XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System检测算法
某些替代密码的进化关系
讨论：发现表明，异常检测方法在减少侵入检测系统中的假阳性方面起着至关重要的作用。卡方和ANOVA测试的重要p值证实，这些方法比传统技术更有效地最大程度地减少了误报。如标准偏差所示，假阳性率的可变性表明，虽然异常检测通常提高精度，但其有效性可能会取决于特定的实施和网络条件。这些见解强调了精炼异常检测算法以进一步提高准确性并减少错误警报的重要性。
AI EVM - 使用机器学习的电子投票机
人脸识别是一种同步人脸特征的生物识别安全技术。使用人脸识别技术有助于选民验证。Haar Cascade 方法用于人脸识别，在本建议的系统中，该方法使用 Haar-Like 特征来协调人脸。对象检测算法称为 Haar Cascade。建议的方法有三个确认级别。第一个确认用户 ID，第二个要求输入选民卡号。如果选民成功完成前两个确认级别，他们将进入下一级检查。利用面部识别是第三级验证的一部分。这是确定选民是否真实的最低安全级别。
引入一种新颖的方法来自适应阈值...
条款[7]的目标是自动化上一阶段提出的PCNN边缘检测模型中阈值的手动调整。这是通过使用从PCNN分割输出中提取的边缘特征并将其与基于DNN的预测相结合的，以了解PCNN模型的自适应阈值参数设置。Contourlet变换用于从PCNN分割模型的每个迭代输出的子带中提取特征向量。然后，将中值滤波应用于提取的特征向量，然后计算方差和平均值作为特征向量。最后，提出了一种基于DNN的边缘检测算法来实现自适应阈值预测。此方法仅在PCNN模型的六个迭代后就可以实现更好的边缘检测结果。
AI对象检测工程图中的零件和
AI对象检测用于许多不同的应用，例如自主驾驶，教育甚至日常生活（Adiguzel等，2023； Atakishiyev等，2021； Dixit等，2022）。随着Chatgpt的发布，许多人首次接触了这项技术，从那以后，对AI的兴趣一直在增加。它也适用于不同的工程任务，例如用于分析技术图纸。借助基于AI的对象检测算法，可以从这些图像中提取字母，数字和符号（Eylan等，2020，Sarkar等人2022）或对图纸内的某些对象进行分类（Dillenhöfer，2023）。这项工作展示了基于AI的工程图中零件的检测，并在第2节中介绍了其纳入工程教育的概念。
li-ion tamer传感器多输出解决方案
1。OFF-GAS传感器包括板载检测算法，使其对锂离子电池电解质溶剂蒸气非常敏感，不需要校准，与各种形式的锂离子电池电池形式和化学效果兼容，并且具有与典型的Lithium lithium lithium-ion电池系统相比的生命周期。2。OFF-GAS传感器连接到接口模块，提供3个继电器输出和Modbus/ Canbus串行输出，可用于电力隔离电池系统并激活通风系统。系统配置Li-ion Tamer Sensor MOS为小型电池柜/外壳或需要局部电池保护提供了具有成本效益的保护。在典型的设置中，系统配置将包含以下内容：
新的定量自动化模型，以模拟细菌...
这项研究提出了一种简单且具有成本效益的模型，使用微粒模拟低压和高压灌溉后软组织中细菌分布模式。二氧化硅涂层的铁微粒[可比较直径（1 µm）和重量（0.8333 pg）与金黄色葡萄球菌的重量（0.8333 pg）]在两个截肢的下腿中的二十个新鲜的人类肌肉组织样品的表面应用。粒子在深层组织层中的传播作为不希望的副作用，在四个测量场（PC）以及进行脉冲高压（HP，8个测量场）和低压冲洗（LP，8个测量场）中研究了四个测量场。从每个测量场中取出五次活检，以获得100活检的总数。在组织学和数字图像处理后，分析了样品，并排除了所有不完整的部分。使用开源生物图像分析软件Qupath对特殊检测算法进行了参数化。与手动计数相比，该检测算法的应用实现了粒子的自动计数和检测，其灵敏度为95％。统计分析表明，在我们的三个不同样本组中，有显着差异（P <0.05）：HP（M = 1608，S = 302），LP（M = 2176，SD = 609）和PC（M = 4011，SD = 686）。虽然HP和LP冲洗技术都能够减少细菌的数量，但对于HP灌溉显示了更高的有效性。然而，研究的有效性是使用死组织，因此无法评估高压灌溉对组织愈合的负面影响，无法评估颗粒的进一步分散。
都灵理工大学信息库 - CORE
在本论文中，我们专注于设计和验证不同的信号处理技术，旨在检测和减轻欺骗攻击的影响。这些是独立的技术，在接收器级别工作，无需外部硬件或通信链路即可区分欺骗事件。我们探索了四种不同的技术，每种技术都有其独特的优点和缺点，以及独特的欺骗检测方法。对于这些技术，我们设计和实施了一种欺骗检测算法，并通过一组包含欺骗信号的数据集验证了其功能。本论文重点关注技术的两个不同方面，分为检测和缓解能力。两种检测技术是互补的，我们探索了它们的联合使用，并展示了证明其优势的实验结果。
计算机视觉和图像处理
1实施各种灰度转换以增强图像。2实施直方图均衡技术。3编写一个程序，以在输入图像上应用卷积过程以进行图像平滑。4实现定向梯度（HOG）的直方图进行特征提取。5编写一个程序，以在输入图像上应用比例不变特征变换。6实施视频中背景减法的框架差异技术。7实施主成分分析以计算特征向量以降低维度。8实施对象检测算法yolo。9实现R-CNN算法进行对象检测。10使用光流技术实施运动估计。11实现对象识别。12实现面部表达识别。
将本文引用为：Swagatika Lenka，Dr. Ravindra Tiwari，（2025年）实时检测在线欺诈交易的混合ML和数据科学方法
1.2欺诈检测的数据预处理技术：为了准备欺诈检测算法的原始交易数据，需要数据准备。由于欺诈交易通常比真正的交易少很多，因此处理不平衡的数据集是一个主要的困难。可以纠正这种不平衡，例如在采样，过采样（SMOTE）或使用合成数据之类的方法。为了提高模型精度，数据清洁技术消除了噪声，处理丢失的变量并标准化数据。功能缩放确保每个输入功能对学习过程做出同等的贡献。通过适当的预处理提高了欺诈检测模型的有效性，从而确保模型从清晰，平衡的数据中学习正确的模式。
使用机器学习的高级足球分析系统，
当今可用的高级实时对象检测算法。Yolov5在视频的每个帧中都可以检测各种对象，包括球员，裁判和足球本身。此检测步骤形成了系统的骨干，因为这些对象的准确识别对于跟踪和进一步分析至关重要。为了提高检测性能，该模型在特定于足球比赛的自定义数据集上进行了微调和培训，从而提高了其在动态环境中检测球员，球和其他相关对象的准确性。微调使模型可以学习足球场景的独特功能，例如统一的颜色，球运动和裁判定位，从而确保实时检测中更高的精度。2。通过深度学习模型跟踪：检测到对象后，下一步是跟踪其