XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System热图像
昼夜和夜间环境中的热伪装衣服
摘要。本文显示了通过使用两个针织织物服装原型在海滩环境中热伪装人体的人体的可能性。最初是基于首先了解在红色成像摄像头的重点下的个人行为而开发的概念设计过程。在两种环境中的某些位置/透视上观察模型的热伪装进行的热测试，可以同时运行不同的溶液，同时引入服装的变化。用铜颜料打印和使用聚酯针织织物中的缝合结构的拼布发挥了决定性作用，以捕获旨在伪装效果的热图像的热颜色。
半导体装置的制造和表征
3 Annie Puri女性M.Tech。（optoelectronics）anniepuri@scl.gov.in半导体实验室，旁遮普省Mohali 4 Mritunjay Rai Male Ph.D. （热图像）er.mritunjayrai@gmail.com srmu，勒克瑙，北方邦5 Alkesh Agrawal男性M.Tech。（数字通信）Alkesh.agrawal26@gmail.com 6 Jay Kumar Pandey Male Ph.D. （可再生能源）jay.pandey@srmu.ac.in 7 Chanchal女性M.Sc.（电子）Chanchal0210saraswat@gmail.com德里大学，德里8 Mohd。Rehan Ansari Male M.Sc. （电子）mransari@du.ac.in 9 Vinod Parmar Male Ph.D. （物理和生物医学工程）Rehan Ansari Male M.Sc.（电子）mransari@du.ac.in 9 Vinod Parmar Male Ph.D. （物理和生物医学工程）
书籍开始11.3 2023.cdr
F.电光和激光系统9.1。激光范围查找器眼安全（LRF-312）54 9.2。Mini LRF 55 9.3。轻巧的便携式激光目标指定器56 9.4。突击射击的热瞄准器57 9.5。多功能手持热成像仪58 9.6。手持热图像双筒望远镜（未冷却）59 9.7。被动夜视系统60 9.7.1。intas ri tlim/lmg 61 9.7.2的被动夜视。被动夜间射击发射器62 9.7.3。被动夜视双筒望远镜63 9.7.4。被动夜视镜64 9.7.5。被动夜视单眼65
使用人工智能和热放射组学进行筛查
动机：乳腺癌是当今女性癌症死亡的主要原因。由于发现较晚，发展中国家的存活率约为 50%–60%。个性化、准确的风险评分方法有助于锁定合适的人群进行后续检查，并能够及早发现乳房异常。大多数可用的风险评估工具使用通用且弱相关的特征，如年龄、体重、身高等。虽然乳房 X 线照相和超声等筛查方式的个性化风险评分可能会有所帮助，但由于高昂的资本成本、运营费用和大量筛查人群所需的解释专业知识，这些测试仅限于发展中国家极少数大都市医院。方法：我们提出并分析了一种名为 Thermalytix 风险评分 (TRS) 的新型个性化风险框架，以确定定期筛查的高风险目标人群，并实现大规模早期乳腺癌检测。该技术使用人工智能 (AI) 通过热图像自动生成乳房健康风险评分。该风险评分主要来自两个子评分，即血管评分和热点评分。热点评分表示从皮肤表面看到的不规则不对称热模式中看到的异常，而血管评分则预测不对称血管活动的存在。这些评分是使用机器学习算法通过医学上可解释的参数生成的，这些参数描述了乳房组织内的代谢活动，并表明即使在无症状女性中也存在可能的恶性肿瘤。结果：在四个乳腺癌筛查机构中对 769 名受试者测试了所提出的个性化风险评分。受试者的年龄从 18 岁到 82 岁不等，中位数约为 45 岁。在 769 名受试者中，185 名受试者在乳房 X 线照相、超声和/或组织病理学检查后被专业放射科医生诊断为乳腺恶性肿瘤。与年龄标准化风险评分的 AUC 为 0.68 相比，我们的个性化 AI 风险评分实现了 0.89 的受试者曲线下面积 (AUC)。我们还发现，如果使用计算出的风险评分将个人分为四个风险组，恶性肿瘤的可能性也会随着风险分组水平的增加而单调增加。结论：提出的基于 AI 的个性化风险评分使用乳房热图像模式进行风险计算，与其他通用风险评估方法相比具有优势。所提出的风险框架解决方案是自动化、经济实惠、非侵入性、非接触性和无辐射的，适用于 18 至 82 岁年龄段的女性，包括乳房致密的年轻女性。所提出的评分可能进一步用于将受试者分配到四个风险组之一，并为所需的筛查周期提供指导。此外，自动注释的热图像可以定位潜在的异常区域，并可能使医生能够创建更好的个性化护理。
人工智能辅助夜视技术模拟
摘要——提出了一种新的自然色彩映射方法，将目标图像的渲染图像输出与庞大的参考图像数据库进行匹配。已经在使用的方法最终会产生假色。如果目标图像的“全局”颜色统计数据与实际夜视场景的统计数据差别太大，就会导致视觉不自然。在当今情况下，美国军方使用最先进的夜视系统，该系统结合了图像增强、可见图像和热图像。然后通过“图像超分辨率”用深度卷积网络处理融合数据。然后使用 YOLO 算法识别视觉中的主体（即背景、前景和物体），这有助于 AI 根据参考图像数据库识别和匹配颜色。由于系统 AI 结合了庞大的数据库学习，因此夜视图像中目标场景的预测配色方案匹配的概率很高。有许多可用的颜色映射方法，但本研究论文使用的是直方图匹配。
用于海上作业的无人机系统 - RUN
本文讨论了基于无人机 (UAV) 的海上态势感知支持集成系统的开发，强调了自动检测子系统的作用。SEAGULL 项目的主要研究课题之一是通过无人机上的传感器自动检测海上船舶，以帮助人类操作员生成海上事件的态势感知，例如 (a) 检测和地理参考石油泄漏或有害和有毒物质，(b) 跟踪系统（例如，船舶、沉船、救生艇、碎片），(c) 识别行为模式（例如，船舶会合、高速船、非典型航行模式），以及 (d) 监测环境参数和指标。我们描述了一个由光学传感器、嵌入式计算机、通信系统和船舶检测算法组成的系统，该系统可以在嵌入式无人机硬件中实时运行，并为人类操作员提供低延迟、高精度（约 99%）和适当召回率（>50%）的船舶检测，这与其他计算密集型的先进方法相当。介绍和讨论了现场测试结果，包括在红绿蓝 (RGB) 和热图像中检测救生员和多艘船只。关键词：无人机、计算机视觉、船舶检测、跟踪、识别
全球趋势和土耳其能力报告 - SETA
简要介绍一下电磁波谱 (EMS) 可以为解释 EW 系统在现代战争中的作用铺平道路。毫不奇怪，从手机到简单的电视遥控器，我们日常生活中的许多设备都使用 EMS。什么是电磁波谱 1 ？基本上，EMS 可以定义为在特定频率范围和波长内以光速传播的电磁波。下图 1 中可以看到 EMS 的频率和波长的全部范围。2 EMS 频率和波长部分的顶部属于伽马射线和 X 射线，由于其高能光子和非常小的波长（λ=10-10 厘米）的性质，它们常用于医学领域（医学成像）和核物理。在 X 射线之后，我们可以看到 EMS 的紫外线和红外光部分。这种 EMS 大部分是人眼看不见的，但只有在这个频谱的一小部分中，人类和大多数动物才能看到电磁波。红外摄像机（用于检测物体的热图像）也在 EM 频谱的这一部分工作。EMS 场的 1-300 GHz 频率（100 米-0.5 毫米波长）频谱主要用于军事应用、气象观测和导航辅助目的的各种雷达系统。EMS 范围的底部主要用于无线电通信和电视
使用多模式大语言模型（MLLM）进行运输中的对象检测：全面的审查和经验测试
本研究旨在全面审查和经验评估多模式大语模型（MLLM）和大型视觉模型（VLM）在运输系统的对象检测中的应用。在第一个折叠中，我们提供了有关MLLM在运输应用中的潜在好处的背景，并在先前的研究中对当前的MLLM技术进行了全面审查。我们强调了它们在各种运输方案中对象检测中的有效性和局限性。第二倍涉及在运输应用程序和未来方向中概述端到端对象检测的概述。在此基础上，我们提出了对三个现实世界传输问题测试MLLM的经验分析，其中包括对象检测任务，即道路安全属性提取，安全至关重要的事件检测和热图像的视觉推理。我们的发现提供了对MLLM性能的详细评估，揭示了优势和改进领域。最后，我们讨论了MLLM在增强运输中对象检测方面的实际限制和挑战，从而为该关键领域的未来研究和发展提供了路线图。
全球趋势和土耳其能力报告
简要介绍一下电磁波谱 (EMS)，有助于解释电子战系统在现代战争中的作用。毫不奇怪，从手机到简单的电视遥控器，我们日常生活中的许多设备都使用 EMS。什么是电磁波谱 1 ？基本上，EMS 可以定义为在特定频率范围和波长下以光速传播的电磁波。EMS 的频率和波长的全部范围如下图 1 所示。2 EMS 频率和波长部分的顶部属于伽马射线和 X 射线，由于其高能光子和非常小的波长（λ=10-10 厘米）的性质，它们常用于医学领域（医学成像）和核物理。我们在 X 射线之后立即看到 EMS 的紫外线和红外光部分。这种 EMS 大部分对人眼来说是看不见的，但只有在这个频谱的一小部分中，电磁波才能被人类和大多数动物看到。红外摄像机（用于检测物体的热图像）也适用于电磁频谱的这一部分。电磁频谱的 1-300 GHz 频率（100 米-0.5 毫米波长）频谱主要由各种雷达系统使用，这些雷达系统主要用于军事应用、气象观测和导航辅助目的。电磁频谱范围的底部主要用于无线电通信和电视
在线锂离子电池智能感知热量...
- 将锂离子电池配备合理的热故障诊断可以避免热失控，并确保电池安全可靠。这项研究构建了一个锂电池热故障诊断模型，该模型基于参数和结构的电池数据集优化了原始掩模区域的Con Volutional Volutional Network。模型处理电池表面的热图像，确定有问题的电池并找到有问题的区域。骨干网络用于处理电池热IM年龄并提取功能信息。通过RPN网络，对热功能进行了分类和回归，并使用蒙版分支最终确定电池故障的位置。此外，我们还基于电池数据集优化了基于掩码区域的卷积神经网络，这既是参数和结构。在大多数情况下，改进的LBIP-V2的性能优于LBIP-V1。我们测试了单细胞电池数据集，13S电池组数据集和扁平的1P3电池组数据集上LBIP的性能。结果表明，LBIP的识别精度超过95％。同时，我们在0 - 15分钟内模拟了13S电池组的故障，并测试了LBIP在实时电池故障诊断中的有效性。结果表明，LBIP可以有效响应在线故障，置信度超过98％。