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建筑”和“整合AI和DTS：铁路维护应用程序及其他地区的挑战和机遇”（详细信息如下）。实验实验在Roadrunner中模拟虚拟铁路方案的模拟，以收集模拟安装在火车头上的相机的合成视频数据。然后，研究了无监督的深度学习方法，用于在铁轨上进行基于视觉的异常检测，并在LNU高性能计算中心（HPCC）资源的支持下。其他活动：我参加了LNU组织的“ 2022年大数据会议”，我还介绍了一张名为“铁路机器学习应用程序中的数据集挑战的海报：关卡越过监控和轨道障碍物检测的案例研究”。然后，在托管大学的邀请下，我举行了一个研讨会，标题为“铁路领域的AI集成路线图：当前的项目结果和案件研究的概述”。i为准备一本书的书《铁路中的人工智能：当前的应用，挑战和正在进行的研究》做出了贡献（详细信息如下）。博士学位论文在博士学位论文中，洛伦佐·de Donato在铁路安全和维护应用中讨论了引入人工智能（AI），特别是深度学习（DL）的方法和应用。主要是围绕DL技术与具有成本效益和非侵入性传感器（相机和麦克风）的组合，以及这些可能引入的机会支持自主火车以及不断监控安全性铁路资产的机会的机会。
博士生：Donato的Lorenzo
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