人工知能のサポートにより、セキュリティ検査業界はインテリジェンスの新時代に突入します
1970 年代、公安省第一研究所は、外国の保安検査機器技術を吸収して、中国に第一世代の保安検査機器を導入しました。長年にわたる発展の後、特に中国でのさまざまな国際イベントの開催、国内インフラの建設、鉄道交通の急速な発展により、中国の保安検査装置のアプリケーションに対する需要は増加し続けており、その売上成長率は大幅に伸びています。国際平均レベルよりも高い。これに基づき、我が国の強力な製造能力と、同国が積極的に提唱・推進する革新・創造環境のおかげで、中国は研究開発、生産、販売を統合した世界最大のセキュリティ検査装置市場の一つとなった。
しかし、近年、世界的なテロ対策情勢が厳しさを増す中、空港や高速鉄道、大規模イベント会場などでの保安検査や爆発物処理が行われるようになりました。政府の主要部門はさまざまな国から幅広い注目を集めています。新たな状況に直面して、セキュリティ検査技術は前例のないほど発展しており、セキュリティ検査インテリジェンスがますます重要な課題となっています。
1. 技術的現状
保安検査の主な応用分野 民間航空保安検査は確立されて30年以上が経過し、直面する環境や状況は大きく変化していますが、検査モードは大きく変化しています。セキュリティ検査装置 このアップグレードによりユーザー エクスペリエンスは大幅に進歩しましたが、主要な技術面では本質的な革新はありません。現在普及している機器では、精緻な画像化やインテリジェントな識別は実現できず、検査員の経験と判断に頼るしかなく、技術的防御は補助的で人的防御が鍵となるものの、技術レベルの限界や人手による確認の繰り返しなどの課題があった。複数のリンクで検査効率が低下します。 従来のセキュリティ検査には、手動による識別への依存、情報のクローズドループの断片化、ビッグデータの追跡不能などの問題があり、また、さまざまなシステム間の情報のやり取りの欠如、データの不便さなどがあります。情報を取得できず、統一的な分析を行うことができず、事前に警告を発することもできず、経営に有効な意思決定の基盤を提供することもできません。情報化構築の遅れにより、情報を受動的に受け入れる運用管理パターンが生じています。 さまざまなリスクに直面しているセキュリティ検査業界は、依然として従来の方法で、非常に限られた手段で、主に従業員の自己管理、自己圧力、厳格な検査に頼って対応しています。現在のセキュリティ状況と技術の急速な発展傾向から判断すると、セキュリティ検査施設や設備の技術更新と情報構築の加速化がセキュリティ検査業界全体の品質、効率、評判を向上させる鍵となります。航空ハブの建設を目指す主要空港は、技術的プラットフォームの構築で防衛線を強化し、ミスやリスクを軽減するために人材を代替するためにより技術的な手段を使用する必要がある。 2. 人工知能などの技術がサポート セキュリティ検査業界の新勢力、人工知能セキュリティ検査「インテリジェントセキュリティ検査」。これは、既存の安全検知装置の研究開発経験に基づいており、人工知能と有機的に結合されており、効率を向上させるだけでなく、ビッグデータと連携することができるため、社会保障の効果的な手段となります。同時に、人工知能の出現により、セキュリティ検査業界も大きな変化を迎えており、新たな発展の機会を迎えています。 データ、アルゴリズム、コンピューティング能力の急速な発展により、人工知能テクノロジーは近年精力的に発展し、さまざまな業界でさまざまな用途が生まれています。 AI はセキュリティ業界に組み込まれており、セキュリティ検査における技術的な変化です。現在、セキュリティ検査業界では「スマートセキュリティ検査」が重要なトレンドとなっており、主な新機能としては、モノのインターネット技術と、ミリ波技術を利用した新しい境界セキュリティ装置などの新しいセンシング技術の統合・応用、および、ビッグデータの収集と分析 アプリケーション - 「免許証と写真の統合、指紋の比較、肖像画の収集およびその他の比較検証」セキュリティ検査アプリケーションなど、医療グレードのイメージング技術のアプリケーション - 「シースルー、イメージング セキュリティ ドア」など、人工インテリジェンスが広く使用されているなど。 現在、人工知能やビッグデータなどの新技術が保安検査業界に革新的に統合され、さまざまな面や次元で画期的な進歩を遂げています。たとえば、爆発物の正確な分析が可能になり、重要な分析が可能になりました。画期的な成果が達成されました。さらに、新世代の画像セキュリティ検査装置は、従来の単一金属セキュリティ検査ドアに徐々に取って代わり、画像認識技術が手動識別に取って代わり、危険物の検出が自動化され、免許証や写真の統合などの認証機能、指紋照合と肖像収集を統合し、照合 所有者のIDカードの指紋情報または顔情報を使用して「本人確認」を完了し、本人不一致やなりすましなどのセキュリティ検査の問題を解決し、情報収集と比較、特に流行期における人体の体温測定アプリケーション 新製品の利点を実証し、市場の需要の期待に応えます。今回の感染症流行を受けてGatekeeper Godが発売した多機能ドアは、「検温・消毒・顔認証」を統合しており、予防・制御作業の効率化、交通速度の向上、混雑密度の軽減だけでなく、大幅な削減も可能です。濃厚接触による体温測定による交差感染により、人と体温を正確に照合することができます。 人工知能は新世代の科学技術革命の中核技術であり、人々の生産と生活に重大な影響を与えます。人工知能とセキュリティ検査機器の統合により、関連企業もそれぞれの利点を活かして、セキュリティ検査ビジネスに人工知能を統合し、常に更新されるセキュリティ検査ニーズに対応しています。知能。 ###以上が人工知能のサポートにより、セキュリティ検査業界はインテリジェンスの新時代に突入しますの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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このサイトは6月27日、JianyingはByteDanceの子会社であるFaceMeng Technologyによって開発されたビデオ編集ソフトウェアであり、Douyinプラットフォームに依存しており、基本的にプラットフォームのユーザー向けに短いビデオコンテンツを作成すると報告しました。 Windows、MacOS、その他のオペレーティング システム。 Jianyingは会員システムのアップグレードを正式に発表し、インテリジェント翻訳、インテリジェントハイライト、インテリジェントパッケージング、デジタルヒューマン合成などのさまざまなAIブラックテクノロジーを含む新しいSVIPを開始しました。価格的には、クリッピングSVIPの月額料金は79元、年会費は599元(当サイト注:月額49.9元に相当)、継続月額サブスクリプションは月額59元、継続年間サブスクリプションは、年間499元(月額41.6元に相当)です。さらに、カット担当者は、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、オリジナルのVIPに登録している人は、

検索強化生成およびセマンティック メモリを AI コーディング アシスタントに組み込むことで、開発者の生産性、効率、精度を向上させます。 JanakiramMSV 著者の EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG から翻訳。基本的な AI プログラミング アシスタントは当然役に立ちますが、ソフトウェア言語とソフトウェア作成の最も一般的なパターンに関する一般的な理解に依存しているため、最も適切で正しいコードの提案を提供できないことがよくあります。これらのコーディング アシスタントによって生成されたコードは、彼らが解決する責任を負っている問題の解決には適していますが、多くの場合、個々のチームのコーディング標準、規約、スタイルには準拠していません。これにより、コードがアプリケーションに受け入れられるように修正または調整する必要がある提案が得られることがよくあります。

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

8月1日の本サイトのニュースによると、SKハイニックスは本日(8月1日)ブログ投稿を発表し、8月6日から8日まで米国カリフォルニア州サンタクララで開催されるグローバル半導体メモリサミットFMS2024に参加すると発表し、多くの新世代の製品。フューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) の紹介。以前は主に NAND サプライヤー向けのフラッシュ メモリ サミット (FlashMemorySummit) でしたが、人工知能技術への注目の高まりを背景に、今年はフューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) に名前が変更されました。 DRAM およびストレージ ベンダー、さらに多くのプレーヤーを招待します。昨年発売された新製品SKハイニックス
