XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System标记语言
cjcsi 6241.04 d - 联合参谋部
美国消息文本格式管理和使用政策和程序参考：参见附件 D 1。目的。本指令实施了通过国防部信息网络 (DoDIN) 在国防部 (DoD) 信息技术 (IT) 系统、接口和应用程序中管理和使用美国消息文本格式 (USMTF)/可扩展标记语言-USMTF (XML-MTF) 的政策和程序。本指令还实施了 CJCSM 3150.01“联合报告结构一般说明”（参考 a）中规定的政策和程序。军事标准 6040 (MIL-STD-6040)（参考 b）中规定的 USMTF 计划制定了标准，并规定了管理消息文本格式（面向字符的信息交换要求）、其 XML-MTF 表示和联合报告系统词汇的规则和惯例。USMTF 将用于所有格式化的面向字符的国防消息系统 (DMS) 信息交换要求 (IER)，除非多国协议明确排除。管理消息文本格式 (MTF) 中描述的数据元素为所有联合报告系统制定了标准。2.已取代/取消。CJCSI 6241.04C，“使用美国消息文本格式的政策和程序”，2012 年 4 月 20 日，特此取代。3.适用性。本指令适用于作战司令部 (CCMD)、军种、联合参谋部以及对参谋长联席会议主席 (CJCS) 负责的国防部活动和机构。
智能全向控制轮椅
摘要。轮椅是由发现挑战行走的个人使用的。在开发轮椅上采用了各种方法，以适应使用可用技术的物理残疾的需求。与已经存在的轮椅相关的问题很难在限制和约束的空间以及可以实现的运动程度上进行操作。该项目的目的是开发一个智能的全向控制轮椅。该系统不仅适用于家庭用途，还可以用于体育和医院。轮椅的移动是通过Web应用程序通过无线保真性通信控制的。所采用的方法包括使用超文本标记语言和JavaScript编程语言设计Web应用程序接口，硬件部分由Raspberry Pi 3模型B组成，该模型B，使用Python编程语言编程。然后，将软件和硬件部分集成在一起以形成一个完整的系统。系统的主要优点是，它允许轮椅的用户通过限制和约束的空间操纵，并远程控制轮椅。所考虑的性能度量是障碍物检测单元在检测砖墙，金属和木材方面的准确性，以及轮椅对Web应用程序移动命令的响应时间。砖墙，金属和木材的平均检测精度分别为87.37％，94.43％和83.57％。轮椅对移动命令的平均响应时间为1.04秒。
TR 103 719 - V1.1.1 - 基于身份的加密指南
DSA 数字签名算法 ECC 椭圆曲线密码 ECCSI 基于椭圆曲线的基于身份的无证书签名 ECDSA 椭圆曲线数字签名算法 FE 函数加密 HIBE 基于身份的分层加密 IBC 基于身份的密码 IBE 基于身份的加密 IBS 基于身份的签名 IdM 身份管理 IMAP 互联网消息访问协议 IMAP4 互联网消息访问协议 v4 IoT 物联网 ITS 智能运输系统 KMS 密钥管理服务 LMTP 本地邮件传输协议 LTE 长期演进 MCPTT 任务关键型一键通 MPK 主公钥 MSK 主密钥 MTA 消息传输代理 MUA 消息用户代理 NIST 国家标准与技术研究所 PAP 策略管理点 PDP 策略决策点 PEP 策略执行点 PIP 策略信息点 PKC 公钥密码 PKI 公钥基础设施 POP 邮局协议 POP3 邮局协议 v3 RK 随机密钥 RSA Rivest-Shamir-Adleman SK密钥 SKID 密钥 IDentity SMTP 简单邮件传输协议 SMTPS 简单邮件传输协议安全 SP 特别出版物（NIST） URI 统一资源标识符 XACML 可扩展授权控制标记语言
使用CAD和GUI
摘要 - 行业中的操纵者日益普及的人增加了对操纵器的运动学和动态知识的掌握的需求。另一方面，操纵器是为了学习目的而不是负担得起的物品，因此建模是正确的解决方案之一，也是一种新的贡献形式来引入物理操纵器，而无需在实验室中进行许多操纵器。通过这项工作，可以将4度（DOF）操纵器的4度操纵器的物理建模与其原始形式作为教育机器人类似，并且可以设计仪表板来控制其运动。使用Autodesk Inventor开发了操纵器的机械物理模型，并且使用图形用户界面（GUI）MATLAB进行操作参数的设置。使用的操纵器模型是Dobot Magician，它具有四个Revolute关节。使用Autodesk Inventor设计工具进行建模的优势是直观的用户界面，易于理解和无学生许可，因此，它比学生（例如在现有研究中）对学生更友好。作为一种学习媒体，这种建模非常复杂，可以学习机械设计，在SIMSCAPE多机上使用XML（可扩展的标记语言）扩展转换为MATLAB，在SIMSCAPE上设置了运动学和动力学，并在MATLAB上使用GUI设计控制界面。这项工作通过基于前向运动学和反向运动学方法的GUI设定的路径计划方法证明了机器人运动的准确性。
基于Caffe的年龄和性别识别...
1人工智能和数据科学，1 IFET工程学院，Villupuram，India摘要：“性别和年龄检测”是基于计算机视觉的机器学习项目。 通过此数据科学项目，它基于CNN的实际应用，即卷积神经网络，该使用模型由“ Tal Hassner”和“ Gil Levi”培训的模型用于“ Adience”数据集。 随之而来的是，它使用了一些文件，例如 - 。 pb，frototxt，.pbtxt和.caffe模型文件。 这是一个非常实用的项目，您将创建一个模型，可以通过图像分析单个面部检测来检测任何人的年龄和性别。 因此，可以将这种性别分类归类为男人或女人。 此外，年龄可以分类为0-2/ 4-6/ 8-2/ 15-20/ 25-20/ 25-32/ 38-43/ 48-43/ 48-53/ 60-100。我们实现了年龄识别的性别识别和回归模型的分类模型，这将预测该项目所需的更好准确性。 年龄和性别识别技术利用各种方法，包括图像处理和机器学习算法，分析面部特征并确定一个人的年龄和性别。 虽然HTML（超文本标记语言）本身主要用于构建网页的内容，但年龄和性别识别的实现通常涉及HTML与其他技术（例如JavaScript和服务器端编程语言）的组合。 I.引言的一般年龄和性别识别代表计算机视觉和机器学习领域中的关键领域，彻底改变了我们如何与视觉数据进行交互和理解。1人工智能和数据科学，1 IFET工程学院，Villupuram，India摘要：“性别和年龄检测”是基于计算机视觉的机器学习项目。通过此数据科学项目，它基于CNN的实际应用，即卷积神经网络，该使用模型由“ Tal Hassner”和“ Gil Levi”培训的模型用于“ Adience”数据集。随之而来的是，它使用了一些文件，例如 - 。pb，frototxt，.pbtxt和.caffe模型文件。这是一个非常实用的项目，您将创建一个模型，可以通过图像分析单个面部检测来检测任何人的年龄和性别。因此，可以将这种性别分类归类为男人或女人。此外，年龄可以分类为0-2/ 4-6/ 8-2/ 15-20/ 25-20/ 25-32/ 38-43/ 48-43/ 48-53/ 60-100。我们实现了年龄识别的性别识别和回归模型的分类模型，这将预测该项目所需的更好准确性。年龄和性别识别技术利用各种方法，包括图像处理和机器学习算法，分析面部特征并确定一个人的年龄和性别。虽然HTML（超文本标记语言）本身主要用于构建网页的内容，但年龄和性别识别的实现通常涉及HTML与其他技术（例如JavaScript和服务器端编程语言）的组合。I.引言的一般年龄和性别识别代表计算机视觉和机器学习领域中的关键领域，彻底改变了我们如何与视觉数据进行交互和理解。这是一个抽象的概述，概述了HTML在年龄和性别识别的背景下的潜在用途：总而言之，HTML是在年龄和性别识别应用中开发直观且用户友好的接口的基石。它在构建内容，处理用户交互以及与后端服务的沟通方面的作用强调了其在为与这些创新技术互动的用户创造凝聚力和引人入胜的体验方面的重要性。此外，HTML支持将Web应用程序与外部服务联系起来的API（应用程序编程接口）的集成，从而可以在前端和后端组件之间进行无缝通信。关键字：数据科学，人工智能，机器学习，超文本标记语言，卷积神经网络，深度学习，深度神经网络，原型 - 预型文本文本，计算机视觉，数字python，闪电存储器映射数据库，应用程序编程，应用程序编程界面， - 层次数据格式， - 层次数据格式，caffe模块，分类，调节，调整，数据预定率，准确性，准确性，准确性，准确性，准确性。这些技术深入研究了人工智能的迷人领域，高级算法分析面部特征以推断重要的人口统计信息。年龄识别：年龄识别涉及使用机器学习模型来确定基于面部特征的个人年龄。这项技术不仅在于估计一个人的年代年龄，而且通常涉及将个人分类为预定义的年龄组或范围。随着时间的流逝，复杂的模式和面部特征的变化是这些模型的基础[1]。通常，使用卷积神经网络（CNN）从面部图像中提取复杂的细节，从而使系统能够辨别出与年龄相关的微妙提示，例如皱纹，皮肤纹理和面部轮廓。年龄识别的应用是多种多样的，从个性化内容建议到增强安全系统和特定年龄的营销策略。此外，识别系统可能会考虑到其他因素，例如头发颜色，风格和服装选择。机器学习模型在包含不同年龄段的大型数据集上进行了培训，从而使它们能够识别有助于准确年龄预测的模式和相关性。尽管该领域的进步发展，但年龄识别系统仍可能面临挑战，例如由于文化差异或个人修饰选择而导致外观变化。性别识别：计算机视觉中的性别识别是确定图像或视频中的人是男性还是女性。类似于年龄识别，性别识别在很大程度上取决于面部特征的分析。卷积神经网络播放中央
DCMA-INST 210 - 说明
1.政策。本指令实施对 DCMA-INST 210“挣值管理系统 (EVMS) 标准监督”的变更，2012 年 2 月 29 日。2.目的。本指令更新了政策和流程，用于验证承包商是否持续遵守电子工业联盟 (EIA) -748 EVMS 指南 (GL)，根据国防联邦采购条例补充 (DFARS) 242.302 中定义的 DCMA 职责，作为合同管理职能。本指令的格式由 DCMA-INST 210 的原始、已发布的超文本标记语言格式驱动，“挣值管理系统 (EVMS) - 标准监控指令 (SSI)”，发布日期为 2012 年 2 月，并符合当前已发布的政策出版指南。3.适用性。本指令适用于领导、进行或参与承包商 EVMS 监控的所有 DCMA 活动，除非更高级别的法规、政策、指导、豁免或协议优先（例如，DCMA 国际 (DCMAI) 和特别计划 (DCMAS)）。对于机密合同，本指令的安全例外必须遵守 DCMAS 维护的补充指令。4.经理的内部控制计划。根据 DCMA-INST 710“管理人员内部控制计划”，本指令须接受评估和测试。5.可发布性 – 无限制。本指令已获准公开发布。6.劳动法。位于资源页面。7.资源页面。https://360.dcma.mil/sites/policy/PI/SitePages/210r.aspx 8.生效日期。根据 DCMA 主任的命令，此变更于 2016 年 11 月 8 日生效，所有适用活动应在该日期起 60 天内完全合规。Joseph E. Sweeney 执行董事 投资组合管理和业务整合
氮化硼集成锂电池
于2023年10月25日收到； 2024年1月30日接受；于2024年2月15日发布作者隶属关系：昆士兰州昆士兰州大学的化学与分子生物科学学院1，澳大利亚昆士兰州圣卢西亚； 2昆士兰大学临床研究中心，皇家布里斯班和妇女医院，澳大利亚昆士兰州赫斯顿； 3澳大利亚昆士兰州大都会北部健康局的赫斯顿传染病研究所； 4昆士兰州的病理学，中央实验室，皇家布里斯班和妇女医院，澳大利亚昆士兰州赫斯顿； 5昆士兰州昆士兰州昆士兰州昆士兰州昆士兰州昆士兰州昆士兰州免疫和感染控制中心； 6 Advance ID，看到新加坡新加坡国立大学的Swee Hock公共卫生学院； 7传染病转化研究计划，新加坡新加坡国立大学Yong Loo -Lin医学院； 8澳大利亚昆士兰州大学澳大利亚澳大利亚传染病研究中心，澳大利亚昆士兰州圣卢西亚。*信函：Brian M. Forde，b。Forde@uq。Edu。Au; Scott A. Beatson，S。Beatson@uq。Edu。Au关键词：基因组流行病学；与医疗保健相关的感染；病原体基因组监测；可视化工具。缩写：CSV，逗号分开值； HAI，医疗保健相关的感染； ICU，重症监护室； JPEG，联合摄影专家小组； PNG，便携式网络图形； SNP，单核苷酸多态性； ST，序列类型； UI，用户界面； WGS，整个基因组测序； XML，可扩展的标记语言。数据语句：文章或通过补充数据文件中提供了所有支持数据，代码和协议。001200©2024作者补充材料可与本文的在线版本一起使用。
使用 AIML 和认知行为的人工智能移动聊天机器人心理学家
摘要 — 近年来，对心理健康服务的需求呈指数级增长，这促使人们需要可访问、经济高效且高效的解决方案。本文介绍了一种人工智能 (AI) 支持的移动聊天机器人心理学家，它利用 AIML（人工智能标记语言）和认知行为疗法 (CBT) 提供心理支持。该聊天机器人旨在通过为遭受心理困扰的个人提供个性化的 CBT 干预来促进心理健康护理。拟议的移动聊天机器人心理学家使用 AIML（一种为促进人机交互而创建的语言）来理解用户输入并生成适合上下文的响应。为了确保聊天机器人的有效性，它配备了一个包含 CBT 原理和技术的知识库，使其能够提供有针对性的心理干预。通过整合 CBT，聊天机器人可以帮助用户识别和挑战认知扭曲，解决各种心理健康问题，包括焦虑、抑郁、压力和恐惧症。本文讨论了移动聊天机器人心理学家的开发和实施，详细介绍了基于 AIML 的对话引擎以及 CBT 技术的结合。通过一系列涉及不同程度心理困扰参与者的用户研究来评估聊天机器人的有效性。结果证明了聊天机器人提供个性化干预的能力，用户报告称他们的心理健康状况显着改善。人工智能移动聊天机器人心理学家提供了一种有希望的解决方案来弥合心理健康护理方面的差距，为心理支持提供了一个易于访问、经济高效且可扩展的平台。这种创新方法可以作为传统疗法的宝贵辅助手段，有助于减轻心理健康专业人员的负担，同时使个人能够掌控自己的心理健康。
实时、虚拟和建设性模拟，真实... - INCOSE
摘要 使用实时平台、实时虚拟模拟器和建设性实体来提供改进的系统工程要求并允许客户参与整个开发和测试过程。例如，通过向操作员提供来自地理位置分散的群体的知识（信息、数据），以比以前更快、更有意义的方式进行了一系列网络中心作战 (NCO) 实验，以促进快速原型设计、操作员决策和协调行动。传感器、分析人员、决策者和效应器之间信息处理和传输的改进使这成为可能，同时网络带宽的提高和使用分布式交互式模拟 (DIS) 的“真实数据”网络。在战术边缘使用互联网协议 (IP) 网络也经过初步测试后快速原型化，使用基本 Link 16 网络利用现有网络上的新应用程序。实战系统，如 F-15、F/A-18、倾转旋翼机、直升机和无人驾驶飞行器 (UAV) 被一起和单独用于多个实验，使用不同类型的战术通信，从联合战术信息分发系统 (JTIDS)/多功能信息分发系统 (MIDS) 到可扩展标记语言 (XML) 和 IP 的组合。先进的无线通信系统，如软件可编程无线电、卫星通信和网络波形，被用于提供从战场一直到美国本土 (CONUS) 的 IP 网络。即使一些平台没有安装 IP 通信系统，许多网络数据可以通过实际硬件路由，因此，在飞行测试平台上，在实验室的高保真模拟中，操作员可以观察到改进的态势感知和操作的效果，就好像系统已经部署到现场一样，能够测试网络的效果。场景的开发和测试是几次大型现场、虚拟、建设性模拟的一部分，涉及飞行测试飞机、来自不同地点、具有不同保真度水平的许多模拟器以及四年内的其他建设性实体。本文将描述现场、虚拟和建设性模拟的开发、获得的结果以及未来计划使用实时模拟器提供快速原型设计能力以支持未来概念的开发和测试。
通过高级 CSA 改进战略决策的相关技术
随着网络攻击的范围和规模不断扩大，全球许多组织目前都面临着无法根据他们在网络领域收集的大量数据做出明智决策的困境。从网络安全分析师到高级政府官员，利益相关者都需要网络通用作战图 (C-COP)，以便根据收集的网络数据做出决策。需要先进的网络态势感知 (CSA) 来实时确定、概念化和预测潜在的网络威胁和漏洞，这一点至关重要。C-COP 中展示的技术提供了对网络攻击的敏锐理解，从而增强了分析师、网络运营中心 (NOC) 领导和高级管理人员的决策能力。通过使用新颖的关联技术，可以轻松快速地揭示恶意活动的背景，从而允许做出明智的决策，以了解如何对抗、缓解和/或防御发现的攻击。在网络域中关联和可视化信息的主要方法基于地理空间数据、网络拓扑或 Internet 协议 (IP) 空间。但是，这些方法对网络态势感知提出了一些限制，包括地理位置准确性、视觉清晰度和表示一致性。我们提出了一种最近开发的方法，该方法通过利用 IP 空间中的“所有权”概念，将分层树形图的概念推广到网络数据的关联和可视化。生成的 IP 空间图已成功用于 CSA，例如网络事件响应、网络攻击的取证调查和信息安全持续监控 (ISCM)。我们的分层 IP 空间图可视化一个域，而不是特定的数据集，因此可以同时显示许多不同的数据源和数据类型作为叠加层以支持 C-COP。决策者需要一种专业且可定制的可视化，以便快速了解、关联、跟踪并能够对 IP 空间内的活动采取行动。我们的实施还通过使用基于 Web 的多用户界面和称为网络标记语言 (CML) 的开放数据格式，支持公共和私人实体之间改进的信息共享。