인공지능의 지원으로 보안 검사 산업은 새로운 지능 시대로 진입합니다
1970년대 공안부 제1연구소는 해외 보안 검사 장비 기술 흡수를 바탕으로 중국에 1세대 보안 검사 장비를 도입했습니다. 수년간의 개발, 특히 중국 내 다양한 국제 행사 개최, 국내 인프라 건설 및 철도 운송의 급속한 발전으로 인해 보안 검사 장비 적용에 대한 중국의 수요가 지속적으로 증가했으며 매출 성장률도 훨씬 높습니다. 국제 평균 수준보다 높다. 이를 바탕으로 우리나라의 강력한 제조 능력과 국가가 적극적으로 옹호하고 추진하는 혁신과 창조 환경의 도움으로 중국은 R&D, 생산, 판매를 통합하는 세계 최대의 보안 검사 장비 시장 중 하나가 되었습니다.
그러나 최근 전 세계적으로 테러 방지 상황이 더욱 심각해짐에 따라 공항, 고속철도, 대규모 행사장 및 주요 정부 부서의 보안 검사 및 폭발물 처리가 여러 국가에서 광범위한 관심을 받고 있습니다. 새로운 상황에 직면하여 보안 검사 기술은 유례없이 발전했으며 보안 검사 인텔리전스가 점점 더 중요한 의제가 되었습니다.
1. 기술현황
보안검사의 주요 응용 분야 민간항공 보안검사는 설립된 지 30년이 넘었지만, 직면한 환경과 상황은 큰 변화를 겪었지만 검사 방식은 질적으로 도약하지 못했습니다. 보안 점검 장비의 업그레이드로 사용자 경험이 향상되었지만 큰 진전이 있었지만 핵심 기술 링크에는 본질적인 혁신이 없습니다. 현재 널리 사용되고 있는 장비는 정밀한 영상화와 지능형 식별이 불가능하고, 검사자의 경험과 판단에만 의존할 수밖에 없습니다. 그러나 기술 수준의 한계와 반복적인 수동 확인으로 인해 기술적 방어가 보조적이고 인간적 방어가 핵심입니다. 다중링크에서는 검사효율이 떨어집니다.
기존 보안 검사에는 수동 식별 의존, 정보 폐쇄 루프 단편화, 빅데이터 추적 불가 등의 문제가 있습니다. 또한 다양한 시스템 간의 정보 상호 작용이 부족하고 불편한 데이터 검색이 불가능합니다. 통합된 분석을 수행하기에는 사전에 경고할 수도 없고 경영진이 효과적인 의사결정 기반을 제공할 수도 없습니다. 정보화 구축의 지연으로 인해 정보를 수동적으로 수용하는 운영관리 패턴이 나타나고 있습니다.
다양한 위험에 직면한 보안 검사 업계는 여전히 직원의 자기 관리, 자기 압박, 엄격한 검사에 의존하는 매우 제한적인 수단을 사용하는 전통적인 방식으로 대응하고 있습니다. 현재의 보안 상황과 급속한 기술 발전 추세로 볼 때 보안 검사 시설 및 장비의 기술 업데이트와 정보 구축의 가속화는 전체 보안 검사 산업의 품질, 효율성 및 명성을 향상시키는 열쇠입니다. 항공 허브 구축을 목표로 하는 주요 공항은 기술 플랫폼 구축을 통해 방어선을 강화하고, 오류와 위험을 줄이기 위해 인력을 대체하는 기술 수단을 더 많이 사용해야 합니다.
2. 인공지능과 그 밖의 기술적 축복
보안검사 업계의 새로운 힘, 인공지능 보안검사 - "스마트 보안검사". 기존 안전탐지 장비의 연구개발 경험을 바탕으로 인공지능과 유기적으로 결합해 효율성을 높일 수 있을 뿐만 아니라 빅데이터와 상호작용할 수 있어 효과적인 사회보장 수단이 되고 있다. 동시에 인공지능의 출현으로 인해 보안 검사 산업 역시 큰 변화를 겪고 있으며 새로운 발전 기회를 맞이하고 있습니다.
데이터, 알고리즘, 컴퓨팅 파워의 급속한 발전에 힘입어 인공지능 기술은 최근 몇 년간 눈부시게 발전해 다양한 산업 분야에서 다양한 응용을 이끌어냈습니다. AI는 보안산업에 접목돼 보안검사에 대한 기술적 변화다. 현재 "스마트 보안 검사"는 보안 검사 업계에서 중요한 추세가 되었습니다. 주요 새로운 기능은 밀리미터파 기술을 사용하는 새로운 경계 보안 장비와 같은 사물 인터넷 기술과 새로운 감지 기술의 통합 및 적용입니다. 빅 데이터 수집 및 분석 애플리케이션 - "면허 및 사진 통합, 지문 비교, 초상화 수집 및 기타 비교 확인" 보안 검사 애플리케이션 - "투시, 이미징 보안 도어" 등 지능 등이 널리 사용됩니다.
현재 인공지능, 빅데이터 등 신기술과 보안 검사 산업의 혁신적인 통합은 폭발물에 대한 정확한 분석이 가능해지고 획기적인 발전을 이루었습니다. 또한 차세대 영상 보안 검사 장비는 점차 전통적인 단일 금속 보안 검사 문을 대체하고 있으며, 라이센스 및 사진 통합과 같은 위험물 감지 기능이 자동화되었습니다. 지문 비교 및 인물 수집이 통합 비교 소지자의 신분증에 있는 지문 정보 또는 얼굴 정보를 사용하여 "동일한 신원" 확인을 완료하고, 일관성 없는 신원 및 사칭과 같은 보안 검사 문제를 해결하고, 정보 수집 및 정보 수집을 지능화할 수 있습니다. 비교, 특히 전염병 기간 동안 인체 온도 측정 애플리케이션 신제품의 장점을 입증하고 시장 수요 기대치를 충족합니다. 전염병에 대응하여 Gatekeeper God이 출시한 다기능 문은 "온도 감지, 소독 및 얼굴 인식"을 통합하여 예방 및 통제 작업의 효율성, 교통 속도를 향상시킬 뿐만 아니라 군중 밀도를 크게 줄일 수 있습니다. 밀접 접촉 온도 측정으로 인한 교차 감염은 사람과 온도의 정확한 일치를 달성할 수 있습니다.
인공지능은 사람들의 생산과 삶에 큰 영향을 미치는 차세대 기술 혁명의 핵심 기술입니다. 인공지능과 보안 검사 장비의 통합으로 인해 관련 기업도 자체 장점을 활용하여 지속적으로 업데이트되는 보안 검사 요구 사항을 충족하기 위해 인공 지능을 보안 검사 사업에 통합하고 있습니다. 전통적인 보안 검사 산업은 새로운 시대로 진입하고 있습니다. 지능.
위 내용은 인공지능의 지원으로 보안 검사 산업은 새로운 지능 시대로 진입합니다의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

AI Hentai Generator
AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

인기 기사

뜨거운 도구

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

뜨거운 주제











이 사이트는 6월 27일에 Jianying이 ByteDance의 자회사인 FaceMeng Technology에서 개발한 비디오 편집 소프트웨어라고 보도했습니다. 이 소프트웨어는 Douyin 플랫폼을 기반으로 하며 기본적으로 플랫폼 사용자를 위한 짧은 비디오 콘텐츠를 제작합니다. Windows, MacOS 및 기타 운영 체제. Jianying은 멤버십 시스템 업그레이드를 공식 발표하고 지능형 번역, 지능형 하이라이트, 지능형 패키징, 디지털 인간 합성 등 다양한 AI 블랙 기술을 포함하는 새로운 SVIP를 출시했습니다. 가격면에서 SVIP 클리핑 월 요금은 79위안, 연간 요금은 599위안(본 사이트 참고: 월 49.9위안에 해당), 월간 연속 구독료는 월 59위안, 연간 연속 구독료는 59위안입니다. 연간 499위안(월 41.6위안)입니다. 또한, 컷 관계자는 "사용자 경험 향상을 위해 기존 VIP에 가입하신 분들도

검색 강화 생성 및 의미론적 메모리를 AI 코딩 도우미에 통합하여 개발자 생산성, 효율성 및 정확성을 향상시킵니다. EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG에서 번역됨, 저자 JanakiramMSV. 기본 AI 프로그래밍 도우미는 자연스럽게 도움이 되지만, 소프트웨어 언어에 대한 일반적인 이해와 소프트웨어 작성의 가장 일반적인 패턴에 의존하기 때문에 가장 관련성이 높고 정확한 코드 제안을 제공하지 못하는 경우가 많습니다. 이러한 코딩 도우미가 생성한 코드는 자신이 해결해야 할 문제를 해결하는 데 적합하지만 개별 팀의 코딩 표준, 규칙 및 스타일을 따르지 않는 경우가 많습니다. 이로 인해 코드가 애플리케이션에 승인되기 위해 수정되거나 개선되어야 하는 제안이 나타나는 경우가 많습니다.

LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.

AIGC에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. 51CTOAI.x 커뮤니티 https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou는 인터넷 어디에서나 볼 수 있는 전통적인 문제 은행과 다릅니다. 고정관념에서 벗어나 생각해야 합니다. LLM(대형 언어 모델)은 데이터 과학, 생성 인공 지능(GenAI) 및 인공 지능 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 복잡한 알고리즘은 인간의 기술을 향상시키고 많은 산업 분야에서 효율성과 혁신을 촉진하여 기업이 경쟁력을 유지하는 데 핵심이 됩니다. LLM은 자연어 처리, 텍스트 생성, 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 분야에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. LLM은 대량의 데이터로부터 학습하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.

머신 러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 능력을 향상시킬 수 있는 능력을 제공하는 인공 지능의 중요한 분야입니다. 머신러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템, 사기 탐지 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되며 우리의 삶의 방식을 변화시키고 있습니다. 기계 학습 분야에는 다양한 방법과 이론이 있으며, 그 중 가장 영향력 있는 5가지 방법을 "기계 학습의 5개 학교"라고 합니다. 5개 주요 학파는 상징학파, 연결주의 학파, 진화학파, 베이지안 학파, 유추학파이다. 1. 상징주의라고도 알려진 상징주의는 논리적 추론과 지식 표현을 위해 상징을 사용하는 것을 강조합니다. 이 사고 학교는 학습이 기존을 통한 역연역 과정이라고 믿습니다.

편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는

Editor | KX 약물 연구 및 개발 분야에서 단백질과 리간드의 결합 친화도를 정확하고 효과적으로 예측하는 것은 약물 스크리닝 및 최적화에 매우 중요합니다. 그러나 현재 연구에서는 단백질-리간드 상호작용에서 분자 표면 정보의 중요한 역할을 고려하지 않습니다. 이를 기반으로 Xiamen University의 연구자들은 처음으로 단백질 표면, 3D 구조 및 서열에 대한 정보를 결합하고 교차 주의 메커니즘을 사용하여 다양한 양식 특징을 비교하는 새로운 다중 모드 특징 추출(MFE) 프레임워크를 제안했습니다. 조정. 실험 결과는 이 방법이 단백질-리간드 결합 친화도를 예측하는 데 있어 최첨단 성능을 달성한다는 것을 보여줍니다. 또한 절제 연구는 이 프레임워크 내에서 단백질 표면 정보와 다중 모드 기능 정렬의 효율성과 필요성을 보여줍니다. 관련 연구는 "S"로 시작된다

1일 본 사이트 소식에 따르면 SK하이닉스는 오늘(1일) 블로그 게시물을 통해 8월 6일부터 8일까지 미국 캘리포니아주 산타클라라에서 열리는 글로벌 반도체 메모리 서밋 FMS2024에 참가한다고 밝혔다. 많은 새로운 세대의 제품. 인공지능 기술에 대한 관심이 높아지고 있는 가운데, 이전에는 주로 NAND 공급업체를 대상으로 한 플래시 메모리 서밋(FlashMemorySummit)이었던 미래 메모리 및 스토리지 서밋(FutureMemoryandStorage) 소개를 올해는 미래 메모리 및 스토리지 서밋(FutureMemoryandStorage)으로 명칭을 변경했습니다. DRAM 및 스토리지 공급업체와 더 많은 플레이어를 초대하세요. SK하이닉스가 지난해 출시한 신제품
