XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System搜索技术
大语言模型对Osint的影响
摘要：本文探讨了开源智能（OSINT）中大型语言模型（LLM）的潜在用途，重点是集成信息获取以及迅速工程对分析师的重要性。该研究包括全面的文献综述，该综述强调了AI在OSINT中的广泛使用以及相关的挑战，例如数据有效性和道德问题。这项研究强调了迅速工程作为一种至关重要的技能的重要性，要求对LLM的深刻理解以产生经过验证的智能。提出了包含LLMS的OSINT生命周期的模型。该论文进一步讨论了批判性思维，搜索技术和促使情报专业人士的工程培训的最新培训。调查结果表明OSINT程序发生了一个值得注意的转变，强调了持续研究和教育在情报收集中充分利用AI的重要性。
大华-NVR5864RH-XI
作为新一代网络视频录像机，NVR5000-XI 系列提供先进的录像技术，并具备 AI 功能，是 IP 视频监控的理想之选。它拥有强大的处理器、强大的解码能力，并提供高传入和传出带宽，使其能够生成畅通无阻的流媒体并访问高达 32 MP 的视频。通过其深度学习模块和视频元数据技术，它提供高精度人脸识别、视频元数据、周界保护和 SMD plus 技术。这些功能共同缩短了对事件的响应时间，并为监控人员提供了关键信息。AcuPick 是一种行业领先的高精度搜索技术。当 NVR 与兼容 AcuPick 的 IP 摄像机组合使用时，它会使用目标的特征来搜索目标出现的视频。NVR 与许多第三方设备兼容，使其成为一种出色的监控解决方案。
围棋作为人工智能研究领域的挑战
1.0 简介 计算机程序几乎在各个游戏层面上都在挑战人类的表现：世界西洋双陆棋冠军是一个神经网络程序 [7]。国际象棋程序（最初是人工智能搜索技术研究的雏形）的性能处于大师级别：1994 年，世界上等级分最高的国际象棋选手卡斯帕罗夫在一场计时锦标赛中被计算机国际象棋程序击败，不过他还没有输过一场不计时比赛。然而，这些顶级程序早已不再能启发或教导人工智能和认知科学研究人员如何将人类认知的灵活性和技巧融入计算机程序。数十年的国际象棋研究中得出的一个常见误解是，一旦问题得到正式指定，利用良好的搜索和评估算法的蛮力技术就足以解决任何问题。围棋领域与这种常见误解相矛盾。正式指定围棋规则很容易，然而，所有当前程序的表现都比不上人类，甚至连初级中级玩家的水平都比不上。最初，我们认为国际象棋和围棋之间程序性能的差异与相对分支因子有关，因此也与国际象棋和围棋的相对复杂性有关。虽然围棋的分支因子确实要大得多，这对编程有相当大的影响（如表 1 所示），但我们逐渐意识到，这两种游戏中战略和战术之间的差异更为重要。在国际象棋中，棋盘位置的良好评估函数通常仅通过战术手段就可以估计出来——也就是说，搜索可能的走法树，直到发现位置强度的重大变化。在围棋中，战术考虑涉及争夺特定的棋子组（定义见第 2.1 节），而战略考虑涉及构建棋子组，这些棋子组将在后期对游戏产生巨大影响。人类棋手要想在国际象棋和围棋中表现出色，就必须精通战略和战术。在国际象棋程序中，战术技能与长远搜索技术相结合足以产生出色的表现。这些技术在围棋程序中失败了，原因我们将在下文中讨论。
未知先验的信息设计 - 滴
古典信息设计模型（例如，贝叶斯说服和便宜的谈话）要求玩家对世界状态的先前分布有完整的了解。我们的论文研究重复说服问题，其中信息设计师不知道先验。信息设计师学会从与接收器重复相互作用中设计信号方案。我们为信息设计师设计学习算法，与在接收者决策的两个模型下使用最佳信号计划与已知先验的最佳信号计划相比，没有后悔：（1）第一型模型假设接收器知道先验并可以执行后验更新并对信号进行最佳响应。在此模型中，我们为信息设计者设计了一种学习算法，以在一般情况下实现O（log t）遗憾，而在接收器只有两个动作的情况下，在θ（log log t）遗憾的另一种算法（log log t）后悔。我们的算法基于多维和保守的二进制搜索技术，该技术绕过ω（√
用户友好的 MES 界面针对 AI 的建议...
摘要。本文旨在研究工业 4.0 场景中的“技术援助”，并使用制造执行系统 (MES) 来满足车间轻松提取信息的需求。我们确定了用户友好型 MES 界面的具体要求，以开发（和测试）技术援助方法，并引入带有预测系统的聊天机器人作为 MES 的接口层。聊天机器人旨在通过协助车间员工并从他们的输入中学习，从而充当智能助手，实现生产协调。我们编写了一个原型聊天机器人作为概念验证，其中新的接口层以自然语言提供与生产相关的实时更新，并为 MES 增加了预测能力。结果表明，与传统搜索技术相比，MES 的聊天机器人界面对车间员工有益，并且可以轻松提取信息。本文为制造信息系统领域做出了贡献，并展示了工厂中的人机协作系统。特别是，本文推荐了如何开发基于 MES 的技术援助系统，以便于检索信息。
通过与网格搜索超级参数使用深CNN的脑肿瘤MR图像分类的多类分类框架
活检标本的摘要组织病理学分析仍用于诊断和对当今脑肿瘤进行分类。可用的程序是侵入性的，耗时的，并且倾向于人为错误。要克服这些缺点，需要实施完全自动化的深度学习模型，以将脑肿瘤分为多个类别。将肿瘤分为五个类别，例如正常肿瘤，神经胶质瘤肿瘤，脑膜瘤肿瘤，垂体肿瘤和转移性肿瘤等五个类别，其精度为92.98％。使用网格搜索优化方法，立即分配了建议的CNN框架的所有关键超级参数。Alex Net，Inception V3，Res Net -50，VGG -16和Google -Net都是最先进的CNN模型的示例，这些示例与建议的CNN模型进行了比较。使用庞大的公开临床数据集，产生了令人满意的分类结果。医师和放射科医生可以使用建议的CNN模型来确认其首次筛查脑肿瘤多分类。关键词：多分类，CNN模型，网格搜索技术，超级参数优化
用户友好的 MES 界面：工业 4.0 车间基于 AI 的聊天机器人协助建议
摘要。本文的目的是研究工业 4.0 场景中的“技术援助”，并使用制造执行系统 (MES) 来满足车间轻松提取信息的需求。我们确定了用户友好型 MES 界面的具体要求，以开发（和测试）技术援助方法，并引入带有预测系统的聊天机器人作为 MES 的接口层。聊天机器人旨在通过协助车间员工并从他们的输入中学习来实现生产协调，从而充当智能助手。我们编写了一个原型聊天机器人作为概念验证，其中新的接口层以自然语言提供与生产相关的实时更新，并为 MES 增加了预测能力。结果表明，与传统搜索技术相比，MES 的聊天机器人界面对车间员工有益，并且可以轻松提取信息。本文对制造业信息系统领域做出了贡献，并展示了工厂中的人机协作系统。特别是，本文推荐了开发基于 MES 的技术辅助系统的方式，以便于信息检索。
国家防灾月
• 灾难准备：解决社区特有的危害。材料涵盖参与者及其家人在灾难发生前、灾难发生期间和灾难发生后采取的行动，以及 CERT 和当地志愿者管理法律的概述。• 灭火：涵盖火灾化学、危险材料、火灾隐患和灭火策略。但是，本课程的重点是安全使用灭火器、控制公用设施和扑灭小火。• 医疗操作第一部分：参与者练习使用简单的分类和快速治疗技术诊断和治疗气道阻塞、出血和休克。• 医疗操作第二部分：包括通过从头到脚的评估来评估患者、建立医疗治疗区域和执行基本的急救。• 轻度搜救行动：参与者学习搜救规划、评估、搜索技术、救援技术和救援人员安全。• 心理学和团队组织：涵盖灾难受害者和工作人员可能遇到的迹象和症状，并解决 CERT 组织和管理问题。• 课程复习和灾难模拟：参与者在灾难活动中复习和练习他们在前六节课中学到的技能。
通过高效有效的脑机接口
虽然搜索技术已经发展为坚固且普遍存在，但基本的互动范式数十年来一直保持相对稳定。随着大脑的成熟 - 机器接口（BMI），我们基于脑电图（EEG）信号在人类和搜索引擎之间建立了一个高效的通信系统，称为脑机搜索接口（BMSI）系统。BMSI系统提供了包括查询重新制定和搜索结果交互的功能。在我们的系统中，用户可以执行搜索任务，而无需使用鼠标和键盘。因此，对于具有严重神经肌肉疾病的用户而言，基于手动相互作用是不可行的应用程序方案很有用。此外，基于大脑信号解码，我们的系统可以为搜索引擎提供丰富而有价值的用户端上下文中的Informe（例如，实时满意度反馈，广泛的上下文信息以及对信息需求的清晰描述），这在先前的范式中很难捕获。在我们的实施中，系统可以在交互过程中实时从大脑信号中解码用户满意度，并根据用户满意度的反馈重新排列搜索结果列表。演示视频可在http://www.thuir.cn/group/~yqliu/videos/bmsisystem.html上获得。
Mrslpred - 一种预测多标签的混合方法...
过去，已经开发了几种方法来预测信使RNA（mRNA）的单标签亚细胞定位。但是，仅设计有限的方法来预测mRNA的多标签亚细胞定位。此外，现有方法很慢，不能以转录组量表实现。在这项研究中，已经开发了一种快速可靠的方法来预测可以在基因组量表中实现的mRNA的多标签亚细胞定位。基于机器学习的方法是使用mRNA序列组成开发的，其中基于XGBoost的分类器在接收器操作员特征（AUROC）下达到了0.709（0.668 - 0.732）的平均面积。除了无对齐的方法外，我们还使用基准搜索技术开发了基于对齐的方法。最后，已经开发了一种结合XGBoost模型和基于基序的方法的混合技术，其平均AUROC为0.742（0.708 - 0.816）。我们的方法（MRSLPred）在性能和计算效率方面优于现有状态分类。已经开发了一种公开访问的Web服务器和独立工具，以促进研究人员（WebServer：https：//webs.iiitd.edu.in/raghava/raghava/mrslpred/）。