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基于供应的实时能源价格的AI系统，...
1信息科学与工程，1 RNS技术研究所，印度卡纳塔克邦班加罗尔摘要：这项调查用于研究基于供应，需求和存储水平的实时能源定价的AI驱动解决方案。传统的定价模型与可再生能源的变化斗争，从而需要一种可以处理需求，供应或存储水平的动态性质的AI增强方法。主要的AI模型（包括机器学习，强化学习和优化技术）用于预测需求，优化存储和实时处理价格。软件系统集成了数据源，同时克服了延迟和安全等困难。索引术语 - 人工智能（AI），机器学习（ML），能源需求预测，基于API的能源系统
实施客户保留机器学习技术
摘要本评论论文探讨了机器学习技术在预测客户流失并增强电信行业客户保留率时的应用。本文首先讨论客户流失的重要性，其原因以及传统搅动预测方法的局限性。然后，它深入研究机器学习算法，包括决策树，支持向量机和集合方法。它突出了它们在处理电信行业典型的大型和复杂数据集方面的有效性。讨论扩展到数据质量，模型选择，实施和道德考虑方面所面临的挑战，并使用客户数据进行预测分析。本文还将机器学习模型与传统方法进行了比较，从而强调了可扩展性，准确性和实时处理的优势。此外，它确定了潜在的创新，例如改进的数据集成，可解释
数据管理和仓储的进步
摘要：在数据驱动决策时代，有效的数据管理和数据仓库对于管理信息系统 (MIS) 的成功至关重要。本综述探讨了数据仓库技术的最新进展及其对 MIS 的变革性影响。关键主题包括数据仓库的基础知识、大数据的进步、云数据仓库、实时处理和内存数据库。通过来自不同行业的案例研究，本综述展示了现代数据仓库如何增强数据可访问性、加快决策速度并提高整体业务绩效。本文还研究了管理大型数据仓库的挑战，例如安全性和可扩展性，并考虑了未来趋势，包括人工智能驱动的数据管理、数据湖和边缘计算。通过分析这些趋势和技术，本综述强调了数据仓库在支持 MIS 方面不断演变的作用，最终使组织能够最大限度地提高数据价值并推动战略增长。
scalo：可扩展的脑部计算机接口的富含加速器的分布式系统
scalo是第一个分布式的脑部计算机界面（BCI），用于放置在不同大脑区域上的多个无线网络植入物。Scalo解锁了新的治疗方法，用于破坏性神经系统疾病和对脑部网络行为的新研究。实现实时处理所需的快速和低功率通信，历史上将BCI限制在单个大脑部位。Scalo还遵守紧密的功率，但可以实现快速分布的处理。Scalo效率的核心是它的意识到具有富含加速器的计算的完整堆栈分布式脑植入物。scalo平衡模型系统分层与积极的跨层硬件软件共同设计，以集成计算，网络和存储。恢复是通过从头开始设计具有硬件加速器的能节能网络分布式系统的课程。
Charles 边缘计算外壳解决方案 P
边缘数据中心 大量新的数据密集型和延迟敏感型应用程序正在将数据计算资源推向网络边缘。自动驾驶汽车、增强现实和物联网聚合等新兴应用需要实时处理，以优化决策和应用程序功能。这将催生大量小型计算节点或微型数据中心，这些节点或数据中心非常靠近正在生成的数据。这些微型数据中心可以位于任何地方，例如蜂窝基站或智能城市电线杆。室外环境非常恶劣，对可靠的设备安装也提出了许多挑战。Charles Industries 拥有 50 多年的室外工厂设备保护经验，在提供克服这些挑战的封闭解决方案方面拥有深厚的专业知识。Charles 外壳可保护设备免受高温、低温、雨水、风、振动和腐蚀等环境损害。
帐户付款和设置为Spark
1业务准备是通过得分即时付款定价策略，扩大即时付款，争议解决机制，风险管理框架等来衡量的。技术准备是通过评分实时处理能力，API集成，ISO20022消息传递标准，AI驱动欺诈检测和确认收款人支票来衡量的。矩阵基于15个调查市场的付款主管的回应：美国，加拿大，巴西，英国，荷兰，德国，瑞典，法国，西班牙，意大利，沙特阿拉伯，阿拉伯，阿联酋，新加坡，新加坡，澳大利亚和香港。2开放财务扩展了开放银行业务的概念，以涵盖客户财务生活的各个方面，包括保险，抵押，投资，养老金，财富管理和贷款数据。它提供了一种整体观点，使消费者和企业具有个性化的金融产品，增强的信用评估以及简化的财务管理。
用于实时检测颅内脑电图中高频振荡 (HFO) 的电子神经形态系统
嵌入式设备可以在本地实时处理生物医学信号，因此临床研究和治疗应用的生物医学信号分析可以受益匪浅。一个例子是分析癫痫患者的颅内脑电图 (iEEG) 以检测高频振荡 (HFO)，这是致痫脑组织的生物标志物。混合信号神经形态电路提供了构建紧凑、低功耗神经网络处理系统的可能性，该系统可以实时在线分析数据。在这里，我们介绍了一种神经形态系统，该系统在同一芯片上结合了神经记录头端和脉冲神经网络 (SNN) 处理核心来处理 iEEG，并展示了它如何可靠地检测 HFO，从而实现最先进的准确性、灵敏度和特异性。这是首次使用混合信号神经形态计算技术实时识别 iEEG 中相关特征的可行性研究。
使用 YOLOv8 在 MRI 图像中实时检测脑肿瘤
本研究重点利用先进的深度学习技术对 MRI 图像进行特征检测，利用全面的脑肿瘤分割 (BraTS) 2018 数据集，其中包含 3,588 张 MRI 图像。本研究突出介绍了 You Only Look Once 版本 8 (YOLOv8) 算法的应用，该算法因其在复杂图像分析中出色的实时处理和准确性而被选中。该方法涉及详细的数据收集和精确的注释过程，采用 RoboFlow 进行高效的数据标记。该模型的训练经过精心设计，以平衡最佳学习和防止过度拟合。值得注意的是，该模型实现了 97.9% 的平均精度 (mAP)，在 MRI 图像中的特征检测中表现出很高的准确性和可靠性。本文强调了 YOLOv8 在医学成像中的功效，并为医疗诊断中不断发展的人工智能领域做出了贡献。
用便携式多光谱
摘要 - 这项研究介绍了用于实时牛奶掺假检测的基于便携式，低成本和边缘计算系统的开发。利用AS7265X多光谱传感器和Arduino Nano 33 BLE Sense MicroController，该系统采用了优化的逻辑回归模型来识别具有近乎完美精度的牛奶样品中淀粉掺假的。与复杂的神经网络模型不同，逻辑回归模型提供了简单，低功耗和微控制器的有效操作。收集的光谱数据是实时处理的，结果通过蓝牙传输以立即进行分析。该系统表现出很高的准确性，可移植性和成本效益，使其适合在牛奶供应链的各个阶段使用，包括农场，加工设施和零售点。未来的工作将探讨其他掺假剂的检测以及基于云的分析的集成以增强监视能力。本研究提供了一种创新的方法来确保牛奶质量和消费者的安全。