XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System检测系统
高级气体泄漏检测系统-IJRPR
基于微型控制器的低成本气体溢出发现器，谨慎[3]创建了一个气体溢出发现框架，以警告人类从气体有害中的人。该谨慎是简短的消息好处（SMS），它使用了使用Arduino Uno和SIM900 GSM/GPRS门比较人的手机，分析师计划了他们提出的燃气发现溢出，如果通过气体传感器检测到任何溢出，则将SMS寄给使用GSM的People或Family Part。他们的框架具有包括LPG枪管的重量并在LCD展览中显示的作品。如果燃气桶的数量较小或即使达到10kg，则可以通过向商人发送SMS来自然预订LPG枪管。此外，当LPG枪管的重量降至0.5公斤时，它警告了SMS房屋中的人们更改枪管。
快速微生物检测系统报告2023-2024
FY2023是我们上一年中期管理计划MLMAP2023的最后一年。我们的利润大大超过了我们的目标，尽管我们的销售目标没有实现。运营收入和净收入目标提前一年。Horiba的战略为解决社会问题的策略与我们的技术引起了共鸣，并有助于加速跨业务部门的计划。我们认识到，与这些年来的主要社会变化一起，Horiba本身的内部变化带来了MLMAP2023的结果。“ Horiba Group是一家公司”的概念。”渗透了整个小组，我们正在从这里进入一个新的加速阶段，但我认为这实际上是我们业务根源的回报。当我1985年加入Horiba，Ltd。时，这是一家比今天小得多的公司。运营的规模太小，以至于当时我们的业务组织没有细分。因此，工程师和销售代表都渴望在没有任何内部边界的情况下探索新的机会。他们彻底接受创建
SVLO-ST 激光辐照检测系统，带有...
- 确定水平平面中激光源的方向 - （30±5）°。- 带有Plo st Laser探测器输入窗口的激光脉冲的辐照范围 - 从3·10 -9 J/cm 2到3·10 -5 J/cm 2。- 打开 - 1 s后SVLO-St系统的热身时间。 - 工作温度范围 - 从减去40°到 + 60°。- 在税务模式下24 V的标称电压下的功耗不超过5 W，在手榴弹射击模式下 - 不超过120 W-尺寸：PLO ST - 最大Ø220×160 mm指示和控制面板PU - 最大160×160×130×70mm启动器 - 最大最大280 mm
AI驱动的网络钓鱼检测系统
网络钓鱼攻击涉及通过伪装成一个值得信赖的实体来获取敏感信息的欺诈尝试，已经变得越来越复杂和普遍。传统的网络钓鱼检测方法通常依赖于启发式或基于签名的技术，这可能很难与不断发展的网络钓鱼策略保持同步。本文探讨了人工智能（AI）在增强网络钓鱼检测系统中的应用。AI驱动的方法利用机器学习算法，自然语言处理和模式识别，以更高的准确性和效率来识别和减轻网络钓鱼威胁。通过分析大量数据，这些系统可以检测出可能避免常规方法的网络钓鱼尝试的微妙模式和异常。该摘要讨论了网络钓鱼检测中采用的各种AI方法，包括受监督和无监督的学习技术，集合方法和深度学习模型。此外，它研究了AI-wive系统在现实世界中的有效性及其适应新兴的网络钓鱼策略的潜力。本文以目前的挑战和该领域的研究的未来方向进行了概述，强调需要持续发展以解决网络钓鱼威胁的动态性质。
无线入侵检测系统 (WIDS)/无线入侵...
附件 要求 NIST SP 800-53 修订版 5 安全控制 WIDS-WL-4 AU-2、AU-12、CM-8 (3)、SI-4 (14、15) WIDS-WL-5 AU-2、AU-12、CM-8 (3)、SI-4 (14) WIDS-WL-6 CM-8、SI-4 (14) WIDS-WL-7 AU -2、AU-12、CM-8 (3)、SI-4 (14) WIDS-WL-8 AU-2、AU-12、CM-8 (3)、SI-4 (14) WIDS-WL-9 AU-2、AU-12、CM-8、SI-4 (14) WIDS-WL-10 SI-4 (14) WIDS-WL-11 SI-4 (4、14) WIDS-WL-12 AU- 2、AU-12、CM-8 (3)、 SI-4 (14) WIDS-WL-13 AU-2、AU-12、SI-4 (14) WIDS-WL-14 AU-2、AU-12、CM-8 (3)、SI-4 (14) WIDS-WL-15 AU-2、AU-12、SI-4 (14) WIDS-WL-16 AU-2、AU-12、SI-4 (14) WIDS-WL-17 AU-2， AU-12、SI-4 (14) WIDS-WL-18 SI-4 (14) WIDS-WL-19 AU-2、AU-12、SI-4 (14) WIDS-WL-20 AU-2、AU-12、SI-4 (14) WIDS-WL-21 AU-2、AU-12、SC-5 (3)、SI-4 (14) -22 AU-2、AU-12、 SI-4 (11, 14) WIDS-WL-23 AU-2, AU-12, SC-5 (2), SI-4 (14) WIDS-WL-24 AU-2, AU-12, SC-5 (2), SI-4 (14) WIDS-WL-25 AU-2, AU-12, SI-4 (14) WIDS-WL-26 AU-2, 12、SI-4 (14) WIDS-WL-27 AU-2、AU-12、SI-4 (14) WIDS-WL-28 AU-2、AU-12、SI-4 (14) WIDS-WL-29 AU-2、AU-12、SI-4 (14) WIDS-WL-30 AU-2、AU-12、SI-4 (14) WIDS-WL-31 AU-2、 AU-12、SI-4 (14) WIDS-WL-32 AU-2、AU-12、SI-4 (14) WIDS-WL-33 AU-2、AU-12、SI-4 (14) WIDS-WL-34 AU-2、AU-12、SI-4 (14、15) WIDS-WL-35 AU-2、AU-12、SI-4 (14) WIDS-WL-36 AU -2、AU-12、SI-4 (14) WIDS-WL-37 AU-2、AU-12、SI-4 (14) WIDS-ED-1 SI-4 (4, 14) WIDS-ED-2 SI-4 (4, 14) WIDS-ED-3 SI-4 (4, 14) WIDS-ED-4 SI-4 (14) WIDS-ED-5 SI-4 (14) WIDS-ED-6 SI-4 (14) ） WIDS-ED-7 SI-4 (14) WIDS-ED-8 SI-4 (14) WIDS-ED-9 SI-4 (14)
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
用于智能的特征异常检测系统（FADS）...
摘要 异常检测对于工业自动化和零件质量保证非常重要，虽然人类可以通过几个例子轻松检测出零件中的异常，但设计一个能够达到或超过人类能力的通用自动化系统仍然是一个挑战。在这项工作中，我们提出了一种简单的新异常检测算法，称为 FADS（基于特征的异常检测系统），该算法利用预训练的卷积神经网络 (CNN) 通过观察卷积滤波器的激活来生成标称输入的统计模型。在推理过程中，系统将新输入的卷积滤波器激活与统计模型进行比较，并标记超出预期值范围的激活，因此可能是异常。通过使用预训练网络，FADS 表现出与其他机器学习异常检测方法相似或更好的出色性能，同时 FADS 不需要调整 CNN 权重。我们通过检测增材制造晶格的自定义数据集上的工艺参数变化来展示 FADS 的能力。 FADS 定位算法表明，表面上可见的纹理差异可用于检测工艺参数变化。此外，我们在基准数据集（例如 MVTec 异常检测数据集）上测试了 FADS，并报告了良好的结果。
LIDAR和基于超声传感器的智能障碍物检测系统
近年来，LIDAR（光检测和范围）技术与自动驾驶电动汽车（AEV）的整合引起了极大的关注，这标志着朝着实现更安全，更有效的运输系统的关键步骤。LIDAR传感器具有提供精确和实时三维环境感知的无与伦比的能力，具有增强AEV的自主性和可靠性的巨大承诺。然而，在该领域迅速发展的研究中，确保居住者和行人的安全仍然是一个关键的关注，需要一丝不苟的关注。现有文献广泛地讨论了与AEVS中的LiDAR集成相关的技术方面和性能指标，但在解决有效缓解潜在风险所需的细微差别安全含义和主动措施方面存在显着差距。本文旨在通过提出一个综合框架来弥合这一差距，该框架优先考虑LIDAR技术将其整合到AEV中。
带有心率监测的身体和秋季检测系统
每年65岁以上的人中有三分之一至50％[1]。这些跌倒的老年人中有一半反复这样做[1]。跌倒是老年人受伤的主要原因，也是75岁及以上的意外死亡的主要原因，占意外死亡的70％[2]。超过90％的髋部骨折是由跌倒引起的，其中大多数骨折会影响70岁以上的骨折[3]。美国每年花费超过200亿美元来治疗与跌倒有关的伤害和并发症[4]。他们的孩子长大并离开了房子后，许多老人独自生活在公寓或较小的房子里。一个跌倒的老年人通常无法独自起床或寻求帮助。因此，一个可以自动检测到跌倒的系统，即使患者失去知觉或跌倒后无法起床，也可以寻求帮助。
基于控制器区域网络的生成分类器的异常检测系统
摘要 - 作为电子系统在现代车辆中变得越来越复杂且普遍存在，因此在板载网络上保护至关重要，特别是这些系统中的许多都是至关重要的。研究人员表明，现代车辆容易受到各种攻击的影响，从而使攻击者能够控制并损害安全 - 关键的电子系统。因此，文献中已经提出了几种入侵检测系统（IDS）来检测对车辆的这种网络攻击。本文介绍了一个基于新颖的生成分类器的入侵检测系统（IDS），该系统（IDS）专为汽车网络中的异常检测而设计，特别关注控制器区域网络（CAN）。利用变异贝叶斯，我们提出的ID使用深层可变模型来构造有条件概率的因果图。使用自动编码器体系结构来构建分类器以估算条件概率，这有助于通过贝叶斯推断的最终预测概率。对公共汽车挖掘数据集上针对最新IDS的比较评估突出了我们提出的分类器在提高检测准确性和F1分数方面的出色表现。提出的ID通过用有限的培训数据胜过现有模型来证明其功效，从而为汽车系统提供了增强的安全保证。