麻省理工学院发明防篡改 ID 标签：成本低、尺寸小、防伪强

麻省理工学院发明防篡改ID标签：成本低、尺寸小、防伪强研究人员将微小的金属颗粒混合到粘贴标签的胶水中，然后使用太赫兹波检测这些颗粒在物体表面形成的独特图案。就像指纹一样，用于对物品进行身份验证。商家可以在粘贴标签后进行初始读取，并将数据存储在云端，以后用于验证物品真伪。如果有人试图剥离标签并重新粘贴，就会破坏这种图案。https://www.ithome.com/0/750/796.htm易碎贴plus

谷歌开源 Magika：毫秒级识别内容类型，百万文件测试准确率超99%

谷歌开源Magika：毫秒级识别内容类型，百万文件测试准确率超99%谷歌近日更新博文，宣布开源Magika，基于人工智能快速高效地识别文件格式和内容类型，相关源代码已托管到GitHub上。Magika采用了一个定制的、高度优化的深度学习模型，即使在CPU上运行，也能在几毫秒内精确识别文件类型。谷歌分享Magika的性能数据，100多种格式的100万个文件基准评估测试结果显示，Magika的性能比现有工具高出约20%，Magika的精确度和召回率均达到99%以上。在内部，谷歌已经利用Magika加强用户安全。该系统已大规模部署，用于将Gmail、Drive和安全浏览中的文件发送到适当的安全和内容策略扫描器。与以前依赖手工创建规则的系统相比，谷歌通过Magika发现文件类型识别的准确率提高了50%。谷歌表示VirusTotal集成Magika之后，进一步提高平台的效率和准确性。在VirusTotal的CodeInsight对文件进行分析之前，Magika将起到预过滤的作用，CodeInsight使用谷歌的生成式人工智能来检测恶意代码。投稿：@TNSubmbot频道：@TestFlightCN

MIT研究人员发明新型机器手 可通过感知形状来识别它所抓的东西

MIT研究人员发明新型机器手可通过感知形状来识别它所抓的东西该实验装置由麻省理工学院的一个科学家团队开发，被称为GelSightEndoFlex。正如其名，它采用了该大学的GelSight技术，该技术以前只用于机器人手的指尖垫。EndoFlex的三个机械指头呈Y字形排列--顶部有两个"手指"，底部有一个可对抗的"拇指"。每一个手指都由一个铰接的硬聚合物骨架组成，它们被包裹在一个柔软而有弹性的外层。GelSight传感器本身--每个数字有两个--位于这些数字的顶部和中间部分的下方。每个传感器都有一块透明的合成橡胶板，其一侧涂有一层金属漆--这层漆就像手指的皮肤。当涂料被压在一个表面上时，它就会根据该表面的形状而变形。透过橡胶的另一面，即无涂料的一面，一个微小的集成摄像头（在三个彩色LED的帮助下）可以对表面的微小轮廓进行成像，并压入涂料。连接的计算机上的特殊算法将这些轮廓转化为三维图像，捕捉深度小于1微米、宽度约为2微米的细节。为了使表面的光学质量标准化，涂料是必要的，这样系统就不会被多种颜色或材料所迷惑。在EndoFlex的案例中，通过一次结合来自六个这样的传感器（三个数字中的每一个都有两个）的图像，就有可能创建一个被抓取物品的三维模型。然后，基于机器学习的软件能够在手只抓了一次物体后，识别该模型代表的物体。在目前的形式下，该系统的准确率约为85%，随着技术的进一步发展未来这一数字应该会有所提高。机械工程研究生SandraLiu说："在任何一只手中，拥有软性和刚性元素都是非常重要的，但能够在一个真正的大区域内进行精确传感也是非常重要的，特别是如果我们想考虑做非常复杂的操纵任务，就像我们自己的手能做的那样，"她与本科生LeonardoZamoraYañez和EdwardAdelson教授共同领导这项研究。"我们这项工作的目标是将使我们人类的手如此出色的所有东西结合到一个机器人手指中，使其能够完成其他机器人手指目前无法完成的任务。"...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1352753.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1352753.htm

X射线视觉：MIT发明的增强现实头显使人们能够看到隐藏的物品

X射线视觉：MIT发明的增强现实头显使人们能够看到隐藏的物品增强现实头显结合了计算机视觉和无线感知，可以自动定位隐藏在视线之外的特定物品，也许是在一个盒子里或在一堆东西下面，然后引导用户去取回它。该系统利用射频（RF）信号，它可以穿过纸板箱、塑料容器或木质隔板等普通材料，找到贴有RFID标签的隐藏物品，这些标签反映了射频天线发送的信号。当佩戴者穿过房间时，头显会引导他们走向物品的位置，物品会在增强现实（AR）界面上显示为一个透明的球体。一旦物品落入用户手中，被称为X-AR的头显就会验证他们是否拿起了正确的物品。当研究人员在一个类似仓库的环境中测试X-AR时，该头显可以将隐藏的物品定位到平均9.8厘米以内。它验证了用户拾取正确物品的准确率为96%。X-AR可以帮助电子商务仓库的工作人员快速找到杂乱的货架上或埋在箱子里的物品，或者在同一仓内有许多类似物品的情况下识别出订单的确切物品。它也可用于制造设施，帮助技术人员找到正确的零件来组装产品。法德尔-阿迪布说："我们这个项目的整个目标是建立一个增强现实系统，让你看到看不见的东西--在盒子里或角落里的东西--这样做，它可以引导你走向它们，真正让你以以前不可能的方式看到物理世界，"他是电子工程和计算机科学系的副教授，媒体实验室的信号动力学小组主任，也是关于X-AR论文的资深作者。为了创造具有X射线视觉的增强现实头显，研究人员首先必须为现有的头显配备一个可以与RFID标记的物品通信的天线。大多数RFID定位系统使用相隔数米的多个天线，但研究人员需要一个轻型天线，以达到足够高的带宽来与标签进行通信。该团队采用了一个简单、轻便的环形天线，并通过渐变天线（逐渐改变其宽度）和增加缝隙进行试验，这两种技术都能提高带宽。由于天线通常在户外工作，研究人员对它进行了优化，以便在连接到头显遮阳板上时发送和接收信号。建立了有效的天线装置后，研究人员专注于用它来定位RFID标记的物品。他们利用了一种被称为合成孔径雷达（SAR）的技术，它类似于飞机对地面物体的成像方式。当用户在房间里移动时，X-AR用其天线从不同的有利位置进行测量，然后将这些测量结果结合起来。通过这种方式，它就像一个天线阵列，来自多个天线的测量结果被结合起来，以定位一个设备。X-AR利用来自头显自我跟踪能力的视觉数据来建立一个环境地图，并确定其在该环境中的位置。当用户行走时，它计算出每个位置的RFID标签的概率。该概率在标签的确切位置上将是最高的，因此它使用这一信息来锁定隐藏的物体。一旦X-AR定位了物品，用户拿起了它，头显就需要验证用户是否抓住了正确的物品。但现在用户站在原地不动，头显的天线也没有移动，所以它不能使用合成孔径雷达来定位标签。然而，当用户拿起物品时，RFID标签也随之移动。X-AR可以测量RFID标签的运动，并利用头显的手部追踪能力来定位用户手中的物品。然后它检查标签是否发出正确的射频信号，以验证它是正确的物品。研究人员利用头显的全息可视化功能，以一种简单的方式为用户显示这些信息。一旦用户戴上头显，他们就会使用菜单从标签物品的数据库中选择一个物体。物体被定位后，它被一个透明的球体所包围，因此用户可以看到它在房间里的位置。然后设备以地板上的脚步声的形式投射出该物品的轨迹，该轨迹可以随着用户的行走而动态更新。为了测试X-AR，研究人员创建了一个模拟仓库，在货架上装满纸箱和塑料箱，并在里面放置有RFID标签的物品。验证发现，X-AR可以引导用户走向目标物品，误差小于10厘米--这意味着物品的位置与X-AR引导用户的位置平均相差不到10厘米。研究人员测试的基线方法的误差中值为25至35厘米。他们还发现，在98.9%的情况下，它能正确验证用户捡到了正确的物品。这意味着X-AR能够减少98.9%的拣选错误。当物品还在箱子里时，它的准确率甚至达到了91.9%。现在他们已经证明了X-AR的成功，研究人员计划探索如何使用不同的传感方式，如WiFi、毫米波技术或太赫兹波，以增强其可视化和互动能力。他们还可以增强天线，使其射程超过3米，并将系统扩展到多个协调的头显上使用。Adib的共同作者是研究助理TaraBoroushaki，她是论文的第一作者；MaisyLam；LauraDodds；以及前博士后AlineEid，她现在是密歇根大学的助理教授。该研究将在USENIX网络系统设计与实施研讨会上发表。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1347485.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1347485.htm

超人的X射线视觉超能力现在可以由一台手持设备呈现

超人的X射线视觉超能力现在可以由一台手持设备呈现研究人员创造了一种微小的芯片，可以透过纸板拍摄物体的图像。这项技术可以装在智能手机里，让我们离超人的X光透视能力更近了一步（没有X光）。德克萨斯大学电气工程教授、德克萨斯模拟卓越中心（TxACE）主任、该研究的共同作者之一肯尼思-奥（KennethO）说："这项技术就像超人的X射线视觉。当然，我们使用的是200千兆赫到400千兆赫的信号，而不是可能有害的X射线。"该成像仪微芯片技术于2022年首次展示，是O及其学生、研究人员和合作者团队15年多工作的结晶。芯片发射太赫兹（THz）范围的辐射，即频率范围在0.1太赫兹（100千兆赫）到10太赫兹之间的电磁辐射，相应波长从3毫米到0.03毫米不等。这些电波人眼看不见，被认为是安全的，其频率高于无线电波和微波，但低于红外线。通过2022年的模型，O证明了微型芯片产生的430GHz光束可以穿过雾、灰尘和其他光学光无法穿透的障碍物。它们从物体上反弹并反射回微芯片，像素接收信号并生成图像。这种成像器并不依赖于外部透镜，通常使用外部透镜可以提高图像的清晰度和锐利度。相反，它采用了互补金属氧化物半导体（CMOS）技术，这种技术用于制造现代消费计算机处理器、存储芯片和其他数字设备。CMOS已成为生成和检测太赫兹信号的一种经济实惠的方式，尤其是在200千兆赫及更高的频率下，它能提供更好的分辨率。因此，研究人员开始着手改进其2022型号的图像质量，并使该技术小巧到足以装入手持设备。新的成像芯片使用了一个由296GHzCMOS像素组成的1x3阵列，而且同样没有镜头。"我们设计的芯片没有透镜或光学器件，因此可以安装在移动设备中，"该论文的通讯作者、上海交通大学电子与计算机工程系助理教授WooyeolChoi说。"像素通过检测目标物体反射的信号来生成图像，其形状为0.5毫米的正方形，大小与沙粒差不多。"经过测试，该技术可以在大约一厘米（0.4英寸）远的地方对覆盖着硬纸板的物体（一个USB加密狗、一个刀片、一个集成电路和一个塑料垫圈）进行成像。出于安全和保护隐私的考虑，研究人员特意让成像仪在离物体如此近的距离进行扫描。从根本上说，这样做是为了打消人们的顾虑，比如小偷可能会利用该设备从远处扫描某人包里的物品。研究人员计划使下一次迭代能够捕捉到五英寸（12.7厘米）远的图像。德州仪器（TI）基尔比实验室（KilbyLabs）射频/毫米波和高速研究主管布莱恩-金斯伯格（BrianGinsburg）说："经过15年的研究，像素性能提高了1亿倍，再加上数字信号处理技术，才使这次成像演示成为可能。这项颠覆性技术展示了真正太赫兹成像的潜在能力。"根据研究人员的设想，他们的智能手机微型芯片成像仪将用于各种用途，从寻找墙壁背后的墙柱和木梁，到识别管道裂缝以及信封和包裹的内容。他们还认为，它还可以应用于医疗领域。德州仪器公司（TI）毫米波和高频微系统基础技术研究计划和三星全球研究拓展计划为这项研究提供了支持。这项研究发表在《IEEE太赫兹科学与技术论文集》（IEEETransactionsonTerahertzScienceandTechnology）上。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1434345.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1434345.htm