XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System接近实时
使用深度学习方法接近实时人群数
在当前的数字时代，在许多地方人群计数机制仍然依赖于老式的方法，例如维护登记册，利用人们在入口处进行基于柜台和传感器的计数。这些方法在人们的运动是完全随机的，高度可变和动态的地方失败。这些方法是耗时且乏味的。拟议的系统是针对需要紧急撤离的情况，例如火灾爆发，灾难性事件等。并根据食物，水，检测拥塞等人数做出明智的决定。基于深度卷积神经网络（DCNN）系统可用于接近实时人群计数。系统使用NVIDIA GPU处理器利用并行计算框架来实现通过相机采用的视频提要的快速而敏捷的处理。这项工作有助于构建一个模型来检测CCTV摄像机捕获的头部。通过提供多种场景，例如重叠的头部，头部的部分可见性等，对模型进行了广泛的训练。该系统在估计密集人群的头部数量相当小的时间内提供了很高的准确性。
接近实时的物体检测，用于时间紧迫的任务规划
地理空间信息通过提供早期预警信号和提供运营见解，已经证明了其至关重要性。在本文中，我们将介绍另一个应用领域，即收集地理空间信息以用于综合培训和模拟解决方案。政府（即情报界）和商业地理空间数据提供商（例如 Maxar Technologies）为所选的感兴趣区域提供了大量接近实时的数据。例如，如果需要，Maxar 的卫星群每天可以提供多个重访周期。生成的大量地理空间数据是现代大数据分析的典型应用领域，由先进的机器学习模型支持。考虑到这些技术进步，我们将提供一个端到端地理空间平台来消化和分析捕获的数据（例如，通过无人机或卫星）并输出 3D 环境，从而为关键任务规划和培训提供下一代建模和仿真 (M&S) 解决方案。
接近实时的物体检测，为时间紧迫的任务规划提供具有地理参考物体的合成环境
地理空间信息已证明其至关重要，因为它可以提供早期预警信号和提供作战见解。在本文中，我们将介绍另一个应用领域，即收集地理空间信息以用于综合训练和模拟解决方案。政府（即情报界）和商业地理空间数据提供商（例如 Maxar Technologies）为选定的关注区域提供了大量接近实时的数据。例如，如果需要，Maxar 的卫星群每天可以提供多个重访周期。生成的大量地理空间数据是现代大数据分析的典型应用领域，而现代大数据分析则由先进的机器学习模型支持。考虑到这些技术进步，我们将提供一个端到端的地理空间平台来消化和分析捕获的数据（例如通过无人机或卫星）并输出 3D 环境，从而为关键任务规划和培训提供下一代建模和仿真 (M&S) 解决方案。
OUSD(R&E) 对 MOSA 工具和实践的审查
海军硬件开放系统技术 (HOST) 安全网络实施开放架构。该设备实时（或接近实时）运行，不会因开放架构设计而产生任何延迟，也不会增加 SWaP-C 要求。该服务器能够托管传统开发的软件以及按照 FACE TM 技术标准开发的软件。该服务器用作替代品，以展示与现有政府 HOST 兼容计算机的组件可移植性，以及验证设计是否符合实时（或接近实时）延迟标准。HOST 旨在减少现有标准（如 VME 和 OpenVPX）的可变性，以实现计算架构内组件的可移植性。
应用的遥感培训（ARSET）程序...
热带风暴产生了重大影响，包括生命丧失和财产破坏。仅在2017年，美国就经历了三场热带风暴，损失超过10亿美元。 开源卫星数据可以在暴风雨前后进行监测和响应之前使用。 风暴的强度，路径，风，降水，风暴潮和洪水可以源自历史和接近实时的卫星观测。 在本介绍性网络研讨会中，参与者将了解他们可以用来监视热带风暴的NASA数据和工具。仅在2017年，美国就经历了三场热带风暴，损失超过10亿美元。开源卫星数据可以在暴风雨前后进行监测和响应之前使用。风暴的强度，路径，风，降水，风暴潮和洪水可以源自历史和接近实时的卫星观测。在本介绍性网络研讨会中，参与者将了解他们可以用来监视热带风暴的NASA数据和工具。
2022 年北约建模与仿真小组 (NMSG) 研讨会：新兴和颠覆性建模与仿真技术将改变未来国防能力
George SKROBANSKI 博士，QinetiQ 培训与模拟 (NSC) 14.30h 6 接近实时的物体检测训练和检测，为时间紧迫的任务规划提供包括检测到的感兴趣物体的地理参考表示的合成环境
灾难管理中的基于空间的信息
灾难管理的优势➢太空技术提供了接近实时响应➢卫星图像提供了访问危险和偏远地区的访问权限➢它提供了地理参考和校准的数据➢在空间上明确的映射➢它提供了全球覆盖范围和重复的覆盖范围，可提供超出人类眼睛能力的数据。
ISTAT的机器学习旅程
•增加及时性：大数据源通常会实时或接近实时提供数据，使统计学家能够产生更多的最新统计数据。在及时信息至关重要的情况下，这是特别有价值的，例如经济指标或疾病监测。•丰富官方统计输出：官方统计数据中的大数据技术和方法的采用可以推动数据收集，处理和分析中的创新，从而导致更有效的统计实践。•增加了新数据生态系统中官方统计数据的相关性