XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System逐点
计算机通讯
在物联网人工智能快速发展的背景下，物联网的建立可以促进人工智能领域的快速进步。传统图像检测方法采用小波能量算法划分背景和边缘噪声，分辨率较差，图像检测精度低，存在检测速度慢、缺乏图像深度分析等一系列问题。针对传统方法的弊端，本研究提出基于物联网的人工智能图像检测系统的设计，采用智能人工像素特征采集技术对图像进行逐点特征提取。将人工智能学习算法引入到物联网系统下的车间车轮检测中，不仅可以解决传统方法中特征抗干扰性差、鲁棒性差的问题，而且对车轮检测系统的二次开发具有重要意义。利用神经网络对车轮图像进行分类，同时融合车轮缺陷检测、车轮编号识别等其他检测需求，利用物联网丰富的数据资源和处理能力对采集的图像像素进行特征分析和反馈。人工智能图像合成模块对信号进行图像转换处理，处理反馈信号，分析结果完成图像检测，完成人工智能图像。通过仿真实验，证明了基于物联网的人工智能图像检测系统设计具有图像检测率高、识别准确率高、运行稳定、处理高效等优点，该设计思路具有很好的应用价值。
对 ML 硬件实现的有效 CPA 攻击......
摘要 — 旁道攻击 (SCA) 对加密实现构成重大威胁，包括那些旨在抵御量子计算机计算能力的加密实现。本文介绍了针对工业级后量子密码实现的首次旁道攻击。具体来说，我们提出了一种相关功率分析 (CPA) 攻击，该攻击针对的是硅信任根框架中 ML-DSA 的开源硬件实现，该框架是由领先的技术公司参与的多方合作开发的。我们的攻击侧重于遵循基于数论变换的多项式逐点乘法的模块化缩减过程。通过利用独特的唯一缩减算法的旁道泄漏并利用用于通过清除内部寄存器来安全擦除敏感信息的零化机制，我们显著提高了攻击的有效性。我们的研究结果表明，攻击者仅使用 10,000 条功率轨迹就可以提取密钥。通过访问这些密钥，攻击者可以伪造用于证书生成的签名，从而损害信任根的完整性。这项研究突出了行业标准的信任根系统易受旁道攻击的弱点。它强调了迫切需要采取强有力的对策来保护商业部署的系统免受此类威胁。索引词 — 旁道攻击、ML-DSA、抗量子密码术、相关功率分析、零化、模块化缩减、信任根。
医学图像分析
在大型图像中自动查找多个病变是医学图像分析中的常见问题。如果在优化过程中，自动化方法无法访问有关病变位置的信息，也没有给出病变的单个示例，那么解决这个问题可能会很困难。我们提出了一种使用神经网络的新型弱监督检测方法，该方法计算出显示脑病变位置的注意力图。这些注意力图是使用仅使用全局图像级标签优化的分割网络的最后特征图计算出来的。所提出的方法可以在全输入分辨率下生成注意力图，而无需在预处理期间进行插值，这使得小病变可以出现在注意力图中。为了进行比较，我们修改了最先进的方法来计算弱监督物体检测的注意力图，方法是使用全局回归目标而不是更传统的分类目标。这个回归目标优化了目标物体在图像中出现的次数，例如扫描中的脑病变数量或图像中的数字数量。我们研究了所提出方法在基于 MNIST 的检测数据集中的行为，并评估了该方法在扩大的血管周围间隙（一种脑损伤）的具有挑战性的检测中的表现，该检测是在 2202 个 3D 扫描的数据集中进行的，这些扫描在四个大脑区域的所有损伤中心都有逐点注释。在基于 MNIST 的数据集中，所提出的方法优于其他方法。在大脑数据集中，弱监督检测方法在每个区域中都接近人类的评分者内一致性。所提出的方法在四个区域中的两个区域中达到了最佳曲线下面积，并且在所有区域中的假阳性检测数量最低，而其在所有区域的平均灵敏度与其他最佳方法相似。所提出的方法可以促进扩大的血管周围间隙的流行病学和临床研究，并有助于推动扩大的血管周围间隙的病因及其与脑血管疾病的关系的研究。
距离成像计量：调查、校准和...
近年来，已经出现了许多用于捕捉三维环境和物体的传感器系统。除了激光扫描仪和大地测量全站仪外，这里还必须列举立体视觉和基于三角测量的系统。特别是激光扫描仪在速度和准确性方面已成为最先进的技术，能够捕捉数十米大小的物体。激光扫描仪的主要缺点是它们的顺序操作模式。它们逐点测量。几年前，开发了一种功能齐全的新技术，能够同时以高分辨率捕捉环境。所谓的范围成像 (RIM) 或闪光激光雷达相机基于数字成像技术，并具有测量每个像素中相应物体点距离的能力。距离测量基于直接或间接飞行时间原理。由于其并行采集高达视频帧速率，RIM 相机甚至可以捕捉移动物体。就光学依赖性而言，可以得出所捕获场景的 3-D 坐标。距离测量的标称精度为几毫米。如果属性和特性变得稳定且可预测，RIM 可能成为许多应用的首选技术。例如，汽车、机器人和安全系统。标称坐标和测量坐标之间的显著偏差发生在几厘米的范围内。只有深入的研究才能帮助达到这里的理论极限。本论文讨论了影响 RIM 相机测量的几个方面。首先，简要介绍与 RIM 相关的基本技术。除了成像和距离测量方法外，RIM 还区分了两个基本原理。此外，重点放在特定的限制上。在这项工作期间，有三种不同的相机问世：瑞士 CSEM / MESA Imaging 的 SwissRanger SR-2 和 SR-3000，以及后来德国 PMDtec 的 3k-S。这三款相机基于间接飞行时间原理，配备了不同的复杂功能。除了集成的校准和校正功能外，抑制背景照明也是主要功能之一。但是，这些相机仅用于高度发达的演示。根据所需权利要求，对特定应用领域（如汽车或机器人）的适应性可产生专门的属性。对现有相机类型的分析有助于更深入地了解该技术。所分析相机的原始数据精度不超过几厘米。为了研究现有相机的属性，必须开发特殊的实验装置。这项工作的主要部分涉及 RIM 相机组件的研究和校准。通过摄影测量相机校准解决光学系统的几何偏差。根据偏差和统计数据分析距离测量系统。因此，指出了精度和准确度的局限性。除了散射效应的影响外，还讨论了积分时间、发射系统和入射角、目标反射率、外部和内部温度以及最终的线性度和固定模式噪声。此外，还介绍了一种系统校准过程的方法。由于影响参数的复杂性，尚未对各种影响参数的测量数据进行完整的校正。但高度系统的依赖关系预示着未来会出现复杂的校准程序。这项工作有助于理解传感器。