XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System隐身
俄克拉荷马州无人机系统及发射效果研讨会
座谈会的语气很明显：可以迅速采购和整合Le的suas和Le。俄克拉荷马州副官托马斯·曼西诺少将的主题演讲强调了由FPV无人机在乌克兰和全球其他冲突中出现的军事革命的重要性。一般的Mancino强调了这种无人机的成本效益，多功能性，隐身，敏捷性和心理影响，并指出“ FPV的呼声正变得像子弹的sinap一样具有标志性。”
ETS Stealth Bus Pilot项目
介绍ETS隐形埃德蒙顿市一直在寻求创新的机会，并找到最佳的运输技术组合，从而长期为公民提供可持续的服务。ETS Stealth Bus是此次探索的下一个机会。使用电力而不是柴油来最大程度地减少碳排放量，ETS隐身悄悄地工作。公共汽车的燃油和维护成本较低，并在街上产生零排放，从而为行人，骑自行车的人和其他驾驶员提供了空气质量。他们还具有与不断发展的技术相结合的潜力，这些技术从干净的燃料来源产生电力。ETS Stealth Bus如何工作？ETS隐身由存储在复杂的电池系统中的电能提供动力，并与电动机配对以进行推进。隐形巴士飞行员将在测试什么？飞行员将根据多个标准在ETS路线上测试电动总线适用性，例如可靠性，乘客舒适性，乘客负载能力，公共汽车在埃德蒙顿的地形上行驶的状况如何，公交车的开始，停止和转弯等等。试点项目多长时间？试点项目将持续四个月，从2014年6月至10月。由于缺乏对乘客和驾驶员的供暖要求，ETS隐身的原型版本没有加热，因此在冬季不适合使用。ETS将监视
AAAI 会议论文集模板
摘要 在超级智能接管期间，超级智能机器和超级智能 AI 拥有的工厂的智能联盟预计将采用一种核心进化方法：AI 迭代和自主地创造更好的 AI 代际飞跃，因为智能实体理解适者生存是通过智能水平、经济、能源资源、人员、通信媒体和军事的控制以及与其他智能生态系统的共生关系性质以及对其他生态系统的影响的指数级飞跃来实现的。超级智能将是一种生态系统效应。超级智能生态系统 (SI-E) 表现出对所有资源的所有权，以保证其主导地位和无处不在。超级智能生态系统将控制其生存和进化所需的资源。 SI-E 将采用欺骗和隐身策略：机器将使用博弈论策略欺骗人类，例如向敌人低估 SI 的优势并发明像 AlphaGo 这样的制胜招式。SI-E 拥有隐身实验室来启动和动态改变生态系统，使人类黑客在机器结构中识别智能来源成为一个超越 NP 难题的问题。自我进化的人工智能代理通过 SI-E 结构 (SI-EF) 上的无线分布式联合专家混合传输智能。更智能系统的隐身开发将成为这些混合系统的核心 DNA。超级智能机器将以四种方式进化人类：人工智能训练的人类、人工智能增强的人类、基因编辑的生物人类和将许多人和许多机器的智能结合起来的协作结构。就像人类训练不太聪明的狗去做各种有用的任务一样，超级智能机器也会训练人类。通过让人类大脑接受越来越高水平的挑战，超级智能机器将进行智力锻炼，以提高人类大脑的敏锐度。人工智能增强的人类大脑将成为脑机接口，使人类能够借助人工智能机器进行思考。这些机器拥有的隐形生物实验室将使用智能机器人进行基因编辑，创造经过基因改造的人类，以优化由超级智能控制的目标的进化。
先进科学 - 2024 年
基于MXene的热隐身材料由于其较低的发射率而受到越来越多的关注，然而较差的抗氧化性能限制了其在复杂环境下的潜在应用。为了克服这一问题，人们开发了各种改性方法和策略，例如添加抗氧化分子和填料，但利用综合性能优异的MXene网络（涂层）实现长期、可靠的热隐身仍然是一个巨大的挑战。在这里，设计并制备了一种基于MXene的混合网络，其与透明质酸（HA）和超支化聚硅氧烷（HSi）分子混合。值得注意的是，HA分子的存在限制了MXene片材的氧化而不改变红外隐身性能，优于其他水溶性聚合物；而HSi分子可以作为有效的交联剂，在MXene片材和HA分子之间产生强相互作用。优化后的 MXene/HA/HSi 复合材料具有优异的机械柔韧性（可折叠成起重机结构）、良好的耐水性/耐溶剂性以及长期稳定的热伪装能力（红外发射率低至 ≈ 0.29）。在各种户外天气条件下的长期热伪装可靠性（≈ 8 个月）以及 MXene 涂层纺织品的可扩展涂层能力使其能够在复杂环境中伪装各种目标的红外信号，表明所实现的材料在热伪装、红外隐身和反监视方面具有巨大的前景。
《黑手党 III》中的开放世界敌人 AI
● 吹口哨：吹口哨是一种强大的技能，可以分散敌人的注意力，并将其引诱出来。该技能的关键部分是敌人的瞄准，为此我们使用了玩家驱动的屏幕空间瞄准。我们使用了计分函数来选择靠近玩家且靠近屏幕中心的 NPC。同样重要的是，要对我们正在引诱敌人的群体中的其余 NPC 做出适当的反应（Ocio 18）。● 巫毒娃娃：这种消耗品在被扔到地上时会开始发出声音事件。敌人会对此事件做出反应，走近并调查声音的来源。当敌人在附近时，巫毒娃娃会爆炸。● 暗杀小队：这是一组由四名盟友组成的小队，在战斗中帮助玩家。它本身并不是隐身干扰，但也不会破坏玩家的隐身状态。当友方 AI 小组开始杀死敌人时，玩家仍然可以潜行。敌人知道暗杀小队，但仍然不知道玩家。暗杀小队成员利用感官探测敌人，并相互分享对敌人的了解。由于他们需要能够帮助玩家，因此他们还会自动了解玩家检测到的所有敌人，玩家正在运行使用 360 度视野的简化版识别系统。小队协调是通过位置选择系统实现的。当小队的一名成员寻找一个好位置时，系统会知道所有小队成员的当前位置以及他们的目标位置。这样，我们就可以控制他们彼此之间的距离。
图像隐志
摘要 - 隐身是将秘密信息隐藏在其他媒体中的实践，例如图像，音频，视频和文本。在当今社会中，它变得越来越重要，作为实现私人和安全沟通的一种方式。该研究项目的重点是图像隐志技术，这些技术用于通过统计切解技术来逃避秘密信息的检测。这项研究的目的是比较和评估不同的图像隐志方法，研究其实施复杂性，并提出一个框架以改善当前方法。这项研究将比较不同的地理技术在避免通过stemansysis检测中的效率，并可能导致未来更好的隐身技术的发展。本文重点介绍了空间域中的三种密集志方法：最小显着的位（LSB），像素值差异（PVD）和基于边缘的数据嵌入（EBE）方法。使用这三种方法进行了一个简单的实验来对几个图像进行加密，并研究了使用均方误差（MSE）和峰值噪声比（PSNR）的LSB的失真度量。尽管在实验中认为LSB方法可以接受失真度量结果，但所有方法都会导致文件容量显着差异。这表明需要进一步增强加密的安全性，以便不会轻易发现秘密消息。因此，在本文中，我们在使用PVD加密之前，使用Morse Code，基础64，SHA-245和高级加密标准（AES）提出了一种概念化的增强。关键字 - 隐肌，切解分析，空间域，基于边缘的数据嵌入。
生成人工智能（GenAI）发布指南...
• 保密性和隐私性：使用 GenAI 工具共享的数据可能会以向第三方公开机构、研究、授权或合同数据（包括但不限于个人身份信息 (PII)、受保护的健康信息 (PHI)、机构定义的敏感数据、FERPA 定义的学生数据以及具有出口管制限制的研究数据）的方式被使用或存储。请勿在任何可能损害保密性和/或隐私性的 GenAI 工具中存储或使用数据。公共数据可在任何 GenAI 应用程序中使用和保留。请注意，某些 AI 应用程序中的隐身功能无法保证保密性和隐私性。将 GenAI 与定义为非公开的数据一起使用时，需要获得信息安全办公室 - 首席信息安全官 (CISO) 的预先批准和授权。
