XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System预定义
较少定义的知识和更多的真实警报：基于参考的网络钓鱼检测，没有预定义的参考列表
在这项工作中，我们将Phishllm作为一种新型的基于参考的网络钓鱼检测器，无明确的预定参考列表。我们的理由在于，现代LLM的编码比任何预定义的列表都更广泛的品牌域信息。此外，检测许多网页语义（例如获得资格意图分析）更像是语言问题，但现在它们被作为视觉问题进行处理。因此，我们设计了Phishllm来解码（或检索）从LLM中解码（或检索）域品牌关系，并有效地解析网页的凭证意图，而无需维护和更新外部参考列表的成本。此外，为了控制LLMS的幻觉，我们引入了基于搜索引擎的验证机械，以消除错误信息。我们的广泛经验表明，菲什洛姆（Phishllm）的表现明显优于诸如西犬和属施氏菌（Phishpedia and Phishintention）等先进的解决方案，将召回率提高了21％，至66％，而精度为昂贵。我们的现场研究表明，Phishllm涵盖（1）零日网页的6倍，即与现有方法（例如？thimintention）相符的零日网页，（2）即使是王朝增强的零日网页网页，也要多2倍。我们的代码可在https://github.com/code-philia/phishllm/上找到。
技术报告：- 人工智能
10.什么是机器学习？| IBM 11.什么是深度学习？| IBM 12.什么是机器学习？| IBM 13.大数据是另一个难以定义的概念。（Favaretto 等人，2020 年） 14.大数据定义：示例和优势 |谷歌云 15.结构化数据是按照预定义且一致的格式组织的数据，例如表格或关系数据库；非结构化数据缺乏预定义的格式，无法在传统数据库中轻松组织，例如自由文本、图像或视频；半结构化数据具有一定程度的结构，但不完全符合预定义的格式，例如 XML 或 JSON 文档。16. https://aws.amazon.com/what-is/reinforcement-learning/
LABMASTER® - 普惠测量系统
（或按热键）首先掌握仪器，然后校准您的特定量具。用户可以在预定义应用程序（量块、环、塞子等）和自由测量（用于自定义应用程序）之间进行选择。选择应用程序后，对话框将不断提示用户输入信息，以构建和打开“智能”电子表格。对于预定义应用程序，此“智能”电子表格将自动输入公称尺寸、公差带、定义用于螺纹测量的最佳线材尺寸、计算螺距直径，并根据需要标记超出公差条件。
卷积神经网络基于电生理信号识别神经状态的潜力：对合成和真实患者数据的实验
自适应深部脑刺激 (aDBS) 和其他脑机接口 (BCI) 应用通常需要实时处理传入的神经振荡信号并从中解码相关的行为或病理状态。大多数当前方法依赖于首先提取一组预定义特征，例如标准频带中的功率或各种时域特征，然后训练机器学习系统，这些系统使用这些预定义特征作为输入并推断每个给定时间点的底层大脑状态。然而，这种算法方法是否最适合提取神经波形中包含的所有可用信息仍是一个悬而未决的问题。在这里，我们旨在探索不同的算法方法，看看它们是否有可能根据神经活动（例如通过局部场电位 (LFP) 记录或脑电图 (EEG) 测量）提高解码性能。具体来说，我们旨在探索端到端卷积神经网络的潜力，并将这种方法与基于提取预定义特征集的其他机器学习方法进行比较。为此，我们实施并训练了许多机器学习模型，这些模型要么基于手动构建的特征，要么在基于深度学习的模型的情况下，基于直接从数据中学习的特征。我们使用模拟数据识别神经状态的任务对这些模型进行了基准测试，该数据结合了先前与生理和病理功能相关的波形特征。然后，我们根据从特发性震颤患者运动丘脑记录的局部场电位评估这些模型在解码运动方面的表现。我们的研究结果来自模拟和真实患者数据，表明端到端基于深度学习的方法可能超越基于特征的方法，特别是当波形数据中的相关模式未知、难以量化或从预定义特征提取的角度来看可能存在时
基于生活事件的传记知识图中发现和解释关系：案例传记
2。如何向最终用户解释语义连接？如果系统无法向最终用户解释为什么连接可能很有趣，则发现有趣的连接是不够的。此问题与可解释的AI领域有关[11，12]。在我们的方法中，我们基于代表使用SPARQL构造查询的连接类型的预定义的形式，在我们的示例人员和地点之间预先计算两个实体之间的连接。这些预定义的连接及其解释可以使用层次搜索[13]，基于代表实体属性的层次结构的搜索[13]。这允许通过探索过程在单个实体之间找到偶然的连接，但同样重要的是在较大的实体组之间找到联系。3。在搜索连接时如何制定查询和查询结果。
