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基于实时视觉分析的低延迟人机听觉接口
本文提出了一种视觉听觉替代方法，以帮助视障人士理解场景。我们的方法侧重于在用户附近进行人员定位，以方便在城市中行走。由于在这种情况下出于用户安全的考虑，需要实时和低延迟，因此我们提出了一种嵌入式系统。该处理基于轻量级卷积神经网络，以执行有效的 2D 人员定位。该测量结果通过相应的人员深度信息得到增强，然后通过头部相关传递函数转录为立体声信号。本文提出了一种基于 GPU 的实现，可以在 640x480 视频流上以 23 帧/秒的速度实现实时处理。我们通过实验表明，该方法可以实现实时准确的基于音频的定位。
在多核物联网处理器上使用时间卷积网络的稳健实时嵌入式 EMG 识别框架
摘要 — 通过表面肌电 (sEMG) 信号对手部运动进行分类是一种成熟的高级人机交互方法。然而，sEMG 运动识别必须处理基于 sEMG 控制的长期可靠性，这受到影响 sEMG 信号的可变性的限制。嵌入式解决方案会受到识别准确度随时间下降的影响，这使得它们不适合可靠的手势控制器设计。在本文中，我们提出了一种基于时间卷积网络 (TCN) 的完整的可穿戴级嵌入式系统，用于基于 sEMG 的稳健手势识别。首先，我们开发了一种新颖的 TCN 拓扑 (TEMPONet)，并在基准数据集 (Ninapro) 上测试了我们的解决方案，实现了 49.6% 的平均准确率，比目前最先进的 (SoA) 好 7.8%。此外，我们设计了一个基于 GAP8（一种新型 8 核物联网处理器）的节能嵌入式平台。使用我们的嵌入式平台，我们收集了第二个 20 个会话数据集，以在代表最终部署的设置上验证系统。我们使用 TCN 获得了 93.7% 的平均准确率，与 SoA SVM 方法（91.1%）相当。最后，我们使用 8 位量化策略来适应处理器的内存限制，对在 GAP8 上实现的网络的性能进行了分析。我们达到了 4 倍更低的内存占用（460 kB），性能下降仅为 3% 的准确率。我们详细介绍了在 GAP8 平台上的执行情况，结果显示量化网络在 12.84 毫秒内执行单个分类，功率包络为 0.9 mJ，使其适合长寿命可穿戴设备部署。
AI有动力的法医会计：利用机器学习实时欺诈检测和预防
欺诈检测中最常用的无监督学习技术之一是聚类，它基于共享特征将相似的数据点组合在一起。k-均值聚类，例如将财务交易分为不同的集群，使法医会计师可以识别出显着偏离正常模式的交易[23]。例如，如果集群中的大多数交易代表小规则付款，则可以将同一集群中异常大的交易标记为可疑。聚类对于识别基于网络的欺诈计划特别有用，例如供应商与员工之间的勾结或涉及多个帐户的洗钱环[24]。
通过实时事故监控的预测救援系统利用人工智能
推荐引用建议引用Al Falasi，Humaid Ahmad，“通过实时事故监控杠杆人工智能的预测救援系统”（2024）。论文。罗切斯特技术学院。从
有效且可靠的实时对象检测模型...
国际计算机科学工程和技术研究杂志ISSN：3049-1665（在线）IJRCET-2024-DECEMBER论文，VOL1第1期，第1页，第1：9，www.ijrcet.in
企业规模的偏见缓解：大语模型的实时框架
国际计算机应用和信息技术研究杂志（IJRCAIT）第8卷，第1期，Jan-Feb 2025，pp。2410-2422，文章ID：IJRCAIT_08_01_175在线可在https://iaeme.com/home/issue/issue/ijrcait?volume=8&issue=1 ISSN印刷：2348-0009; ISSN在线：2347-5099;期刊ID：0497-2547影响因子（2025）：14.56（基于Google Scholar引用）doi：https：//doi.org/10.34218/ijrcait_08_01_175©iaeme Publication
沼气和生物甲烷的实时质量测量
摘要：沼气正在成为运动中减少我们在地球上的碳足迹的主食的道路。沼气是来自各种来源的可再生能源。一旦在厌氧消化池内形成沼气，就可以处理以去除不需要的污染物，例如H 2 O，Co 2和H 2 S.在本质上，当细菌通过天然生物化学过程被细菌分解时，形成沼气。随着厌氧消化剂的利用，这种自然过程现在被大型和小型沼气生产商复制。
非常芬德实时PCR套件-Generon
• ISO 16577 - “Molecular biomarker analysis — Terms and definitions” • ISO 20813 - “Molecular biomarker analysis — Methods of analysis for the detection and identification of animal species in foods and food products (nucleic acid-based methods) — General requirements and definitions” • ISO 21571 – “Foodstuffs — Methods of analysis for the detection of genetically modified organisms and derived products — Nucleic acid extraction” • ISO 24276 – “Foodstuffs — Methods of analysis for the detection of genetically modified organisms and derived products — General requirements and definitions” • ISO 20224 – “Molecular biomarker analysis Detection of animal-derived materials in foodstuffs and feedstuffs by real-time PCR” • CEN/TS17329-1:2019 - “Foodstuffs – General guidelines for the定性实时PCR方法的验证”•法典Alimentarius委员会文档CAC/GL 74-2010-“关于性能标准的指南以及对食物中特定DNA序列和特定蛋白质的检测，鉴定和量化的验证”•US-FDA文档的特定DNA序列和特定蛋白
实时系统优化的多代理强化学习：从理论到工业应用
国际计算机工程技术杂志（IJCET）第16卷，第1期，Jan-Feb 2025，pp。2703-2714，文章ID：IJCET_16_01_190在线可在https://iaeme.com/home/issue/issue/ijcet?volume=16&issue = 1 ISSN印刷：0976-6367; ISSN在线：0976-6375;期刊ID：5751-5249影响因子（2025）：18.59（基于Google Scholar引用）doi：https：//doi.org/10.34218/ijcet_16_01_1_190
将AI与遥感的AI集成以进行实时灾难监测和快速响应
人工智能（AI）与遥感技术的集成为灾难监测和快速响应提供了一种变革性的方法。由于自然灾害由于气候变化而变得越来越频繁且严重，因此对有效的实时监测系统的需求从未如此关键。遥感通过卫星图像和空中监视提供了大量数据，可以利用这些数据来评估和预测灾难情况。通过采用AI算法，尤其是机器学习和深度学习技术，可以有效地分析这些数据集，以识别模式，检测异常并促进预测性建模。此集成允许对灾难影响进行实时评估，从而可以更快地决策和资源分配。此外，AI可以提高损害评估的准确性，从而提高应急工作的有效性。AI和遥感的结合不仅增强了情境意识，还有助于制定对减轻灾难影响的战略反应。随着我们的重点缩小，本文探讨了特定的案例研究，在这些案例研究中，AI驱动的遥感在灾难情景中已成功实施，突出了最佳实践和经验教训。这些发现强调了这种综合方法彻底改变灾难管理实践，最终挽救生命并减少经济损失的潜力。