XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System速度识别
ATM 中的人工智能
算法是学习而来的，不是设计的 非技术用户也可以开发 AI 解决方案 提供输出信心 通过设计实现噪声弹性 有潜力加快系统开发速度 以远远超过人类能力的速度识别海量数据中的模式 能够同时处理来自不同来源（如视频传感器、ATC 无线电、ADS-B 和机场运营系统）的数据以识别模式 帮助控制员和操作员做出更明智的决策 不能取代人类控制 通过比较数据，在潜在事件发生之前向 ATC 利益相关者发出警报 能够轻松开发和实施新的运营解决方案，以增强安全性和提高效率
2024 年人工智能网络安全状况
充分利用 AI 驱动的解决方案网络安全领导者和从业者必须在其工具堆栈中的正确位置应用正确类型的 AI，以机器速度识别和消除威胁。他们必须利用无监督机器学习 (ML) 算法，这些算法可以不断训练自己以了解组织中的正常情况，以便他们能够快速自动识别偏离基线的情况。这些应该与其他 AI 方法结合使用，例如监督 ML、LLM、生成对抗网络 (GAN)、图论（揭示复杂关系）、异常检测和生成 AI。使用正确的 AI 类型组合有助于准确识别昨天的工具可能会错过的威胁。最重要的是，AI 应该透明、可解释且保护隐私。
愿景、战略和结构
有效 GRC 计划的价值在于采用综合风险和控制方法，并准确及时地向决策者传达风险信息。要实现这一点，有许多关键要素 — — 包括一致的业务分类法、计划治理、流程纪律，以及始终以“最终目标”为出发点设计计划。管理层需要了解何时突破风险限额、何时出现新风险，以及为实现目标可以接受多少风险。这需要采用综合方法，风险和控制监督职能部门通过共享信息协同工作，同时仍能实现其最初的职责。这对许多组织来说是一个重大变化。如果风险职能部门共享信息并遵循一致的流程，以使其能够以与市场变化和利益相关者期望相匹配的速度识别风险和机会，那么它们将更有效。除非业务推动了风险管理和合规性的共同愿景，否则 GRC 计划的价值无法充分实现。
Guihua Wang 实时的表面识别系统，用于可变的双头机器人步行速度 lcnet.pdf-科学技术学院
摘要 - 在机器人运动过程中以不同速度识别基础表面对于安全有效的机器人导航很重要。这项工作旨在通过在每脚下方固定的力传感器来识别多个室内表面，同时以不同的速度导航，从而增强了双子机器人的感知能力。通过将实时多对象支持向量机（SVM）与有效的时域功能相结合，提出了一种机器人的准确但成本较固的表面标识系统。在这种情况下，研究了四个有希望的手工制作的时域特征，其中均方根（RMS）功能被证明超过了其他三个功能。可以通过分别以两个不同的步行速度应用RMS来实现十倍SVM交叉验证中95.99％和98.16％的平均平均精度（地图）。具有较高的计算效率可以实现高分类精度，因此可以在诸如Arduino或Jetson Nano之类的低成本平台上进行系统部署，这使我们的方法适合在各种步行速度之间进行广泛应用。
脑电波模式中的异常检测 - ijrpr
人类情感和神经活动的复杂结构在脑电波模式中表现得最为明显。这些模式主要通过脑电图 (EEG) 记录捕获，为了解人类大脑的复杂运作提供了一个窗口。近年来，计算技术，尤其是这些脑电波模式中的异常检测，彻底改变了神经信息学。本文重点关注脑电波数据中异常模式的检测和分析，这是一项重要的工作，对医学和心理科学具有广泛的影响。认知状态和神经健康的关键决定因素。正常的脑电波活动是正常功能神经元的反映。然而，偏离这些规范通常表明存在神经系统疾病、压力、情绪障碍和其他与大脑相关的异常。识别和准确解释这些异常的能力对于早期诊断和成功治疗此类疾病至关重要。传统上，脑电波数据分析是一个手动、耗时的过程，很大程度上依赖于神经科学家和临床医生的专业知识。然而，EEG 数据的数量和复杂性需要实用且有效的方法。进入机器学习和人工智能 - 在转换 EEG 数据分析中显示出惊人前景的学科。使用可以从数据中学习的算法，我们可以构建能够以准确度和速度识别异常模式的程序，而仅靠人类搜索无法实现
Mphasis 在班加罗尔启动网络融合中心，以提升全球网络安全能力
班加罗尔，2024 年 12 月 4 日 Mphasis（BSE：526299；NSE：MPHASIS）是一家专门从事云和认知服务的信息技术 (IT) 解决方案提供商，今天宣布在印度班加罗尔开设新的网络融合中心。这一尖端设施旨在为各行各业的全球客户提供 24x7 高级威胁检测、事件响应和持续威胁监控，帮助组织应对日益复杂的网络安全形势。班加罗尔中心是 Mphasis 网络融合中心的战略补充，该中心专注于利用人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和自动化来实时检测、分析和缓解不断演变的网络威胁。通过实施先进的威胁管理实践，包括漏洞和攻击模拟、威胁搜寻和取证分析，网络融合中心将增强组织以无与伦比的精度和速度识别和应对安全事件的能力。 Mphasis 的网络融合中心旨在将网络威胁响应效率提高 60% 以上，并将对供应链漏洞的响应速度提高 50% 以上。通过这个最先进的设施，Mphasis 专注于通过漏洞模拟、泄露凭证保护、攻击面监控、供应链风险监控以及网络钓鱼检测和补救等高级功能将攻击面减少 45%。这种全面的方法使组织能够主动防御不断演变的威胁，同时优化其运营弹性。随着人工智能在网络安全领域的快速应用，Mphasis 有望推动威胁管理的变革性成果。新的网络融合中心提供 IT 和运营技术 (OT) 平台上威胁形势的 100% 可见性，解决常见挑战，例如可变威胁、内部风险暴露以及安全事件日益复杂化。“在 Mphasis，我们致力于提供创新的网络安全解决方案，以保护企业并改变他们管理和缓解网络风险的方式。 Mphasis 首席执行官兼董事总经理 Nitin Rakesh 表示：“班加罗尔网络融合中心的启动标志着我们迈出了关键一步，让我们能够借助人工智能驱动的威胁检测和响应，帮助客户领先于复杂威胁。借助这一新设施，我们将巩固我们作为值得信赖的合作伙伴的地位，帮助企业加强网络安全态势并提高运营弹性。班加罗尔网络融合中心的启动标志着 Mphasis 致力于推进网络安全创新的一个重要里程碑，我们利用尖端技术帮助客户保持对新兴威胁的抵御能力。凭借人工智能驱动的行为威胁检测和情境智能，我们的中心提供实时洞察和可定制的仪表板，“让我们的客户能够精准而自信地保护他们的关键资产，”Mphasis 首席解决方案官 Srikumar Ramanathan 说道。Mphasis 致力于通过其应用研发部门 NEXT Labs 内的量子计划来增强网络安全。该计划通过专注于应用研究和开发行业特定解决方案（尤其是在网络安全领域），促进客户向量子时代的过渡。Mphasis 通过提高认识的研讨会、评估和咨询服务，使组织能够利用量子技术来增强安全措施。