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基于 RSVP 的脑机接口基准数据集
本文报告了使用基于快速串行视觉呈现 (RSVP) 范式的脑机接口 (BCI) 系统获取的基准数据集。该数据集包含 64 名健康受试者 (sub1, ..., sub64) 在执行目标图像检测任务时的 64 通道脑电图 (EEG) 数据。对于每个受试者，数据包含两组（“A”和“B”）。每组包含两个块，每个块包括 40 次试验，对应 40 个刺激序列。每个序列包含 100 张以 10 Hz（每秒 10 张图像）呈现的图像。刺激图像是两类街景图像：有人的目标图像和没有人的非目标图像。目标图像在刺激序列中随机呈现，概率为 1 ∼ 4%。在刺激呈现过程中，要求受试者以主观的方式搜索目标图像并忽略非目标图像。为了保留所有原始信息，数据集是未经任何处理的原始连续数据。一方面，该数据集可用作基准数据集，用于比较基于 RSVP 的 BCI 中的目标识别算法。另一方面，该数据集可用于设计新的系统图并评估其 BCI 性能，而无需通过离线模拟收集任何新数据。此外，该数据集还为基于 RSVP 的 BCI 中的事件相关电位 (ERP) 和稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 的表征和建模提供了高质量数据。该数据集可从 http://bci.med.tsinghua.edu.cn/download.html 免费获取。
新闻稿 – 2007 年 – 通用动力任务系统
通用动力公司向海军提供濒海战斗舰开放数据模型，以纳入 SHARE 知识库 通用动力公司将在 IDEX 上展示基于濒海战斗舰的多任务作战能力 通用动力公司员工被评为 2007 年技术领导者 通用动力公司团队获选实施美国政府的全国综合无线网络 德雷珀实验室、通用动力公司和雷神公司重新开放美林路大楼，作为美国海军的“综合支援设施”；增加就业 通用动力公司发布其全球海事边界数据库的更新版本 通用动力公司英国分公司入选 LISTENER 传感器数据融合计划的评估阶段 通用动力公司获得 GSA Alliant 技术解决方案合同 通用动力公司加拿大分公司入选哈利法克斯级现代化 - 作战系统集成计划竞标 通用动力公司获 7100 万美元合同，为国土安全部提供专业服务支持 通用动力公司英国分公司牵头团队获得 LISTENER 评估阶段合同 通用动力公司获 2000 万美元合同，用于分析目标识别和战斗识别技术 通用动力公司获 8300 万美元合同，用于开发和生产海军通用企业显示系统 通用动力公司收购 Mediaware International 通用动力公司获 9100 万美元合同，继续美国和英国潜艇控制系统工作 通用动力公司获 4800 万美元合同，为国土安全部 US-CERT 提供网络态势感知支持
中东科学杂志
军用光学系统为关键任务中的目标识别和跟踪提供高性能和可靠的监控。这些系统在现代战争中已成为不可或缺的一部分，在现代战争中，处理和分析实时视觉数据的能力可以决定行动的成败。通过将先进的光学技术与强大的设计方法相结合，军用系统旨在为各种应用提供精确有效的解决方案。在这种情况下，光学元件必须确保出色的图像清晰度、分辨率和耐用性，以承受具有挑战性的作战环境。光电系统具有同步图像传输等关键功能，可通过提供情报、侦察、监视和瞄准功能在军事领域脱颖而出。这些系统使军事人员能够在复杂和动态的场景中远距离检测、识别和跟踪目标。此外，世界各地的许多现代军队都在投资增强现实 (AR) 和虚拟现实 (VR) 工具，以提升其系统，获得对敌方部队的优势，并防止战场上的损失 [1]。在这些系统中，中继透镜是远距离清晰无损传输图像的重要组件。这些镜头可确保传输图像的完整性和保真度，这一要求在时间敏感和任务关键型操作中尤为重要。在热像仪等技术中正确使用中继镜头对军事安全至关重要 [2]。例如，热成像系统严重依赖中继镜头来保持图像质量，使操作员即使在能见度低的条件下也能检测到威胁。在激光测距仪 (LRF) 和激光目标指示器 (LTD) 等系统中，中继镜头的使用对于准确引导激光束至关重要
生命科学的基因组编辑革命∗
可编程的核酸酶 - ZFN，Talens和CRISPR-CAS9 - 配备了具有前所未有的能力，几乎可以随意修饰细胞和生物，在整个生命科学上都有巨大的暗示：生物学，农业，生态学和医学。基于核酸酶的基因组编辑（又称基因编辑）取决于对靶向双链断裂（DSB）的细胞反应。第一个真正可靶向的试剂是锌纤维NU-酸盐（ZFN），表明哺乳动物基因组中的任意DNA序列可以通过蛋白质工程来解决，并在基因组编辑时代介导。ZFN是锌纤维蛋白（ZFP）和FOKI裂解结构域的融合，这是由IIS型Foki型酶的基础研究产生的，该研究显示了具有可分离的DNA结合域和非特定型裂解的二重结构。对3-纤维ZFN的研究确定，预先经过的底物是配对的结合位点，这使目标识别序列的大小从9至18 bp的大小增加了一倍，足以指定植物和包括人类细胞在内的植物和哺乳动物细胞中的独特基因组基因源。随后，显示了ZFN诱导的DSB，可刺激青蛙卵中的同源性结合。基于与Foki裂解结构域融合的细菌故事的转录活化剂样核酸酶（Talens）扩大了能力。Zfn和Talens已成功地用于修改多种顽固的生物和细胞类型，这些生物和细胞类型既不是在先前证明了蛋白质工程的成功，否则很久以前就在CRISPR的到来之前很久。最近向细胞基因组传递靶向DSB的技术是RNA引导的核酸酶，如II型原核生物
新闻稿，2024年9月19日
在会议的开幕词中，西马斯未来委员会人工智能（WG AI）主席RasaPetrauskienė强调，自冷战结束以来，安全问题首次在欧洲和立陶宛政治的中心再次出现。‘俄罗斯对乌克兰的入侵使我们想起了地缘政治不稳定和可能破坏和平与安全的真正威胁所带来的危险，这不仅是对整个国家，而且对于整个地区而言。她还强调了中东的不稳定和即将举行的美国总统大选是可能会对全球安全格局产生重大影响的关键因素。在会议期间，从业者和专家讨论了AI如何从根本上改变防御系统，从而使更快，更准确的威胁识别以及更有效地利用可用资源。AI技术可以实时分析大量数据流，促进了更准确的风险预测并提高了军事行动计划的效率。立陶宛共和国国家安全组织首席专家RimaMalakauskienė传达了GitanasNausėda总统的祝贺言论。她强调，人工智能可以显着增强该国的防御能力，尤其是在针对更强大的对手找到解决方案时，但也警告说，需要负责评估该技术的能力和限制。‘除了其在无人机中的应用和自动目标识别外，AI对于有效的物流至关重要。她强调说，立陶宛总裁欢迎有关使用AI技术在国防上使用的辩论，考虑到基于情报的产品的开发是立陶宛的前进道路。她还说，总统不仅要仔细分析与安全和道德问题有关的潜在风险进行仔细分析，同时还要牢记维护国家的最终目标。立陶宛国防与安全行业协会的首席顾问Vincas Jurgutis指出，AI允许通过分析数据并更准确地制定必要的决策来拯救人力资源。这是确定战争成功的关键因素，AI可以
一项关于基于自动提示的多模式转移学习的调查
学院，印度普鲁切里（Puducherry），在一系列职业中摘要，例如文本输入，图像和识别语音，深度学习的结合已成为处理困难识别工作的重大技术进步，评估对深度学习的多种方式进行了插图研究，这些方法已更改了多种领域，将几个领域的重点放在了尖端技术上。一种强大的深度学习方法表明，以识别目标识别和图像划分的图像的出色功效涉及使用卷积的神经网络。通过转移学习的发展使训练有素的模型可以使用较少的信息部署到进一步的专业职业，从而提高了其效率。文本消息识别以及语言主要发展到深度学习和实例，例如复发性神经网络和长期记忆或系统。这些原型在创建信息，理解环境以及管理自然语言任务中的语言处理范围方面表现出色，包括查询答案，设备解释和评估情感。尽管有限的信息有限，但验证的语言原型的实施仍在文本相关操作的性能方面取得了重大改善。当前，复发性的神经网络用于深度学习进行语音识别，以达到高解释的语音效率以构成文本。关键字：自然语言处理，深度学习，复发性神经网络，卷积神经网络1。深度学习引言人工神经网络模仿人类大脑的结构，是基础深度学习，机器学习的一部分已成为过去十年来人工智能（AI）指数进步的推动力。深度学习算法特别擅长处理大量数据，允许机器直接从原始数据输入（例如文本，语音或图像）中学习，而无需手动功能工程。深度学习的主要创新是其通过多个处理单元或神经元多层学习DT的层次结构表示的能力。这些层逐渐提取更高级别的特征，这就是为什么深度学习对语音识别，自然语言理解和图像识别等合作任务特别有用的原因。
脑机接口中的信息传输速率
摘要。目的。信息传输速率 (ITR) 或有效比特率是一种流行且广泛使用的信息测量指标，尤其适用于基于 SSVEP 的脑机 (BCI) 接口。通过将速度和准确性结合为单值参数，该指标有助于评估和比较不同 BCI 社区中的各种目标识别算法。为了计算 ITR，通常假设输入分布均匀，并且通道模型过于简单，该模型无记忆、静止且本质上对称，字母大小离散。因此，为了准确描述性能并启发未来 BCI 设计的端到端设计，需要更彻底地检查和定义 ITR。方法。我们将视网膜膝状体视觉通路承载的共生通信介质建模为离散无记忆通道，并使用修改后的容量表达式重新定义 ITR。我们利用有向图的结果来表征由于新定义导致的转换统计不对称与 ITR 增益之间的关系，从而得出数据速率性能的潜在界限。主要结果。在两个著名的 SSVEP 数据集上，我们比较了两种尖端目标识别方法。结果表明，诱导的 DM 通道不对称对实际感知的 ITR 的影响大于输入分布的变化。此外，证明了新定义下的 ITR 增益与通道转换统计的不对称呈反比。进一步表明，单独的输入定制可以带来感知的 ITR 性能改进。最后，提出了一种算法来寻找二分类的容量，并进一步讨论了通过集成技术将这些结果扩展到多类情况。意义。我们期望我们的研究结果将有助于表征高度动态的 BCI 通道容量、性能阈值和改进的 BCI 刺激设计，以实现人脑与计算机系统之间更紧密的共生，同时确保有效利用底层通信资源。
多光谱图像的迭代多尺度融合与夜视彩色化
1.引言多光谱图像通常提供互补信息，如可见光波段图像和红外图像（近红外或长波红外）。有强有力的证据表明，融合的多光谱图像提高了解释的可靠性（Rogers & Wood，1990；Essock 等人，2001）；而彩色多光谱图像则提高了观察者的表现和反应时间（Toet 等人，1997；Varga，1999；Waxman 等人，1996）。计算机可以自动分析灰度融合图像（用于目标识别）；而彩色图像则易于人类用户解释（用于视觉分析）。想象一下，夜间导航任务可以由配备多传感器成像系统的飞机执行。分析组合或合成的多传感器数据将比同时监测多光谱图像（如可见光波段图像（例如，图像增强，ll）、近红外（NlR）图像和红外（lR）图像）更方便、更有效。在本章中，我们将讨论如何使用图像融合和夜视彩色化技术合成多传感器数据，以提高多传感器图像的有效性和实用性。预计这种图像合成方法的成功应用将提高遥感、夜间导航、目标检测和态势感知的性能。这种图像合成方法涉及两种主要技术，即图像融合和夜视彩色化，分别在下面进行回顾。图像融合通过整合互补数据来组合多源图像，以增强各个源图像中明显的信息，并提高解释的可靠性。这样可以得到更准确的数据（Keys et al.，1990）并提高实用性（Rogers & Wood，1990；Essock et al.，1999）。此外，据报道，融合数据提供了更为稳健的操作性能，例如增加了置信度、减少了歧义性、提高了可靠性和改进了分类（Rogers & Wood，1990；Essock et al.，2001）。图像融合的一般框架可以在参考文献（Pohl & Genderen，1998）中找到。在本章中，我们的讨论重点是像素级图像融合。对融合图像质量的定量评估对于客观比较各个融合算法非常重要，它可以测量有用信息的数量和融合图像中引入的伪影数量。
PAUL MARIO KOOLA 博士、MBA - 德克萨斯农工大学
Knowledge Based Systems Inc.，首席研究员/项目经理：• 寄生电源组 (P3)：美国海军 为海洋传感器供电的永久波浪能 • WAVE CARPET：美国海军 一种可快速重新部署的波浪能技术的新颖设计 • TraceLogic：美国海军 持续到 2017 年 开发机器学习算法以从数据痕迹中解读操作规则 • LIQDS（泄漏识别、量化和检测系统）。：美国海军 与洛克希德·马丁公司合作，该项目开发了一种传感器系统，可以检测和量化联合攻击战斗机 (JSF) 中的泄漏，以支持预防性健康维护 (PHM)。• CORMIT（腐蚀缓解）：美国海军 设计传感器以检测缝隙腐蚀的起始 - 这项工作涉及使用机器智能算法和数据融合的虚拟或抽象传感器。• NDI 图像挖掘：老化飞机计划开发了一种自动化工具，以协助现场工程师使用无损评估 (NDE) 技术评估搭接接头检查中的腐蚀情况。• 数据挖掘油漆退化：老化飞机计划实施数据挖掘技术，使用 EIS、颜色和光泽度测量探索油漆退化 • 多光谱特征融合 (MSFF)：导弹防御局 (MDA) 实施图像处理和贝叶斯融合以增强目标识别 - （诱饵/弹头识别） • iSee：直觉系统：海军研究办公室支持的其他项目： • 为 NASA 构建变更管理和分析工具 (CMAT) 构建决策支持软件原型，结合多用户项目评估，帮助实现多维度的企业愿景 - 结合投资组合理论，帮助根据预算选择项目 • 为能源部 (DOE) 开展的 SDES/MIDAS 石油钻井行业项目研究钻井领域，开发新算法，用于自动执行钻柱连接等日常任务 - 开发数据管理和报告工具，以评估绩效并改进运营。• ISIIAH- 用于抽象和集成仪器硬件的智能系统 – 空军为未来仪器开发的语言、工具和方法 • FIST – 智能传感器智能支持框架 – 空军在 IEEE1451.2 上演示了智能传感器应用 • C2P3/EsMate：导弹防御规划 • KDWIZARD 和 HDWIZARD：数据挖掘和知识发现、恐怖主义建模 • TEAMWORK：社会工作建模、基于视频的知识捕获。• ATIP 和 ATDT 和 IIWARS：文本挖掘、链接分析、恐怖主义建模文本可视化挖掘。• AKDS：文本挖掘支持制造领域的道路规划。
无人驾驶人工智能技术及应用
摘要：无人机 (UAV) 是一种自主空中平台，具有基本飞行能力，包括起飞和降落程序、导航、路线跟踪和任务执行。无人机在各个领域用于民用和军用目的，执行超越人类能力的任务。这些飞行器具有多种硬件和软件配置，包括起飞和降落系统、导航模块、应急响应机制、传感装置、成像仪器和能源供应系统等基本组件。无人机具有飞行管理、目标识别和任务分析能力，可利用从预加载数据集、控制中心和实时环境线索收集的数据。无人机利用各种人工智能 (AI) 算法自主处理瞬时数据，结合人工神经网络、图像处理算法、学习算法和优化技术等方法。本文分析了无人机使用的数据分析方法和 AI 技术。此外，还实现了使用卷积神经网络 (CNN) 算法的图像处理应用程序来提供对象识别。用 Python 语言开发的应用程序的物体识别率经计算为 0.7107，准确率达 0.7107。这一发现表明，通过使用人工智能算法分析通过机载传感器获取的图像，可以提高无人机执行目标获取、避障和防撞等关键操作的能力。关键词：无人机、人工智能、机器学习、图像处理、物体识别简介近年来，人们十分关注以信息技术 (IT) 为基础的系统进步，这些系统旨在为超越人类能力或承担巨大风险的事业提供支持。这些系统主要被称为机器人系统或人工智能系统。“机器人”一词在捷克语中意为“繁重而乏味的劳动”，最早由卡雷尔·恰佩克于 1921 年创造。“机器人技术”一词最早由科幻小说作家艾萨克·阿西莫夫于 1950 年使用。机器人技术是一种软件和硬件系统，用于根据编程指令控制、拆卸和组装机器人对象（Ozfırat，2009 年）。在机器人系统的架构中，有物理组件，包括机械、电气、电子和计算模块，以及软件组件，例如操作系统、控制软件、通信协议和特定于任务的软件（Cosar，2023 年）。术语“机器人”和“机器人技术”经常互换使用，但它们确实有一些概念上的区别。“机器人”通常是指一个可以自行移动的实体，而“机器人”则涵盖了构成这种实体的系统。随着人工智能的加入，这些系统变得自主，能够独立收集数据、学习和解决问题。当机器人系统能够模仿人类行为，展示出执行这些行为的能力时，它就表明了它的智能和学习能力。