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基于人工智能深度学习的视频分析 - ...
除了缺乏视频分析来充分利用闭路电视摄像机捕获的信息之外，传统的实施还依赖于有线信号传输，这增加了成本，限制了可扩展性，并且使得在许多地方安装不切实际。相比之下，DeepSight 平台利用 5G 网络基础设施构建高度可扩展且稳定的视频分析解决方案，可以实时处理来自数千台摄像机的实时信息，充分利用 5G 在高带宽、低延迟和增强安全性方面的进步。DeepSight 平台旨在改装到现有实施中，它支持任何闭路电视摄像机，5G 可以覆盖的任何地方，包括偏远地区和机载无人机。基于云的深度学习使实施能够扩展到数千台闭路电视摄像机甚至更多，同时实施可以涵盖许多行业、终端设备和功能，如图 2 所示。
使用机器学习的智能能源管理系统
全世界应对能源需求增加和迫切需要解决环境问题的双重挑战，智能能源管理系统（SEMS）的发展已成为关键解决方案。这些系统旨在智能控制和优化能源，以确保以最有效和可持续的方式生成，分发和消耗能源。这种转换的核心是机器学习（ML），这是一种强大的工具，它使SEM可以做出数据驱动的决策，预测能源需求并实时响应变化的条件。ML在SEMS中的关键应用之一是需求预测。ML算法分析了大量的历史能源消耗数据，天气模式和实时信息，以精确的准确性预测未来的能源需求。此功能使公用事业和能源提供商可以动态调整其产生和分发策略，从而减少能源浪费和运营成本。
经济状况：首席经济顾问办公室
1 下表中的数据来源：经济表现：GDP 统计数据、标普全球 RBS PMI。劳动力市场：劳动力市场统计数据、标普全球 RBS 就业报告、商业洞察与状况调查 (BICS)、英国国家统计局实时信息统计数据。贸易：HMRC 地区贸易统计数据、标普全球英国 PMI、经济政策不确定性 (EPU)、BICS。价格：英国国家统计局、联合国粮食及农业组织。英国公共财政：英国国家统计局。展望：标普全球 RBS PMI、苏格兰消费者信心指数、经济政策不确定性。2 我们还将继续在我们的月度经济简报中监测各种指标：月度经济简报 - gov.scot (www.gov.scot)
智能材料及其应用：评论
这些智能材料对于健康和结构监测系统至关重要。可以通过在混凝土结构或压电桥中使用嵌入式传感器来获得有关结构完整性和任何损害的实时信息，这些传感器可以识别压力或应变的变化。这种积极的监视降低了维护成本，延长了基础设施的寿命，并有助于避免灾难性的失败。由于其轻巧的性质和对极端压力的弹性，因此在航空航天制造中使用了智能材料。执行机翼设计以最大程度地提高燃油效率和空气动力学性能的执行器，例如使用形状内存合金。此外，通过智能材料降低飞机的噪音和振动使乘客的安全性和舒适性降低了主动振动控制技术。
第四次工业革命和数字经济
精准农业。它使用地理信息系统、遥感技术、机器人技术、物联网和大数据等技术，实现精准种植、灌溉和除草。 传感器技术：传感器用于检测环境中的事件或变化，并将实时信息发送到其他电子设备，使生产者能够更有效地耕作，提高农场安全性和产品可追溯性 人工智能：农场周围的传感器向人工智能系统提供实时更新，该系统经过训练可以发送正确的响应，指导农民实现“完美”耕作，如果大规模使用，将产生巨大的效率。 区块链技术将安全透明地跟踪所有类型的交易。每次产品易手时，交易都会被记录下来，从而创建产品从制造到销售的永久历史记录 3D 打印使订单能够按需制造和小批量生产
在纳米比亚地质调查局中推进地球科学
摘要： - 随着可用的地球科学数据在数量和质量上增加，并且处理技术不断发展，纳米比亚地质调查局（GSN）需要整合创新的解决方案，以满足全球标准，并帮助吸引国家投资。通过实施人工智能（AI），GSN可以进一步矿物探索，使地质映射更加准确，并更好地监视环境。大数据分析可以处理大量的地质数据，例如用于矿物电位映射，而先进的地理空间技术为各种利益相关者提供了有关环境和自然危害监控等问题的实时信息。挑战，包括处理复杂数据所需的技术技能和对强大计算机的需求，以及必须解决道德问题，但是通过采用这些新技术，GSN可以为纳米比亚的可持续发展做出贡献。关键字： - 地球科学，纳米比亚地质调查，人工智能，大数据分析，机器学习，地理空间技术
四轮手机的纯追求控制器策略...
在本文中使用了纯追求算法（PPA）来解释四个轮子的汽车如何移动。MATLAB环境具有广泛的模拟功能，可以准确地代表复杂的机器人行为。是这些部署的是对机器人操作动力学的扩展分析。在MATLAB/SIMULINK框架中，从不同算法获得的航路点定义了机器人轨迹。一个里程表传感器有助于本地化机器人，从而在其位置上提供了准确的实时信息。在批判性地评估了几个性能指数之后，很清楚该控制算法的工作状况如何，因为它将机器人从初始状态顺利移动到其目标，几乎完全没有振荡。模拟的发现确认，如果选择了适当的lookahead距离，那么机器人可以有效地跟踪航路点并沿着轨迹保持最佳路径，直到终于到达目标点
基于人工智能的实时光谱监测......
摘要：新型冠状病毒（SARS-CoV-2）通过人血管紧张素转换酶2（hACE2）侵入人体细胞，引起严重的冠状病毒疾病（COVID-19）。hACE2与SARS-CoV-2的刺突糖蛋白（S蛋白）之间的相互作用是了解分子机制以开发治疗和疫苗的关键，然而，在波动的环境中，这些相互作用的动态性质对于那些需要固定样品结构的结构测定技术来说非常具有挑战性。在这里，我们通过对S蛋白和hACE2的红外光谱的概念验证模拟证明，时间分辨光谱可以借助机器学习监测感兴趣的蛋白质-蛋白质复合物的实时信息。我们希望我们的机器学习协议能够加速蛋白质相互作用实时光谱研究的发展。
未来铁路系统愿景 - SNCF
未来的铁路系统将客户（乘客和航运客户）置于其首要任务的中心。它必须以具有竞争力的成本保证所提供服务的可靠性（安全性、可靠性、可用性和弹性）。对于旅客来说，它必须提供更高的频率，特别是在人口密集的地区。该系统还必须带来流动性和简单性：结果应该是客户门到门的旅程，这要归功于促进移动方式之间转换并提供优化路线的数字工具。个性化、数字化的客户关系和更好的车内舒适度将丰富客户体验。铁路系统将向客户传输清晰的实时信息，将自己定位为“人们生活中的伙伴”和他们出行的促进者。铁路系统必须能够根据用户的反馈不断改进，从而让他们能够成为系统的参与者。
现代AI文本分析模型
未来的研究应着重于优化每个模型，以增强其在专业应用中的有效性。对于chatgpt，整合数据检索机制将是有益的，使模型能够访问实时信息。这可能涉及开发混合体系结构，将模型的预培训知识与上下文搜索功能相结合。此外，在域 - 特定数据集（例如医学，法律或极端主义内容分析的数据集）上进行了微调CHATGPT将显着提高其针对特定任务的准确性。开发算法以更好地分析掩盖的文本，利用深层上下文分析的方法来发现细微的含义，也是必不可少的。为了改善长期处理的处理，应扩展模型的上下文窗口，并应实现将文本分割为块中的文本的机制。