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采用自动化和智能机器辅助...
自动机器引导施工 数字化施工数据存储库，可用于数字孪生应用 高度遵循设计规范 时间高效，减少浪费 在不影响施工质量的情况下按时施工（平整、充分均匀压实的表面） 改善驾驶性能 增强性能耐用性和使用寿命 提高生产力 实时文档和更好的透明度和最少的人为干预 3. NHAI 在勒克瑙-坎普尔高速公路项目中开展了一个 AIMC 试点项目，其中使用了自动化和智能机器，例如 GPS 辅助平地机、智能压实机和无绳摊铺机。在对本项目中展示的 AIMC 功效的评估以及项目利益相关方的反馈意见的基础上，考虑了这方面的国际指南/规范，决定在以下项目中试点在 NH 建设中采用 AIMC：
自动文本识别
自动文本识别是一个困难但重要的问题。它可以概括为：如何使计算机能够识别预定义字母表中的字母和数字，可能使用上下文信息。已经进行了各种尝试来解决这个问题，使用不同的特征和分类器选择。自动文本识别系统在准确性方面已经达到了人类的表现，并且在单一大小、单一字体、高质量、已知布局、已知背景、文本的情况下，速度超过了人类的表现。当上述一个或多个参数发生变化时，问题变得越来越困难。特别是，尽管近四十年来不断进行研究，但要达到人类在识别不同大小、不同风格、未知布局、未知背景的草书方面的表现，远远超出了当今算法的范围。在本报告中，我们详细分析了该问题，介绍了相关困难，并提出了一个解决自动文本识别问题的连贯框架。
Tri-VAE：用于脑肿瘤 MRI 无监督异常检测的三重变分自动编码器
由于带注释的样本稀缺，病理性脑损伤在图像数据中的复杂表现对监督检测方法提出了挑战。为了克服这个困难，我们将重点转移到无监督异常检测。在这项工作中，我们专门使用健康数据训练所提出的模型，以识别测试期间未见的异常。这项研究需要调查基于三元组的变分自动编码器，以同时学习健康脑数据的分布和去噪能力。重要的是，我们纠正了先前基于投影的方法中固有的一个误解，该误解依赖于这样的假设：图像内的健康区域在重建输出中将保持不变。这无意中暗示了病变图像和无病变图像在潜在空间表示上存在相当大的相似性。然而，这种假设可能并不成立，特别是由于病变区域强度对投影过程的潜在重大影响，特别是对于具有单一信息瓶颈的自动编码器。为了克服这个限制，我们将度量学习与潜在采样分离。这种方法确保病变和无病变输入图像都投影到相同的分布中，特别是无病变投影。此外，我们引入了一个语义引导的门控交叉跳过模块来增强空间细节检索，同时抑制异常，利用解码器更深层中存在的健壮健康大脑表示语义。我们还发现，将结构相似性指数测量作为额外的训练目标可以增强所提模型的异常检测能力。
太空自动威胁情报共享（SATIS）
太空 ISAC 运营着一个监测中心，用于监测和向全球太空界报告所有威胁和危险信息。监测中心致力于分析、验证和融合来自不同来源的信息，以追踪对手在地面和太空中的活动。它通过从公开信息、政府合作伙伴共享的信息和成员提交的信息中提取和关联数据来实现这一目标。监测中心使用一组行业采用的框架来关联信息，特别是 MITRE ATT&CK、太空攻击研究与战术分析 (SPARTA) 和 STIX。
FCC 提出首创的人工智能生成的自动拨号和机器人文本规则
这些拟议的自动拨号规则是委员会为保护消费者免受人工智能生成的骗局而采取的一系列行动中的最新举措，这些骗局会误导消费者并误导公众，使消费者能够做出明智的决定。委员会提出了新的透明度标准，要求在广播和电视的政治广告中使用人工智能技术时进行披露。委员会最近通过了一项宣告性裁决，明确指出，在未经被叫方事先明确同意或豁免的情况下，针对消费者的常见自动拨号诈骗中使用的语音克隆技术是非法的。它还提议对使用深度伪造、人工智能生成的语音克隆技术和来电显示欺骗进行明显非法的自动拨号进行巨额罚款，以便在 2024 年 1 月初选之前向潜在的新罕布什尔州选民传播选举错误信息。
使用自动驾驶汽车的退出策略
摘要 - 公路车辆的自动化是一种新兴的技术，在过去十年中迅速发展。自动驾驶汽车对现有的运输基础设施提出了许多跨学科挑战。在本文中，我们对自动驾驶汽车应更改其车道进行算法研究，这是车辆自动化领域中的基本问题，也是大多数“幻影”交通拥堵的根本原因。我们提出了一个预测和决策框架，称为Cheetah（自动驾驶汽车的Change Lane Smart），该框架旨在优化自动驾驶汽车的车道更改操作，同时最大程度地减少其对周围车辆的影响。在预测阶段，Cheetah从周围车辆的历史轨迹中了解了具有深层模型（气体导向模型）的历史轨迹的时空动态，并在不久的将来预测了它们相应的动作。还纳入了全球注意力机制和国家共享策略，以实现更高的准确性和更好的收敛效率。然后，在决策阶段，猎豹通过考虑速度，对其他车辆和安全问题等诸如速度，影响速度等因素，为自动驾驶汽车寻求最佳的车道更改操作。基于树的自适应梁搜索算法旨在降低搜索空间并提高准确性。为了使我们的框架适用于更多场景，我们进一步提出了改进的猎豹（Cheetah +）框架，使自动驾驶汽车适应离开道路并满足驾驶舒适性的要求。广泛的实验提供了证据，表明所提出的框架可以从有效性和效率方面提高最新技术。
Agentforce的Visual AI自动化
1。当用户等待代理人等待时，他们被要求提交基本信息和视觉上的问题。2。vrai分析图像并报告制造，模型，状态和其他视觉诊断，并将所有信息发送给Salesforce3。当代理接听电话时，向他们显示了VRAI的见解，因此它们可以更快，更轻松地解决该问题。
自治不是您的想法：通过自动运输的外部成本通过自动运输IWW用例研究
我们的分析表明，自治不是唯一的目标，而是与绿色船的发展协同作用。对这两个概念的投资都会带来总体的财务收益，从而为船东创造了积极的业务案例。好处包括由于船员分配和新的船舶设计的缺席/减少而导致的货物容量增加。的确，与改造现有船只相比，新的船设计有可能更有效地解锁该协同作用。共同可以增强运输系统的安全性和弹性，并通过更好的任务管理和控制来减少排放。它可以有助于改善海员的工作条件，并最终
自动驾驶汽车可访问性法
残疾人经常面临独特的挑战，即获得现有的运输方式和基础设施方式。自动驾驶汽车（AVS）具有巨大的潜力，可以满足美国人未满足的流动需求。对于残疾人，AVS将提供新的出行选择和独立性，这尤其如此。但是，AVS并不整齐地适合驾驶员和乘客的传统法律结构，并且要求社区开始以不同的方式思考基础设施。《自动驾驶汽车可访问性法》将帮助残疾人更好地获得骑行骑行的行动性和独立性好处。
Python和NOQL地下数据的自动化和高级分析：REATE计划信息处理中石油和天然气行业可持续性的创新
在此编码中，国家石油，天然气和生物燃料（ANP）的重新计划在提供有关巴西陆地盆地的全面数据方面起着至关重要的作用。根据Ferreira和Oliveira（2021）的说法，对这些数据的开放访问对于可以改变该行业的技术创新至关重要。这项研究使用与NOSQL数据库集成的Python和Typescript中开发的软件加深了此数据的处理，Melo和Santos（2020）（2020）将这种方法识别为对大型数据的有效管理必不可少的方法。