XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System检测系统
改进的错误发音检测系统使用...
摘要：本报告提出了计算机辅助语言学习 (CALL) 领域的最新研究成果。错误发音检测是计算机辅助发音训练 (CAPT) 系统的核心组件之一，而 CAPT 是 CALL 的一个子集。自动发音错误检测研究始于 20 世纪 90 年代，但由于计算能力的提高以及用于录制发音分析所需的语音的移动设备的普及，成熟的 CAPT 的开发在过去十年才得以加速。检测发音错误是一个很难解决的问题，因为没有正确和错误发音的正式定义。因此，通常会检测到韵律和音素错误，例如音素替换、插入和删除。此外，人们一致认为，学习发音应该注重说话者的清晰度，而不是听起来像 L1 英语说话者。最初，使用高斯混合模型-隐马尔可夫模型和深度神经网络-隐马尔可夫模型方法，基于后验似然（称为发音良好性）开发方法。与最近提出的基于 ASR 的端到端错误发音检测系统相比，这些系统实施起来很复杂。本研究的目的是使用连接主义时间分类 (CTC) 和基于注意的序列解码器创建端到端 (E2E) 模型。最近，E2E 模型在错误发音检测准确性方面显示出显着的提高。本研究将对基线模型 CNN-RNN-CTC、具有基于字符序列的注意解码器的 CNN-RNN-CTC 以及具有基于音素的解码器系统的 CNN-RNN-CTC 进行比较。这项研究将帮助我们决定一种更好的方法来开发一个有效的发音错误检测系统。关键词：CNN-RNN-CTC、语音处理、发音错误检测 简介：建立人与机器[Baranwal et al, ]或人与人或机器与机器[singh et al, 2020, singh et al, 2019]手势[Baranwal et al, 2017, Singh et al, 2018]、语音、面部表情[singh et al, 2018]等之间的通信。是重要的沟通媒介，其中语音（Baranwal et al, 2014, Baranwal et al, 2014）是人类交流最自然的形式。随着全球化的发展，外语学习市场大幅增长，其中之一就是英语发音学习。发音教学本质上是学生和老师之间的一对一互动，这对许多学生来说是难以承受的。因此，自动发音教学已成为一个热门的研究领域。自动识别发音错误和测量发音的研究工作始于 20 世纪 90 年代，从 90 年代末到 21 世纪初发生了一系列事件。2000 年初 CAPT 的商业化被证明存在问题，因此开发活动放缓。大约十三年前，随着计算能力的提高、智能化，人们的兴趣再次开始
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。
AI安全的新兴威胁检测系统
Frontier AI系统引入了新的安全漏洞，从对模型[5,14]的广泛攻击到新兴行为，导致不可预见的风险。这些漏洞通常源于现代AI模型的复杂，高维质，在这种情况下，可以将小的扰动扩大到关键故障中。攻击者利用这种复杂性来制作能够绕过常规过滤器或引起意外模型行为的对抗性输入。现有的网络安全解决方案在很大程度上取决于基于签名的方法或手动更新。作为威胁行为者不断发展他们的战术，纯粹的反应防御能力努力保持步伐，使系统长期暴露。此外，大型语言模型和生成AI的最新进展为新兴威胁创造了新的机会，在这种威胁中，恶意行为不是通过明确的软件漏洞而产生的，而是通过模型参数和精心制作的输入之间的微妙交互。示例包括提示注射攻击，通过操纵AI的上下文推理和模型漂移利用来规避策略的约束，其中攻击者
基于gan型号的驱动器嗜睡检测系统
此摘要通过整合生成对抗网络（GAN）模型提出了一种新颖的驱动嗜睡检测方法。解决道路安全的关键问题，尤其是在驾驶员疲劳的背景下，该系统利用甘斯的能力来提高嗜睡检测的准确性和效率。通过使用真实数据和合成数据的组合，对GAN模型进行了训练，以识别微妙的面膜和生理指标指示驱动因素的嗜睡。生成的合成数据促进了有限的现实世界昏昏欲睡的驾驶实例的增强，从而改善了模型对各种情况的概括。所提出的系统利用一种多模式的方法，结合了面部识别和生理信号，创建了一个全面而强大的嗜睡检测框架。通过广泛的实验和验证，基于GAN模型的有效性在准确地识别昏昏欲睡的状态中得到了证明，为高级驾驶员辅助系统铺平了道路安全性并有助于减少与疲劳有关的事故的方法。gan在驾驶员嗜睡检测系统中的集成代表了利用人工智能进行实时监控和干预的重要一步，最终增强了驾驶员和道路使用者的安全和福祉。
基于嵌入式人工智能的智能入侵检测系统...
摘要。本文提出了一种通常适用于所有边缘到云应用的通用物联网框架，并对涉及汽车 V2X 架构的用例进行了评估研究，该架构在模拟智能车环境中的玩具智能车上进行了测试和验证。研究中的架构经过精细调整以模拟实际场景，因此玩具车上的传感器几乎涵盖了当今智能车中辅助常规 ADAS 的所有传感器。云连接通过 CoAP 协议维持，CoAP 协议是一种标准的物联网连接协议。最后，提出的安全解决方案是使用机器学习 (ML) 技术构建并部署在边缘的智能入侵检测系统 (IDS)。边缘 IDS 能够执行异常检测并将检测结果以及传感器收集的大数据报告给云端。在云端，服务器存储和维护收集的数据，以便进一步重新训练 ML 模型以进行边缘异常检测，该模型分为两类，即传感器异常检测模型和网络异常检测模型。为了演示无线软件更新 (SW-OTA)，评估设置中的云实现了从云到连接边缘的 ML 模型升级功能。此实现和评估提供了选择 ML 作为 IDS 候选的概念验证，并且该框架通常适用于各种其他 IoT 场景，例如医疗保健、智能家居、智能城市、港口和工业环境等，并为未来的优化研究铺平了道路。
第 665 节行人检测系统 - FDOT
665-2 材料。665-2.1 标准行人按钮探测器：按钮必须高于外壳或与外壳齐平，最小尺寸至少为 2 英寸。按钮激活所需的力不得超过 5 磅。探测器必须防风雨且防篡改。665-2.1.1 外壳：外壳必须为两件式装置，包括底座外壳和可拆卸盖子。外壳必须为铸铝，符合 ASTM B26 中对合金 S5A 和 CS72A 规定的物理特性和化学成分。外壳或适配器（鞍座）必须符合杆的形状并提供齐平、牢固的配合。鞍座必须采用与外壳相同的材料和结构。用于木杆安装的按钮必须在外壳顶部或底部提供用于 1/2 英寸导管的螺纹孔。外壳背面应提供带有绝缘衬套的 3/4 英寸孔。未使用的开口应使用防风雨封盖封闭，并涂漆以匹配外壳。外壳必须采用粉末涂层，并按照军用标准 MIL-PRF-24712A 进行涂漆。外壳必须永久标记制造商名称或商标、零件编号、制造日期和序列号。665-2.1.2 按钮：按钮必须包括一个常开、机械酚醛树脂封闭、正作用、弹簧加载、单刀单掷触点的快动开关或压电驱动固态开关
机载管道检测系统（ALPIS）现场...
机载激光雷达管道检测系统 (ALPIS) 计划始于 2001 年，当时美国运输部 (DOT) 为 LaSen, Inc. 提供资金，用于开发天然气管道的机载检测技术。最近发生的一系列管道事故凸显了对快速、准确且经济的管道检测方法的需求，包括新泽西州杰斐逊镇和新墨西哥州卡尔斯巴德附近的管道爆炸，造成数人死亡。2002 年 12 月，美国国会通过了《管道安全改进法案》，该法案对管道安全和完整性管理制定了更严格的标准。为了满足对新的和改进的管道检测方法的迫切需求，LaSen 与 DOT 签订了合同，将公司的激光传感器技术（最初在美国空军的 SBIR 计划下开发）应用于机载管道泄漏检测的特定问题。过去几年，ALPIS 已从实验室原型发展成为现场部署的可行管道检测工具。
汽车零件的智能裂纹检测系统
汽车零件中的裂纹检测确保车辆安全性，可靠性和耐用性。传统的裂纹检测方法在很大程度上依赖于手动检查或非破坏性测试（NDT），这可能无法有效地识别小型，表面级别或隐藏的裂纹。随着人工智能（AI），机器学习（ML），计算机视觉（CV），图像处理和光检测传感器技术的快速进步，智能裂纹检测系统（SCDS）正在作为对此问题的有效，自动化的解决方案。本文回顾了应用于汽车零件的智能裂纹检测系统的当前方法，技术，挑战和未来方向，重点是实时监控，基于AI的裂纹分类以及与IOT启用的诊断系统集成。
使用车辆停车空间检测系统...
人工智能的存在（AI）改变了技术景观，并为人类的生活带来了重大变化。在印度尼西亚，有一家未来的学院（OFA）轨道公司，专注于人工智能4工作（AI 4 Jobs）计划。AI 4工作旨在增强人工智能（AI）的个人能力，以准备进入不断增长的工作世界。AI 4 Jobs计划设计了各种模块，包括了解AI概念，技术技能，职业道德方面和职业准备就绪。在这项研究中，重点是“使用计算机视觉方法填充停车空间车辆的检测系统”。为了完成任务，AI网站是通过使用HSV颜色空间（色调，饱和度，价值）的AI计算机视觉域而构建的，而OPENCV库是图像处理中的一种常见方法，可将车辆与背景区分开来确定4轮车辆停车场的布置通过OFA的AI 4工作计划，研究人员设法获得了有关AI和磨练技术技能的广泛知识，这些知识是处理AI技术的开发。此外，该计划还提供了对Diera AI的职业道德和职业准备的见解。关键字：AI，伦理，图像，计算机视觉。
自动铁路轨道裂纹检测系统
运输是实现产品在不同地点生产和消费的重要途径。运输涉及发展和扩张的历史，因为更好的运输可以带来更多的贸易。经济繁荣一直依赖于运输能力和合理性的提高。但运输基础设施和运营对土地有很大影响，而且是最大的能源消耗者，使运输可持续性和安全成为一个主要问题。在印度，我们发现铁路运输在提供必要的运输基础设施以维持和满足快速增长的经济的永无止境的需求方面占有重要地位。今天，印度拥有世界第四大铁路网。然而，在可靠性、可信赖性和安全性方面，我们还没有真正达到全球标准。这是一个自动化时代，广义上是指用电子和机器人取代所有自动化程度的人工。尽管随着机械化程度的提高，对物理输入的需求也在发生变化，但操作仍然是系统的重要组成部分。