XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System检测系统
使用深度学习的脑肿瘤检测系统
摘要 - 该项目的目标包括定位脑肿瘤和加强对患者的护理。肿瘤是异常细胞生长，恶性肿瘤是异常细胞生长。CT 和 MRI 这两种扫描类型经常检测受感染的脑组织。诊断脑肿瘤采用了许多其他技术，其中一些包括分子检测和血液或淋巴动脉的正电荷成像。为了识别肿瘤等疾病原因，本文将使用各种 MRI 图像。本研究论文的主要目标是 1) 识别不规则的样本照片和 2) 定位肿瘤区域。为了实施适当的治疗，照片的异常部分将预测肿瘤的程度。从示例照片中，深度学习用于识别异常区域。本研究将使用 VGG-16 对异常部分进行分割。恶性像素的数量决定了受污染区域的范围。
通过人工智能驱动的入侵检测系统增强网络安全
摘要：工业控制系统 (ICS) 在管理基础设施方面发挥着关键作用，但容易受到网络攻击。本文介绍了一种专为 ICS 设计的人工智能驱动的入侵检测系统 (IDS)，该系统结合了监督和无监督的机器学习算法。通过结合实时异常检测和模式识别，所提出的 IDS 可以在保持高精度的同时识别潜在入侵。实验结果表明该系统在现实 ICS 环境中检测网络威胁方面非常有效，为增强关键基础设施的网络安全提供了可扩展的解决方案。关键词：网络安全、工业控制系统、入侵检测系统、异常检测、机器学习。A.工业控制系统 (ICS) 简介
森林火灾检测系统的设计...
摘要印度尼西亚的森林和陆地大火的危险是一个严重的威胁，每年都会继续发生。根据美国数据消防局的说法，每年发生700多起森林大火，燃烧了超过700万公顷的土地。这场大火不仅损害了生态系统，还会造成重要的生物多样性损失。许多印度尼西亚特有动植物是受害者，增加了灭绝的风险。使用无人机也可以改变灾难管理。该技术可以与基于分析数据和人工智能的预警系统集成，从而提高了火灾预测的准确性和更加主动的响应。因此，这项技术的应用不仅是一个临时解决方案，而且是维持环境可持续性和社区福利（如无人机和各方之间的合作）的长期战略步骤，这对于有效克服了这一挑战非常必要。本研究的目的是创建一个基于视觉的计算机系统，该系统使用深度学习算法，尤其是您只看一次（Yolo），以快速，准确地检测森林火灾。在缓解森林消防灾难中，早期发现热点是防止大火传播到其他地区并减少对人类和环境的火灾造成的损害的重要步骤。
SBND中的闪烁光：光子检测系统的模拟，重建和预期性能
P. P. Abrentko 38，R。Acciarri 15，C。Adams 1，L W. Badgett 15，St.Balasubramanian 15，V。Basque 15，A。Am 32，B.B.B.Bisha 3，A.Blake 20，B。B. Bogart 20，B。Bogart 25，J。Bogenschuetz 37，D。卡尔森1 Cavanna 15，H。Chung 11，M。F. F. Cala 39，R。Coackley 20，J。I. Crespo-anaón9，C。Quate 9，O。Djurcic 1，K。Duffy 27，St.John 15，A.，I。Furric 16，I。Furric 16，A.Furmansk 26，A.Furmansk 26，St.Gao 3，St.Gao 3，D.Gil-Gil-geil-Gel green 3，Green 3，Green 3，Green 3，Green R.G. 24，P。Guzowski 24，L Jung 8，T。Junk15，D。Kalra11，G。Karagiorgi11，K。Kropová15，M。King8，J.Klein 28，Larkin 3，H。Lay 20，R。Lazur 10，J.-Y.White 8，A。Wilkinson 39，儿子17，J。Zenna15，C。Zhang3Louis 4，A。Machado 5，P.29，B。M. Murababu 3，A。32，13，Z.Pevlovic 15，D。Payne 21，L犁21，F。A. Scott 32，Scott 32，Scotland 5，J。敏感性28，MM.Söldner-Rembold 19，J。Spitz25，M。Toups15，C。Touramanis21，L
使用深度学习技术从ECG图像检测的心血管疾病检测 将数字创新用于社会变革-IJRPR 心脏病发作检测系统-IJRPR
心电图（ECG）是用于识别心血管问题的关键诊断工具，评估心脏的电和肌肉功能。虽然测试本身易于执行，但解释ECG读数需要大量的专业知识。传统上，ECG记录以纸质形式保持，使手动审查劳动密集型。通过数字化这些记录，可以改善自动诊断和分析。this project aims to use machine learning techniques to transform ECG paper records into a onedimensional signal, focusing on the P, QRS, and T waves that reflect heart activity.该过程涉及将ECG报告分割为13个线索，将数据转换为信号，应用平滑并通过阈值生成二进制图像。降低尺寸降低，例如主成分分析，将增强数据理解。机器学习模型，包括KNN，Logistic回归，SVM和集成分类器，将实现。最终模型将诊断诸如心肌梗塞或心律不齐之类的疾病，有助于有效的心脏健康评估。
CRISPR-CAS12A2基于目标核酸的快速和敏感检测系统
保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。永久性。预印本（未经同行评审的认证）是作者/资助者，他已授予MedRxiv的许可证，以在2024年9月23日发布的此版本中显示在版权所有者中。 https://doi.org/10.1101/2024.09.20.20.24314102 doi：medrxiv preprint
利用 CRISPR-Cas 技术开发多病原体检测系统，用于快速现场诊断
快速准确地检测多种病原体对于有效的疾病管理非常重要，特别是在现场环境中，及时诊断可以显著影响公共卫生结果。传统的诊断方法虽然有效，但往往面临与敏感性、特异性和同时检测多种病原体的能力相关的挑战。CRISPR-Cas（成簇的规律间隔短回文重复序列）技术的最新进展为开发强大的诊断系统提供了新的可能性，CRISPR-Cas 是一种创新的基因工程工具。CRISPR-Cas 系统以其精确的基因编辑而闻名，可以用于分子诊断，以识别与各种病原体相关的特定核酸序列。这种方法有可能创建一个多病原体检测系统，能够在不同的现场条件下提供快速准确的结果。本研究探讨了这种系统的开发，重点是整合 CRISPR-Cas 技术以增强实时诊断多种病原体的能力。
基于超图的机器学习合奏网络入侵检测系统
摘要 - 检测恶意攻击的网络入侵检测系统（NID）继续面临挑战。NID通常是离线开发的，而它们面临自动生成的端口扫描尝试，从而导致了从对抗性适应到NIDS响应的显着延迟。为了应对这些挑战，我们使用专注于Internet协议地址和目标端口的超图来捕获端口扫描攻击的不断发展的模式。然后使用派生的基于超图的指标集来训练集合机学习（ML）基于NID的NID，以高精度，精确和召回表演以高精度，精确性和召回表演以监视和检测端口扫描活动，其他类型的攻击以及对抗性入侵。通过（1）入侵示例，（2）NIDS更新规则，（3）攻击阈值选择以触发NIDS RETRAINGE RECESTS的组合，以及（4）未经事先了解网络流量本质的生产环境。40个场景是自动生成的，以评估包括三个基于树的模型的ML集成NID。使用CIC-IDS2017数据集进行了扩展和评估所得的ML集合NIDS。结果表明，在更新的nids规则的模型设置下（特别是在相同的NIDS重新培训请求上重新训练并更新所有三个模型），在整个仿真过程中，提出的ML集合NIDS明智地进化了，并获得了近100％的检测性能，并获得了近100％的检测性能。
使用机器学习的安全目的开发面部检测系统
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yolov1到Yolov10：最快，最准确的实时对象检测系统
对象检测是一项基本的计算机视觉任务，可以支持各种下游任务。例如，它可用于协助实例细分，多对象跟踪，行为分析和识别，面部识别等。因此，在过去的几十年中，它一直是一个受欢迎的研究主题。近年来，由于移动设备的流行，在边缘上执行实时对象检测的能力已成为各种现实世界应用程序的必要组件。属于此类应用程序的任务包括自动驾驶，工业机器人，身份认证，智能医疗保健，视觉监视等。在许多实时对象检测算法中，Yolo（您只看一次）系列（从V1到V10）[1] - [10]近年来开发的是特别出色的。它在计算机视觉领域已经极大地影响了各种研究。本文将回顾Yolo的技术家族及其对当代实时计算机视觉系统发展的影响。通过在对象检测领域成功实现分裂的第一个基于深度学习的方法是R- CNN [11]。r-CNN是一种两阶段的对象检测方法，将对象检测过程分为两个阶段：对象提案生成和对象提案分类。R-CNN的作用是首先使用选择性搜索[12]，该搜索通常在图像处理中使用，以提取建议。在此阶段，CNN仅用作提取建议特征的特征提取器。至于识别部分，使用SVM [13]。随后的快速R-CNN的开发[14]