XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System目标识别
IFF 目标识别系统
Wojskowe Zakłady Uzbrojenia S.A. 获得了美国国防部 AIMS 认证，该认证表明升级后的 SA-6、KUB-1S91M2-P1 系统（证书编号 CL 0621405RC）以及升级后的 SA-8、OSA-P 系统（证书编号 CL 0621405RC）在平台级别上与 NATO MARK XII 识别系统具有互操作性，这些系统与 Wojskowe Zakłady Uzbrojenia S.A. 生产的 IFF 系统（SIC-11 / 12）集成，并配置了 KIV-16 Mod4。该证书证实 Wojskowe Zakłady Uzbrojenia S.A. 全面实施了用于作战行动的最新加密技术，目前该技术在北约后苏联导弹系统上使用。这样，该系统在北约防空系统的联合行动中就获得了完全的可靠性。目标识别“敌我”系统——Mark XII 模式 4、NSM、升级模式 5 和模式 S 是最新一代系统，集成了从可见光到热波段的被动光电传感器作为观察、检测、识别和识别空中目标的手段，以及北约标准 Mark XII 模式 4 中的主动 IFF 识别系统，配有主动加密计算机，并有可能扩展到北约标准 Mark XIIA 模式 5 和模式 S。
深度学习处理技术在图...
深度学习近年来在目标识别方面表现出了很大的希望，并且在农业中越来越流行，在农业中，无花果果实的检测和计数变得重要。在这项研究中，系统文献综述（SLR）用于评估用于检测和计数无花果水果的深度学习算法。SLR基于广泛使用的“系统证据合成学标准”（玫瑰）审查过程。该研究首先提出研究问题，并严格讨论提出的SLR方法，直到完成数据抽象和分析过程为止。之后，从许多研究中选择了33项涉及农业部门的相关研究。IEEE，Scopus和Science的网络是要研究的三个数据库。由于缺乏无花果水果研究，因此包括了水果和蔬菜研究，因为它们使用了类似的方法和过程。SLR发现各种深度学习算法可以计算现场的无花果水果。此外，由于大多数方法获得了可接受的结果，深度学习的表现在F1分数和平均精度（AP）中是可以接受的，高于80％。此外，可以通过使用个人数据集增强现有的深度学习模型来进行改进。
8p染色体工程揭示了肝癌中患者特异性合成致死性靶向的转移潜力增加
大规模的染色体畸变在人类癌症中普遍存在，但其功能仍然很差。我们使用CRISPR-CAS9基因组编辑建立了染色体工程的肝细胞癌细胞系。A 33 - Mega - 8p染色体（CHR8P）上的碱基对区域被删除，模仿了一个经常观察到的染色体缺失。使用此等源性模型系统，我们描述了CHR8P损失的功能序列及其对转移行为和患者生存的影响。我们发现，CHR8P的转移基因协同起作用，以诱导CHR8P骨骼肿瘤的侵略性和侵入性表型的特征。全基因组CRISPR-CAS9在等源性CHR8P删除细胞中的可行性筛选是一种强大的工具，可以找到先前未识别的合成致死靶标和伴随患者特异性染色体改变的脆弱性。使用此目标识别策略，我们表明CHR8P的de依将肿瘤细胞敏感到靶向反应性氧消毒酶Nudix水解酶17。因此，综合工程允许鉴定新型的合成致死性，特异性杂志的杂合性丧失。
人机交互和人类能动性......
人工智能技术在军事决策过程中的普及似乎正在增加。起初，人工智能在军事领域的应用主要与武器系统有关，这些武器系统通常被称为自主武器系统 (AWS)，可以在无需进一步人工干预的情况下识别、跟踪和攻击目标 (红十字国际委员会 [ICRC] 2021)。世界各地的军队已经使用了武器系统，包括一些巡飞弹，这些武器系统结合了人工智能技术来促进目标识别，通常依赖于计算机视觉技术 (Boulanin 和 Verbruggen 2017；Bode 和 Watts 2023)。虽然巡飞弹通常在人类批准下操作，但似乎有可能在没有人为干预的情况下动态施加武力。事实上，俄罗斯在乌克兰战争的各种报道表明，乌克兰军队在作战的最后阶段使用巡飞弹，在未经人类批准的情况下释放武力 (Hambling 2023, 2024)。这些发展有力地强调了人们长期以来日益增长的担忧，即在使用基于人工智能的系统时，人类在武力决策中所起的作用正在逐渐减弱。
情报任务的 AI
CACI 为情报界提供人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 解决方案，以自动化信息收集、处理、利用和传播过程。我们的 AI 模型提高了数据分析速度、目标识别和跟踪的准确性，并识别有意和无意的数据异常。我们通过应用 AI 和 ML 工具进行特征提取、对象检测、全动态视频分析、射频 (RF) 签名跟踪和异常事件检测以及语言翻译解决方案来改善客户的通用情报图景。我们快速结合开源和多 INT 数据，实现高效准确的模式检测。我们部署人机交互技术，作为强大的工具，帮助分析师改进他们的 AI 模型输出，而无需昂贵的算法开发。我们是大规模部署机器学习操作 (MLOps) 的专家，并将先进的 AI 技术与可立即投入生产且经济高效的架构相结合，能够满足全球乃至战术前沿不断变化的战略和战术需求。我们将 AI 技术与我们的任务专业知识相结合，为我们的客户提供任何规模的决策优势。
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1.1 什么是自动目标识别（ATR）？ 1 1.1.1 买家和卖家 4 1.2 基本定义 4 1.3 检测标准 10 1.4 目标检测性能指标 13 1.4.1 真实值标准化指标 13 1.4.1.1 指定目标和混淆器（AFRL COMPASE 中心术语） 14 1.4.2 报告标准化指标 15 1.4.3 接收者操作特性曲线 15 1.4.4 P d 与 FAR 曲线 18 1.4.5 P d 与列表长度 18 1.4.6 可进入检测方程的其他因素 19 1.4.7 导弹术语 19 1.4.8 杂波水平 20 1.5 分类标准 20 1.5.1 物体分类法 21 1.5.2 混淆矩阵 25 1.5.2.1 复合混淆矩阵26 1.5.3 概率和统计学中的一些常用术语 26 1.6 实验设计 29 1.6.1 测试计划 31 1.6.2 ATR 和人体测试 32 1.7 ATR 硬件/软件的特性 33 参考文献 34
基于SSVEP的BCI中的多频率刺激方法
摘要 — 稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 因其众多优点而成为脑机接口 (BCI) 中最广泛使用的模式之一。然而，由于 SSVEP 中谐波的存在和响应频率范围有限，因此很难在不牺牲接口其他方面或对系统施加额外限制的情况下进一步扩大目标数量。本文介绍了一种用于 SSVEP 的新型多频刺激方法，并研究了其有效增加呈现目标数量的潜力。所提出的刺激方法是通过叠加不同频率的刺激信号获得的，具有尺寸效率高、允许单步目标识别、对可用频率范围没有严格限制、适用于自定步调的 BCI，并且不需要特定的光源。除了刺激频率及其谐波之外，诱发的 SSVEP 波形还包括刺激频率的整数线性组合的频率。使用仅以频率和谐波为参考的典型相关分析 (CCA) 解码从九名受试者收集的 SSVEP 的结果也证明了在基于 SSVEP 的 BCI 中使用这种刺激范式的潜力。
摘要 人工智能与制药领域的交叉代表着一场根本性的变革，通过提高治疗方式的精确度，为加速药物设计和开发时间表提供了新的可能性。我们专注于这两个领域的融合，从战略角度出发，通过克服传统配方方法引发的挑战，挖掘出有潜力的精准候选药物。我们的目标是彻底分析人工智能的各种应用，从其对目标识别的重大贡献到其对临床试验优化的影响的认证。作为一本智力指南，本系统评价引导读者探索人工智能与制药科学合作的未知领域。通过从各种研究和方法中获取所需的信息，我们的系统评价不仅致力于对人工智能的影响进行回顾性分析，而且还致力于提供关于其变革可能性的前瞻性视角。 关键词：人工智能、药物发现、机器学习。国际药品质量保证杂志 (2024)； DOI：10.25258/ijpqa.15.3.08 如何引用本文：Sahoo DK、Sarangi RR、Nayak SK、Rajeshwar V、Sayeed M。发现新视野：人工智能在药物发现和开发中的应用系统评价。国际药品质量保证杂志。2024；15（3）：1151-1157。支持来源：无。利益冲突：无
摘要 人工智能与制药领域的交叉代表着一场根本性的变革，通过提高治疗方式的精确度，为加速药物设计和开发时间表提供了新的可能性。我们专注于这两个领域的融合，从战略角度出发，通过克服传统配方方法引发的挑战，挖掘出有潜力的精准候选药物。我们的目标是彻底分析人工智能的各种应用，从其对目标识别的重大贡献到其对临床试验优化的影响的认证。作为一本智力指南，本系统评价引导读者探索人工智能与制药科学合作的未知领域。通过从各种研究和方法中获取所需的信息，我们的系统评价不仅致力于对人工智能的影响进行回顾性分析，而且还致力于提供关于其变革可能性的前瞻性视角。 关键词：人工智能、药物发现、机器学习。国际药品质量保证杂志 (2024)； DOI：10.25258/ijpqa.15.3.08 如何引用本文：Sahoo DK、Sarangi RR、Nayak SK、Rajeshwar V、Sayeed M。发现新视野：人工智能在药物发现和开发中的应用系统评价。国际药品质量保证杂志。2024；15（3）：1151-1157。支持来源：无。利益冲突：无
此处填写职位名称 - 美国海军研究实验室
电磁学：开发新的计算电磁预测算法和软件实现，以提高预测精度和速度。使用先进的数值方法设计和分析新的天线概念。设计、建造、测试和应用新天线。 自适应信号处理：分析自适应处理的新概念，包括干扰消除、时空自适应处理和自适应滤波。设计和建立实验系统并进行现场测试。 雷达系统设计和分析：开发计算机模型来预测新雷达概念的性能，包括环境建模、开发精确的硬件模型、确定需求和评估技术性能。设计和建立实验系统并进行现场测试。 先进的雷达技术：分布式雷达、MIMO 技术、自动目标识别、电子防护、合成孔径雷达 (SAR)、逆合成孔径雷达 (ISAR) 和 AI/ML 的应用。 软件：为实验性射频传感系统和子系统开发软件。应用可能包括数字信号处理、模拟、数据采集、显示、可视化、跟踪和系统控制。 数字和射频设计：使用最新的 DSP 技术（包括 FPGA 和可编程处理器）开发先进的信号处理系统，并将其应用于实验和操作雷达。
人工智能（AI）在医疗保健领域的应用
人工智能正在通过能够预测、掌握、学习和采取行动的技术彻底改变并加强现代医疗保健，无论是用于识别遗传密码之间的新关系还是用于控制手术辅助机器人。它可以检测到人类完全忽略的细微模式。本研究探讨并讨论了人工智能在卫生领域的各种现代应用。特别是，该研究重点关注人工智能医疗保健的三个最新兴领域：人工智能主导的药物发现、临床试验和患者护理。研究结果表明，制药公司通过加快药物发现过程和自动化目标识别，从医疗保健领域的人工智能中受益匪浅。人工智能 (AI) 还可以帮助消除耗时的数据监控方法。研究结果还表明，人工智能辅助临床试验能够处理大量数据并产生高度准确的结果。医疗人工智能公司开发出在各个层面协助患者的系统。患者的医疗数据也由临床智能分析，从而提供见解以帮助他们改善生活质量。关键词：人工智能、人工智能主导的药物发现、人工智能辅助临床试验、患者护理。