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轻量级且可解释的 Deepfakes 检测框架
摘要 — 近期所谓的深度伪造的现实创作和传播对社会生活、公民休息和法律构成了严重威胁。名人诽谤、选举操纵和深度伪造作为法庭证据只是深度伪造的一些潜在后果。基于 PyTorch 或 TensorFlow 等现代框架、FaceApp 和 REFACE 等视频处理应用程序以及经济的计算基础设施的开源训练模型的可用性简化了深度伪造的创作。大多数现有检测器专注于检测换脸、口型同步或木偶大师深度伪造，但几乎没有探索用于检测所有三种类型深度伪造的统一框架。本文提出了一个统一的框架，利用混合面部标志和我们新颖的心率特征的融合功能来检测所有类型的深度伪造。我们提出了新颖的心率特征，并将它们与面部标志特征融合，以更好地提取假视频的面部伪影和原始视频中的自然变化。我们利用这些特征训练了一个轻量级的 XGBoost，以对 deepfake 和真实视频进行分类。我们在包含所有类型 deepfake 的世界领袖数据集 (WLDR) 上评估了我们框架的性能。实验结果表明，与比较 deepfake 检测方法相比，所提出的框架具有更优异的检测性能。将我们的框架与深度学习模型候选模型 LSTM-FCN 进行性能比较，结果表明，所提出的模型取得了类似的结果，但它更具可解释性。索引术语 —Deepfakes、多媒体取证、随机森林集成、树提升、XGBoost、Faceswap、Lip sync、Puppet Master。
瘫痪患者通过眨眼就能发出声音
印度卡纳塔克邦 - 560074 摘要 以前，残疾患者无法交流和阅读，因此与外界的联系是通过人机交互进行的；例如跟踪眼部运动和监测脑电波。现在，人们不太愿意使用脑部运动监测设备，因为患者必须佩戴它。我们的项目是专门为 MND 患者设计的智能系统。如果患者在床上患有 MND 疾病，则无法与护理提供者交谈。在本研究中，一个组件支持向他人寻求帮助，因为它既是基本又是休闲的方法，旨在帮助 MND 患者。本研究为残疾患者（主要是残疾人）提供了一种辅助设备。每个人都知道残疾患者无法与外界交流，因此该系统帮助他们用自己的眼睛交流并通过护理人员满足他们的需求。与当前结果相比，它同样能提供有效而准确的结果。如果监护人不在场或患者的需求不满足，则会向其亲属发送一条消息，其中包含患者所需的先决条件。企业可以利用此研究通过虚拟键盘进行密码验证，其中依赖于闪烁与虚拟键盘中的特定组件的单独比较。我们的研究重点是开发一种实时视频处理方法，该方法可以完全独立于头部方向（白天或晚上）识别眼睛的眨动。根据与患者先决条件相关的闪烁，识别患者并将其转换为语音并作为输出提供。除此之外，还创建了一个消息警报系统，以便监护人和亲属能够更熟悉患者的先决条件。关键词：——运动神经元病 (MND)、眨眼、视频处理、瘫痪、消息、警报、要求、虚拟键盘。
用于移动边缘计算任务卸载的组合客户端-主多智能体深度强化学习
最近，执行计算密集型任务的移动应用程序激增，例如视频流、数据挖掘、虚拟现实、增强现实、图像处理、视频处理、人脸识别和在线游戏。然而，平板电脑和智能手机等用户设备 (UD) 执行任务计算需求的能力有限。移动边缘计算 (MEC) 已成为一种有前途的技术，可以满足 UD 日益增长的计算需求。MEC 中的任务卸载是一种通过在 UD 和 MEC 服务器之间分配任务来满足 UD 需求的策略。深度强化学习 (DRL) 在任务卸载问题中越来越受到关注，因为它可以适应动态变化并最大限度地降低在线计算复杂度。然而，UD 和 MEC 服务器上各种类型的连续和离散资源限制对设计高效的基于 DRL 的任务卸载策略提出了挑战。现有的基于 DRL 的任务卸载算法侧重于 UD 的约束，假设服务器上有足够的存储资源。此外，现有的基于多智能体 DRL（MADRL）的任务卸载算法是同质智能体，并将同质约束视为其奖励函数中的惩罚。我们提出了一种新颖的组合客户端-主 MADRL（CCM_MADRL）算法，用于 MEC 中的任务卸载（CCM_MADRL_MEC），该算法使 UD 能够决定其资源需求，并让服务器根据 UD 的需求做出组合决策。CCM_MADRL_MEC 是任务卸载中第一个除了考虑 UD 中的约束之外还考虑服务器存储容量的 MADRL。通过利用组合动作选择，CCM_MADRL_MEC 表现出优于现有 MADDPG 和启发式算法的收敛性。
James C. de Vellis合作伙伴
为电动汽车和自动驾驶汽车空间中的多家公司制定并管理了多个大型专利组合和相关策略。开发并管理了一家跨国公司的专利组合，该公司提供与互联网相关的产品和服务（包括语音激活产品）。开发并管理了提供电网管理和相关技术的清洁技术公司的专利组合。开发并管理了管理水处理设施控制系统的清洁技术公司的专利组合。开发并管理了管理第二寿命存储和控制系统的清洁技术公司的专利组合。开发并管理了多家医疗设备公司的专利组合，这些公司开发了神经系统模拟设备，骨科手术设备，关节置换设备，自动化外部除颤器和智能可穿戴设备等。开发并管理了开发农场管理软件和相关产品的多家Agtech公司的专利组合。开发并增强了一家公司的专利组合，该公司为电信行业提供建筑和专业服务。通过一系列与多项专利诉讼和继续专利起诉的一系列重新审查程序，向一家电信公司咨询了网络转换和路由专利组合。通过一系列重新检查程序咨询了有关图像注册技术的机器视觉创新者。在数据中心内外，在不间断的电源，电压转换器，数据中心和通信的领域开发并增强了电源公司的专利组合。开发并增强了在移动机动网络网络传输领域的电信公司的专利组合，涉及涉及串联信号振荡，在宽带网络中的数据合法拦截，最终用户位置相关的数据截距，与移动网络和扇区AntenNAS的个性化环形音调截距。在交错的视频运动检测，块删除和视频信号处理领域开发并增强了视频处理公司的专利组合。
欢迎参加 2019 年秋季研究生入学指导
2019 年秋季 MARZIEH AHMADZADEH，讲师，博士，伊斯法罕大学，软件工程 HAMID R. ARABNIA，教授兼研究生协调员；博士，肯特大学坎特伯雷分校，并行和分布式算法与架构、计算机视觉、可扩展大数据分析、预防网络跟踪和网络骚扰的方法。 BUDAK ARPINAR，副教授；博士，中东技术大学，互联网规模分布式数据库、可互操作信息系统。 BRADLEY J. BARNES，高级讲师，博士；佐治亚大学，并行和分布式计算、计算机架构、操作系统。 SUCHENDRA M. BHANDARKAR，教授；博士，雪城大学，计算机视觉、图像和视频处理和并行处理。 LIMING CAI，教授；博士，德克萨斯 A&M 大学，算法、组合优化计算复杂性理论和计算生物学。 MICHAEL COTTERELL，讲师，讲师，博士，佐治亚大学，大数据分析的模拟、优化与本体。PRASHANT DOSHI，教授，博士，伊利诺伊大学，面向服务计算、语义网、动态工作流组合、人工智能、顺序决策理论、随时间变化的概率推理。DANIEL M. EVERETT，助理教授（兼职）；博士，威斯康星州，科学编程。SHELBY FUNK，副教授；博士，北卡罗来纳大学教堂山分校，实时系统、分布式系统。LE GUAN，助理教授，博士，中国科学院，硬件与系统安全、移动安全和物联网。WILLIAM HOLLINGSWORTH，讲师，博士，剑桥大学，计算语言学与计算机科学。YI HONG，助理教授，博士，北卡罗来纳大学教堂山分校，数据分析、统计分析、优化与可视化。 MARIA HYBINETTE，副教授，博士，佐治亚理工学院，并行和分布式计算、交互式计算环境、并行应用。
使用 Python 进行人工智能工业培训
S. No.主题 1 人工智能 (AI) 简介：人工智能的简介、发展和历史、各种应用领域（医疗保健、监控、分析和网络安全等。）、科学应用、机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 简介、AI、ML 和 DL 之间的区别、基于规则的系统、智能代理、优化问题。2 人工智能的 Python 编程：简介、数据类型、变量、运算符、输入和输出操作；环境设置、控制流 - 决策控制、循环语句等。；数据结构 - 列表、元组、字符串、字典、集合；函数式编程 - 函数类型、递归函数、Lambda 函数、模块和包； OOPs 概念、异常处理、Python 库 - numPy、matplotlib、pandas、scipy、seaborn 等。3 人工智能数学：线性代数 - 向量、标量、矩阵和矩阵运算；概率 - 基础、抽样、条件概率、相关和独立事件；统计学基础 - 集中趋势和方差的测量、概率分布（正态、二项式、泊松）、抽样理论、相关性、回归、异常值 4 数据准备和可视化：数据准备、数据预处理、特征工程 - 特征选择技术、特征优化、降维（主成分分析）、数据清理和转换、数据验证和建模；数据可视化 – 使用 Python 库的各种数据图（箱线图、散点图、2D 和 3D 图、时间序列图、直方图等）5 机器学习：机器学习基础、类型 – 监督、无监督和强化学习、机器学习的应用；分类算法 – 线性和逻辑回归（梯度下降、损失函数、交叉熵）、支持向量机、朴素贝叶斯分类器、决策树、随机森林；聚类算法 – k 均值、模型评估 – 欠拟合与过拟合、混淆矩阵、ROC、精度、召回率、F1、F2、偏差和方差。6 深度学习：简介、历史、生物神经元基础知识、多层感知器 (MLP)、反向传播、人工神经网络 - 卷积神经网络 (CNN)、RNN、LSTM、使用 Tensorflow 的 Keras 神经网络模型、迁移学习。6 人工智能的应用：文本分析 - 概述、文本处理（语法、解析和词干提取）、语义和句法分析、信息检索、图像/视频处理 - 人脸识别、对象分类。聊天机器人的实现。7 项目工作
新闻稿 2024 年 11 月 13 日......
马瑞利推出用于赛车运动的基于人工智能的新型电子控制单元，用于发动机和车辆控制，适用于从传统到电动的所有类型的车辆推进器。该解决方案名为 VEC_480，可确保与车载实时人工智能计算的兴起趋势 100% 兼容，并将于 11 月 13 日至 14 日在德国科隆举行的专业赛车世界博览会上亮相。这项突破性技术重新定义了赛车运动传统车辆控制单元 (VCU) 的标准，提供前所未有的性能、效率、可靠性、计算能力和先进的连接性，以满足该行业日益增长的需求。与之前的 VCU 相比，新解决方案在计算能力方面提供了卓越的性能。实时计算性能提高了 2.5 倍；处理器间带宽增加了 10 倍，RAM 内存带宽得到了改善，从而能够更可靠地重复关键的车辆操作。 VCU 是高性能控制单元，将不同的功能集成到单个设备中：发动机和底盘控制和驱动、数据记录和遥测和云端网关、车载网络。基于 Marelli Motorsport 在车辆控制解决方案方面的扎实专业知识，VEC_480 旨在实时（毫秒）管理日益复杂的神经算法。这是通过采用先进的 AI 加速器 (NPU) 实现的，其计算能力高达 26 TOPS（每秒万亿次运算）。这项尖端技术为内部车辆网络和发动机或车辆管理提供了更大的潜力。设备中嵌入的强大 AI 加速器支持低延迟和高效率的实时 AI 推理，为神经虚拟传感器、人工智能数据推理、实时视频处理（轨迹检测、物体检测等）、定位和定位、性能分析、预测分析、语音识别铺平了道路。该技术还兼容并支持顶级 AI 框架，例如 TensorFlow、TensorFlow Lite、Keras、PyTorch 和 ONNX。该解决方案是对 Marelli Motorsport 在专业赛车世界博览会（10.01 展厅 3064 展位）上展示的一系列先进技术的补充。作为技术开发的加速器，Marelli Motorsport 为赛车开发创新和尖端解决方案，通过利用敏捷、快速和优化的设计，使其流向乘用车业务。关于 Marelli Marelli 是汽车行业领先的移动技术供应商。凭借在创新和制造卓越方面强大而成熟的业绩记录，我们的使命是通过与客户合作来改变移动的未来
5个计算机的主要组件
计算机的内部工作：平滑操作计算机设备的基本组件依赖于几个基本组件，这些组件能够有效地处理和运行。本文将深入研究这些核心组件，探索它们在使数据处理更加容易和更方便的角色中的作用。对于准备基于计算机知识考试的学生，下面提供了示例问题。在其核心上，计算机系统包括五个主要元素：输入单元，输出单元，内存单元，控制单元以及算术和逻辑单元。了解这些组件对于在当今的数字景观中导航至关重要，在当今的数字景观中，计算机在日常生活中起着不可或缺的作用。虽然外部设计可能有所不同，但这些基本组件对于平滑操作仍然至关重要。有抱负的政府考试候选人应准备根据这些概念回答多项选择问题。让我们分解每个组件： *输入单元：通过键盘或鼠标等各种设备接收命令和数据。*输出单元：通常使用监视器或打印机以人类可读形式显示处理的信息。*内存单元：存储临时数据，允许中央处理单元（CPU）有效地访问和处理它。*控制单元：管理组件之间的数据流，确保任务的正确处理和执行。*算术和逻辑单元：对处理的数据执行计算和逻辑操作。使用输入设备将信息输入计算机时，数据立即保存在内存单元中。2。3。此单元随后将数据传输到CPU的其他部分以进行进一步处理，这要归功于现有的编程。为了更深入地了解这些组件，候选人可以参考其他资源，例如链接的文章和视频，这些资源可提供有关计算机输入/输出设备及其功能的详细信息。执行命令后，输出将暂时存储在存储单元中，然后再显示给用户。控制单元在管理计算机设备的整个功能中起关键作用。它收集输入数据，启动处理并最终向用户提供输出。本质上，它是计算机中所有处理操作的中心枢纽。控制单元负责执行指令，解释输入的数据，发出信号和检索结果。CPU的算术和逻辑单元（ALU）执行数学计算，算术操作和逻辑比较。它包括启用加法，减法，乘法，除法和其他数值计算的电路。中央处理单元（CPU）是任何计算机设备的核心组件，包括三个主要组件：内存单元，控制单元以及算术和逻辑单元。这些单元协同工作以促进有效的数据处理。CPU通常被称为“计算机的大脑”，未经执行和许可就无法执行任何操作。除了这些组件外，计算机设备还由影响其整体编程和性能的复杂电路和电线组成。2。要更好地了解各种计算机术语，程序和应用程序，必须了解基本的计算机元素。为了协助准备竞争性考试的候选人，下面提供了有关计算机组件的几个多项选择问题：Q1。MU，Alu和Cu都是_______的一部分。答案：（2）中央处理单元（CPU）Q 2。_______是计算机的主要内存。答案：（3）内部硬盘Q 3。GUI的完整形式是什么？答案：（1）图形用户界面Q 4。一台计算机包括多少种类型的内存？答案：（4）两个随机访问存储器（RAM）是指计算机运行时可以暂时存储数据的计算机内存的类型，而仅读取的内存（ROM）即使关闭了计算机，也可以永久保留数据。计算机的物理部分包括硬件组件，例如RAM和ROM，这对于其功能至关重要。用来检查和验证纸质文档的设备被称为真实性检查器。当我们将数据输入计算机并进行处理时，在屏幕上显示的结果称为软复制输出。如果我们打印此结果，它将变成硬拷贝输出，这是输出单位过程的一部分。输出单元是指从计算机说明获得结果的总体过程，并且只有通过输出设备才有可能。让我们考虑一个例子：使用ATM机时，插入我们的卡是输入操作，而收到钱是输出结果。这是计算机中内存的工作方式：1。了解此概念可以帮助我们掌握不同类型的输出设备的工作方式。输出设备包括： - 监视器：这是我们在屏幕上看到任何输入的输出的地方。- 打印机：它将软复制文档打印为硬拷贝。- 绘图仪：用于打印向量图形。- 投影仪：同时介绍图片和声音。- 声音扬声器：通过输入设备输入的返回数据。输入数据使用输入设备输入后立即保存在中央处理单元（CPU）内存单元中。内存单元将此数据发送到其他CPU零件以进行执行。处理后，首先将结果保存在存储单元中，然后再输出给用户。有两种类型的内存： - 永久存储：保存所有计算机数据，可以随时访问。- 临时存储：数据停留在这里，直到我们关闭计算机为止；关闭后已删除。存储设备包括：1。主存储设备（主计算机存储器）： - RAM（随机访问存储器）：保留当前的工作说明和数据。- ROM（仅读取记忆）：包含永久的，不可编辑的信息。辅助存储设备：包括用于长期数据保留和管理的存储设备。计算机中使用了几种类型的RAM内存。其中一些包括SDRAM，RD RAM，DDR，FPM DRAM，V-RAM和EDO RAM。另一方面，ROM内存代表只能阅读的内存，只能从而不是写入。这使其适用于存储操作系统和软件。与RAM不同，ROM是一种非易失性存储设备，这意味着存储在其中的数据无法被删除或篡改。但是，ROM内存的类型也不同，包括下面列出的一些示例。除了RAM和ROM外，计算机还使用辅助存储设备，例如硬盘（HDD）和固态驱动器（SDD）。后者比前者快，但容量有限。其他类型的辅助存储包括笔驱动器和CD-ROM。控制单元是计算机系统中的关键组件，负责解释用户的说明并正确执行。它与其他组件（如算术逻辑单元）紧密合作，可以有效执行各种任务。已将指令提供给用户。此数据包括算术和逻辑类型。算术数据涉及数学计算，例如加法，减法，乘法和除法。逻辑数据是指计算机上的用户输入，包括诸如打印文档，下载音乐，预订铁路门票或播放视频之类的操作。计算机组件具有各种功能。主板连接所有组件以进行沟通和协作。输入单元（例如键盘和鼠标），将用户说明输入到系统中。输出单元，例如监视器和扬声器，执行指令并显示结果。CPU（中央处理单元）执行用户说明，而GPU（图形处理单元）处理图像和视频处理。存储单元存储数据以进行以后检索。RAM（随机访问存储器）是一个临时存储数据，文件和应用程序的临时存储空间。计算机的物理组件包括主板，显示器，鼠标，键盘，图形卡，扬声器，电源，以太网或无线卡，硬盘驱动器或固态驱动器以及光学驱动DVD/RW。计算机的两个主要组件是硬件和软件。硬件是指诸如CPU，主板和存储单元之类的物理组件，而软件包括在这些组件上运行的程序和操作系统。CPU代表中央处理单元。计算机的7个主要组件包括主板，CPU，图形卡，硬盘驱动器，网卡，监视器和USB端口。计算机的三个主要组件是输入单元，中央处理单元（CPU）和输出单元。其他用于参考这些组件的术语包括输入/输出（I/O）单元，控制单元（CU），ALU（算术逻辑单元），图形卡，硬盘驱动器，网络卡，Monitor和USB端口。计算机的四个基本组件是输入单元，处理单元，存储单元和输出单元。计算机系统的基本建筑块是计算机的三个关键部分：输入设备，CPU，输出设备