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1.1 我们为什么需要 AIoT？ 云端的处理能力无法与未来几年全球将见证的大量连接设备成比例增长。此外，在设备和云端之间传输数据的网络受到带宽限制。即使是最先进的通信网络也无法处理设备生成的大量数据。因此，在云端做出的任何选择都将不可避免地经历不可接受的延迟。[5] 自动驾驶汽车等应用将安全放在首位，当它们需要根据周围不断变化的环境做出几乎即时的决策时，它们根本无法承受不可靠的连接、高延迟和低带宽的限制。例如，如果有人以高速走到汽车前面的道路上，汽车上的传感器根本没有足够的时间检测到危险，将数据发送到云端（如果确实有连接），并等待云端告诉汽车停下来。为了节省时间，必须在汽车内部进行感知、推理和行动。物联网人工智能将提供收集流数据、评估有用特性和实时做出判断的能力，这将为服务逻辑带来全新的维度。在许多情况下，服务将是数据和可操作的信息。[8]
确保医疗保健和医药援助
几个世纪以来，医学一直是人类直觉、专家判断和仔细分析之间的微妙舞蹈。如今，舞台上出现了一些合作伙伴：物联网 (IoT)、人工智能 (AI) 以及两者的结合，物联网人工智能 (AIoT)（Suriyan 和 Ramalingam，2022 年）。这些不断发展的技术正在重新定义医疗保健，预示着未来数据驱动的洞察力和自动化决策与人类专业知识相结合，彻底改变诊断、治疗和患者护理（Manickam 等人，2022 年）。在见证医疗保健系统的历史时，我们可以看到，由于成本上升、人口老龄化和合格专业人员的匮乏，它们面临着越来越大的压力（Patterson，2014 年；Punjani 等人，2014 年）。此外，在当代医疗保健环境中，医疗保健从业者必须在本地或远程团队中协作。这强调了强大的沟通在实现共享决策、协调努力和进度评估方面的重要性。物联网帮助医疗保健提供者远程管理治疗、为患者提供咨询并全天候监测他们的状况，从而可以远程提供实时护理（Kong 等人，2022 年；Firouzi 等人，2023 年）。
使用 RISC-V SoC 上的开放软件开发 AI IoT 应用程序
摘要 —RISC-V 是一种新兴架构，在低功耗物联网应用中逐渐强大。架构扩展的稳定和基于 RISC-V 的 SOC（如 Kendryte K210）的商业化的开始，引发了一个问题：这个开放标准是否会促进特定市场应用程序的开发。在本文中，我们评估了与 Sipeed MAIX Go 开发板相关的开发环境、工具链、调试过程，以及 Kendryte K210 的独立 SDK 和 Micropython 端口。还研究了内置卷积神经网络加速器的训练管道，支持 Tiny YOLO v2。为了深入评估上述所有方面，我们开发了两种基于 AI 的低成本、低功耗物联网边缘应用程序。第一个应用程序能够识别房屋内的移动，并自主识别移动是由人还是由家养宠物（例如狗或猫）引起的。在当前 COVID-19 疫情的背景下，第二个应用程序能够标记行人是否戴着口罩，以平均 13 FPS 的速度进行实时物体识别。在整个过程中，我们可以得出结论，尽管硬件具有潜力且具有出色的性能/成本比，但开发人员的文档很少，开发环境的成熟度较低，有时甚至没有调试过程。索引术语 —RISC-V、物联网、人工智能、AIoT、Kendrite K210、Sipeed MAIX、CNN 硬件加速器。
NVIDIA 推出 Jetson Nano 2GB：面向学生、教育工作者、机器人爱好者的终极 AI 和机器人入门套件
本新闻稿中的某些陈述包括但不限于以下陈述：Jetson Nano 2GB 开发套件的优势、影响和可用性；当今的学生和工程师在不久的将来与机器人互动并将 AI 传授给机器人；Jetson 设计用于任何部署；NVIDIA 的 Jetson 推动工业 AIoT 的最大革命，这些陈述均为前瞻性陈述，受风险和不确定性的影响，可能导致结果与预期存在重大差异。可能导致实际结果存在重大差异的重要因素包括：全球经济状况；我们对第三方制造、组装、包装和测试我们产品的依赖；技术发展和竞争的影响；新产品和技术的开发或对我们现有产品和技术的增强；市场对我们产品或我们合作伙伴产品的接受度；设计、制造或软件缺陷；消费者偏好或需求的变化；行业标准和界面的变化；我们的产品或技术集成到系统中时性能意外下降；以及 NVIDIA 向美国证券交易委员会 (SEC) 提交的最新报告中不时详述的其他因素，包括但不限于其 10-K 表年度报告和 10-Q 表季度报告。提交给 SEC 的报告副本发布在公司网站上，可从 NVIDIA 免费获取。这些前瞻性声明并非未来业绩的保证，仅代表截至本文日期的观点，除法律要求外，NVIDIA 不承担更新这些前瞻性声明以反映未来事件或情况的任何义务。
技术硕士2020-21 学年人工智能与数字技术课程结构
这个 BTech 课程结合了人工智能和数据科学两个广泛的领域，同时在计算机科学方面奠定了坚实的基础。人工智能 (AI) 旨在创造具有更高智能水平的机器，并模仿人类的感知、理解和行动能力。另一方面，数据科学 (DS) 是通过处理与系统或过程相关的数据来产生洞察力、知识和预测的艺术。人工智能和数据科学可以相互影响，成为可以不断从数据中学习并从而更好地模仿人类的进化系统。随着对这些领域的需求增加，对未来人工智能和数据科学劳动力的需求也日益增加。印度理工学院焦特布尔分校将提供这个独特的课程，以发展该国的人工智能和数据科学生态系统。课程包括计算机科学、数学、人工智能、机器学习及其在各个领域的应用。课程还为学生提供了探索专业领域的机会，包括视觉计算、社会数字现实、机器人技术和 AIOT。该项目还允许学生进入以人工智能和技术为重点的管理专业，从而获得 MBA（BTech + MBA 双学位课程）以及创业活动。该项目还使学生能够通过实践培训计划、暑期实习和项目联合监督等方式建立强大的行业联系。2. 该项目的目标
人工智能在建筑工程和管理中的作用：评论与未来趋势
随着人工智能 (AI) 的广泛应用，建筑工程与管理 (CEM) 正在经历快速的数字化转型。由于 CEM 中基于 AI 的解决方案已成为当前的研究重点，因此需要全面了解它。在这方面，本文在科学计量和定性分析下进行了系统综述，以介绍 CEM 背景下 AI 采用的现状并讨论其未来的研究趋势。首先，进行了科学计量综述，以基于 1997 年至 2020 年发表的 4,473 篇期刊文章探索关键词、期刊和集群的特征。研究发现，尤其是在过去 10 年中，相关论文数量激增，关键词的流行度也从专家系统转变为建筑信息模型 (BIM)、数字孪生等。然后，对 CEM 进行了简要介绍，这可以从人工智能在自动化、风险缓解、高效率、数字化和计算机视觉方面的新兴趋势中受益。重点关注了六大热点研究课题，充分体现了人工智能在 CEM 中的优势，包括（1）知识表示与推理、（2）信息融合、（3）计算机视觉、（4）自然语言处理、（5）智能优化和（6）流程挖掘。这些课题的目标是在实际复杂项目的整个生命周期中，以数据驱动的方式对问题进行建模、预测和优化。为了进一步缩小人工智能与 CEM 之间的差距，未来研究的六个重点方向包括智能机器人、云虚拟和增强现实（云 VR/AR）、物联网人工智能 (AIoT)、数字孪生、4D 打印和区块链，以不断促进 CEM 的自动化和智能化。
物联网和分析在塑造智能城市中的作用
摘要题为“物联网和分析在塑造智能城市中的作用：案例研究方法”的论文探讨了物联网（IoT）（IoT）和数据分析对城市环境的变革性影响，从而强调了它们在智能城市发展中的作用。由于市政当局越来越多地采用技术来提高生活质量，因此该研究确定了智能城市基础设施的关键组成部分，包括城市规划，基本服务和政策框架。该研究强调了IOT如何促进实时数据收集和分析，这对于有效的城市管理和决策至关重要。通过检查各种案例研究，尤其是针对巴塞罗那的案例研究，该论文说明了物联网在交通管理，减少废物和公民参与中的实际应用。调查结果强调了政策制定者和城市规划人员接受这些技术以促进可持续城市发展的必要性，同时解决数据安全和整合等挑战。这项全面的文献综述是利益相关者的基础资源，旨在利用技术协同作用来创造韧性有效的城市空间。关键字：物联网（物联网），智慧城市，数据分析，城市规划，可持续发展，人工智能（AI），城市AIOT，实时监控，公民参与，交通管理，环境可持续性，大数据分析，大数据分析，数字化转型。近年来，全球各地的智能城市都没有增加。智能城市是一个使用技术来改善其公民生活质量的市政当局。智能城市使用技术，以使城市更清洁和配备技术。物联网（IoT）是物理对象的网络 - 设备，仪器，车辆，建筑物以及其他嵌入电子，电路，软件，传感器和网络连接性的项目，使这些对象能够收集和交换数据。物联网允许对象在现有网络基础架构之间进行远程感知和控制，从而为将物理世界更直接整合到基于计算机的系统中创造了机会，并提高了效率和准确性。该物联网是数字化转换的关键组成部分，使公司能够将物理产品数字化并在其上收集数据。可以通过使用IoT数据，AI和数据分析来优化性能来创建虚拟副本物理，设备和系统。（Gokhale。P等人2018）智能城市基金会的关键要素包括城市规划和设计，基本基础设施和政策。提供这些要素的提供程度及其相互联系定义了一个城市的运作状况，公民在经济上有生产力的活动上花费了多少时间以及又又有城市的生产力水平和潜力。“智能城市”一词是指利用信息和通信技术（ICT）的新行业