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World File Search System探测
海军监视雷达的无人机探测
扩展 SCANTER 6002 功能 SCANTER 6002 雷达是全球海军舰艇的首选雷达，用于对自身和敌方资产进行水面和空中监视。凭借新增的开发功能，SCANTER 6002 雷达现在可提供更多价值和态势感知，同时仍提供所有众所周知的功能，包括 IMO 导航、直升机控制、SAR 操作、水面和低空监视。新解决方案适用于所有类型的海军、海岸警卫队和高价值商用船舶。
森林火灾探测 - ijrpr
近年来，森林火灾发生频率和强度不断上升，给生态系统、社区和全球经济带来了巨大挑战。传统的森林火灾探测方法正在努力应对日益严重的威胁，这促使人们需要整合尖端技术。在这种背景下，计算机视觉作为一种有前途的解决方案应运而生，它利用人工智能和图像分析来提高森林火灾探测的准确性、速度和效率。以 Kinaneva 等人 [1] 为例的近期研究展示了使用无人机和人工智能进行早期森林火灾探测的可行性。这种创造性的方法将无人机的功能与先进的人工智能算法相结合，提供了一种主动监测和应对野火的方法。此外，Rahman 等人 [2] 深入研究了基于计算机视觉的技术，特别是利用支持向量机 (SVM) 进行工业和森林火灾探测，展示了机器学习在不同环境中的适应性。计算机视觉的应用为研究人员和从业人员提供了一种开创性的实时监测和预警系统方法，从根本上改变了我们检测和应对森林火灾的方式，从而加强了缓解措施并保护了自然资源。本研究论文深入探讨了计算机视觉技术在森林火灾检测中的应用，探索了计算机科学与环境保护交叉领域的方法、挑战和机遇。通过仔细研究图像处理、机器学习算法和传感器技术的最新进展，本研究旨在阐明计算机视觉在彻底改变森林火灾监测方面的潜力。来自各种研究的见解，包括 Pincott 等人 [3] 和 Ahn 等人 [4] 的研究，专注于使用基于计算机视觉的策略进行室内火灾检测，为更广泛的讨论提供了宝贵的观点。通过对现有方法的优势和局限性进行批判性评估，本研究旨在提供对当代最新技术的全面了解。它试图对这一关键领域未来研究和开发应追求的方向提供细致入微的见解。不同研究成果的整合强调了计算机视觉在火灾探测中的多方面应用，强调了其在解决当代环境景观中森林火灾带来的复杂挑战方面的重要性。
探测钙钛矿太阳能电池的元素扩散和辐射耐受性通过无损的卢瑟福反向散射光谱法
混合有机 - 无机卤化物钙钛矿的太阳能电池近年来引起了人们的兴趣，这是由于其对限制和空间应用的潜力。对接口的分析对于预测设备行为和优化设备体系结构至关重要。研究掩埋界面的最先进的工具本质上具有破坏性，并且可能导致进一步的退化。离子束技术，例如Rutherford反向散射光谱法（RBS），是一种有用的非破坏性方法，用于探测多层钙钛矿太阳能电池（PSC）的元素深度谱以及研究各个接口跨接口物种的各种元素之间的相互膨胀。此外，PSC正在成为空间光伏应用的可行候选者，研究其辐射诱导的降解至关重要。RB可以同时利用它们在空间轨道中的存在，分析设备上He + Beam引起的辐射效应。在当前工作中，使用2 meV He +梁来探测具有构建玻璃 /ito /ito /iTO /sno 2 /cs 0.05（MA 0.17 fa 0.83）0.95 pb（I 0.83 BR 0.17）3 /sipo-houso-houso-obso-soptAd /moo 3 /moo 3 /au。在分析过程中，设备活性区域暴露于高达1.62×10 15 He + /cm 2的辐射，但尚未观察到梁诱导的离子迁移的可测量证据（深度分辨率约为1 nm），暗示PSC的高放射耐受性。另一方面，年龄的PSC在设备的活动区域中表现出各种元素物种的运动，例如Au，Pb，in，Sn，Br和I，在RBS的帮助下进行了量化。
用快速电子梁探测光学叠液基于机器学习的极化签名分析，用于检测和分类窃听事件和有害事件
光纤基础架构对于处理从军事智能到个人信息的广泛敏感数据至关重要。近年来，这些系统对这些系统的破坏尝试增加，以及未经授权的数据拦截的风险，这对量子计算的进步加剧了[1，2]。光纤特别容易受到窃听攻击的影响，其中未经授权的光耦合技术（例如evaneScent耦合，剪切，V-Grove剪切和微宏弯曲[3，4）可用于拦截数据。监视光电水平是检测窃听攻击的一种方法，但它可能不适用于导致最小或无法检测到的功率水平下降的攻击[5]。比光学功率跟踪更复杂的技术涉及监测接收器的极化状态变化，以使窃听尝试的正常系统变化。早期工作[6]使用分布式光纤传感（DFO）引入了一个系统，该系统可以通过使用已安装的光纤电缆触摸或操纵围栏来检测签名。但是，由于纤维杂质而依赖瑞利和布里鲁因反向散射，使该溶液复合物。此外，需要高速脉冲激光器以基于反向散射脉冲延迟确定漏洞的位置，再加上二氧化双流器以滤除放大的自发噪声的要求，并以其高成本进行贡献。1a）。[7]中的工作研究了不同纤维事件的极化特征，因为在特定时间和频率窗口中极化的序列变化，通过处理Poincar´e球中的极化状态得出（请参阅图通过窃听和有害事件产生的签名是在独特的情节中视觉的，被称为瀑布，使人类安全操作员可以在视觉上区分合法和未经授权的活动。这是一种比[6]的方法更简单，更具成本效益的恶意活动检测方法。然而，由于需要分析瀑布地块的人类专家，因此基于可视化的技术具有有限的适用性和可伸缩性。为了克服现有人类依赖性解决方案的可伸缩性和成本限制，我们引入了一种使用机器学习（ML）算法来分析极化特征的新方法。本文是第一个针对三种电缆类型进行实验收集和分析包含窃听攻击以及其他潜在有害和无害事件的数据集的。我们的方法论是从正常操作条件和无害事件中分析和分析窃听和潜在有害事件的过程，从而允许潜在的大规模光网络部署。提出的方法以92.3％的精度成功地分离了签名。
社交媒体上的深泡探测：利用深...
摘要：DeepFake技术的扩散引起了人们对社交媒体平台上错误信息传播的关注。在本文中，我们提出了一种基于深度学习的方法，用于检测DeepFake推文，特别是由机器生成的推文，以帮助减轻在线错误信息的影响。我们的方法利用FastText嵌入来表示推文文本，并将其与深度学习模型相结合。我们首先预处理文本，然后使用FastText嵌入将它们转换为密集的向量表示。这些嵌入式捕获有关推文内容的语义信息，这对于区分真实和机器生成的推文至关重要。然后，我们将这些嵌入将这些嵌入给深度学习模型，例如卷积神经网络（CNN）或长期短期内存（LSTM）网络，以将推文归类为真实或机器生成的推文。该模型是在标有标记的Tweet数据集上训练的，在该数据集中，使用最先进的文本生成模型合成机器生成的推文。对推文的现实世界数据集的实验结果证明了我们方法在检测机器生成的推文中的有效性。我们的方法实现了很高的准确性，并且优于在社交媒体上进行深层检测的现有方法。总的来说，我们提出的方法为检测机器生成的推文并遏制整个社交媒体平台上的错误信息的扩散提供了强大而有效的解决方案。
RF超导性 ISIS中子和MUON Source 的氦恢复系统的碳足迹 ServiceNow Vault 讲座I - 机器学习简介 铁氧体超导性 粒子探测器的物理学 关于复兴的介绍性讲座 Archimedes实验：量子真空可以感觉到重力吗？ 超导磁铁 国家超级计算任务 nils hoffmann 【54】luxtelligence：用... 来照亮更快的数据中心 你好！
1。超导性是什么？1。独立电子之间有限的有吸引力的相互作用，形成了一个库珀对，遵守非遗体的u（1）希格斯机制2。光子由于自发对称性破裂而导致的超导体中获得质量，从而导致Meissner效应2。SRF腔中有限的RF损失的基本起源是什么？1。有限温度下的热激活的准粒子的作用像正常导电电子，并在RF 2中造成损失。即使在绝对零温度下，由于几种不同的机制，例如通量振荡和子段状态的效果，仍然存在残留电阻，其最终起源并不完全理解。3。SRF腔内该领域的基本局限性是什么？1。超热场超过平衡状态的热力学临界场，将给出一个基本限制。超热场的动态计算仍然是基础研究的开放场
多范围：多方面的评估，以探测掌握医学知识的LLMS
大型语言模型（LLM）在跨领域表现出色，在医学评估基准（例如MEDQA）上也提供了显着的表现。但是，在现实世界中医学场景中，报告的性能与实际有效性之间仍然存在显着差距。在本文中，我们旨在通过采用多方面的检查模式来系统地探索当前LLM的实际掌握医学知识的掌握，以探讨这一差距的原因。具体而言，我们开发了一种新颖的评估框架多叶序，以检查LLM在多个方面的编码和掌握医学知识中的范围和覆盖范围。基于多叶术框架，我们构建了两个多方面的评估数据集：Multidisek（通过从临床疾病知识库中产生问题）和MultiMEDQA（通过将Medical Benchmark MedQA从Medical Benchmark MedQa重新提出每个问题，以进行多方面的问题）。这些模拟数据集的实验结果表明，掌握医学知识的当前LLM的程度远低于其在现有医疗基准上的表现，这表明它们缺乏深度，预见和在掌握知识中的全面性。因此，当前的LLM尚未准备好在现实世界中的任务中应用。代码和数据集可在https://github.com/thumlp/multifaceteval上找到。
使用量子光子振动计探测地雷
地雷和未爆炸弹药 (UXO) 的探测方法千差万别，每种方法都有其固有的优点和缺点。手动探测需要排雷人员使用金属探测器和探测工具，这需要大量劳动力且风险高，在富含金属的土壤中经常导致误报。经过训练的动物（如狗和老鼠）可以快速嗅出爆炸物，但它们面临着与环境条件和安全性相关的道德问题。连枷和挖掘机等机械方法通过接触地雷引爆来快速清理区域，但可能会错过深埋的地雷并破坏土壤结构，因此不适合用于生态区或民用建筑附近。探地雷达 (GPR) 可以探测非金属地雷，但深度穿透和区分爆炸物和杂波方面存在困难，尤其是在潮湿或富含矿物质的土壤中。最后，无人机传感器通过实现远程检测降低了人为风险，但它们受到高成本、操作复杂性和对天气条件的敏感性的限制。
探测冷 - 插图调节的互化和融合...
图4。对冷烧结过程中瞬时溶剂的原位研究。a，冷烧结过程的加热，居住和冷却周期中的阻抗图，标签H-T30-P500-T0表示在30℃的温度下加热过程，压力为500 MPa，时间为500 mpa，时间为0分钟。 b，c，分别有或没有短暂溶剂（DMF）的烧结过程的抗性曲线； d，在所研究状态的过程中，离子电导率的演变。
利用量子计算实现暗物质探测的量子增强
我们提出了一种新方法，借助量子干涉显著提高基于量子比特的暗物质探测实验中的信号速率。各种量子传感器都具有探测波状暗物质的理想特性，而量子计算机中常用的量子比特是暗物质探测器的绝佳候选。我们证明，通过设计适当的量子电路来操纵量子比特，信号速率与 n 2 q 成比例，其中 nq 是传感器量子比特的数量，而不是与 nq 成线性关系。因此，在使用大量传感器量子比特的暗物质探测中，可以预期信号速率会显著增加。我们提供了一个量子电路的具体示例，该电路通过连贯地组合每个单独量子比特由于其与暗物质相互作用而产生的相位演变来实现这种增强。我们还证明该电路对失相噪声具有容错能力，失相噪声是量子计算机中的关键量子噪声源。这里提出的增强机制适用于各种量子计算机模式，只要与增强暗物质信号相关的量子操作可以应用于这些设备。