XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System实时识别
利用数据和人工智能为会员提供超个性化服务
期望。提示服务代表提供特定福利，以防止会员退出计划。使护理经理能够安排会员需要的干预措施，以避免再次入院。通过实时识别和调整原本最终会被搁置的索赔，消除摩擦和费用。始终准备好根据您自己的数据为您的业务做出最佳决策。Facets 和 QNXT 都在处理交易时不断跟踪和学习。Facets Insights 使用索赔调整、会员保留和机器学习模型，使您的组织能够预测和采取行动，以保持收入、优化成本并提高会员和提供商的满意度。
2020年经济安全评估年度报告
政府，以识别和减轻美国供应链（包括医疗供应链）中的脆弱性。这些努力的目标是减少对敌对国家商品和服务的依赖。国土安全部具有实时识别此类风险并主动应对的独特能力。通过利用其执法和收购能力，国土安全部可以识别并帮助激励供应链的迁移，并为有能力协助将这些供应链转移到美国和其他受信任国家的跨部门合作伙伴提供支持。国土安全部在国内监测、分享信息并协调对网络威胁和关键基础设施威胁的响应。我们正在发挥我们全部的能力，以确保供应链的多样性、安全性和弹性，从而确保我们国家在未来许多年拥有繁荣的经济未来。
使用OpenCV
背景：实时对象检测在各种计算机视觉应用中起关键作用，从监视到自动驾驶汽车。目标：在此项目中，我们提出了一个使用OpenCV和SSD Mobilenet进行实时对象检测的Python脚本，使用网络摄像头feed作为输入。方法：该脚本利用预训练的模型和类名称文件实时识别和标记对象。统计分析：关键步骤包括设置用于对象检测和非最大抑制的阈值，初始化网络摄像头输入，加载类名称，配置SSD Mobilenet模型，执行实时检测并显示结果。调查结果：该脚本提供了一个无缝接口，供用户有效地检测其周围对象。应用和改进：该项目展示了深度学习技术在现实世界中的实际应用，从而促进了计算机视觉技术的进步。
运动学 SAMI：一种用于非线性模态识别的新型实时多传感器数据同化策略
摘要。在许多工程应用中，结构的振动分析需要设置大量传感器。这些研究大多在后处理中进行，并基于线性模态分析。然而，许多研究的设备强调模态参数取决于振动水平非线性，并使用加速度计等传感器来修改设备的动态特性。这项工作提出了一种基于实时识别非线性参数（固有频率和阻尼）的模态测试的重大发展，这些参数以线性模态为基础进行跟踪。这种方法称为运动学-SAMI（用于多传感器同化模态识别），首先在已知非线性的数值情况下进行评估，其次在具有非接触式测量技术（高速高分辨率摄像机）的经典悬臂梁框架中进行评估。最后，讨论了该方法的效率和局限性。
使用机器学习的摩尔斯密码检测器-IJarcce
摘要：该研究项目的目的是通过利用ESP32微控制器的功能和机器学习能力来创建莫尔斯代码检测系统。一种持久的通信技术，摩尔斯码可用于紧急信号和低功率通信。为了开发灵活而有效的摩尔斯代码检测器，我们计划将当代技术与常规通信方法相结合。该项目的主要目标是创建一个可以精确识别并解码包含Morse代码消息的小型设备。核心处理单元，ESP32微控制器，负责预处理和信号采集。它还为遥控和数据传输提供了平滑的网络选择。为了识别Morse代码信号，我们使用机器学习方法。关键字：ESP32，卷积神经网络，经常性神经网络，信号预处理，音频捕获，实时识别，物联网（IoT），远程监控，通信技术，紧急信号，低功耗通信。
用于实时检测颅内脑电图中高频振荡 (HFO) 的电子神经形态系统
嵌入式设备可以在本地实时处理生物医学信号，因此临床研究和治疗应用的生物医学信号分析可以受益匪浅。一个例子是分析癫痫患者的颅内脑电图 (iEEG) 以检测高频振荡 (HFO)，这是致痫脑组织的生物标志物。混合信号神经形态电路提供了构建紧凑、低功耗神经网络处理系统的可能性，该系统可以实时在线分析数据。在这里，我们介绍了一种神经形态系统，该系统在同一芯片上结合了神经记录头端和脉冲神经网络 (SNN) 处理核心来处理 iEEG，并展示了它如何可靠地检测 HFO，从而实现最先进的准确性、灵敏度和特异性。这是首次使用混合信号神经形态计算技术实时识别 iEEG 中相关特征的可行性研究。
开发人工智能消防机器人和火灾巡逻的实验调查
摘要：如今，由于人类不负责任，不可预测的气候波动以及家庭和工业环境，火灾事件定期发生。本研究描述了使用人工智能来识别火灾事件的消防机器人，并有能力远程射击，从而最大程度地降低了消防战士的风险。消防机器人根据用户监督和基于传感器的输入的组合进行移动。软件包括集成跟踪，火焰检测，避免障碍物和灭火。可以通过连接到消防软管的伺服电机来调节喷水的方向和量。在最后阶段，使用模拟的消防试验环境来评估消防机器人的性能。在对受灾地区进行自主检查期间，消防机器人有能力实时识别火焰，通过灭火系统启动自动灭火，并在最初的阶段管理火。
利用机器学习来加强网络安全并改善医疗保健系统区块链的威胁检测
本研究研究了区块链技术和机器学习的整合，以增强网络安全并改善医疗保健系统中的威胁检测。随着医疗保健系统越来越容易受到网络攻击的影响，该研究探讨了区块链的分散性质如何获得电子健康记录（EHR）并改善医疗保健系统之间的互操作性。此外，它研究了机器学习算法如何实时识别异常并预测潜在的安全漏洞。这些发现突出了关键因素，例如区块链熟悉度和机器学习有效性，这些因素影响了这些技术的成功采用。模型的评估指标，包括0.97的AUC-ROC和80％的精度，表明整合区块链和机器学习为增强安全性提供了有效的解决方案。但是，确定了多共线性，数据失衡和集成复杂性等挑战。该研究以解决这些挑战的建议结束，强调需要持续改进机器学习模型，区块链集成以及员工培训，以有效地保护医疗保健系统。
驾驶员嗜睡系统的全面调查
随着时间的推移，随着人工智能和计算机技术的发展，驱动程序监视系统已得到改善。几项实验研究已经收集了现实世界的驾驶员嗜睡数据，并使用了各种人工智能算法和功能组合来显着提高这些系统的实时效率。本研究对过去十年实施的驾驶员嗜睡检测系统进行了更新的评估。在现代汽车中，评估驾驶员的认知状况是乘客安全的重要方面。“认知状态”一词是指驾驶员的心理和情感状态，这对他们安全驾驶的能力产生了重大影响。驱动因素的认知状态可能会因疲劳，分心，压力或残疾等因素而改变。智能汽车技术可能能够通过实时识别各种条件来适应和帮助驾驶员，从而降低了事故的频率。面部是身体不可或缺的组成部分，传达了大量信息。面部表情，例如闪烁和打哈欠的模式，在驾驶员遇到疲劳时会发生变化。
一个新颖的自主学习框架来增强SEMG ...
在过去的几十年中，使用表面肌电图（SEMG）的手势识别（SEMG）一直是人类计算机相互作用中最有效的运动分析技术之一。尤其是，多通道SEMG Teches在手势识别方面取得了稳定的性能。，始终，收集和标记大数据的一般解决方案可以手动导致耗时的实现。因此，需要一种新颖的学习方法来促进有效的数据收集和预处理。在本文中，提出了一个新颖的自主学习框架，以整合深度视觉和EMG信号的好处，该框架使用深度信息自动标记收集的EMG数据类别。然后，它利用多层神经网络（MNN）分类器仅使用SEMG实现对手势的实时识别。使用Myo Armband和HTC Vive Pro识别了十个手势，在增强现实应用中证明了整个框架。结果显示出突出