XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System实时识别
加固学习的安全利润
摘要 - 在某些情况下，任何自主控制器都会不安全。定量确定这些不安全情况何时即将发生的能力对于及时的人类监督，例如货运运输应用至关重要。在这项工作中，我们证明了代理人情况的真正批判性可以牢固地定义为鉴于某些随机行动的奖励的平均减少。可以将实时计算的临界指标（即，不实际模拟随机动作的效果）与真正的临界性进行比较，我们展示了如何利用这些代理指标来产生安全边际，这直接将潜在不正确的行动与预期的损失联系起来，以使其在整体绩效中造成预期损失。我们在ATARI环境中评估了从APE-X和A3C学习的策略的方法，并证明了随着代理的接近故障状态，安全利润如何降低。将安全利润集成到监视部署的代理的程序中，可以实时识别潜在的灾难性情况。
使用AI ...
摘要： - Covid -19的大流行已经急剧揭示了全球供应链中的脆弱性，迫使人们迫切需要增强风险管理策略。本文探讨了人工智能（AI）在自适应供应链风险管理中的应用，以减轻干扰并增强后大流行时代的韧性。通过利用机器学习，预测分析和优化算法等人工智能技术，组织可以实时识别，评估和应对风险，从而强化其供应链，以防止不可预见的干扰。[1]本文回顾了有关供应链风险管理，供应链管理中的AI应用以及大流行后供应链挑战的现有文献。此外，它提供了示例，说明了如何成功实施AI驱动的自适应风险管理方法，以导致干扰并提高供应链的弹性。通过此分析，本文旨在洞悉AI支持的自适应风险管理策略在为未来建立敏捷和强大的供应链中的变革潜力。
使用自动编码器集成二阶滑模控制和异常检测以增强安全性和可靠性
摘要 本文提出了一个综合框架，通过集成二阶滑模控制 (2-SMC) 和基于机器学习和人工智能的先进异常检测和预测系统来提高四旋翼无人机的安全性和可靠性。本文提出了一种新的滑动流形方法，分为两个子系统，用于精确的位置和姿态跟踪，解决了设计四旋翼控制器的挑战。本文还使用 Hurwitz 稳定性分析对滑动流形的非线性系数进行了详细分析。它通过大量的模拟结果证明了所提方法的有效性。为了进一步评估四旋翼的安全性和可靠性，将异常检测和预测系统与位置和姿态跟踪控制相结合。该系统利用机器学习和人工智能技术实时识别和预测异常行为或故障，使四旋翼能够快速有效地应对危急情况。所提出的框架为设计四旋翼无人机的稳健和安全控制器提供了一种有前途的方法。它展示了先进的机器学习和人工智能技术在提高自主系统安全性和可靠性方面的潜力。
使用增强的Yolo进行实时行人和物体检测
许多技术和系统，包括自动驾驶汽车，监视系统和机器人应用，都依赖能力来准确检测行人以确保其安全性。随着对实时对象检测的需求不断上升，许多研究人员致力于开发有效且值得信赖的算法以供行人识别。通过将学习复杂性意识到的级联反应与增强的级联集成，您只看一次（YOLO）算法，该论文提供了一个实时系统，用于识别项目和行人。使用Karlsruhe技术研究所和丰田技术学院（KITTI）行人数据集评估了所提出的方法的性能。优先考虑速度和准确性，增强的Yolo算法的表现优于其基线。在Kitti行人数据集上，建议的技术在现实世界中的有效性强调了其有效性。此外，复杂性感知的学习级联反应为简化的检测模型做出了贡献，而不会损害性能。当应用于需要对象和个人实时识别的方案时，提出的方法会始终提供有希望的结果。
人工智能网络：释放效率和性能
现代技术的快速发展见证了两大变革领域——人工智能 (AI) 和网络的融合。人工智能与网络的融合开启了无限可能，彻底改变了网络的管理、保护和优化方式。本文着手探索人工智能与网络之间的复杂关系，深入探讨这种融合背后的多方面相互作用。这种融合的核心是人工智能对网络管理的深远影响。人工智能分析能够实时分析大量数据，提供的见解有可能重塑网络运营。从预测网络故障到动态优化资源分配，人工智能驱动的管理有望提高效率、减少停机时间和主动决策。安全性是网络完整性的基石，而人工智能的融入也提升了安全性。能够实时识别和响应新兴威胁的高级算法增强了网络防御能力，确保了强大的网络安全态势。随着人工智能的发展，恶意行为者所采用的策略也在不断发展，从而引发了永无休止的军备竞赛，推动了网络安全领域两端的创新。
传统技术应用与 YOLOv5 模型进行计算机视觉海洋水下物体检测
摘要。本文以浮游生物为例，比较了两种在水环境中检测和识别微物体的方法的有效性，这些方法使用了神经网络和各种技术，并使用不同的编程语言开发。首先，研究并应用了传统的检测方法，该方法基于 Gabor 和多层感知器特征的提取，以 MATrixLABoratory (MATLAB) 语言实现。其次，使用 YOLOv5（“You only look once” 的缩写）作为单级神经网络，以 Python 语言实现。介绍了这些方法在浮游生物检测中的工作结果。计算准确度和完整性指标以确定两种方法中的最佳方法。使用检测方法后，获得了带有识别结果的图像，以编程方式计算的性能指标。研究了使用短视频图像进行实时识别的方法应用的有效性。最后，指出 YOLOv5 模型在检测海洋物体（尤其是浮游生物）的任务中表现出了明显优于传统方法的优势。其准确率高出 30%；物体检测的完整性提高了27％。
IOT设备的网络安全策略...
摘要：智能城市中物联网（IoT）设备的快速扩散引入了许多好处，增强了城市效率，可持续性和自动化。但是，这些相互联系的系统还构成了严重的网络安全挑战，包括数据泄露，未经授权的访问以及可能损害关键基础架构的网络攻击。本文探讨了针对智能城市的物联网环境量身定制的各种网络安全策略，专注于加密技术，安全的身份验证机制，网络安全协议和基于区块链的安全模型。此外，它还讨论了基于机器学习的异常检测系统，以实时识别潜在的网络威胁。通过分析现有的安全框架和新兴解决方案，本研究提供了一种全面的方法来保护智能城市生态系统中的物联网设备。这些发现强调了需要多层安全模型和主动威胁策略，以确保智能城市基础设施的韧性和完整性。
GTAW过程中的焊接配置分类的机器学习方法
在本研究中，已经尝试使用机器学习（ML）方法将实验数据（ML）进行分类，以对几种焊接进行分类。在气钨电弧焊接过程（GTAW）过程中，已经开发了ML模型并将其馈送到几个传感器捕获的实验数据中。一方面，焊接参数（电压，电流，电线速度，焊接速度等）用于监视焊接过程中传递的控制能。另一方面，使用与图像处理算法结合的摄像机被用来捕获原位焊接池轮廓。还构建了一个数据库来存储，标签和订购所获得的信息。然后将此数据库用于ML模型的各种培训，验证和预测步骤。然后使用KNN分类算法对焊接配置进行分类，然后分析其效率（准确性，处理时间等）。表明，与ML结合使用的图像处理可以通过提取的特征来训练以预测焊接配置的分类。当前研究的最终观点是实现实时识别和修改焊接操作条件。
桥梁结构损伤检测：一种边缘计算...
与传统的有线 SHM 系统相比，基于无线传感器网络 (WSN) 的 SHM 系统在成本、准确性和监测可靠性方面有显著改善。然而，由于传感器节点的资源受限，实时处理大量感测到的振动数据是一项挑战。现有的数据处理机制是集中式的，使用云或远程服务器来分析数据以表征桥梁的状态，即健康或受损。这些方法对于有线 SHM 系统是可行的，然而，在 WSN 中传输大量数据集已被发现是艰巨的。在本文中，我们提出了一种名为“网络内边缘损伤检测 (INDDE)”的机制，该机制从原始加速度测量中提取与桥梁健康状况相对应的统计特征，并使用它们来训练概率模型，即估计多元高斯分布的概率密度函数 (PDF)。训练后的模型有助于实时识别从桥梁未知状况中收集的新数据点的异常行为。每个边缘设备根据其各自的训练模型将桥梁状况分类为部署区域周围的“健康”或“受损”。实验结果展示了约 96-100% 的损伤检测准确率，其优势是无需从传感器节点传输数据到云端进行处理。
UTEP 使用 AI 技术进行教学的指导
• ChatGPT 是 OpenAI 基于 GPT-3.5 架构开发的对话式 AI 模型。它在自然语言理解和生成方面表现出色，能够进行动态且与上下文相关的对话。ChatGPT 经过各种互联网文本的训练，可以提供信息、回答问题并在各种主题上生成类似人类的响应。 • Grammarly 是一种写作辅助工具，可帮助用户提高其书面内容的质量和正确性。它采用先进的算法实时识别和纠正语法、拼写、标点和风格问题，为用户提供建议，以提高其写作的清晰度和连贯性。Grammarly 可作为浏览器扩展、桌面应用程序和移动应用程序使用，使其成为寻求提高写作能力的个人的多功能工具。 • DALL-E 是 OpenAI 创建的一种专门用于图像生成的人工智能模型。它是 GPT-3 架构的变体，能够根据文本描述创建独特而多样的图像。 DALL-E 可以根据文本提示生成图像，展示了通过从训练期间学习到的模式进行推断来创造富有想象力和新颖视觉效果的能力。要更深入地探索生成式 AI 程序：