Deltas Deltag特征和基于LSTM-RNN的分类获得了99.47％的最高精度。
神经处理单元每秒执行的 TERA 操作数 (TOPS)
在人工智能和机器学习时代，对高效、强大的硬件加速器的需求对于嵌入式系统和边缘设备的实时处理和低功耗至关重要。神经处理单元 (NPU) 旨在处理深度学习任务的高计算需求，其基准是其每秒执行大量操作的能力。评估 NPU 性能的主要指标是每秒万亿次操作 (TOPS)，这是一种计算吞吐量度量，代表每秒万亿次操作。本文探讨了 TOPS 作为关键性能指标的作用，研究了它如何影响从自动驾驶汽车到移动设备等各个领域的 NPU 设计、优化和应用。此外，我们讨论了仅依赖 TOPS 的局限性，包括由于功率效率、内存带宽和特定于模型的要求不同而导致的性能差异。通过分析案例研究并将 TOPS 与其他指标进行比较，本研究旨在全面了解 TOPS 如何影响 NPU 开发以及对推进 AI 驱动技术的更广泛影响。
网络-物理-社会中的协作学习和分布式智能特刊
具体而言，分布式智能利用设备、通信基础设施和边缘计算系统之间的协作，通过并行独立处理分布式数据，可以最佳地支持 CPSS。协作学习集成了不同对等体之间的分布式学习，可以增强 CPSS，进一步充分利用专门从事不同任务和数据模态的实体之间的协作。因此，通过将协作学习与分布式智能相结合，可以有效地管理和处理负载过重的资源和分布式范式中的大数据挖掘，可以显著提高 CPSS 增强型服务和应用程序的质量，从而实现分布式智能应用程序的下一代设计和构建模型。然而，它仍然面临着不少挑战，例如，面对每天大量人类生成的数据，如何实现实时处理，这是 CPSS 通信、计算和存储的基本要求之一；如何处理不同传感器生成的大规模分布式数据以确保低延迟服务；如何解决异构性，并使用高效学习算法从多模态数据中发现深刻的知识。
航空和航空航天中的数字双胞胎入门...
摘要：自1960年代NASA的Apollo计划成立以来，数字双胞胎（DT）技术已经显着发展，在航空航天行业及其他地区至关重要。本文探讨了DTS的历史发展，从早期的“物理双胞胎”过渡到由物联网（IoT），机器学习和数据分析的进步驱动的复杂虚拟模型。在航空航天中，DTS通过实现实时监控，预测性维护和对飞机和航天器系统的高保真模拟来改善产品生命周期管理，运营效率和成本效益。该研究概述了DTS物理现实，虚拟表示及其相互联系的核心组成部分，并提出了现实世界的应用，例如优化重型燃料飞机发动机和潮汐涡轮机。尽管有进步，但仍然存在诸如数据集成，传感器可靠性和实时处理之类的挑战。尽管如此，DT技术的持续发展有望提高多个行业的绩效，安全性和创新。本文通过强调数字双胞胎在技术和工业实践的未来中的变革性作用来结束。
Processem Emboard P300基于红色...
提出了一种低计算成本方法来检测普遍存在的通信和控制应用中的p300波，这称为p300嵌入式处理（PE-P300）。 div>PE-P300的入口是通道的脑电图信号（EEG），该方法的体系结构基于卷积神经元网络。 div>还提出了一种嵌入式脑部插入界面系统PE-P300方法，该系统还使用了四个以盒子形式的视觉刺激来唤起p300波。 div>该界面与用于机械系统的移动或控制的Internet网络具有连接性。 div>对于实验，生成了由8个受试者的EEG信号形成的数据库，根据结果，PE-P300能够识别每个受试者的EEG信号上的p300波，平均性能为96％。 div>此外，PE-P300仅需要一个电极，并且可以实时处理其低复杂性。 div>作为结论，PE-P300是文献中最有竞争力的方法之一，由于其96％的性能，电极数量较低（活性电极），并且将P300波的处理扩展到日常应用中使用的无处不在系统。 div>
GNSS 软件定义无线电 飞向月球及更远的未来
软件定义无线电 (SDR) 技术在导航领域的应用使几乎每个工程师或研究人员都能对新发明的算法进行原型设计，并用真实的导航信号对其进行测试。这包括用于学习 GNSS 信号基本采集和跟踪的教程，以及构建复杂的接收器，例如，使用惯性辅助的多天线接收器或使用盲方法的机会信号接收器。如果没有 SDR，这种广泛的信号处理研究根本无法进行，因为只有极少数大型公司有能力设计和制造硬件接收器。在 20 世纪 80 年代和 90 年代对 SDR 用于发送和接收通信信号进行概念化和测试之后，SDR 在 GNSS 接收器中的应用始于 90 年代中期，首先在数字信号处理器上实施选定的算法。俄亥俄大学和吕勒奥理工大学的研究人员进行了一项关键实验，以在 1999 年实现能够实时处理信号的完整 GPS 接收器。这项工作涉及设计
学习通过增强学习来控制相机曝光
相机曝光控制是通过控制曝光时间，增益和光圈来调整展示水平的任务，以达到给定场景的所需亮度和图像质量水平。调整较差的暴露参数导致暴露过度，暴露不足，模糊或嘈杂的图像，这可能会导致基于图像的应用程序中的性能降解，并且在最坏的情况下甚至是威胁生命的事故。因此，找到适当的相机暴露是确保计算机VI- sion应用功能的第一步，例如对象检测[5，16]，语义分割[9，17]，深度估计[10，26]和视觉传感器[1，13]。相机外观控制中有几个基本要求。必须保证快速收敛以在动态降低的情况下保持适当的暴露水平。此外，曝光控制环是相机系统中最低的循环之一。因此，必须考虑轻巧的算法设计用于车载级操作。最后，不应牺牲融合图像的质量以满足要求。此外，同时控制的参数数的数量也很重要，因为它会影响收敛时间和收敛图像的最终质量。单一控制方法[14，18，20]以一种方式控制暴露参数，以达到所需的暴露水平，而不是控制暴露参数。但是，收敛的参数通常不是最佳的，例如[长时间曝光时间，低增益]和[短曝光时间，高增益]对。结果，该值导致不良图像伪像，例如由于长时间的暴露时间或由于高增益而引起的严重噪声而导致运动模糊。关节曝光参数控制[7，8，8，21，23，24]通常需要在广泛的搜索空间中进行多个搜索步骤，以找到最佳组合。结果，它们会引起闪烁效果和缓慢的收敛速度。此外，由于其优化算法[7，8]，图像评估指标[7，8，20，21]和GPU推论，因此需要高级计算复杂性[23]。在本文中，我们提出了一种新的联合暴露参数控制方法，该方法利用了增强学习来实现即时收敛和实时处理。所提出的框架由四个贡献组成：•简化的训练场，以模拟现实世界的di-verse和动态照明变化。•闪烁和图像属性感知奖励设计，以及用于实时处理的轻巧和直观的状态设计。•静态的动态照明课程学习，以提高代理的暴露能力。•域随机技术减轻训练场的限制并在野外实现无缝的一般性，而无需额外的训练。