XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System特征识别
llm-ir：在多模式对话系统中利用大语言模型来识别意图
这项研究通过引入一种利用大型语言模型（LLM）的新方法来应对多模式对话系统中意图识别的复杂挑战。通过使用低级别适应性（LORA）微调最先进的模型，我们实现了重大的性能改进。为了解决传统方法的局限性，我们采用了一套高级增强技术，包括用于文本提取的光学特征识别（OCR），以及图像裁切，旋转，颜色调整和文本转换，例如同义词更换和句法重新排序。此外，我们整合了知识蒸馏和检索效果生成（RAG）技术，以结合外部知识，从而进一步提高了模型的性能。通过全面的消融研究和细致的参数调整，我们的模型超过了5.35％的基线性能，证明了在多模式意图识别中利用LLM的实质性好处。
人工智能与印度的可持续农业系统：概述
基于愿景的智能系统已经采取了一种方法来实现现代人类生活的各个方面。这些系统结合了计算机视觉，人工智能（AI）和机器学习技术，并允许机器模仿人类的视觉和认知能力，以对当前的任务做出明智的决定[1-4]。计算机视觉技术用于处理和解释周围环境中的视觉信息，而人工智能（AI）技术以及机器学习算法用于识别模式和预测动作[5]。这些智能系统通过随着时间的推移来提高性能。自20世纪后期以来，基于视觉的系统已彻底改变了每个行业。对解释视觉信息的能力始于1950年代的机器的研究。最早的智能机器之一的一个例子是Shakey，这是1960年代后期在斯坦福大学研究所开发的一个破碎机器人。1970年代见证了光学特征识别技术的起源[5]。在1980年代和1990年代，重点转移到机器学习技术在基于视觉的智能系统开发中的应用。但是，这些初始系统
脑电图（EEG）中言语回忆和非回忆间隔的分类
脑机接口 (BCI) 研究已开始用于从脑电图 (EEG) 中识别语音想象过程中的回忆音节。目前，很难从 EEG 数据中识别出真实的回忆持续时间。因此，通常使用不准确的回忆数据（包括非回忆持续时间或通过视觉确定频谱轮廓标记的回忆部分）来识别回忆的音节。由于视觉音节标记耗时费力，因此希望区分正确的语音想象片段的过程能够自动化。在本文中，我们构建了由语音想象片段和非回忆片段组成的每个模型以获得真正的音节片段。我们通过视觉判断从带有音节标记的语音想象/非回忆数据中提取复倒谱，并使用这些特征识别语音想象/非回忆片段。最后，我们报告了通过 10 倍交叉验证的分类结果。
基于脑电信号的身份认证技术综述
随着脑机接口技术的快速发展，脑电信号作为一种新的生物特征识别特征近年来受到广泛关注，脑机接口的安全性以及生物特征认证长期以来的不安全性有了新的解决方案。本文对脑电信号生物特征识别进行了分析，并涉及到认证过程中的最新研究，主要介绍了基于脑电信号的认证方法，并首次系统地介绍了基于脑电信号的生物特征密码体制用于认证。在密码学中，密钥是密码体制中认证的核心基础，密码技术可以有效提高生物特征认证的安全性，保护生物特征。基于脑电信号的生物特征密码体制的可撤销性是传统生物特征认证所不具备的优势。最后提出了基于脑电信号的身份认证技术现存的问题和未来的发展方向，为相关研究提供参考。
评论文章航空疲劳 - DergiPark
疲劳是影响航空安全的关键因素，它会通过降低执行需要高阶智力处理的任务的能力而导致人为失误。慢性疲劳更加隐蔽和主观。导致疲劳的因素包括睡眠不足、机组人员排班、长时间值班、时差或轮班、高工作量以及缺乏身体或精神健康。有主观和客观的测量方法来估计疲劳程度。主观技术基于睡眠和疲劳的自我报告，而客观干预则基于受试者的生理特征（脑电波、眼球注视、面部特征识别）或其身体表现（肌肉张力、手腕不活动、头部方向）。疲劳测量旨在支持和维持长时间或平稳值班期间的警觉性和表现。疲劳对策主要基于自我报告的数据，自我报告需要“安全”因素。本研究旨在评估航空业遇到的疲劳并回顾用于预防疲劳的方法。
国土安全部——国防标准化计划
实现这些目标需要整个国家（而不仅仅是部门）齐心协力，为国土安全制定测量和标准基础设施。例如，第一个目标将需要与其他联邦机构合作，在现有的执法和数据共享标准的基础上再接再厉。第二个目标将需要制定用于检测化学、生物、放射性、核和爆炸物的设备的新标准。第三个目标将需要改进对工人和旅行者的生物特征识别和认证方法。第四个目标将需要制定主要供私营部门使用的关键基础设施风险评估和管理标准；这些标准将以现有的安全标准为基础，并增加防范恐怖袭击的维度。第五个目标将要求国家加强和建立我们的公共卫生和安全标准，使它们成为应对具有全国意义的事件（无论是人为还是自然灾害）的文化的重要组成部分。最后一个目标将需要管理标准，这对于拥有 184,000 名员工的纪律严明、工作高效的机构至关重要。
药房助理机器人
在快速技术进化的背景下，药房正面临着越来越多的挑战，这是由于19号大流行而加剧的。为了应对这些挑战，我们的项目建议使用机器人和人工智能系统对药房进行现代化化。这些技术允许自动化各种任务，例如销售，监视和数据输入，从而减少了人类的努力并最大程度地减少错误。该项目依赖于高级技术，例如光学特征识别（OCR），用于阅读处方，数据库搜索以定位药物以及药物收集和付款的自动化。添加的值包括使用屏幕作为广告空间，通过连接的平台管理投诉以及常规的库存监控。此外，将集成药房助理机器人，以帮助日常任务管理和客户互动。总而言之，该项目从根本上通过结合技术创新和人工智能来改变药房运营，从而提高效率和服务质量。关键字：智能药房，人工智能，机器人技术，药房自动化，OCR
使用 63 通道成像光谱仪在内华达州 Cuprite 进行矿物测绘
摘要：对内华达州埃斯梅拉达县和奈县的 Cuprite 矿区 0.4 至 2.5 公里光谱区域的地球物理和环境研究成像光谱仪 (GERIS) 63 通道扫描仪数据进行了分析。使用现场光谱测量将数据校准为反射率。从 GERIS 数据中提取的单个和空间平均光谱用于根据其光谱特征识别明矾石、高岭石、明矾石和赤铁矿等矿物。还确定了一个反射特性类似于沸石组矿物的区域。在光谱域中对图像进行分类，以生成矿物分布的彩色编码图像图，清晰地显示热液系统的区域性质。将专题矿物图与现有的地质和蚀变图进行比较，证明了成像光谱仪在制作矿物勘探详细地图方面的实用性。使用成像光谱仪数据识别单个矿物并在空间中显示主要矿物学，可以增加可用于确定该地区形态和成因的信息。
使用 63 通道成像光谱仪在内华达州 Cuprite 进行矿物测绘
摘要：对内华达州埃斯梅拉达县和奈县的 Cuprite 矿区 0.4 至 2.5 公里光谱区域的地球物理和环境研究成像光谱仪 (GERIS) 63 通道扫描仪数据进行了分析。使用现场光谱测量将数据校准为反射率。从 GERIS 数据中提取的单个和空间平均光谱用于根据其光谱特征识别明矾石、高岭石、明矾石和赤铁矿等矿物。还确定了一个反射特性类似于沸石组矿物的区域。在光谱域中对图像进行分类，以生成矿物分布的彩色编码图像图，清晰地显示热液系统的区域性质。将专题矿物图与现有的地质和蚀变图进行比较，证明了成像光谱仪在制作矿物勘探详细地图方面的实用性。使用成像光谱仪数据识别单个矿物并在空间中显示主要矿物学，可以增加可用于确定该地区形态和成因的信息。
使用 63 通道成像光谱仪在内华达州 Cuprite 进行矿物测绘
摘要：对内华达州埃斯梅拉达县和奈县的 Cuprite 矿区 0.4 至 2.5 公里光谱区域的地球物理和环境研究成像光谱仪 (GERIS) 63 通道扫描仪数据进行了分析。使用现场光谱测量将数据校准为反射率。从 GERIS 数据中提取的单个和空间平均光谱用于根据其光谱特征识别明矾石、高岭石、明矾石和赤铁矿等矿物。还确定了一个反射特性类似于沸石组矿物的区域。在光谱域中对图像进行分类，以生成矿物分布的彩色编码图像图，清晰地显示热液系统的区域性质。将专题矿物图与现有的地质和蚀变图进行比较，证明了成像光谱仪在制作矿物勘探详细地图方面的实用性。使用成像光谱仪数据识别单个矿物并在空间中显示主要矿物学，可以增加可用于确定该地区形态和成因的信息。