XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System逼真
我们的研究从一个婴儿开始 我们所做的
七年多前，Soul Machines 率先采用一种截然不同的方法，研究人机协作的发展。通过将生理、认知和情感模型与先进的逼真 CGI 相结合，我们着手创建一种新型的生物启发式人工智能 [1]。BabyX 是我们的第一个开发原型，既设计为一个独立的研究项目，又设计为一个可扩展的基础，以输入到商业计算机代理中。她使我们能够探索人与机器的合作以及创造数字意识的基础。BabyX 是为研究而设计的，“她”不仅让 Soul Machines 能够探索人类行为的模型，还能创造自主的数字生物。BabyX 为我们提供了学习、实验和继续开发世界上第一个端到端解决方案的基础，用于动态创建、教授、管理和部署数字人。
4 月 5 日至 11 日举行的国际狙击手比赛将考验参赛队伍应对远程射击等一系列严格挑战的能力
国际狙击手竞赛于 4 月 5 日至 11 日举行，考验参赛队伍在一系列严格项目中的应对能力，包括远程射击、观察技巧、隐秘移动以及侦察和报告能力。参赛选手必须成功通过 11X 步兵、19D 骑兵侦察兵或 18X 特种部队军事职业专业的狙击手课程才能参赛。狙击手通过支援更大规模的军事力量来提高杀伤力。通过侦察敌方位置并将关键信息传递给更大规模部队的其他组成部分，狙击手可以指挥迫击炮射击、炮击和步兵交战，从而消灭敌军。竞赛采用了狙击手在战场上可能遇到的逼真场景，让观众可以一睹狙击队成功背后的所有因素。
基于视觉的无人机控制硬件在环仿真平台
由于无人机系统精密且昂贵，测试期间存在财产损失风险以及政府法规，因此设计和测试无人机的控制算法非常困难。这需要对控制器进行大量模拟以确保稳定性和性能。但是，模拟无法捕捉飞行控制的所有方面，例如传感器噪声和执行器滞后。出于这些原因，使用硬件在环仿真 (HILS) 平台。本文介绍了一种用于无人机视觉控制的新型 HILS 平台。该 HILS 平台由虚拟现实软件组成，可生成投射到屏幕上并通过摄像头查看的逼真场景。飞行硬件包括一架无人机，其机载自动驾驶仪与虚拟现实软件接口。该无人机可安装在风洞中，通过伺服翼型来调节姿态。� 2009 Elsevier Ltd. 保留所有权利。
为工业控制系统生成蜜罐流量
摘要 保护关键基础设施资产是一项重要但极其困难且昂贵的任务。从历史上看，诱饵已被非常有效地用于分散攻击者的注意力，在某些情况下，还可以说服攻击者透露他们的攻击策略。一些研究人员提出使用蜜罐来保护可编程逻辑控制器，特别是关键基础设施中使用的控制器。但是，大多数这些蜜罐都是等待潜在攻击者的静态系统。为了有效，蜜罐诱饵需要尽可能逼真。本章介绍了一个概念验证蜜罐网络流量生成器，它模拟了正在运行的真实控制系统。使用西门子 APOGEE 楼宇自动化系统对单子网和双子网实例进行的实验表明，所提出的流量生成器支持诱饵楼宇自动化网络中的蜜罐集成、流量匹配和路由。
温室控制人工智能入门
AI 涵盖各种技术，其中机器学习 (ML)、深度学习 (DL) 和生成式 AI (GenAI) 是驱动力（图 1）。然而，最近围绕 AI 的讨论主要集中在 GenAI 上，因为它能够通过从互联网上可用的大量数据集中识别模式来创建新内容，例如文本、图像和音乐。虽然生成逼真内容的能力是一个重要的里程碑，但 GenAI 并非旨在实现物理环境中的最佳过程控制和自动化。本文重点介绍 ML，这是 AI 中更广泛、更基础的类别，在包括 CEA 在内的各个领域都有广泛的应用。我们将提供 ML 的入门知识，解释它为何对 CEA 行业具有变革性，并重点介绍有效 ML 解决方案在高效温室控制方面面临的当前挑战。
为工业控制系统生成蜜罐流量
摘要 保护关键基础设施资产是一项重要但极其困难且昂贵的任务。从历史上看，诱饵已被非常有效地用于分散攻击者的注意力，在某些情况下，还可以说服攻击者透露他们的攻击策略。一些研究人员已经提出使用蜜罐来保护可编程逻辑控制器，特别是关键基础设施中使用的控制器。然而，大多数这些蜜罐都是等待潜在攻击者的静态系统。为了有效，蜜罐诱饵需要尽可能逼真。本章介绍了一个概念验证蜜罐网络流量生成器，它模仿了正在运行的真实控制系统。使用西门子 APOGEE 楼宇自动化系统对单子网和双子网实例进行的实验表明，所提出的流量生成器支持诱饵楼宇自动化网络中的蜜罐集成、流量匹配和路由。
用于临床癫痫发作识别的人工智能系统的大陆推广
方法：这是一项人工智能的前瞻性推理测试，针对 2011 年至 2019 年期间澳大利亚悉尼一家医院的癫痫患者的近 14,590 小时成人脑电图数据。推理集包括不同类型和频率癫痫发作的患者，年龄和脑电图记录时间跨度很大。人工智能 (AI) 是一个卷积长短期记忆网络，基于美国数据集进行训练。澳大利亚的数据集大约是美国训练数据集的 16 倍，发作间隔期（癫痫发作之间）很长，比训练集更加逼真，使我们的假阳性结果高度可靠。我们在人工智能辅助模式下，由人类专家裁判和由专家神经病学专家和脑电图专家组成的结果审查小组验证了我们的推理模型，共进行了 66 次，以证明在时间缩短一个数量级的情况下实现了相同的性能。
Sim4CV - arXiv
摘要 我们介绍了一款照片级逼真的训练和评估模拟器 (Sim4CV) 1，该模拟器广泛应用于计算机视觉的各个领域。该模拟器基于虚幻引擎构建，集成了功能齐全的基于物理的汽车、无人机 (UAV) 和动画人类演员，可呈现在多样化的城市和郊区 3D 环境中。我们通过两个案例研究展示了该模拟器的多功能性：基于自主无人机的移动物体跟踪和使用监督学习的自动驾驶。该模拟器将几种最先进的跟踪算法与基准评估工具和深度神经网络 (DNN) 架构完全集成，用于训练车辆自动驾驶。它生成具有自动地面实况注释的合成照片级逼真数据集，以轻松扩展现有的现实世界数据集，并通过使用自动世界生成工具动态重新配置合成世界的能力提供广泛的合成数据种类。
人工智能与保险欺诈：四大危险与四大机遇
人工智能技术可以帮助犯罪分子伪造和篡改照片。在社交媒体上流传的一张图片显示，美国前总统唐纳德·特朗普正在浏览一架橙色囚服。另一张图片则描绘了这位前总统在街上与警察扭打在一起的场景。这两张照片看起来都非常逼真，但其实都是使用人工智能工具伪造的。人工智能视频系统也可供犯罪分子使用，使其能够操纵现有视频片段来制作虚假视频。犯罪分子甚至可以伪造 Skype 或 Zoom 上的视频通话，窃取他人的形象和身份来推进他们的诈骗活动。保险公司的高管或员工可能就是这些计划的受害者。例如，诈骗者以真实银行专业人士的名义和形象创建虚假的社交媒体账户。这些账户显示这些人支持加密货币或提供虚假贷款优惠。
TAC 攻击 1980 年 9 月飞行领导职责..第 4 页
射程在 10.000' 处有云层，您计划突袭至 9.000' 处进行高角度战术投弹。您是在自找麻烦。在战斗中。炮手知道云层的高度，在 elouds 附近的任何机动都可以解决他们必须解决的方程式的高度部分，以实现 AAA 精度。另一种攻击。或来自不同方向的攻击。可能会使您的场景更加逼真，并在实际战斗中增加您的生存几率。当然。如果任务目标是常规射程上的箱形图案。距离云层一千英尺的间隙可能是可以接受的。许多飞行线索都发现。令他们尴尬或更糟。本垒天气和交替天气增加了机上的 Bingo 燃料——如果发现得太晚，后果将不堪设想。意外的天气恶化或好转怎么办？您必须准备好应对恶化的情况，并尽可能多地进行培训，以换取宝贵的 JP-4 的消耗。更多