XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System检测系统
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。
使用机器学习的水稻谷物检测系统
稻米是一种重要的主食，是从100多个国家 /地区跨越1.63亿公顷土地的地区收获的，以满足全球约35亿人口的食物需求。实验结果表明，识别整个米饭的正确率超过95％。将借助彩色数码相机获取图像，并执行不同的操作，例如预处理，背景估计和RGB到二进制转换。第二步是构建用于系统培训的数据库。系统通过至少100张具有白色背景的大米的图像来训练。以形态特征，特征值和所有数据库图像的向量形式的数据将存储。分类和质量分析是通过将示例图像与数据库进行比较来完成的。手动质量分析耗时且昂贵。根据物理和化学特性，提出了用于质量分析质量分析的替代解决方案。物理特性包括大小，形状，粉笔，铣削程度，而化学特性则包括胶质化和温度。
“AI起重机摄像机人体检测系统”简介
■ 简介 - 用起重机摄像机拍摄的图像 - 起重机摄像机安装在吊臂顶部并俯视地面，因此监视器上显示的人像非常小。如果操作员专注于驾驶，他们可能会忽视这一点，这是一个风险。为了充分发挥起重机摄像机的作用，我们利用基于人工智能的图像识别技术，识别起重机摄像机（监视器）上捕捉到的人和物体，并发出警报（监视器上的画面、警告音等）。开发了一种系统来检测
人工智能监控叉车自动人体检测系统
2.1 选择性检测人体 该系统采用单次多框检测器 (SSD) 作为深度学习模型，仅检测图像中的人体。该系统能够学习通过现场测试收集的大量真实环境图像，并通过独自开发的调整技术检测人体，从而成功大幅提高检测率（即将人体检测为人体的比率），同时抑制误检。选择性检测人体不会对工作环境中存在的物体发出误报，因为工作环境中通常周围有各种物品和货物。因此，可以避免过多的警告。 2.2 自动切换近距离和远距离摄像机 根据叉车的速度自动切换近距离和远距离摄像机。这样可以适当设置监控区域，同时减轻操作员的负担。 2.3 检测通知 一旦检测到，蜂鸣器就会发出声音，提醒操作员附近有人。同时，该灯还会亮起，指示检测到的人所在的方向，从而敦促操作员用自己的眼睛或通过 Good Viewer(*) 屏幕确认安全性。 （*Good Viewer 是一种通过俯瞰叉车周围环境来确认安全性的支持系统。） 2.4 检测时防止叉车启动 如果在叉车停止时检测到有人，系统将阻止车辆启动，以防止发生事故。如果此预防措施干扰了工作进度，可以暂时关闭。此功能由与车辆控制集成的系统实现，因此是我们产品与其他公司类似产品不同的卖点，因为后者与车辆本身分开出售，本身不具备这种功能。 | 3. 未来发展
特殊规格 6038 逆行驾驶员检测系统
6.1. 安装。此价格是对州政府提供的材料的运输和安装、在探测器位置和警示杆位置之间安装控制电缆、在需要时安装太阳能电池板供电系统、在需要时安装无线电、提供和安装任何所需的安装硬件、连接器、导管、电缆、外壳和雷达屏蔽、配置设备、在需要时存储设备、制造商的技术援助、所有测试、任何所需的设备改造、更换或修理损坏部件、处置无法挽救的材料以及所有操作、劳动力、工具、工作图、设备和杂费的全部补偿。
为了您的安全而生的技术 周界围栏检测系统......
证书：• 符合捷克军事设施、民用和捷克共和国国家安全局 (NSA) 的安全标准 CSN EN 50131-1 • 捷克共和国国家安全局颁发的技术设备认证 • 俄罗斯联邦进口和安装系统的 GOST-R 证书 • 乌克兰进口和安装系统的证书
表面感知和技术特性基准测试检测系统
智能手机、汽车、厨房用具等因此，成功的公司致力于根据客户的触觉偏好积极设计其产品的触觉。这需要有关客户如何看待产品表面以及如何在技术上表征这些表面的信息。可以使用人类研究来估计物体感知到的触觉印象；另一方面，技术特性是可以测量的。然而，大多数情况下，人类感知与技术测量之间的直接相关性在统计上并不显著。因此，感知到的触觉印象不能简单地从众所周知的测量方法中得出。还有待分析其他方法是否能够根据表面感知的触觉印象提供更充分的表征。为了更有效地评估物体的感知印象，提出了一种自动检查系统。该系统由一个驱动 Syntouch 公司的仿生传感器的机器人组成。传感器在表面移动时提供振动信号。本文介绍了一项研究的结果，该研究旨在将传感器信号与人类对不同表面粗糙度的感知关联起来。将结果与标准化粗糙度值和感知粗糙度之间的相关性进行了比较。
基于多代理的增强学习网络入侵检测系统
摘要 - 入侵检测系统（IDS）在确保计算机网络的安全性方面起着至关重要的作用。机器学习已成为一种流行的入侵检测方法，因为它能够在大量数据中分析和检测模式。但是，当前基于ML的IDS解决方案通常很难与攻击模式的不断变化的性质和新攻击类型的出现保持同步。此外，这些解决方案面临与阶级失衡相关的挑战，其中属于不同类别（正常和入侵）的实例数量显着不平衡，这阻碍了它们有效检测次要类别的能力。在本文中，我们提出了一种新型的多代理增强学习（RL）体系结构，以实现自动，高效和健壮的网络入侵检测。为了增强所提出模型的功能，我们通过实施加权均方根损失函数并采用了成本敏感的学习技术来改善DQN算法。我们的解决方案引入了一种弹性体系结构，旨在适应新的攻击并有效地适应现有攻击模式的变化。使用CIC-IDS-2017数据集实现的实验结果，证明我们的方法可以有效地解决类不平衡问题，并以非常低的假阳性速率提供精细的攻击分类。与当前的最新作品相比，我们的解决方案在检测率和假阳性速率方面都具有显着优势。索引术语 - 入侵检测系统（IDS），多代理增强学习，深Q网络（DQN），类不平衡，CIC-IDS-2017
可配置、符合人体工程学的光学检测系统
超高清 (4K) 830 万像素摄像头，配备 30:1 电动变焦和自动对焦功能，可检查精细细节。550 毫米工作距离和 700 毫米视野，具有出色的光学性能，可用于检查大型物体。先进的远程控制台具有记忆预设和脚踏开关输出，可实现对摄像头和镜头的免提控制。支架柱上安装的 VESA 支架为操作员提供了符合人体工程学的位置，可一览无余地查看显示器。选件包括 XY 浮动板、数字视频/图像捕捉、防静电外壳和内置激光指示器。
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