XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System真实
合成数据：跨媒体测量的非常真实的途径
- Alpha Go最著名的例子 - 渲染引擎作为自动驾驶汽车的输入 - 亚马逊培训Alexa语言系统合成数据 - 美国Express和合成财务数据欺诈检测
创新的基于QR码的产品真实性保障
因此，为了研究在真实性保障创建中应用的QR码的技术挑战，提出的案例研究研究了在设计和实施基于基于QR码技术的创新过程中出现的考虑因素，从而确保了原始产品的真实性。重点关注项目的技术方面，我们确定了要考虑和集成至关重要的关键设计元素。我们的研究方法响应了市场需求，因为实现此类项目的技术知识考虑可能使公司可以独立于昂贵的外部服务和专业设备。因此，这项研究的结果可广泛应用于支持使用QR码技术来确保产品真实性的研发项目中的初步设计假设。
内容真实性问题的解决方案：-trufo
第2节将讨论问题与生成AI和即将到来的法律要求有关的问题的紧迫性。 第3节将探讨使用内容标签来协助内容出处分析的好处。 第4和§5节将分别涵盖创建数字内容出处的注释和关联的技术方法。 第6节将分析内容真实性基础架构的要求，并介绍Trufo的平台架构如何解决这些需求。 本文的范围不包括上述用例中解决方案的具体应用，也不包括对关键技术组件的更深入的潜水；未来的出版物将解决这些问题。第2节将讨论问题与生成AI和即将到来的法律要求有关的问题的紧迫性。第3节将探讨使用内容标签来协助内容出处分析的好处。第4和§5节将分别涵盖创建数字内容出处的注释和关联的技术方法。第6节将分析内容真实性基础架构的要求，并介绍Trufo的平台架构如何解决这些需求。本文的范围不包括上述用例中解决方案的具体应用，也不包括对关键技术组件的更深入的潜水；未来的出版物将解决这些问题。
研究文章 使用人工智能系统提供电子证据的真实性
数字时代带来了技术进步的激增，影响了生活的方方面面。人工智能技术的出现及其带来的成就和根本性变化导致出现了以使用电子证据和使用机器实施犯罪为特征的新型犯罪。这促使政府、警察和司法当局使用人工智能技术来帮助侦查这些犯罪并减少其发生。然而，在法庭上使用人工智能引发了重大问题。展开更多围绕使用人工智能提取的证据的有效性、法庭效力和适当限制的担忧 本研究深入探讨了人工智能在证据提取中的作用及其在法律体系中的可采性。该研究重点关注当代法律格局，特别是电子证据及其在法庭上的效力。它解决了人工智能带来的挑战，例如仅依靠人工智能进行犯罪调查和起诉，以及由此产生的法律复杂性。本研究旨在：
鲁比奈克汀在小细胞肺癌中的应用：多中心国家早期获取计划的真实世界经验
1 彼得·麦卡勒姆癌症中心、2 彼得·麦卡勒姆爵士肿瘤学系、5 墨尔本大学医学、牙科和健康科学部、3 奥莉维亚·纽顿-约翰癌症研究所奥斯汀医院、4 维多利亚州墨尔本拉筹伯大学癌症医学院、6 圣约翰上帝苏比亚科医院、7 Icon Cancer Care Midland、8 西澳大利亚珀斯伊迪斯科文大学医学与健康科学学院、9 Chris O'Brien Lifehouse、10 悉尼医学院医学与健康学院、14 悉尼大学北部临床学院、13 新南威尔士州悉尼皇家北岸医院、11 查尔斯王子医院、12 澳大利亚昆士兰州布里斯班昆士兰大学医学院
检测深泡和生成性AI：有关AI水印和多媒体真实性研讨会的标准报告
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1 线布加替尼治疗后 2 线 ALK TKI 治疗的真实结果 ...
• 间变性淋巴瘤激酶阳性 (ALK+) 非小细胞肺癌 (NSCLC) 约占所有 NSCLC 病例的 5%。1,2 • ALK + NSCLC 的靶向治疗包括第一代 ALK 酪氨酸激酶抑制剂 (TKI) 克唑替尼，以及包括布格替尼在内的下一代 ALK TKI。3 • 在 III 期 ALTA-1L 试验中，布格替尼作为 ALK + NSCLC 患者的一线 (1L) 治疗表现出优于克唑替尼的临床疗效。4 • 一项回顾性、非干预性跨国研究先前报告了 1L 布格替尼后的真实世界结果，结果显示，接受 1L 布格替尼治疗，随后接受 ALK TKI 治疗的患者获得了长期的临床益处。 5 • 本分析评估了其他亚组，包括在 ALTA-1L 试验中停用 1L 布格替尼后按对 1L 布格替尼的反应分层的亚组。
基于视觉的空架子在零售中与真实
1通讯作者：shital.pawar@bharatividyapeeth.edu收到：2024年5月13日修订：2024年6月11日接受：2024年7月11日出版：2024年7月27日，摘要 - 空白空间，商店和大型市场上的货架上的货架上的物品较少，而大型市场经常通过在需要的情况下使客户无法使用这些物品，从而使客户不满意。在商店和大型市场的货架上，空间和较少的物品通常会在需要时使不可用的物品使客户失望。这也反映了商店员工对工作的承诺。结果，销售量减少和卖方与客户之间的信任分解。对象检测用于识别较少项目的空空间和架子。通常用于对象检测的算法包括CNN，Yolo和SSD。使用了大型，可自由可用的标准数据集，例如Pascal（板号1）和Pascal（板号2），每个数据集都被使用，每个数据集包含约20个班级的货架项目检测。物品被标记为“库存”及其名称。此标签有助于视觉表示这些项目。对象检测通常需要GPU和网络摄像头。系统已经开发了一个包含四类杂货项目的数据集。项目的标签已从其各自的图像中得出，并将注释存储在单独的图像文件中。该系统已经使用Yolov5算法进行训练。由显示空货架或低项目计数的图像组成的输出已连接到电报API，以通知商店工作人员根据需要进行补货，从而简化了RETSOCKing Process。此多功能应用程序可用于库存管理，研究和开发，也可以与商业零售商店集成，并利用CCTV摄像机进行监视。
检查在可变形的地形中挖掘车轮装载机的模拟对真实差距
摘要我们研究了基于物理的模拟器如何复制一个真实的车轮装载机在一堆土壤中填充水桶。比较使用车辆运动和驱动力的场时间序列进行比较，负载质量和全部工作。车辆被建模为具有摩擦触点，传动系统和线性执行器的刚性多体系统。对于土壤，我们测试了不同分辨率的离散元素模型，并且没有多尺度加速。时空分辨率在50-400 mm至2-500毫秒之间，计算速度比实时快1/10,000至5倍。发现模拟到现实差距约为10％，并且对实现水平的依赖性较弱，例如与实时模拟兼容。此外，研究了在不同的模拟操作之间转移下的优化力反馈控制器的敏感性。尽管域间隙约为15％，但观察到域偏置会导致5％的性能降低。
更一般的深泡检测的真实外观建模
摘要。在检测与训练中存在类型的深层时，最新研究的最新研究表明了有希望的结果。但是，它们概括地看不见的深泡沫的能力受到限制。这项工作从一个简单的原则中改善了可概括的深层检测：理想的检测器将任何包含在真实面孔中发现的异常的面孔分类为假货。也就是说，检测器应学习一致的真实外观，而不是在训练集中不适用于看不见的深击中的假模式。在这一原则的指导下，我们提出了一项名为“真实外观建模”（RAM）的学习任务，该任务通过从稍微干扰的面孔中恢复原始面孔来指导模型学习真实的外观。我们进一步提出了面部障碍，以产生令人不安的面孔，同时保留了恢复的原始信息，这有助于模型学习真实面孔的细粒度外观。广泛的实验证明了建模真实外观以发现更丰富的深击的有效性。我们的方法通过多个流行的DeepFake数据集的大幅度传递了现有的最新方法。