关于SystemInformer SystemInformer是一款功能强大的系统安全检测工具，该工具功能十分强大，不仅可以帮助广大研究人员监控系统资源，而且还支持软件调试和恶意软件检测。...功能介绍 1、提供系统活动的详细概述（带高亮/突出显示）； 2、图形和统计数据允许我们快速跟踪占用的系统资源和失控进程； 3、无法编辑或删除文件？...WOW64和.NET查看详细的堆栈跟踪数据； 7、基于services.msc实现了更多功能，可创建、编辑和控制服务； 8、体积小，无需安装，随处可用； 9、100%免费，遵循MIT开源许可证协议； 系统要求...Windows 7或更高版本，支持32位和64位操作系统。...”中的“隐藏已知文件类型的扩展名”； 2、右键单击文件夹中的空白区域，然后选择“新建 > 文本文档”； 3、将文件名重命名为SystemInformer.exe.settings.xml； 插件系统
研究人员提出一种新的基于系统调用日志+机器学习算法的方法进行安卓恶意软件检测。 背景 恶意软件的分类主要有：病毒、蠕虫、木马、广告软件、犯罪软件、攻击工具等。...动态分析是在沙箱环境下运行的，这样可以防止恶意软件感染真实的运行环境。 恶意软件检测 因为安卓本身加入了一些新的特性，加上手机本身的一些限制，用传统方法进行手机恶意软件检测很难保证成功率和效率。...研究人员提出一种使用系统调用日志进行恶意软件检测的方法。该方法一共分为三步， 1． 生成系统调用日志。2． 卡方 (Chi-square)过滤，并生成数据集。3． 利用机器学习算法进行检测。...研究人员手机了66个应用的系统调用个日志信息，生成的系统调用日志数据集中记录了每个应用的19个特征。多特征融合能增加检测的精确度。...结论 文章提出了一种利用系统调用日志进行恶意软件检测的方法，在生成了应用的系统调用日志之后，使用了卡方算法对特征进行过滤，然后使用朴素贝叶斯、随机森林、随机下降梯度算法三种机器学习算法进行检测。
工装穿戴检测系统是根据规模性工作服图片数据信息识别学习训练，完成图片视频实时分析，着装合规检测识别系统根据人工智能算法精确分析合理的着装、工作服装色调识别；即时向上级领导以及服务平台推送违反规定时长、地址...工作服装可穿戴检测系统自动分析和识别视频图像信息内容，不用人工控制；识别监管区工作人员工作服装，真真正正完成预警信息、正常的检测、规范化管理；降低乱报和泄露；视频录像，便捷后管理方法查看。...现阶段，优化算法已经快速更改人民的生活习惯性，工作服装识别优化算法还在静电场、施工工地、金融机构系统等安全性场地应用推广，现阶段北京、上海、深圳等一线城市已普及化，但天津、西安、大连、苏州等二线城市已经检测应用环节
人员拥挤检测系统通过YOLOv5网络模型算法技术，人员拥挤检测系统算法模型对校园/厂区车间/街道等场景的异常的人群聚集（出现拥挤情况）时，人员拥挤检测系统立刻抓拍存档并通知相关人员及时处理。...采用滑动窗口的目标检测算法思路非常简单，它将检测问题转化为了图像分类问题。...整体来看，Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测，整个系统如图5所示：首先将输入图片resize到448x448，然后送入CNN网络，最后处理网络预测结果得到检测的目标。...YOLOv5在YOLOv4算法的基础上做了进一步的改进，检测性能得到进一步的提升。...在我看来，YOLOv5检测算法中还是存在很多可以学习的地方，虽然这些改进思路看来比较简单或者创新点不足，但是它们确定可以提升检测算法的性能。
皮带撕裂检测系统通过Python基于YOLOv7架构模型实时监控传动现场皮带的工作状态，皮带撕裂检测系统24h全天候对皮带进行多方向实时检查，尽快发现皮带安全隐患，避免扩大损失。...图片相对于其他类型的工具，YOLOv7-E6 目标检测器（56 FPS V100，55.9% AP）比基于 transformer 的检测器 SWINL Cascade-Mask R-CNN（9.2 FPS...A100，53.9% AP）速度上高出 509%，精度高出 2%，比基于卷积的检测器 ConvNeXt-XL Cascade-Mask R-CNN (8.6 FPS A100, 55.2% AP) 速度高出...图片Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测，具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格（grid），每个网格允许预测出2个边框（bounding box，包含某个对象的矩形框），总共...我们将其理解为98个预测区，很粗略的覆盖了图片的整个区域，就在这98个预测区中进行目标检测。图片
尽管软件开发几乎不受任何物理定律的约束，熵(entropy)对我们的影响却很大！熵是一个来自物理学的概念，指的是某个系统中的“无序”的总量。遗憾的是，热力学定律保证了宇宙中的熵倾向于最大化！...熵是一个来自物理学的概念，指的是某个系统中的 “无序” 的总量，遗憾的是，热力学定律保证了宇宙中的熵倾向于最大化，当软件中的无序增长时，程序员们称之为 “软件腐烂（software rot）” 很多元素可以崔进软件腐烂...我们看过整洁、运行良好的系统，一旦窗户开始破裂，就相当于迅速地恶化，还有其他一些因素能够促生软件腐烂，但与其他任何因素相比，置之不理都会更快地加速腐烂的进程。...单个依赖项或模糊性本身不太可能显着影响软件系统的可维护性。之所以会出现复杂性，是因为随着时间的流逝，成千上万的小依赖性和模糊性逐渐形成。...它们减少了对其他文档的需求，并使检测错误更加容易。相反，名称选择不当会增加代码的复杂性，并造成可能导致错误的歧义和误解。
KMS（Knowledge Management System 知识管理系统/知识库系统）是一种用于管理和共享企业内部知识的软件系统。...ERP（Enterprise Resource Planning 企业资源管理）员工、生产、制造、财务、销售、采购、仓储、分销、质量等等，只要是用于企业管理的软件都属于ERP的范畴。...2024年表现优秀的13款开源免费项目管理软件系统PM项目经理常用的8种项目管理工具CRM（Customer Relationship Management 客户关系管理）CRM客户管理系统由客户信息管理...、仿真软件工业机器人离线编程与仿真软件SCADA（组态软件和数据采集与监视控制）LIMS（实验室信息管理系统）TDM（测试数据管理）DMS（经销商管理）DNC（分布式数控，将数控程序分发到机床）MDC（...机床数据采集）参考资料秒懂SaaS、CRM、OA、ERP、HRERP，MES，PLM，CRM，SCM等13个主要工业软件及常用工业软件概览
动平衡系统通过检测旋转主轴的振动、相位和转速，告知转子不平衡点，通过加重或是减重的方式来校正动平衡。...整机动平衡：是在工作转速下直接对装在整机上的转子平衡，不需要动平衡机，仅需要动平衡检测系统，较为经济并可解决多种不平衡问题。...不同的转子系统（刚性转子、挠性转子和微速差双转子）需要有不同的动平衡检测方式： 刚性转子是工作转速远低于临界转速的转子，因其支承和转子的刚度相当大，转子在不平衡离心力的作用下所产生的动挠度(弹性变形)很小...动平衡检测系统 动平衡检测主要是通过测量转子系统的基准信号和振动信号，对这些信号进行分析，获取振动信号的峰值和相对于基准的相位，从而获取转子系统不平衡量的大小和相位信息。...VGA，1×HDMI 双电源输入，报警输出 紧凑型无风扇设计，可用于控制柜中的DIN导轨安装 与iDAQ之间可放置3个AMAX-5400系列模块，扩展3G / LTE / WIFI / GPS 动平衡检测软件实现转子基准信号和振动信号的获取
渣土车识别检测系统通过yolo网络架构对现场渣土车进行实时分析检测，一旦渣土车识别检测系统发现渣土车立即抓拍预警，提醒后台人员及时处理。我们使用YOLO(你只看一次)算法进行对象检测。...YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN)，用于实时进行目标检测。该算法将单个神经网络应用于完整的图像，然后将图像划分为多个区域，并预测每个区域的边界框和概率。这些边界框是由预测的概率加权的。
水面船舶识别检测系统通过python+opencv网络模型计算机视觉技术，水面船舶识别检测算法对河道水面区域进行7*24小时实时监测，当监测到采砂船非法采砂船只时，自动抓拍违规船只存档并告警及时制止。...图片 OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉处理开源软件库，是由Intel公司俄罗斯团队发起并参与和维护，支持与计算机视觉和机器学习相关的众多算法...图片 OpenCV可以在不同的系统平台上使用，包括Windows，Linux，OS，X，Android和iOS。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在积极开发中。
河道船舶识别检测系统通过ppython+YOLOv5网络模型算法技术，河道船舶识别检测系统对画面中的船只进行7*24小时实时监测，若发现存在进行违规采砂或者捕鱼立即自动抓拍触发告警。...采用滑动窗口的目标检测算法思路非常简单，它将检测问题转化为了图像分类问题。...其基本原理就是采用不同大小和比例（宽高比）的窗口在整张图片上以一定的步长进行滑动，然后对这些窗口对应的区域做图像分类，这样就可以实现对整张图片的检测了。...YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。...主要的改进思路如下所示：输入端：在模型训练阶段，提出了一些改进思路，主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放；基准网络：融合其它检测算法中的一些新思路，主要包括：Focus结构与CSP
人员跌倒识别检测系统通过Python+YOLO7网络模型算法，人员跌倒识别检测系统对现场画面中有人员倒地摔倒行为实时分析预警，人员跌倒识别检测算法模型发现则立即抓拍存档告警同步提醒后台值班人员及时处理。...YOLOv7 的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同，研究团队希望它能够同时支持移动 GPU 和从边缘到云端的 GPU 设备。...这可能会增加训练成本以提高目标检测的准确性，但不会增加推理成本。研究者将提出的模块和优化方法称为可训练的「bag-of-freebies」。
bytes 62348 (60.8 KiB) TX errors 0 dropped 0 overruns 0 carrier 0 collisions 0 2.uname 用于查看系统内核与系统版本等信息...linuxprobe Desktop]# cat /etc/redhat-release Red Hat Enterprise Linux Server release 7.0 (Maipo) 3.uptime 查看系统负载信息...linuxprobe Desktop]# uptime 15:28:36 up 28 min, 2 users, load average: 0.00, 0.06, 0.11 4.free 显示当前系统中内存使用量信息...linuxprobe :0 2018-06-07 15:02 (:0) linuxprobe pts/0 2018-06-07 15:02 (:0) 6.last 用于查看所有系统登录记录...格式：last[参数] 7.history 用于显示历史执行过的命令 格式：history [-c] 8.sosreport 用于收集系统配置及架构信息并输出诊断文档 格式：sosreport
皮带断裂识别检测系统通过通过opencv深度学习yolo计算机视觉识别技术对煤矿皮带运行状态进行全天候实时监测，当皮带断裂识别检测系统监测到煤矿皮带断裂撕裂时立即抓拍告警存档同步回传异常信息到后台监控平台提醒后台人员发现皮带隐患点及时检修...图片YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来，从而做到了高效、灵活和泛化性能好。...Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测，核心思想就是利用整张图作为网络的输入，直接在输出层回归 bounding box（边界框） 的位置及其所属的类别。...图片Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测，具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格（grid），每个网格允许预测出2个边框（bounding box，包含某个对象的矩形框），总共...我们将其理解为98个预测区，很粗略的覆盖了图片的整个区域，就在这98个预测区中进行目标检测。图片
工装穿戴识别检测系统通过python+yolov5网络模型计算机视觉技术，工装穿戴识别检测系统对现场画面区域7*24全天候监测，当工装穿戴识别检测系统监测到现场人员未按要求穿着时，立即抓拍存档告警。...Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测，核心思想就是利用整张图作为网络的输入，直接在输出层回归 bounding box（边界框） 的位置及其所属的类别。...YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来，从而做到了高效、灵活和泛化性能好。
皮带跑偏检测系统通过Python基于YOLOv7网络架构训练模型对煤矿皮带运行状态进行全天候实时监测，一旦皮带跑偏检测系统YOLOv7网络架构训练模型监测到现场皮带跑偏、撕裂、堆煤、异物等异常情况时，皮带跑偏检测系统马上开展警报...图片YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN)，用于实时进行目标检测。该算法将单个神经网络应用于完整的图像，然后将图像划分为多个区域，并预测每个区域的边界框和概率。这些边界框是由预测的概率加权的。...图片YOLOv7 在 5 FPS 到 160 FPS 范围内，速度和精度都超过了所有已知的目标检测器。并在V100 上，30 FPS 的情况下达到实时目标检测器的最高精度 56.8% AP。
煤矿皮带撕裂检测系统可以全天候监管皮带的运送的工作情况，当煤矿皮带撕裂检测系统监管皮带撕裂时，马上停止皮带的运送，精准定位到皮带的裂开部位，工作员能够及时到现场维护保养。...煤矿皮带撕裂检测系统是一套专门用于监控和防止皮带撕裂的安全检测系统。煤矿皮带撕裂检测系统目的是为了及时检测皮带表层的撕裂状况，防止因为不及时处理而进一步损坏皮带。...煤矿生产运输过程中，皮带撕裂难题自身是不可避免的，但煤矿皮带撕裂检测系统最大程度地降低皮带撕裂的损失，有效提升皮带机生产运输过程的效率。...煤矿皮带撕裂检测系统24小时对皮带开展全方位及时安全检查，可快速全自动识别分析安全隐患，提升保护效率；将警报截屏和视频保存到数据库系统，后期可根据时间段对告警记录和告警截图、视频进行查询。
工装识别工装检测系统通过yolov7+python网络模型算法智能分析技术，工装识别工装检测系统对现场人员是否穿戴的进行实时分析，发现现场画面人员未按要求着装，系统会自动抓拍发出警报并讲违规图片视频保存下来...YOLOv7 的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同，研究团队希望它能够同时支持移动 GPU 和从边缘到云端的 GPU 设备。...这可能会增加训练成本以提高目标检测的准确性，但不会增加推理成本。研究者将提出的模块和优化方法称为可训练的「bag-of-freebies」。
车辆逆行识别检测系统通过opencv+yolo网络深度学习技术，车辆逆行识别检测系统对现场画面中车辆逆向行驶行为进行检测抓拍预警。...若车辆逆行识别检测系统检测到道路上有车辆逆向行驶时，车辆逆行识别检测系统则抓拍预警。...OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉处理开源软件库，支持与计算机视觉和机器学习相关的众多算法，以BSD许可证授权发行。...图片我们使用YOLO(你只看一次)算法进行对象检测。YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN)，用于实时进行目标检测。...YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来，从而做到了高效、灵活和泛化性能好。图片
反光衣穿戴检测系统借助现场已经安装好的监控摄像头对现场作业人员反光衣、安全帽穿戴、高空作业安全带佩戴情况等实时监测，反光衣穿戴检测系统检测到违规行为如：不穿反光衣不戴安全帽不戴安全带或者抽烟玩手机等，系统立即抓拍发给后台系统...反光衣穿戴检测系统可远程监控和检测现场人员是不是按照规定进行作业，真正做到安全生产信息化管理，规范管理。...反光衣穿戴检测系统可以从360度全天候不间断全自动检测作业区域，实时分析检测作业人员是否存在违规情况。违规视频和截屏可以从后台客户端查看。
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