XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System检测系统
电子邮件启用警报网络入侵检测系统
Hegde 5，Harsh Kumar 6 1，2，2，3，4，5，6计算机科学和工程总统大学班加罗尔，印度摘要 - 在不断发展的网络安全环境中，强大的入侵检测系统（IDS）的重要性至关重要。本研究探讨了监督机器学习模型的整合，例如决策树，支持向量机（SVM）和随机森林，以提高网络入侵检测系统（NIDS）的能力。建议的方法包括使用KDD-CUP99数据集的数据预处理，功能选择和模型培训。本研究对具有41个特征的模型的性能进行了比较分析，并减少了通过递归功能消除（RFE）获得的15个功能。这项研究有助于理解机器学习在加强电子邮件启动的有效性，从而使NID能够抵抗网络威胁。索引术语 - 网络入侵，监督机器学习，网络攻击检测，网络安全性，电子邮件ALERT，威胁检测。
基于深度学习和计算机视觉的河流洪水检测系统
摘要尽管OOD每年造成数百万美元的经济和社会损失，但居住在发展中国家（例如巴西）的许多人由于其成本而无法访问Ood Alert System。为了解决这个问题，我们提出了一个廉价且强大的河流洪水检测系统，可以将其放在任何河流中，并在其床边处有一个地面。我们系统的新颖性是使用o的原始图像，无需预处理。因此，我们的方法可以使用城市环境中现有的监视摄像机进行部署。建议的系统通过使用深神经网络（DNNS）对河水刀片进行语义分割来测量河流水平。然后，它使用计算机视觉（CV）来估计水位。如果水位接近或高于危险阈值，则它会在没有人类干预的情况下自动发送警报。此外，我们的系统可以以3.32 cm的平均绝对误差（MAE）的平均绝对误差（MAE）成功测量河流的水位，这足以检测到何时何时过度OW。该系统也可靠地从不同的相机观点和照明条件来测量河流水位。我们展示了我们的方法的生存能力，并评估了原型的
使用图像处理的有效货币识别和价值检测系统
近年来，对自动货币识别和价值检测系统的需求不断增长，以简化现金处理和金融交易的过程。图像处理技术已成为自动化这些任务的有前途的方法。本文基于图像处理技术提供了有效的货币识别和价值检测系统。拟议的系统旨在自动化货币识别和价值检测过程，这在许多财务和零售应用程序中是必不可少的任务。该系统由几个阶段组成：图像采集，图像预处理，特征提取，图像增强和分类。系统使用多种图像处理算法，包括数据增强来增强输入图像的质量并提取相关功能。这些任务涉及确定银行票据或硬币的面额并确定其价值。实验的结果证明了拟议系统在现实世界情景中的有效性，这可以大大减少货币识别和价值检测所需的时间和精力。总而言之，在各种照明条件和方向下，提出的系统在识别不同的货币（包括钞票和硬币）方面达到了高准确性和鲁棒性。该系统的性能可以大大减少货币识别和价值检测所需的时间和精力，从而适合用于金融和零售应用程序。未来的工作将集中在更具挑战性的情况下，例如处理损坏或伪造的货币，以改善系统的性能。
采用 Trinity 检测系统进行高级 SEM 成像
简介 从根本上说，扫描电子显微镜 (SEM) 图像的质量取决于所检测到的电子的质量。尽管传统的 SEM 设计采用 Everhardt-Thornley 探测器 (ETD) 来探测二次电子 (SE)，采用镜头下探测器来探测背散射电子 (BSE)，但先进的 SEM 可以配备多个镜头内探测器。由于这些探测器可以收集 SE 和 BSE 信号，因此可以根据观察到的电子的能量和/或发射角度对其进行分类。本文介绍了 Thermo Scientific™ Apreo SEM（带 NICol 镜筒）和 Scios™ DualBeam 中的 Thermo Scientific™ Trinity™ 检测系统。它由三个探测器组成：两个镜头内探测器（T1、T2）和一个镜筒内探测器（T3）。这种独特的系统提供了无与伦比的 SE 和 BSE 对比度以及有关样品成分、形态、表面特征等的详细信息。
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]
用于检测电磁干扰企图的法医 HPM 检测系统
图片： [1] HPEMcarStop (Diehl)，https://www.diehl.com/defence/de/presse-und-medien/news/diehl-stellt-hpemcarstop-system-auf-polizeimesse-vor/ [2] SafeStop (Teledyne e2v)，https://www.teledyne-e2v.com/en-us/news/Pages/teledyne-e2v%E2%80%99s-safestop-is-set-to-transform-maritime-law-forcement.aspx
使用跨学科方法的基于物联网的动物检测系统
摘要。如今，教育机构尤其是大学，与学生和员工互动，经常在日常活动中面临各种安全挑战。一个突出的担忧涉及校园内动物叮咬的威胁。在回应这个问题时，校园管理传统上诉诸于人类巡逻和阻止动物的身体障碍。为了应对这一多方面的安全挑战，建议的方法是“使用跨学科方法的基于物联网的动物检测系统”引入了一种创新的解决方案，该解决方案利用物联网技术的力量来显着增强校园安全和安全性。该系统部署了配备超声波传感器和ESP32摄像机的监视机器人，采用机器学习技术R-CNN进行动物检测。这种提出的方法使用跨学科方法来开发能够识别和分类各种物种的动物检测系统。这种提出的方法旨在通过无缝整合先进的技术，主动降低风险，通过自动化来简化流程，并为传统安全方法提供具有成本效益的替代方案，从而彻底改变校园安全性。除了传统方法之外，提议的系统还达到了令人印象深刻的动物检测准确性率，约为97.6％，通过在检测后向安全人员提出通知，实现了实时警报。
通过量子计算开发智能网络威胁检测系统
面对日益复杂的网络威胁，传统的检测系统往往无法保护关键的供应链。本研究介绍了一种集成量子计算 (QC) 和人工智能 (AI) 的智能网络威胁检测系统的开发和评估。与传统方法相比，该系统显著提高了检测准确性、减少了延迟并提高了资源效率。量子算法，如量子支持向量机 (QSVM) 和量子神经网络 (QNN)，分别表现出 95.2% 和 96.7% 的准确率，表现出色。该系统对各种网络威胁（包括恶意软件、网络钓鱼、勒索软件和高级持续性威胁 (APT)）的检测率很高，误报率也降低了。QC 的集成还加快了威胁检测和响应时间，关键组件的系统延迟减少了一半。这些进步为供应链中的网络威胁响应提供了巨大的好处，确保对金融交易和关键基础设施进行强有力的保护。增强的可扩展性和效率使该系统成为保护美国金融部门免受复杂网络攻击的宝贵资产。
具有 360 度水平角度的低成本激光检测系统...
摘要。已经开发了基于相干检测的低成本激光检测系统，即使在明亮的背景光中，也能够检测到弱，连续的激光源。该系统由Mach - Zehnder干涉仪组成，其中一个手臂用压电的镜子修饰，以调节路径长度。我们介绍了确定激光波长并扩展检测器视野的方法。为了扩大视野，将锥镜添加到系统中，而相机的额外使用则可以研究传入激光束的方向。通过使用压电镜的调制幅度估计来自三个不同激光器的波长。可以实现360度水平视场的初步结果，并且可以用估计的角精度为5度确定激光束的方向。此外，可以用10 nm的精度确定波长。系统在635 nm处将系统交易的灵敏度转换为较大的视野，而最终的检测灵敏度等于70 nW（或1μW·cm -2）。©作者。由SPIE发表在创意共享归因4.0未体育许可下。全部或部分分配或复制此工作需要完全归因于原始出版物，包括其DOI。[doi：10.1117/1.oe.60.2.027106]