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使用深...
这项研究的重点是在视频中移动对象检测的关键任务，以提高识别场景中动态特征的准确性和效率。所提出的方法专门结合了光流估计的准确性；带有Yolo（您只看一次）模型强的对象检测功能的Farneback方法。Yolo用于识别视频帧中的对象，并并发光流分析用于识别运动模式。这里提出了一种创新方法，该方法评估了检测到的对象内每个像素的运动角度和大小，以获得精确的移动对象识别。系统根据显示明显运动的像素的百分比来确定对象是否通过设置阈值来移动。，由于这种自适应技术，可以识别出较少的假阳性和更高的精度，因此可以识别移动对象。在各种数据集上的实验发现证明了建议的方法在精确识别移动对象方面的有效性。通过用于运动分析的光流和用于对象检测的YOLO的组合提供了一个完整的有效解决方案，可在视频流中移动对象检测。此处提出的方法在视频分析，自主系统和监视中具有潜在的应用，在该视频分析，自主系统和监视中，精确检测动态特征至关重要。索引项 - 移动对象检测，光流估计，运动角度和幅度。
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。
海外技术信息（2024年12月27日发行）
- 芝加哥大学和Argonne国家实验室（ANL）开发了一种新技术，该技术将单晶钻石膜直接粘合到量子和电子技术中的各种材料，包括硅。 Diamond提供了无与伦比的特性，其电子技术具有宽带的带镜头，极好的热导率和介电强度，量子技术可在室温下进行出色的量子传感。但是，由于底物和生长层是同质材料，因此很难将不同材料直接积累到设备中，这需要使用大量钻石。在这项研究中，通过使用基于血浆激活的键合技术，我们通过确保钻石和载体基板的光滑表面成功地粘结了极其平坦的材料表面，准确的厚度和材料的原始材料质量。退火过程促进和加强粘结，从而使钻石膜能够承受各种纳米化过程。在钻石中，每个碳原子与其他四个碳原子之间的电子共价键形成其坚硬，耐用的内部结构。这次，通过在钻石膜的表面上创建许多悬挂的键（无伴侣的键），这是形成了对不同材料“粘合”的表面。结果，钻石膜直接粘合到诸如硅，融合二氧化硅，蓝宝石，热氧化物膜，尼贝特锂等的材料，而无需使用介体进行粘附。与厚度为数百微米的散装钻石（通常是在量子研究中使用的），而是合并了100 nm薄钻石膜，同时保持适合高级量子应用的自旋相干性。 - 这项新技术基于从1940年代开发的大型晶体管的互补金属氧化物半导体（CMOS）的进步，转至现代计算机等中使用的功能强大，精细的集成电路。 - 该技术已获得专利，现在已通过大学的波尔斯基企业家和创新中心进行商业化。这项研究得到了美国能源部（DOE）科学局（SC）的国家量子信息科学研究中心的支持，作为Q-Next中心的一部分。
新聘用类型 职位类型 职位名称 职级 公关 空缺公关号 招聘范围 发布日期 截止日期
截至 24 年 12 月 23 日 JN 表格 URL 已更改：https://cnrj.cnic.navy.mil/Operations-and-Management/Human-Resources/How-To-Apply-MLC-IHA -JOB-Opportunities/ JN-表格/
使用人工智能和深...
1助理教授，234助理教授，印度卡纳塔克邦，卡纳塔克邦，贝达尔，贝拉加维，贝拉加维，卡纳塔克邦，印度卡纳塔克邦的班纳塔克邦的Guru Nanak Dev工程学院计算机科学与工程系，印度，印度摘要，通过有效的武器检测是现代安全系统中的重要武器探索。本研究使用Yolov8深学习模型介绍了AI驱动的武器检测系统。该系统在Roboflow武器检测数据集上进行了训练，以在实时视频提要或图像中准确识别和分类武器。通过利用先进的计算机视觉技术，该模型可以增强监视功能，减少响应时间并改善高风险环境中的安全措施。实验评估证明了高准确性和效率，这使该系统成为公共空间中自动化威胁检测的可靠解决方案。关键字：武器检测，人工智能（AI），深度学习（DL），Yolov8，监视系统，实时检测I.引言随着公共场所的越来越多的安全问题，实时武器检测已成为至关重要的必要性。传统的监视系统在很大程度上依赖手动监测，这容易受人为错误和效率低下。人工智能（AI）和深度学习（DL）纳入安全应用程序的整合已显着增强了自动化威胁检测，从而更快，更准确地识别了潜在风险。本研究重点是使用最新的对象检测算法Yolov8模型实施AI驱动的武器检测系统。通过利用Roboflow的深度学习技术和策划的数据集，该系统旨在实时从视频供稿或图像中实时识别武器。基于AI的武器检测AI驱动武器检测系统的重要性提供了几个关键优势：
值函数近似 - 深...
⇒f（x，a）= q（s，a）或f（x）=A⇒数学函数比表高得多•状态描述可以彼此相关=>，如果到目前为止我们还没有遇到特定的状态描述，我们可以从类似情况中得出适当的动作。（概括）
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•材料奖，金属矿物质和材料协会（TMS）2021•杰出校友奖，IIT-BHU全球校友协会2019年•美国国家工程学院美国工程领域（NAE-FOE）Inspitee 2019•陆军研究办公室研究办公室研究办公室计划奖（ARO-y-YIP）奖（ARO-y-YIP）奖，2019年•NANAMATIAL SAWER•ACS NANAMATIALS•ACS AN AN AN AN AN AN AN AN AN AN AN AN AN AN NAN 2018 AN NAN 2018-21•福布斯，30岁以下30岁以下科学2018年•当选为Sigma XI，科学研究荣誉学会，成为正式成员2017年•美国真空学会（AVS）纳米量表科学与技术部早期职业奖2017年•理查德·L·格林奖•实验材料物理学的理查德·格林（Richard L. E. Hilliard研讨会2015年•加利福尼亚理工学院2015 - 17年的Resnick奖，2015 - 17年•2015年材料研究协会（MRS）研究生奖•IEEE DIELECTRIC＆ELECTRICAL SISTICAL SICTICAL SOCIACTAUTION SORICICATION研究生研究生奖学金2015年2015 2014年量表科学与技术部学生奖•ASM芝加哥地区分会研究生奖2014•杰出研究员奖，国际纳米技术学院2014•SPIE Optics＆Photics＆Photonics教育奖学金2014-15