XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System识别性
InnaitKey规范PK110X-DSC
概述InnaitKey DSC是印度的第一个Atmanirbhar（印度制造）USB代币，用于存储数字证书。它不使用边境共享国家的组件。它符合认证机构（CCA）指南的控制者，您可以存储任何认证机构（CA）颁发的数字证书。除了PIN访问数字签名数据的安全性外，用户的生物识别性验证还提供了另一个安全性，从而导致了不断改进的非替代方案。
概述“为包括性别包含性别的渔业治理，政策和气候适应的理由”
这提出了认识到可持续发展目标之间的重要联系5：性别平等和可持续发展目标14：水下的生命，这特别与渔业有关（Gustavsson 2020）。最近的学术关注集中在各种形式的性别歧视上，特别是与蓝色正义和蓝色经济叙事有关，包括与小规模渔业相关的人权的性别维度（Kleiber等人，2017）。这些包括程序性，识别性和分布不公正，以及海洋治理中妇女的边缘化状况（Mangubhai等人。2023）。
摩尔多瓦与俄罗斯混合威胁的斗争
本报告中确定的摩尔多瓦主要脆弱性之一仍然是公共行政的弱点，这应该构成该国对恶性影响的韧性的骨干。摩尔多瓦缺乏一个良好的法治制度，在该制度中，官僚机构是具有合并程序，立法和行为准则的国家主题。相反，公共行政部门服从于政治权力，并不能为其工作人员提供法律保护。摩尔多瓦的另一个关键问题与身份问题密切相关。关于该国的历史，遗产以及其公民的国籍和识别性的基本问题仍然没有得到答复或深深的社会冲突。
推荐引用 推荐引用 Tschider, Charlotte A., 医疗隐私-人工智能僵局，36 S ANTA C LARA H IGH T ECH。 L.J. 439（）。可访问以下网址：https://digitalcommons.law.scu.edu/chtlj/vol36/iss4/2
最后，数据非常有用。没有数据，AI 系统就会失败。这意味着医疗保健数据将成为 AI 工具成功和安全的绝对核心，包括从诊断应用程序到复杂的医疗设备（如人工胰腺）的一切。数据的必要性为下游使用带来了独特的挑战：1) 数据使用可能受到时间限制，2) 由于缺乏联系或可重新识别性，数据可能无法回忆，3) 数据很有价值。历史隐私法（如 HIPAA）的基本功能是活动开始和结束，而不是继续和改变。因此，HIPAA 要求对治疗、支付和医疗保健操作等主要数据收集目的之外的数据使用进行限制、明确商定并在某个日期或行动终止。
用于静音语音接口的具有深度学习算法的超薄晶体硅基应变计
一种可视化每个区域受分类任务影响程度的方法。图 4d 展示了单词“ABSOLUTELY”和“AFTERNOON”的 R-CAM 结果。对于这两个词，我们的模型都关注 S2 传感器信号（第三行和第四行信号）显示主要特征运动的部分。关于单词“ABSOLUTELY”，我们的模型关注 0.6 秒时传感器 S2 的向下和向上凸起。关于“AFTERNOON”，同样，我们的模型在两种情况下都关注向下凸起的点，“AFTERNOON(i)”大约在 1 秒，“AFTERNOON(ii)”大约在 0.7 秒。结果表明，我们的模型并未过度拟合信号数据，而是关注阻力方差较大的特征信号部分。单词识别性能与 sEMG 的比较
利用动态异质冗余到...
摘要深度学习（DL）模型的快速发展伴随着各种安全和安全挑战，例如对抗性攻击和后门攻击。通过分析当前有关DL攻击和防御的文献，我们发现攻击和防御之间的持续适应使得无法完全解决这些问题。在本文中，我们建议这种情况是由DL模型固有的AWS引起的，即非泄露性，不识别性和非身份能力。我们将这些问题称为内源性安全和保障（ESS）问题。为了减轻DL中的ESS问题，我们建议使用动态异质冗余（DHR）体系结构。我们认为，引入多样性对于解决ESS问题至关重要。为了验证这种方法的效果，我们跨DL的多个应用领域进行了各种案例研究。我们的实验结果证实，基于DHR体系结构构建DL系统比现有的DL防御策略更有效。
PDE抑制剂对特发性肺纤维化的观点 抑制剂SNX-2112
特发性肺纤维化（IPF）是一种慢性，进行性间质肺疾病（ILD），没有识别性原因。如果在诊断后未治疗，则预期寿命为3 - 5年。目前已批准用于治疗IPF的药物是Pirfenidone和Nintedanib，作为抗纤维化药物，可以降低强迫生命力（FVC）的下降率，并降低IPF急性加剧的风险。但是，这些药物无法缓解与IPF相关的症状，也无法提高IPF患者的总体存活率。我们需要开发新的，安全有效的药物来治疗肺纤维化。先前的研究表明，环状核苷酸参与该途径，并在肺纤维化过程中起着至关重要的作用。磷酸二酯酶（PDES）参与环核苷酸代谢，因此PDE抑制剂是肺纤维化的候选者。本文回顾了与肺纤维化有关的PDE抑制剂的研究进度，以便为抗肺纤维化药物的发展提供想法。
![arXiv:1901.02602v1 [cs.LG] 2019 年 1 月 9 日](/simg/0\04ec387a38e523020e6fffe3b65c786036aa678b.webp)
arXiv:1901.02602v1 [cs.LG] 2019 年 1 月 9 日
摘要。目前无人机记录的数据集大多局限于动作识别和物体跟踪，而手势信号数据集大多记录在室内空间。目前，尚无用于无人机指挥信号的室外记录公共视频数据集。利用无人机的视觉传感器和操作简单性，可以有效地将手势信号用于无人机。为了填补这一空白并促进更广泛应用领域的研究，我们提出了一个在室外环境中记录的无人机手势信号数据集。我们从一般飞机操纵和直升机操纵信号中选择了13个适合基本无人机导航和指挥的手势。我们提供了119个由37151帧组成的高清视频片段。使用基于姿势的卷积神经网络 (P-CNN) 计算得出的整体基线手势识别性能为 91.9%。所有帧都标注了身体关节和手势类别，以便将数据集的适用性扩展到更广泛的研究领域，包括手势识别、动作识别、人体姿势识别和情境感知。
适用于古董数字化电影的强大双数字水印图像：对印刷扫描攻击有抵抗力
摘要 - 如今，信息和通信技术的进步以及智能手机等电子设备的易于访问，已经实现了敏捷，高效的存储，版本以及数字多媒体文件的分布。但是，缺乏法规导致了与知识产权认证和版权保护相关的几个问题。此外，在非法打印剥削的情况下，问题变得复杂，涉及打印和扫描过程。为解决这些问题，已经提出了几种与加密算法结合使用的数字水印。在本文中，定义了一种强大的水印策略，该策略由墨西哥文化遗产的数字化摄影图像的管理和检测组成。所提出的策略基于两种类型的数字水印的组合，这是一种基于空间域的可见型膜类型，而另一种基于频域的不可见类型，以及粒子群的优化。实验结果表明，在打印扫描过程或数字动物攻击以及常见的图像几何和图像处理攻击（例如JPEG压缩）中所面临的算法的高性能。此外，通过PSNR评估水印的不可识别性，并将其与其他先前提出的算法进行比较。关键字 - 数字水印，图像处理，信息安全，身份验证，版权保护，文化遗产
基于面部，手指静脉，指纹和虹膜的生物特征识别的文章深度学习模型：调查
摘要：最近，个体生物特征引起了很多关注，并且是建立多种安全性和真实性系统的核心，例如监视，法医，欺诈性披露和基于身份的访问控制。广泛的生物识别性特征使选择合适的问题是至关重要的问题，这主要取决于应用程序的类型，样本的可用性，复杂性的程度和可能性的可接受价值。机器学习算法的概念对最后的方式产生了极大的兴趣，尤其是它被称为深度学习神经网络的进化版本。机器学习已在许多生物识别系统中使用和实施，因为其强大的属性和功能可以为系统提供所需的目标，具有出色的性能。这项工作旨在对过去七年来的190多种有前途的作品进行广泛的调查，描述了基于多种基于生物特征的深度学习系统，这些深度学习系统基于四个流行和大多数使用的特征，包括面部，指纹，Iris和Finger Finger静脉。本文还介绍了两种生物识别技术的简要回顾和深度学习神经网络。