Fugu-MT 論文翻訳(概要): Quantum-AI empowered Intelligent Surveillance: Advancing Public Safety Through Innovative Contraband Detection

論文の概要: Quantum-AI empowered Intelligent Surveillance: Advancing Public Safety Through Innovative Contraband Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.03231v1
Date: Tue, 5 Sep 2023 04:26:26 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-09-08 15:40:53.735169
Title: Quantum-AI empowered Intelligent Surveillance: Advancing Public Safety Through Innovative Contraband Detection
Title（参考訳）: 量子aiエンパワードインテリジェントサーベイランス:革新的なコントラバンド検出による公衆安全の推進
Authors: Syed Atif Ali Shah, Nasir Algeelani, Najeeb Al-Sammarraie
Abstract要約: 本研究では,RentinaNetモデルをQuantum CNNに統合し,Quantum-RetinaNetと呼ぶ。 QCNNの量子能力を利用することで、Quantum-RetinaNetは精度と速度のバランスを取る。 Quantum-RetinaNetのユニークな特徴は、知的監視の未来に、はるかに大きな影響を与えている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Surveillance systems have emerged as crucial elements in upholding peace and security in the modern world. Their ubiquity aids in monitoring suspicious activities effectively. However, in densely populated environments, continuous active monitoring becomes impractical, necessitating the development of intelligent surveillance systems. AI integration in the surveillance domain was a big revolution, however, speed issues have prevented its widespread implementation in the field. It has been observed that quantum artificial intelligence has led to a great breakthrough. Quantum artificial intelligence-based surveillance systems have shown to be more accurate as well as capable of performing well in real-time scenarios, which had never been seen before. In this research, a RentinaNet model is integrated with Quantum CNN and termed as Quantum-RetinaNet. By harnessing the Quantum capabilities of QCNN, Quantum-RetinaNet strikes a balance between accuracy and speed. This innovative integration positions it as a game-changer, addressing the challenges of active monitoring in densely populated scenarios. As demand for efficient surveillance solutions continues to grow, Quantum-RetinaNet offers a compelling alternative to existing CNN models, upholding accuracy standards without sacrificing real-time performance. The unique attributes of Quantum-RetinaNet have far-reaching implications for the future of intelligent surveillance. With its enhanced processing speed, it is poised to revolutionize the field, catering to the pressing need for rapid yet precise monitoring. As Quantum-RetinaNet becomes the new standard, it ensures public safety and security while pushing the boundaries of AI in surveillance.
Abstract（参考訳）: 監視システムは、現代の世界の平和と安全を維持する上で重要な要素として現れてきた。疑わしい活動を効果的に監視するのに役立つ。しかし、人口密度の高い環境では、連続的なアクティブモニタリングは現実的ではなく、インテリジェントな監視システムの開発を必要としている。監視ドメインにおけるai統合は大きな革命でしたが、スピードの問題によってこの分野での広範な実装が妨げられました。量子人工知能が大きなブレークスルーをもたらしたことが観測されている。量子人工知能に基づく監視システムは、これまで見たことのないリアルタイムシナリオにおいて、より正確かつ優れた性能を発揮することが示されている。本研究では,RentinaNetモデルをQuantum CNNに統合し,Quantum-RetinaNetと呼ぶ。 QCNNの量子能力を利用することで、Quantum-RetinaNetは精度と速度のバランスを取る。この革新的な統合は、密集したシナリオにおけるアクティブモニタリングの課題に対処するため、ゲームチェンジャーとして位置づけている。効率的な監視ソリューションの需要が増加を続ける中、quantum-retinanetは既存のcnnモデルに強力な代替手段を提供し、リアルタイムパフォーマンスを犠牲にすることなく精度基準を維持している。量子網膜のユニークな特性は、インテリジェントな監視の未来に広く影響している。処理速度が向上し、高速かつ高精度な監視の必要性に対処して、フィールドに革命を起こすことができる。 Quantum-RetinaNetが新しい標準になるにつれて、監視におけるAIの境界を押し広げながら、公衆の安全とセキュリティを確保する。

関連論文リスト

QPUF 2.0: Exploring Quantum Physical Unclonable Functions for Security-by-Design of Energy Cyber-Physical Systems [0.0]
量子デコヒーレンス、絡み合い、重ね合わせに基づく量子論理ゲートを用いた新しいQPUFアーキテクチャを導入する。提案したQPUF設計はIBMとGoogleの量子システムとシミュレータで評価される。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-16T16:04:45Z)
QIANets: Quantum-Integrated Adaptive Networks for Reduced Latency and Improved Inference Times in CNN Models [2.6663666678221376]
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)はコンピュータビジョンタスクにおいて大きな進歩を遂げているが、その高い推論時間とレイテンシは現実の応用性を制限している。従来のGoogLeNet、DenseNet、ResNet-18モデルアーキテクチャを再設計する新しいアプローチであるQIANetを紹介します。実験の限界にもかかわらず, 提案手法を検証, 評価し, 推論時間の短縮を実証し, 有効精度の保存を行った。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-14T09:24:48Z)
CTRQNets & LQNets: Continuous Time Recurrent and Liquid Quantum Neural Networks [76.53016529061821]
Liquid Quantum Neural Network (LQNet) とContinuous Time Recurrent Quantum Neural Network (CTRQNet) を開発した。 LQNetとCTRQNetは、バイナリ分類によってCIFAR 10で40%の精度向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-28T00:56:03Z)
The Evolution of Quantum Secure Direct Communication: On the Road to the Qinternet [49.8449750761258]
量子セキュア直接通信(QSDC)は、確実に安全であり、量子コンピューティングの脅威を克服する。関連するポイントツーポイント通信プロトコルについて詳述し、情報の保護と送信方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-23T12:40:47Z)
Towards Quantum-Native Communication Systems: New Developments, Trends, and Challenges [63.67245855948243]
調査では、量子ドメイン(QD)マルチインプットマルチアウトプット(MIMO)、QD非直交多重アクセス(NOMA)、量子セキュアダイレクト通信(QSDC)などの技術を調査した。量子センシング、量子レーダ、量子タイミングの現在の状況は、将来の応用をサポートするために簡単にレビューされる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-09T09:45:52Z)
Quantum Internet: The Future of Internetworking [16.313110394211154]
量子インターネットの目的は、古典的なインターネットに根本的に手の届かないアプリケーションを可能にすることである。この章は、量子情報、量子コンピューティング、量子ネットワークの研究のための主要な概念、課題、機会を提示することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-30T23:17:47Z)
Ancilia: Scalable Intelligent Video Surveillance for the Artificial Intelligence of Things [2.3551989288556774]
Anciliaは、人工知能のためのエンドツーエンドのスケーラブルでインテリジェントなビデオ監視システムである。 Anciliaは、倫理的懸念を尊重し、リアルタイムにハイレベルな認知タスクを実行しながら、最先端の人工知能を現実世界の監視アプリケーションにもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (2023-01-09T18:21:22Z)
QuanGCN: Noise-Adaptive Training for Robust Quantum Graph Convolutional Networks [124.7972093110732]
本稿では,ノード間の局所的なメッセージパッシングをクロスゲート量子演算のシーケンスで学習する量子グラフ畳み込みネットワーク(QuanGCN)を提案する。現代の量子デバイスから固有のノイズを緩和するために、ノードの接続をスパーズするためにスパース制約を適用します。我々のQuanGCNは、いくつかのベンチマークグラフデータセットの古典的なアルゴリズムよりも機能的に同等か、さらに優れている。
論文参考訳（メタデータ） (2022-11-09T21:43:16Z)
An Evolutionary Pathway for the Quantum Internet Relying on Secure Classical Repeaters [64.48099252278821]
我々は、セキュアな古典的リピータと量子セキュアな直接通信原理を組み合わせた量子ネットワークを考案する。これらのネットワークでは、量子耐性アルゴリズムから引き出された暗号文を、ノードに沿ってQSDCを用いて送信する。我々は,セキュアな古典的リピータに基づくハイブリッド量子ネットワークの実証実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (2022-02-08T03:24:06Z)
Simulation of Collective Neutrino Oscillations on a Quantum Computer [117.44028458220427]
本稿では,現在発生している量子デバイスを用いたニュートリノ相互作用系の最初のシミュレーションを行う。量子ビットの自然接続における制限を克服し、それをリアルタイムに絡み合いの進化を追跡する戦略を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-02-24T20:51:25Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。