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实时数据有限责任诉Array Networks Inc.
九年前，我们在Parkervision，Inc。（“ Par-kervision”）对与无线通信技术相关的Parkervision，Inc。（“ Par-kervision”）提出的专利侵权行动中，确认了对不侵权的法律（“ JMOL”）的判决。Parkervision，Inc。诉Qualcomm Inc.，621 F. App'x 1009（Fed。cir。2015）（“ Par-Kervision I”）。 Parkervision还针对不同但相关的专利提起了针对高通的第二次侵权诉讼。 后一个案件，我们将称为“ 2014年诉讼”，以地方法院批准了基于Parkervision I引起的附带禁止反说业的判决，以授权Qualcom的动议对非侵犯的简易判决。 Parkervision，Inc。诉高通公司，2022 WL 1230505（M.D. fla。Mar. 22，2022）。 地方法院还批准了高通公司的动议，以排除某些证词，提议通过其有效性和侵权专家（“ Daubert Motions”）提出的某些证词。 Parkervision现在对2014年行动的处理提出上诉。 我们撤消了不侵权的判断，扭转了证词的排除，并还押了进一步的诉讼。2015）（“ Par-Kervision I”）。Parkervision还针对不同但相关的专利提起了针对高通的第二次侵权诉讼。后一个案件，我们将称为“ 2014年诉讼”，以地方法院批准了基于Parkervision I引起的附带禁止反说业的判决，以授权Qualcom的动议对非侵犯的简易判决。Parkervision，Inc。诉高通公司，2022 WL 1230505（M.D.fla。Mar.22，2022）。地方法院还批准了高通公司的动议，以排除某些证词，提议通过其有效性和侵权专家（“ Daubert Motions”）提出的某些证词。Parkervision现在对2014年行动的处理提出上诉。我们撤消了不侵权的判断，扭转了证词的排除，并还押了进一步的诉讼。
Jason M. Johnson，医学博士，MBA报告RE 美国联邦巡回上诉法院 美国联邦巡回上诉法院 美国联邦巡回上诉法院 实时数据有限责任诉Array Networks Inc. 美国联邦巡回上诉法院 美国联邦巡回上诉法院 乔纳森·德里特（Jonathan Deright）的报告
报告Re：Hon。Pauline Newman Dob：06/20/1927我是一名经过董事会认证的诊断放射科医生，在马萨诸塞州诊断神经雷神学奖学金/哈佛医院/哈佛大学医院诊断神经雷神学奖学金之后，拥有额外的神经读资格证书，并在加利福尼亚大学的科学神经科学学院获得了科学神经科学学院。 我有13年的专门神经放射学经验，目前是耶鲁大学放射学和生物医学成像副教授，我还担任神经放射学的负责人。 我也是美国空军的上校，目前是德克萨斯州空军国民警卫队第147次攻击部的航空航天医学主管。 我接受了航空医学和事故调查的军事训练。 我撰写了25章，介绍了神经放射学主题，并大约有100篇经过同行评审的科学文章。 我的课程是附着的。 本报告将总结我作为Aaron Filler博士的报告的专家的发现和意见，日期为9/17/2024关于Hon。 Pauline Newman。 Filler博士就他对大脑的灌注计算机断层扫描（CT）的解释提供了结论，并在8/22/2024上进行了造影剂。 我的意见反映了Filler博士提供的评估纽曼法官神经影像学研究的结果。 我尚未见面或亲自检查纽曼法官。 尚未建立医生关系。 我以每小时650美元的习惯率在此问题上得到了我的时间。 我检查的材料如下：Pauline Newman Dob：06/20/1927我是一名经过董事会认证的诊断放射科医生，在马萨诸塞州诊断神经雷神学奖学金/哈佛医院/哈佛大学医院诊断神经雷神学奖学金之后，拥有额外的神经读资格证书，并在加利福尼亚大学的科学神经科学学院获得了科学神经科学学院。我有13年的专门神经放射学经验，目前是耶鲁大学放射学和生物医学成像副教授，我还担任神经放射学的负责人。我也是美国空军的上校，目前是德克萨斯州空军国民警卫队第147次攻击部的航空航天医学主管。我接受了航空医学和事故调查的军事训练。我撰写了25章，介绍了神经放射学主题，并大约有100篇经过同行评审的科学文章。我的课程是附着的。本报告将总结我作为Aaron Filler博士的报告的专家的发现和意见，日期为9/17/2024关于Hon。Pauline Newman。 Filler博士就他对大脑的灌注计算机断层扫描（CT）的解释提供了结论，并在8/22/2024上进行了造影剂。 我的意见反映了Filler博士提供的评估纽曼法官神经影像学研究的结果。 我尚未见面或亲自检查纽曼法官。 尚未建立医生关系。 我以每小时650美元的习惯率在此问题上得到了我的时间。 我检查的材料如下：Pauline Newman。Filler博士就他对大脑的灌注计算机断层扫描（CT）的解释提供了结论，并在8/22/2024上进行了造影剂。我的意见反映了Filler博士提供的评估纽曼法官神经影像学研究的结果。我尚未见面或亲自检查纽曼法官。尚未建立医生关系。我以每小时650美元的习惯率在此问题上得到了我的时间。我检查的材料如下：
使用先进的深层激光扫描技术对增材制造的 Ti6Al4V 扫描电子显微镜图像进行实时数据驱动的微观结构缺陷检测
由于缺乏全面的数据集和缺陷类型的多样性，自动检测增材制造的 Ti6Al4V 材料中的微观结构缺陷面临巨大挑战。本研究介绍了一种应对这些挑战的新方法，即开发专门针对扫描电子显微镜 (SEM) 图像的微观结构缺陷数据集 (MDD)。我们使用此数据集训练和评估了多个 YOLOv8 模型（YOLOv8n、YOLOv8s、YOLOv8m、YOLOv8l 和 YOLOv8x），以评估它们在检测各种缺陷方面的有效性。主要结果表明，YOLOv8m 在精度和召回率之间实现了平衡，使其适用于可靠地识别各种缺陷类型中的缺陷。另一方面，YOLOv8s 在效率和速度方面表现出色，尤其是在检测“孔隙”缺陷方面。该研究还强调了 YOLOv8n 在检测特定缺陷类型方面的局限性以及与 YOLOv8l 和 YOLOv8x 相关的计算挑战。我们的方法和发现有助于科学地理解增材制造中的自动缺陷检测。MDD 的开发和 YOLOv8 模型的比较评估通过提供检测微结构缺陷的强大框架来推进知识水平。未来的研究应侧重于扩展数据集和探索先进的 AI 技术，以提高检测准确性和模型泛化能力。
使用自主多代理系统的自我适应实时数据生态系统
在这些数据生态系统的复杂性方面，最近数字结构内数据的生成和处理的急剧增加是前所未有的。多年来一直是数据管理的主要控制系统的集中式控制系统在面对当前弥漫数据管理工作流程的挑战方面变得较少。他们经常使用预设呼叫控制策略以及固定或幼稚的优化，这不允许对当前的数据处理需求做出反应。社交网络，智能城市，多设备系统和一般物联网（IoT）已改变了大量数据的处理格局，必须实时处理。常规数据处理结构无法容纳或适应动态工作负载，就像实时处理和/或大型动态矩阵处理所隐含的那样。因此，在用例中，当今的应用程序比以往任何时候都需要实时数据处理，包括欺诈检测，自主系统和智能城市基础架构，在这些基础架构中，动作或决策延迟可能会花费很多。更重要的是，当前世界中数据生态系统的模块化伴随着各种数据源，数据质量和异质数据处理需求。有几个这样的数据流，组织必须与几个具有不同延迟，吞吐量和可靠性要求的数据管道抗衡。由于系统必须处理意外的量和过程负载，因此这种下降的复杂性更加复杂。
利用实时数据分析来用于电子商务和零售业中的战略客户见解
实时数据分析的出现通过提供对客户行为的前所未有的见解，彻底改变了电子商务和零售部门。这项研究调查了实时数据分析的整合，以获得战略性的客户见解，使零售商能够增强决策，改善客户体验并推动增长。使用混合方法方法，包括定量数据分析和定性案例研究，我们探讨了实时数据对客户细分，个性化，库存管理和营销策略的影响。这些发现突出了实时分析改变零售业务的潜力，并提出了实践实施，以最大程度地提高其收益。实时数据分析对于创建动态客户群和量身定制个性化营销活动以提高参与度和转化率至关重要。此外，通过实时见解来优化库存水平，可降低库存和储备的情况，从而提高供应链效率。该研究还强调了立即反馈对营销策略的重要性，从而实时调整可最大程度地提高竞选活动的效率。通过对领先零售商的案例研究，我们证明了实时分析在在线和实体设置中的实际应用。这些见解可以指导电子商务和零售业务利用实时数据来实现竞争优势和卓越运营。
实时供应链管理中的实时数据监视
摘要供应链管理在当今快节奏的商业环境中变得越来越复杂，公司面临诸如全球化，竞争增加以及客户需求迅速变化的挑战。为了应对这些挑战，组织正在转向实时数据监视，以此作为提高整个供应链中的可见性，敏捷性和效率的一种手段。本文探讨了供应链管理中实时数据监视的实施，研究其收益，挑战和最佳实践。该研究调查了实时数据监视如何通过及时，准确的库存水平，运输状态和供应链绩效提供及时，准确的信息来改善决策，降低成本并提高客户满意度。这项研究的发现突出了将实时数据监视与现有供应链管理系统集成的重要性以及能够分析和解释这些系统生成的大量数据的熟练劳动力的需求。本文通过为希望在其供应链管理实践中实施实时数据监视的组织提供建议。
利用实时数据对洪水易发地区进行洪水监测和减灾的智能农业系统
摘要 - 本研究提出了一种解决方案，以改进使用传感器监测相关环境参数的系统，以减轻洪水灾害。传感器用于收集有关农场洪水情况的数据。收集的数据经过分类模型的训练，以启动太阳能水泵，减轻洪水易发地区的洪水事件。该系统帮助农民监测与农业作业和洪水相关的实时环境参数，包括土壤湿度水平、水位和附近为农场供水的运河的水流速度。为了减少洪水损失，该系统协助排出多余的水，防止农作物长时间被淹没。这些设备设计为使用太阳能电力，因此该系统实际上用于难以安装电线的户外。实验结果表明，部署的传感器传感数据是准确的。生成的预测模型在无洪水、轻度洪水和严重洪水的情况下分别给出了 1.0、0.97 和 0.93 F-1 分数的高性能。
peregrine.ai和Lyve Mobile使实时数据记录智能
©2023 Seagate Technology LLC。保留所有权利。Seagate，Seagate Technology和Spiral徽标是美国和/或其他国家/地区的Seagate Technology LLC的注册商标。lyve是Seagate Technology LLC的商标或注册商标，也可以是其在美国和/或其他国家的附属公司之一。所有其他商标或注册商标都是其各自所有者的财产。遵守所有适用的版权法是用户的责任。Seagate保留更改的权利，恕不另行通知，产品或规格。sc32.1-2308us
用于 IoT 可操作洞察和实时数据驱动网络的混合 AI
行业对网络带宽的需求逐年显著增加。流数据的指数级增长与机器学习和深度学习的使用量增长相匹配，机器学习和深度学习用于从这些数据中获取可操作的（理想情况下是实时的）见解。然而，基于人工神经网络 (ANN) 的方法在功能性、灵活性、准确性、可解释性和稳健性方面往往不足。对新模型开发和持续更新和再培训的需求超出了数据科学家和该领域其他人员的模型生成能力。实时数据驱动见解的供需差距持续扩大。在本文中，我们介绍了一种混合 AI 解决方案，该解决方案在 ML/DL 组合中添加了几个元素，具体来说是一种新的自监督学习机制、一种旨在支持机器生成的本体以及传统的人类生成的本体的知识模型，以及与 OpenNARS、AERA、ONA 和 OpenCog 等符号 AI 系统的接口等元素。我们的混合 AI 系统能够从数百万个时间序列中对机器生成的本体进行自监督学习，从而为包括数据中心和企业网络在内的大规模部署提供实时数据驱动的洞察。我们还将相同的混合 AI 应用于视频分析用例。我们迄今为止尝试的所有用例的初步结果都很有希望，尽管还需要做更多的工作来充分描述我们方法的优点和局限性。