XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System深舱
使用深...
这项研究的重点是在视频中移动对象检测的关键任务，以提高识别场景中动态特征的准确性和效率。所提出的方法专门结合了光流估计的准确性；带有Yolo（您只看一次）模型强的对象检测功能的Farneback方法。Yolo用于识别视频帧中的对象，并并发光流分析用于识别运动模式。这里提出了一种创新方法，该方法评估了检测到的对象内每个像素的运动角度和大小，以获得精确的移动对象识别。系统根据显示明显运动的像素的百分比来确定对象是否通过设置阈值来移动。，由于这种自适应技术，可以识别出较少的假阳性和更高的精度，因此可以识别移动对象。在各种数据集上的实验发现证明了建议的方法在精确识别移动对象方面的有效性。通过用于运动分析的光流和用于对象检测的YOLO的组合提供了一个完整的有效解决方案，可在视频流中移动对象检测。此处提出的方法在视频分析，自主系统和监视中具有潜在的应用，在该视频分析，自主系统和监视中，精确检测动态特征至关重要。索引项 - 移动对象检测，光流估计，运动角度和幅度。
社交媒体上的深泡探测：利用深...
摘要：DeepFake技术的扩散引起了人们对社交媒体平台上错误信息传播的关注。在本文中，我们提出了一种基于深度学习的方法，用于检测DeepFake推文，特别是由机器生成的推文，以帮助减轻在线错误信息的影响。我们的方法利用FastText嵌入来表示推文文本，并将其与深度学习模型相结合。我们首先预处理文本，然后使用FastText嵌入将它们转换为密集的向量表示。这些嵌入式捕获有关推文内容的语义信息，这对于区分真实和机器生成的推文至关重要。然后，我们将这些嵌入将这些嵌入给深度学习模型，例如卷积神经网络（CNN）或长期短期内存（LSTM）网络，以将推文归类为真实或机器生成的推文。该模型是在标有标记的Tweet数据集上训练的，在该数据集中，使用最先进的文本生成模型合成机器生成的推文。对推文的现实世界数据集的实验结果证明了我们方法在检测机器生成的推文中的有效性。我们的方法实现了很高的准确性，并且优于在社交媒体上进行深层检测的现有方法。总的来说，我们提出的方法为检测机器生成的推文并遏制整个社交媒体平台上的错误信息的扩散提供了强大而有效的解决方案。
SDDC 前往新加坡的货物运输订舱咨询...
请求者/发货人：由于新加坡没有通用陆地运输 (CULT)，所有入境货物都必须在 IBS 中向新加坡港口 (RB1) 请求送货上门（门到门或港到门）服务。货物清关进口和其他适用的附加服务必须包含在 IBS 的“发货单位信息”屏幕中。使用有效的新加坡收货人 DODAAC，并在“发货给承运人的信息”字段中输入实际地址。
GEA34338 SEAJET POD 吊舱式推进器
© 2021 通用电气公司。通用电气专有信息 - 本文件包含通用电气公司 (GE) 专有信息。 * SEAJET 是通用电气公司的商标 † 7.5 MW 和 15 MW SEAJET* POD 技术归 AETC Sapphire（通用电气和俄罗斯石油公司的合资企业）所有，并授权给通用电气。它是通用电气的财产，未经通用电气明确书面同意不得使用、向他人披露或复制，包括但不限于在创建、制造、开发或衍生任何维修、改装、备件或配置更改或获得政府或监管机构批准的情况下，如果同意全部或部分复制，则本通知和本文件每页上列出的通知应出现在任何此类复制品中，无论是全部还是部分。本文件中包含的信息也可能受美国出口管制法律的管制。禁止未经授权的出口或再出口。本演示文稿及其所含信息仅供参考，如有更改，恕不另行通知。对于其完整性、准确性或针对任何特定用途的适用性，不作任何明示或暗示的陈述或保证。除非另有说明，所有相关陈述均与 GE 技术有关。
汽车舱的动态总参数模型的实验验证
这项工作的目的是提出一个热模型，以预测使用HVAC系统的小型汽车的客舱内的平均空气温度。所采用的模型是一个集体参数模型，该模型解释了作用在机舱上的九种热源。此外，该模型提出了一种方法，用于计算蒸发器出口处温度的方法，考虑到其入口和出口之间的线性温度下降是敏感热，潜热，蒸发器输入温度，绝对湿度，焓和特定热量的函数。在各种操作条件下在商用车上进行了16次实验测试，以验证所提出的模型。实验结果和理论结果之间的最大平均相对偏差为17.73％。
立法单吊舱 - 学生的系统导航。 ...
▪社区护理发展计划目前正在开发传播的蓝图，该计划将指导各地区建设自己的社区护理系统。▪HIE单位代表ODE在护理系统（SOC）咨询委员会中，确保教育是制定2025年州和地方SOC战略计划的关键合作伙伴。▪Full服务社区学校（FSC）被证明是社会需求支持模型。HIE部门正在努力将其映射到该框架，并支持学区实施FSC。
Artemis 地质工具舱外探索研讨会
• 样品袋将在带回上升舱之前进行称重。 • 样品将被放入大容量样品返回容器中，然后运回 Gateway、猎户座，再运回地球。 • 为了节省重量并尽可能多地带回月球样品，所有工具（样品返回容器除外）在任务结束时都将留在月球表面。
使用人工智能和深...
1助理教授，234助理教授，印度卡纳塔克邦，卡纳塔克邦，贝达尔，贝拉加维，贝拉加维，卡纳塔克邦，印度卡纳塔克邦的班纳塔克邦的Guru Nanak Dev工程学院计算机科学与工程系，印度，印度摘要，通过有效的武器检测是现代安全系统中的重要武器探索。本研究使用Yolov8深学习模型介绍了AI驱动的武器检测系统。该系统在Roboflow武器检测数据集上进行了训练，以在实时视频提要或图像中准确识别和分类武器。通过利用先进的计算机视觉技术，该模型可以增强监视功能，减少响应时间并改善高风险环境中的安全措施。实验评估证明了高准确性和效率，这使该系统成为公共空间中自动化威胁检测的可靠解决方案。关键字：武器检测，人工智能（AI），深度学习（DL），Yolov8，监视系统，实时检测I.引言随着公共场所的越来越多的安全问题，实时武器检测已成为至关重要的必要性。传统的监视系统在很大程度上依赖手动监测，这容易受人为错误和效率低下。人工智能（AI）和深度学习（DL）纳入安全应用程序的整合已显着增强了自动化威胁检测，从而更快，更准确地识别了潜在风险。本研究重点是使用最新的对象检测算法Yolov8模型实施AI驱动的武器检测系统。通过利用Roboflow的深度学习技术和策划的数据集，该系统旨在实时从视频供稿或图像中实时识别武器。基于AI的武器检测AI驱动武器检测系统的重要性提供了几个关键优势：