XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System识别器
使用人工智能的假冒产品监控系统
首先，像下图这样构建图像背景，然后构建文本显著性，即在视觉处理背景下的图像的独特特征。字符识别意味着允许计算机识别书面或印刷字符（例如数字或字母）并将其转换为计算机可以使用的形式的过程。字符识别器 - ABBYY 我们首先使用领先的商业 OCR 引擎 ABBYY 对文本显著性执行字符识别。ABBYY 接收图像作为输入并输出该图像中识别出的字符。然后通过文本提示编码（即二元语法和三元语法）完成字符检测，最后通过视觉提示编码完成视觉检测这两者使用对象粒度分类进行分类，最后的结果是徽标检索。
机械维护（职业管理领域 91）职业发展计划
第 1 章。职责 机械维护职业管理领域 (CMF) 的主要职责是对陆军武器系统和设备执行修复功能，以支持机动部队在整个作战范围内准备和执行作战任务。修复功能包括维护管理、恢复、故障诊断、维修、大修、部件/主要组件替换和交换。军械维护人员支持所有陆军系统的生命周期功能，陆军的任务准备包括战斗、战术和地面支援系统。CMF 包括 14 个军事职业专长 (MOS) 和 5 个额外技能识别器 (ASI)，它们在需要极其技术和战术技能的广泛领域发挥作用。CMF 91 名维护人员支持陆军中的每种类型的部队，包括特种任务部队。CMF 完全融入两级维护和模块化部队结构。
人工智能：HP 中的潜在应用 - HIMCOSTE
应用过去 60 年来，人工智能的主要进步包括搜索算法、机器学习算法以及将统计分析融入对整个世界的理解。我们见证了许多人工智能应用：机器人、机器翻译、聊天机器人、语音识别器等等。人工智能技术被用于解决许多现实问题。某些机器人正在帮助寻找地雷，搜寻因自然灾害而被困在废墟中的人类。人工智能的用途更为微妙，例如检查购买历史和影响营销决策。人工智能在我们的生活中发挥着越来越重要的作用，最新的趋势是人工智能芯片和随之而来的智能手机应用程序。人工智能算法已在数据中心和大型计算机上使用多年，但最近才出现在消费电子领域。文字处理或检查文本的语法和拼写是符号人工智能的经典应用，已经使用很长时间了。
CERT 协调漏洞披露指南
4 CVD 阶段 29 4.1 发现 30 4.1.1 为什么要寻找漏洞？ 31 4.1.2 避免在发现漏洞时承担不必要的风险 31 4.2 报告 32 4.2.1 创建安全的报告渠道 33 4.2.2 鼓励报告 33 4.2.3 减少报告过程中的摩擦 33 4.2.4 提供有用的信息 34 4.3 验证和分类 35 4.3.1 验证报告 35 4.3.2 分类启发式 36 4.4 补救 37 4.4.1 隔离问题 37 4.4.2 解决问题 37 4.4.3 缓解无法修复的问题 37 4.5 获得公众认知 38 4.5.1 准备和分发草案 39 4.5.2 发布 39 4.5.3 漏洞识别器可改善响应40 4.5.4 发布地点 40 4.6 促进部署 40 4.6.1 扩大信息传播范围 41 4.6.2 发布后监控 41
匿名
根据欧盟的数据保护法，尤其是一般数据保护法规（GDPR）1，匿名数据是“与已确定或可识别的自然人无关的信息，或以数据主体不再可识别的方式匿名匿名的个人数据”。数据集2（包括个人数据）可能包含直接和间接标识符，这些标识符允许个人识别或可以识别。直接标识符是引用个人的特定信息，例如名称或标识号。间接标识符（也称为准识别器）是任何信息（例如在特定时刻或对某个主题的意见）可以单独或与其他准标识符结合使用，该地理位置可以使用，该地理位置是由对该个人有所了解的人，目的是重新识别数据集中的个人3 4。重新识别的可能性是通过使用数据匹配或类似技术将匿名数据重新转换为个人数据的给定数据集中的概率。数据集的效用是该信息对预期目的的有用程度（例如关于特定疾病的研究）。
如今RFID技术的应用已经开始......
CDM：电缆驱动调制解调器 DEEE：电子电气设备指令。EPC：电子产品代码。FTDI：未来技术设备国际公司。GSM：全球移动通信系统。IC：印刷电路。ID：身份识别器。IFF：友敌识别。ISM：工业科学医疗。ISO：国际标准化组织。MIFARE：米克朗FARE。PBDE：多溴二苯醚。PCB：印刷电路板。PKE：被动无钥匙进入。PKS：被动无钥匙启动。RF：射频。RFID：射频识别。RKE：遥控无钥匙进入，RoHS：限制使用某些危险品。RS：推荐标准。RTF：读者优先对话。RTL：实时定位。SHF：超高频。SMD：单装设备。 SQL：结构化查询语言 TPMS：轮胎压力监测系统。TTF：标签对话优先。UART：通用异步接收器/发射器）。UHF：超高频。USB CDC：通用串行总线通信设备类。USB HID：通用串行总线人机接口设备。WEE：废弃电子电气设备指令。
安全VSAT MANPACK
SELINK™网关执行卫星终端“虚拟化”，向服务器显示原始MAC地址以及网络中每个卫星设备的独特，注册，识别器。优点是压倒性的。SELINK™保护数据频道和对通信通道的访问，只能由由零信任访问机制控制的授权过程使用，将恶意软件汇总到其来源。这可以确保即使卫星设备受到损害，例如在发生供应链攻击的情况下，也可以保护地面站服务器。卫星设备不再需要公共静态IP地址来减少攻击表面和操作成本。轻巧协议和零加密开销使安全性不再是问题的敏感设备，使资源利用率有效，允许最佳响应并确保目标性能为最多的TCP/IP服务。智能机制，例如自动会话恢复，同一数据包标头上的数据包聚合以及TCP头顶减少额，可防止提供者的数据包过滤器并提高服务可用性。易于在任何环境中易于集成，通过任何协议，便携式，多设备与加密型，SE Link™安全技术的好处，具有弹性且对量子计算攻击具有抵抗力。
DEVCOM CBC @ DTRA CBD S&T 会议 - Army.mil
纳米孔测序技术已实现多种应用，用于快速识别和表征生物威胁，包括新兴威胁和/或转基因威胁。已开发出用于超前和移动实验室环境的系统。军事操作员正在接受执行 DNA 和 RNA 测序协议的培训，这将彻底改变现场的生物威胁识别。样品和文库制备方法已得到简化，并正在自动化，供未经实验室培训的操作员使用，生物信息学软件已被设计为在测序仪运行时自动识别生物威胁。一旦生物信息学软件将结果报告给操作员，就会设计额外的软件将结果立即发送到指挥中心，并集成到各种指挥和控制网络和架构中，以实现态势感知和明智的决策。这些系统的另一个好处是它们可以在移动中使用，从而扩大了作战概念 (CONOPS) 的范围。此外，最近的进展使得纳米孔技术可用于非靶向蛋白质识别，这可应用于蛋白质毒素。最终目标是拥有一个单一的纳米孔设备，用于识别基于 DNA 的威胁、基于 RNA 的威胁和毒素，它将作为一个一体化的不可知生物威胁识别器。
基于脑电图的情绪识别的可能性聚类促进半监督学习
最新脑机接口的目的是通过为每个受试者定制识别器来实现准确的情绪识别。在机器学习领域，基于图的半监督学习 (GSSL) 因其直观且在情绪识别方面具有良好的学习性能而受到越来越多的关注。然而，现有的 GSSL 方法对噪声或基于异常脑电图 (EEG) 的数据很敏感或不够稳健，因为每个受试者在相同场景中可能呈现噪声或异常 EEG 模式。为了解决这个问题，在本文中，我们发明了一种基于 EEG 的情绪识别的可能性聚类促进半监督学习方法。具体而言，它限制每个实例具有与其局部加权均值相同的标签成员值，以提高识别方法的可靠性。另外，在目标函数中引入了关于模糊熵的正则化项，通过增加样本判别信息量来增强隶属函数的泛化能力，提高了方法对噪声和异常值的鲁棒性。在三个真实数据集（即DEAP、SEED和SEED-IV）上的大量实验结果表明，所提方法提高了基于脑电信号的情绪识别的可靠性和鲁棒性。
DNA甲基化POMC和NR3C1-1F及其对主要抑郁症和电击疗法的影响
简介精神病学中的精确医学仍处于起步阶段。要建立患者守则的治疗，需要预测治疗反应的足够的识别器。电动性疗法（ECT）被认为是药物治疗重大抑郁症（MDD）最有效的选择之一，但据报道缓解率低于50％。方法由于应力反应系统的表观遗传学似乎在MDD中起作用，因此我们通过Sanger测序分析了编码糖皮质激素受体（NR3C1）和proopiomelananocortin（POMC）的基因的DNA甲基化（DNAM）。进行分析，血液是在MDD患者（n = 31）的第一个和最后一个ECT之前和最后一次ECT之前和之后采取的，未经细化的抑郁控制（UDC; n = 19，基线）和健康对照组（HC; n = 20，基线）。与其他两个组相比，UDC中NR3C1中的基线DNAM显着降低（0.014（±0.002），ECT：0.031（±0.001），HC：0.024（±0.002）（±0.002）; p <0.001），而pomc，poMC，ect患者最高的0.2（n.25）（0.25）（c）（c）（c） UDC：0.156（±0.015），HC：0.162（±0.014）；NR3C1 M和POMC M在第一次ECT后降低（NR3C1：P <0.001； POMC：P = 0.001），与NR3C1中的非反应者相比，响应者的甲基化较小（P <0.001）。讨论我们的发现表明，这两个基因可能在抑郁症和NR3C1的编织中起作用，可能与ECT响应预测有关。