XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System检测系统
采用自适应小波脑电图的智能运动想象检测系统
摘要：运动想象 (MI) 任务的分类为残障人士与脑机接口环境的连接提供了一种强大的解决方案。精确选择脑电图 (EEG) 信号的可调 Q 小波变换 (TQWT) 的均匀调谐参数是一项艰巨的任务。因此，本文提出了稳健的 TQWT，用于自动选择最佳调谐参数，以准确分解非平稳 EEG 信号。探索了三种进化优化算法来自动调整稳健 TQWT 的参数。使用分解的均方误差的适应度函数。本文还利用拉普拉斯分数进行通道选择以选择主通道。使用最小二乘支持向量机分类器的不同核对从稳健 TQWT 子带中提取的重要特征进行分类。径向基函数核提供了 99.78% 的最高准确率，证明了所提出的方法优于使用相同数据库的其他最先进方法。
使用机器学习的安全目的开发面部检测系统
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基于两步算法的智能连接车辆中的入侵检测系统
摘要。智能连接的车辆是物联网中不可分割的对象。在确保车辆的安全性和可靠性方面，汽车行业面临着巨大的挑战。在这种情况下，智能连接的车辆供应商致力于提供安全的系统，以确保用户驾驶安全性并保护他们免受可能的网络攻击。本文提出了一种基于适合智能连接车辆的嵌入式环境的入侵检测系统。两步算法用于检测可能的攻击。为了评估系统的性能，本文进行了实验测试，计算经典的准确性评估参数，并将其与模拟的网络攻击数据集进行比较。结果表明，该方法对常见的网络攻击具有出色的检测性能。在自由状态攻击下测试此方法时，性能会降低。
联合研发应用人工智能图像分析的“钢筋检测系统”
3.未来发展 未来我们计划继续研究和开发该系统，并通过在各公司反复的现场试验和改进来提高其性能。 此外，该联合研究框架允许总承包商共同推动研究和开发，融入各种想法并在短时间内取得优异成果。希望本次研发能够利用人工智能解决总承包商面临的常见技术问题，为提高整个建筑行业的技术能力做出贡献。 ※参与联合研究项目的20家公司（按字母顺序） 青木阿苏那罗建设株式会社 浅沼组株式会社 安藤间株式会社 奥村组株式会社 北野建设株式会社 熊谷组株式会社 五洋建设株式会社 佐藤工业株式会社 大末建设株式会社 高松建设株式会社 铁拳建设株式会社 东急建设株式会社 户田建设株式会社 飞岛建设株式会社 西松建设株式会社 日本土地开发株式会社 长谷工業株式会社 PS三菱株式会社 松村组株式会社 矢作建设株式会社
HAMAMATSU HWB MPPC的低温表征为沙丘光子检测系统
摘要：深层中微子实验（Dune）是旨在研究中微子振荡的下一代实验。其长基线配置将利用近检测器（ND）和位于约1300 km的距离检测器（FD）。FD将由四个液体氩时间投影室（LAR TPC）模块组成。光子检测系统（PDS）将用于检测中微子相互作用后检测器内部产生的闪烁光。PDS将基于耦合到硅光电层（SIPM）的光收集器。已经提出并生产了不同的光发音技术，以确定最佳样本以满足实验要求。在本文中，我们介绍了Hamamatsu Photonics K.K.生产的孔线结合（HWB）MPPC样品的验证活动的过程和结果。（HPK）用于沙丘实验，称它们为“ sipms”。报道了在低温温度（77 K）处进行表征的方案。我们介绍了进行下调标准以及在选择运动中获得的结果，以及对sipms噪声的主要来源的研究，包括研究该领域新观察到的现象。
基于机器学习的空间监控入侵检测系统：贝宁农业案例研究
摘要——物联网 (IoT) 是数字化转型新时代的主要工具之一。通过物联网，我们期待探索数字世界中的新技术以及它们如何帮助改善现实世界。在这项工作中，我们概述了部署用于监控任何室内空间（特别是农业空间）的监控系统的方法。整个过程从运动传感器使用机器学习技术进行运动检测后开始。这需要在电子链中实现覆盖和响应处理算法。该系统的电子部分涉及微控制器、传感器及其之间的通信。已经创建了一个移动应用程序，以允许主管部门接收警报以进行实时干预，目的是防止在畜群通道附近屠宰的农作物遭到破坏。我们介绍了监控系统的示意图及其操作以及电源模块描述。已经设计了原型并进行了性能评估，以表明该系统大多数时间都是响应的。
seadetect：开发一个自动检测系统，以减少鲸鱼碰撞风险
‡皇家比利时自然科学研究所（RBINS），运营局自然环境（OD自然），水上和地层生态学（ATECO），海洋生态与管理（Mareco），Rue Vautier 29，1000，1000，Brussels，Brussels，Bilgium§§tethys Research Institute，Tethys Research Institute，Viale G. B. B. B. B. B. B. B. Gadio 2，20122年2月2日，2012年2月2日| Greenov Ites，10 Docteur Joseph Audic，56000，法国Vannes。 13009 Marine，70 Rue Jean Doucet，16470，法国圣米歇尔»Interniversity Microectronics Center（IMEC），75 Kapeldref，3001，比利时Sirehna，5 Rue de l'albrane，44340，Buguena，Buguenais，france，弗朗西斯，弗朗西斯，弗朗西斯，弗朗西斯，弗朗西斯92 Group，5 Rue de l'Halbrane，44340，法国Bouguenais
将数字创新用于社会变革-IJRPR心脏病发作检测系统-IJRPR
心脏病发作检测系统至关重要，因为它们允许连续和主动监测。传统上，诊断心脏问题要求患者去诊所或医院进行评估目的，通常是在症状表现出来的。不幸的是，大多数心肌梗死发生在患者可能会错过或误诊的微妙或非典型症状。自动监视系统解决了此问题，因为它不断跟踪重要参数，以确保在发生时迅速识别重大事件。这对于改善生存机会和减少心脏损害非常重要，因为实时监测健康参数会减少症状出现和进一步医疗干预的时间之间的时间。
人工智能网络攻击检测系统可提高电子健康领域的威胁反应
安全在医疗保健领域发挥着重要作用。防止对医疗保健基础设施的网络攻击已不再是微不足道的事情。任何电子医疗系统的安全性受损都可能对患者的健康造成严重损害。特别是在远程护理环境中，保护患者的远程监控系统至关重要，以确保他们遵循临床路径而不受任何外部入侵。人工智能 (AI) 在打击针对患者远程监控系统安全的网络攻击方面发挥着重要作用 [1、2、3]。监控和防止医疗保健网络攻击的系统不仅必须检测到攻击，还应该能够正确理解并向用户报告攻击。特别是，异常检测系统是一种著名的方法，它基于机器学习 (ML) 或深度学习 (DL) 方法对正常活动进行建模，以便以数据驱动的方式轻松检测到与标准的异常偏差。因此，在这样一个涉及多位医疗专业人士的敏感领域，除了检测威胁之外，通过适当的可解释性算法来表示和解释威胁也至关重要 [ 4 ]。此外，当前的检测模型和规则还不够成熟，无法识别尚未造成任何损害的早期入侵。入侵分析师利用先验知识推断事件背景，以发现事件
使用联邦学习对物联网安全挑战进行研究入侵检测系统
物联网（IoT）是一个分散且不断变化的网络，它在安全方面构成了挑战。输入强调了对保护物联网设备及其数据免受潜在威胁的强大安全措施的需求。该研究侧重于联合学习（FL）技术，作为增强物联网安全性的潜在解决方案。fl模型旨在保护敏感数据，同时允许其与其他系统进行交换，从而成为保护物联网环境的有前途的方法。此外，该输入表明，实施入侵检测系统（IDS）是增强整体物联网安全性的附加策略。通过组合FL和ID，目的是开发一种全面的解决方案，以解决保护IoT设置的复杂问题。输入强调了探索机器学习（ML）技术的重要性，以改善物联网设备的安全协议。它还强调了验证FL技术在保护和传输物联网系统中的指定信息中的效果的重要性。ID的集成被提出是一项额外的措施，以增强整个物联网系统的安全性。最终，这项研究的目的是提供全面和有效的解决方案来应对物联网中的安全挑战，从而增加对这项技术在各个领域中应用的信任。