XiaoMi-AI文件搜索系统
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带有交通标志检测的自动电动汽车和...
摘要 - 本文介绍了具有交通标志检测和识别功能的自动电动汽车（EV）的设计和实施。该系统是围绕Raspberry Pi微控制器构建的，该覆盆子Pi微控制器控制车辆的操作，处理传感器数据并管理电源分配。关键组件包括用于推进的直流电动机，用于充电的发电机，用于交通符号检测的相机以及用于避免障碍物的超声波传感器。主电池为车辆提供动力，并通过发电机为辅助电池充电。当主电池的电压下降以下时，系统会自动切换以使用辅助电池进行推进，并将发电机充电切换为主电池。通过在Raspberry Pi上运行的图像处理算法来实现流量标志检测，该算法分析了相机捕获的图像以识别和解释流量标志。该系统还结合了一个超声波传感器，以检测障碍并确保安全导航。提议的系统通过利用自动充电功能和高级传感器技术来提高安全性和性能关键词，为自动驾驶汽车提供了可持续和高效的解决方案 -
利用意念波控制机器人汽车
脑控机器人汽车采用思维波技术，代表了神经科学与机器人技术的创新融合，旨在让用户通过大脑活动来控制车辆。该系统的核心是利用脑电图 (EEG) 技术来捕捉和解释用户大脑产生的电信号。例如，Mind Wave 耳机是一种非侵入式 EEG 设备，能够检测和处理脑电波信号。然后使用复杂的算法分析这些信号以识别特定的心理状态或命令。通过精神集中、放松或其他认知线索，用户可以触发命令，这些命令会被转化为机器人汽车的动作，例如加速、减速、转弯或停止。这种交互通常涉及实时处理 EEG 数据，然后将其映射到车辆执行器的相应控制信号，从而实现用户的认知意图与汽车运动之间的无缝集成。此外，此类系统通常结合机器学习技术，以适应个人用户的大脑模式，从而提高准确性和响应能力。脑控机器人汽车的应用不仅仅是新颖，还可能应用于辅助技术、康复和人机界面，为人机之间的直观和沉浸式交互提供新的可能性。
基于人工智能的元宇宙中的网络安全：一项调查
摘要：元宇宙是一个将物理现实与数字虚拟现实相结合的多用户虚拟世界。构建元宇宙的三大基本技术是沉浸式技术、人工智能和区块链。随后，企业对创建人工智能元宇宙进行了重大投资，网络安全变得更加重要。随着网络犯罪呈指数级增长，显然缺乏基于人工智能的元宇宙安全性的全面研究。越来越多的分布式拒绝服务攻击和用户身份信息窃取使得有必要在该领域进行全面和包容的研究，以识别元宇宙的漏洞和弱点。本文总结了基于人工智能的元宇宙网络安全的现有研究，并讨论了相关的安全挑战。根据结果，用户识别问题在本文的研究工作中起着非常重要的作用，其中生物识别方法最为常用。虽然使用生物特征数据被认为是最安全的方法，但由于其独特性，它们也容易被滥用。基于人工智能的网络情况管理系统应该能够借助算法分析任何规模的数据。为了让未来研究该主题的研究人员做好准备，本文对基于人工智能的元宇宙网络安全研究进行了全面总结。
新兴技术时代的零信任实施
本文全面分析了从传统边界安全模型向零信任 (ZT) 框架的转变，强调了转变中的关键点和 ZT 的实际应用。它概述了 ZT 政策与传统安全政策之间的差异，以及影响 ZT 演变的重要事件。此外，本文还探讨了人工智能 (AI) 和量子计算等新兴技术对 ZT 政策和实施的潜在影响。该研究彻底检查了 AI 如何利用机器学习 (ML) 算法分析模式、检测异常和预测威胁，从而改进实时决策过程，从而增强 ZT。此外，本文还展示了基于混沌理论的方法如何与扩展检测和响应 (XDR) 等其他技术结合，有效缓解网络攻击。由于量子计算对 ZT 和整个网络安全提出了新的挑战，本文深入探讨了 ZT 迁移、自动化和编排的复杂性，解决了与这些方面相关的复杂性。最后，本文提供了一种在组织中无缝实施 ZT 的最佳实践方法，列出了建议的指导方针，以促进组织向更安全的 ZT 模型过渡。该研究旨在支持组织成功实施 ZT 并加强其网络安全措施。
在有限温度下的真实频率图蒙特卡洛
图解扩展是处理相关电子系统的中心工具。在热平衡下，它们最自然地定义了Matsubara形式主义。但是，从Matsubara计算中提取任何动态响应函数最终需要从虚构到实频域到实频域的错误分析延续。最近提出了[物理学。修订版b 99，035120（2019）]，可以使用符号代数算法分析进行任何相互作用膨胀图的内部Matsubara总结。总结的结果是复杂频率而不是Matsubara频率的分析函数。在这里，我们应用了此原理并开发了一种示意的蒙特卡洛技术，该技术直接在实际频率轴上产生。我们介绍了在非平凡参数方面的掺杂32x32环状方晶格哈伯德模型的自我能量σ（ω）的结果，其中pseudogap的特征似乎靠近antinode。我们讨论了在实频轴上的扰动序列的行为，尤其表明，在使用截短的扰动系列上使用最大熵方法时，必须非常小心。在分析延续很困难的情况下，我们的方法对将来的应用具有巨大的希望，而中阶扰动理论可能会融合结果。
人工智能驱动的端到端工作流程优化和自动化
摘要 AI 驱动的端到端工作流优化和自动化系统可以解决阻碍生产力和增长的低效率和资源限制问题，从而彻底改变中小企业 (SME)。这些企业通常依赖手动流程和分散的数据系统，限制了它们扩大规模和有效竞争的能力。通过 AI 集成，中小企业可以提高生产力、减少错误并推动增长，从而在竞争环境中更具弹性。AI 驱动的工作流优化结合了几种核心技术：数据集成、流程映射、预测分析和通过机器人流程自动化 (RPA) 等工具实现的自动化。数据集成将不同的数据源整合到一个集中式存储库中，从而可以全面了解运营情况。AI 算法分析这些数据以映射当前的工作流、识别瓶颈并建议完成任务的最佳途径。预测分析使中小企业能够做出明智的决策、预测需求并优化供应链流程，而 RPA 可以自动执行重复性任务，减少人为错误并让员工专注于更具战略性的活动。人工智能驱动的系统为中小企业提供了关键优势，包括提高效率、节省成本和增强决策能力。通过自动化日常
AI驱动的投资算法对市场的影响...
I.引言人工智能（AI）的出现已经彻底改变了各个部门，财务是受影响最大的部门之一。使用机器学习和深度学习等先进技术的AI驱动投资算法在金融市场上已经变得越来越普遍。这些算法分析了大量数据集，识别模式并以远远超出人类能力的速度执行交易。这种转型提出了有关AI对市场效率的影响的关键问题，这是市场价格如何反映所有可用信息的关键衡量标准。市场效率是现代财务理论的基石，认为资产价格应迅速适应新信息，以确保资源的公平估值和最佳分配。AI在投资策略中的应用有望提高预测和交易决策的准确性，从而有可能提高市场效率。但是，AI的引入也引入了挑战，包括增加市场波动和新型系统风险的出现。本文通过分析经验数据，比较AI驱动的投资算法对市场效率的影响，比较AI驱动和传统的交易方法，并探讨对市场稳定性和监管框架的广泛含义。
计算机科学学士学位（COSC）建议四年计划
年份 秋季学期 春季学期 COSC 10403: 编程入门 COSC 20203: 编程技巧 MATH 10524: 微积分 I MATH: 20123: 离散数学 I 大一 TCU 核心 – NSC 1 TCU 核心 - NSC 1 TCU 核心 3 TCU 核心 3 TCU 核心 3 TCU 核心 3 COSC 20803: 数据结构 COSC 30253: 计算机组织 CITE 30103: Unix/Linux 系统管理 COSC 30403: 编程语言概念 大二 MATH 30123: 离散数学 II MATH 30224: 线性代数 TCU 核心 – NSC 1 TCU 核心 - NSC 1 TCU 核心 3 TCU 核心 3 COSC 30203: 计算机系统基金 COSC 40203: 操作系统 COSC 30603: 数据库系统 COSC 选修课 2 初级 COSC 40403：算法分析 COSC 选修课 2 数学 10043：初等统计学 TCU 核心课程 3 TCU 核心课程 3 TCU 核心课程 3 COSC 40943：软件工程 4 COSC 40993：高级设计项目 4 COSC 选修课 2 COSC 选修课 2 高级 TCU 核心课程 3 自由选修课 自由选修课 自由选修课 自由选修课 自由选修课 注意：42 小时必须是在 TCU 修读的高级课程（30000 或 40000 级）。 科学要求 1
从电子预算到智能预算：探索人工智能在政府资源配置决策中的潜力
人工智能已成为世界各国政府的重要工具。然而，人工智能能在多大程度上改善决策尚不清楚，而且一些政策领域并不是最近大多数研究的重点，包括公共预算流程。更具体地说，预算分配是人工智能可能最具潜力的领域之一。因此，本研究试图通过回答以下研究问题来弥补我们现有知识中的这一空白：人工智能技术在多大程度上可以帮助分配公共支出以增加GDP，降低通货膨胀和降低基尼系数？为了回答这个问题，本文提出了一种算法方法，用于处理预算投入（特定支出）以产生某些输出（经济，政治和社会结果）。作者使用多层感知器和多目标遗传算法分析了1960年至2019年的世界银行开放数据，包括217个国家。在公共支出分配中实施此类决策支持系统的优势在于能够处理大量数据并找到不易检测的模式，其中包括多种非线性关系。借助这些技术，可以改进支出分配过程的某些技术方面。此外，基于人工智能的方法的结果与使用传统统计技术的公共预算科学文献的发现一致。
使用自适应机器学习形式对船舶能源系统进行动态故障分析
摘要：全球贸易中航运业务的重要性要求全面了解其可持续性。这取决于船舶结构和重要系统（如船舶推进发动机）的完整性/性能。本研究论文介绍了一种自适应机器学习形式——贝叶斯网络在考虑非线性和非连续故障相互作用的船舶推进发动机故障评估中的应用。该模型捕捉关键故障影响因素及其复杂的相互作用，以预测船舶能源系统的故障概率。进行了敏感性和不确定性分析，以确定关键故障影响因素对船舶推进发动机可靠性的影响程度以及先前数据处理中的相关不确定性。该模型在远洋船舶的推进发动机上进行了测试，以根据故障原因之间的逻辑依赖关系预测故障可能性。基于规范概率算法分析了两种情景，结果表明，基于三种关键故障模式的证据，船舶推进发动机故障可能性分别增加了 11.8%、8.2% 和 9.4%。该模型表现出自适应/动态能力，能够捕捉新的故障信息并更新系统的故障概率。所提出的方法为关键船舶能源系统的完整性管理提供了状态监测工具和预警指南。