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nk方法以估算二氧化碳排放 - ...
•Energistyrelsen（丹麦能源机构）：具有EPC•BBR -BR -BYGNINGS -OG BOLIGREGERTET的EPC，能源消耗和CO2排放量
为二手笔记本电脑赋予新的生命：使用手印方法估算福克斯的积极影响
•从Foxway收集了计算所提供（Foxway）解决方案的碳足迹的数据（例如用电和热量使用，笔记本电脑和维修零件的进口和导出信息，处理的设备和零件的数量，使用消耗品）。数据是从2022年9月1日至2023年8月31日收集的。此外，从不同的基于Web的数据库中获得了一些信息（例如运输距离）。影响评估数据是从Ecoinvent v3.9.1数据库（模型“截止”，影响评估方法IPCC 2021 GWP100），各种电子公司的环境报告和声明以及相关科学文献中获得的。
为使用的智能手机赋予新的生命：使用手印方法估算Foxway的积极影响
•最近的趋势表明，智能手机的替换周期平均比两年短（Cordella et al。，2021）。作为碳足迹的主要贡献者来自生产阶段（大部分超过80％），原材料的压力也是由同一阶段造成的，对新智能手机的这种持续需求会导致环境影响大大增加。智能手机对ICT行业引起的全球温室气体排放的贡献正在迅速增长。在2020年，智能手机的预计是造成ICT总影响的11％，超过了桌面（6％），显示器（7％）和笔记本电脑（7％）（Belkhir等人，2018年，Charfeddine和Kahia 2021）。
基于敏捷项目的新型努力估算框架
摘要： - 软件估计是项目管理中最重要的活动。全球许多研究人员都致力于软件努力估算问题，并做出了重大贡献。随着技术和软件过程模型的进步，旧的估计方法可能不会为项目经理带来富有成果的结果。有必要在基于敏捷的项目开发中重新构架估计过程。我们提出了一个名为“敏捷者”的新型连续估计框架，以协助参与以软件估计为导向的任务的项目经理。该框架提供了两个新颖的功能。第一个是通过在迭代过程中推论的错误积累和调整的学习增益来自动调整努力。此功能使系统端到端可训练，为连续估算框架奠定了基础。第二个功能是用于Scrum Masters的实时预测。建议的框架将无法替代现有的基于专家的估计；取而代之的是，它将通过参与并为团队提供辅助意见来提供帮助。本文有助于最大程度地减少各种系统利益相关者的估计工作和实际努力。我们已经使用Anfis-Eebat（即自适应神经模糊的推理系统 - 能源有效的BAT算法）提出了敏捷框架。
RV32IMAC RISC-V SOC 的ASIC实施 探索... 的基于能量的模型 “ sanjeevini”基于机器学习的阿育吠陀药物系统 最坏情况的基于机器学习的框架... 眼控制鼠标光标 卷积瑜伽姿势估计器 使用OpenCV和... 实时姿势估算 E ... 中增强现实和虚拟现实影响分析 语音控制的自动驾驶汽车在身体上挑战平民 一项关于大学植物群生物多样性的调查... 自动驾驶车（自动驾驶... ） 自闭症支持系统 视觉排序算法 自动破坏系统和驾驶员安全 自主的有效框架... 铁氧体超导性 人工智能及其在印度政治中的作用 某些替代密码的进化关系 入侵检测的网络流量分析 AI驱动灾难响应和恢复系统
本文深入研究了RV32IMAC RISC-V System-Chip（SOC）的ASIC实施，重点介绍了其对各种监视应用的适应性。通过利用RISC-V架构的功能，SOC旨在为各种环境（包括工业部门，战区和放射性领域）提供灵活，高效的平台。通过细致的建筑设计和优化策略，Soc在绩效，功率效率和成本效益之间取得了平衡。值得注意的是，它集成了针对监视操作的专门说明，以及对传感器集成和实时数据处理的强大支持。此外，SOC的实施利用高级技术来确保与新兴监视系统的可靠性，可扩展性和兼容性。具有自主处理复杂任务并通过基于IoT的服务来促进无缝沟通的能力，RV32IMAC RISC-V SOC的ASIC实施代表了监视技术领域的重大进步，有望增强情境意识和威胁能力。
使用无人驾驶汽车在沿海植被上估算红树林库存
背景和目标：红树林在通过吸收碳储备来缓解气候变化方面起着至关重要的作用。但是，缺乏有关红树林分布及其碳吸收能力的信息。因此，这项研究旨在通过收集有关红树林地区吸收碳库存的能力的数据来弥合这一差距。具体来说，本研究旨在通过现场调查，异形计算和无人驾驶飞机成像来评估Lantebung红树林生态系统的碳吸收潜力。方法：本研究中采用的方法包括沿Lantebung红树林生态系统内的South Sulawesi Makassar City沿海沿海沿海地区的现场调查，异形计算和多光谱的空中图像处理。进行现场调查，以确定每个红树林架的物种组成并测量其直径在乳房高度处。然后使用异态公式计算红树林生物量，然后将红树林生物量转换为碳库存值。空中图像，然后在归一化差异指数和碳库存值之间进行回归分析，以获得碳库存估计模型。的发现：从多光谱无人驾驶飞机上对红绿蓝色空中图像进行分析的结果为Lantebung红树林地区的红树林植被覆盖范围提供了宝贵的见解，显示出14.18公顷。结论：将无人机用作监测碳库存的技术带来了重大好处。归一化差异植被指数结果表明，红树林的物体在0.21-1的值范围内，分为三个密度类别：高密度和低密度红树林。现场调查证实了Lantebung Makassar中存在三种红树林，即Rhizophora apiculata，Rhizophora Mucronata和Avicennia sp。进行的回归分析是为了评估标准化差异指数价值与碳库存之间的关系，产生了方程模型碳库存= 474.61，植被指数值 + 17.238，线性回归值为0.7945。预计低密度类红树林区域的碳库值在17.24至288.64吨之间，每公顷碳的碳含量在126.04至391.14吨之间，每公顷和高密度的碳含量在126.04至391.14吨之间配备了多光谱传感器的无人机可在许多生态系统中收集有关植被和高度的精确和全面数据。调查和随后的分析强调了Lantebung红树林生态系统中红树林密度的广泛差异。这项研究表明，使用无人驾驶汽车提取的归一化差异指数与从实际田间测量获得的红树林碳含量之间存在很强的相关性。
dvpose：自动数据收集和数据集，用于6D姿势估算机器人手术仪器
Greene，N.，Luo，W。＆Kazanzides，P。DVPOSE：自动化数据收集和数据集，用于6D姿势估算机器人手术工具的姿势，在2023年国际医学机器人技术研讨会（ISMR）（ISMR）（2023）（2023），1-7。
使用基于梯度的优化来提高锂电池健康估算的准确性：电动汽车应用中的案例研究
摘要：眼睛疲劳对眼部肌肉具有疲劳作用，而眼动性能是对眼睛疲劳状态的宏观反应。为了提前检测和防止眼睛疲劳的风险，这项研究设计了眼疲劳检测实验，收集了实验数据样本并构建了实验数据集。在这项研究中，完成了眼睛追踪特征提取，并通过双向重复测量ANOVA ANOVA讨论了不同疲劳状态下的眼睛跟踪特征的显着性差异（方差分析）。实验结果证明了眼睛跟踪信号的眼睛疲劳检测的可行性。此外，本研究还考虑了不同特征提取方法对眼睛疲劳检测准确性的影响。本研究研究了基于手动特征计算（SVM，DT，RM，ET）的机器学习算法的性能和基于自动特征提取（CNN，自动编码器，变压器，变压器）的深度学习算法。基于方法的组合，本研究提出了特征联合自动编码器算法，并且在实验数据集上进行眼疲劳检测的算法的准确性从82.4％提高到87.9％。
用于软件努力估算的机器学习的实施：文献评论
摘要 - 努力估计对于软件开发努力的胜利至关重要。适当的预测方法对于使软件项目努力估计结果保持一致至关重要。此过程有助于有效分发资源，制定项目策略并促进IT项目管理中的知情选择。机器学习是人工智能（AI）的一个方面，致力于制定算法和模型，使计算机能够根据数据来增强其性能，并促进预测或决策。本研究通过强调合奏技术的优势来讨论机器学习在软件开发工作估算中的实施，我们收集了有关软件努力估算和机器学习技术的558篇论文。经过质量审查过程，我们确定了40篇文章以进行深入审查。研究结果表明，在监督和无监督的学习中使用集成技术可以提高软件努力估算的准确性。人工神经网络，回归，k-neart邻居，决策树，随机森林和自举的聚集是最常用的方法。研究还表明，大多数文章都使用集合技术来调整参数，选择功能和加权功能。本研究提供了实施机器学习技术来估算软件工作的见解，并突出了集合技术的优势。