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Deepfake 报告
在当今的数字时代，合成媒体已成为现代技术惊人能力的证明。这些数字化创作是通过人工智能 (AI) 和机器学习的进步而实现的，开辟了一个充满创意可能性的世界。然而，在这些进步中出现了一个独特且令人担忧的子集，即“深度伪造”。深度伪造可以定义为使用复杂的人工智能技术进行的超现实音频或视频处理，其恶意目的是欺诈、欺骗或操纵某人。这些操纵的执行如此令人信服，以至于它们通常与真实内容难以区分，因此具有潜在的欺骗性和危害性。因此，虽然合成媒体整体上对各个行业都有积极贡献，但深度伪造需要采取具体而严格的监管方式。
征文 - ICICT 2024 - BUET
ICICT2024 诚邀 ICT 所有领域的论文投稿。感兴趣的主题包括但不限于：人工智能、机器学习和深度学习大数据和数据分析机器人、控制和自动化网络安全和隐私区块链技术物联网 (IoT) 和移动计算量子计算嵌入式系统可重构计算 VLSI 测试和可靠性智能电网生物信息学和健康信息学电信和下一代网络移动通信 5G/6G 及更高版本生成和基于 LLM 的通信方法定位和基于位置的服务信号、图像和视频处理计算机视觉和人机交互 (HCI) ICT 的社会和伦理影响可持续发展的 ICT 软件工程电子商务和商业 IT
多用户设施和支持设备
*EDR 的初始发射配置包括 4 个 SED 和 4 个 MDL。1. 空气冷却的最大机架冷却能力高达 1200 W，水冷的最大机架冷却能力高达 2000 W。只要不超过单个冷却能力且总能力不超过 2000 W，就可以结合使用这两种冷却方式。2. SED 可配置为 28 Vdc 或 120 Vdc。3. 此连接是高速数据连接，供执行其自身视频处理的有效载荷使用。ESA 的蛋白质结晶诊断设施就是一个例子。4. 流体公用设施通过公用设施配电板 (UDP) 进行路由。接口可以在不同的有效载荷之间共享。这些特性代表基准版本。然而，模块化配置允许进行调整。
简历
i. 2014 年 9 月 10 日，参加由 R. Subramanian 博士在阿萨姆邦乔哈特的卡齐兰加大学举办的关于“人类价值观和职业道德”的教师发展研讨会 ii. 2015 年 8 月 8 日，参加由 NITTTR 昌迪加尔的 JS Saini 博士在阿萨姆邦乔哈特的卡齐兰加大学举办的关于“教学方法”的教师发展研讨会 iii. 参加由 MathWorks 和 IEEE 学生分会于 2016 年 7 月 1 日起在阿萨姆邦高哈蒂大学组织的为期 6 天的“MATLAB for all”国家级研讨会模块（涵盖 Matlab 基础知识、图像处理、视频处理） iv. 参加 IBM 举办的教师教育研讨会
利用大规模大脑启发光子计算机识别人体动作
在计算机视觉中，识别视频流中的人类动作是一项具有挑战性的任务，其主要应用领域包括脑机接口和监控。深度学习最近取得了显著的成果，但在实践中却很难使用，因为它的训练需要大量数据集和专用的耗能硬件。在这项工作中，我们提出了一种基于储层计算范式的可扩展光子神经启发式架构，能够以最先进的精度识别基于视频的人类动作。我们的实验光学装置由现成的组件组成，并实现了一个易于训练且可扩展到数十万个节点的大型并行循环神经网络。这项工作为实现用于实时视频处理的简单可重构且节能的光子信息处理系统铺平了道路。
机器人即服务利用人工智能提供行业灵活性
凯捷利用丰富的行业经验，分析客户需求并确定机器人如何提供帮助。机器人可以使用传感器或视频处理和计算机视觉来识别产品、缺陷以及特定情况或事件。机器人无线连接到英特尔物联网网关，该网关承载着凯捷 XIoT 平台。开源 XIoT 软件将机器人的数据发送到云端，凯捷分析软件在云端处理收集的数据。用户可以分析已完成的任务数量、任务成功率、机器人传感器数据以及用于机器人预测性维护的其他操作数据。云端的数据可与各种人工智能或大数据平台一起使用，以增强机器人的功能。例如，IBM Watson 人工智能平台可用于帮助识别生产线上的产品，或帮助识别制造缺陷。云端还可用于语音处理，以便可以使用语音命令控制机器人。
用于神经形态和模拟计算的全集成忆阻器系统
本最终技术报告详细介绍了 AFRL 拨款 FA8750-18- 2-0122 下取得的成果。该项目的总体目标是开发一个基于忆阻器的神经形态计算硬件平台。在简要介绍背景和原理之后，介绍了技术方法。以下各节总结了设备、阵列和集成系统级别的研究成果。利用我们之前在设备开发和单晶体管单电阻 (1T1R) 阵列集成方面的成就，我们实现了全硬件忆阻多层神经网络，集成了用于并行图像和视频处理的三维 (3D) 忆阻器阵列，并构建了用于时间编码计算的新测试器。我们还开发了新的选择器设备，展示了单选择器单电阻 (1S1R) 阵列集成，展示了储层计算，并提出了扩散和漂移忆阻器的统一紧凑模型。
使用计算机视觉实现边境安全 - IRJET
用于对象检测和跟踪的图像和视频处理在计算机视觉领域有许多重要的应用。很容易确定视频分析中的三个关键步骤：检测有趣的移动物体、逐帧跟踪检测到的物体以及分析物体轨迹以识别其行为和相应的目标物体。自动瞄准武器的另一个现有例子是哨戒枪，它瞄准并射击由其传感器选择的目标。另一个现有的应用是“防空枪”，它安装在陆军坦克顶部的设备上，可自动跟踪和射击低空飞行的物体。使用摄像头进行物体检测是图像处理的一场革命，它本身在各种民用和军事领域都有应用。这些应用包括空中交通管制、导航系统、容错系统、判断问题、检查、目标分析、指挥和控制、传感器管理和武器辅助。1.1运动检测：