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收集AI利用新的Modalai®starling 2 Logis无人机，以获得更大的仓库和库存数据能力
宾夕法尼亚州匹兹堡 - 2025年2月10日 - 今天的库存情报解决方案收集AI宣布将通过Modalai的Voxl 2 Autopilot提供的新的US-MADE-MADE Starling 2 Logis无人机来增强其DJI无人机，用于客户仓库库存数据收集。此添加在第2季度2025中获得，将有助于仓库操作和创新团队最大化收集AI软件解决方案，以提高计数和应用程序灵活性。收集AI计算机视觉技术使无人机可以自主飞行，而无需GPS，WiFi或基础设施更改。机器学习算法分析库存图片，读取和解释远远超出了条形码，包括批号，文本，有效期，案例计数和占用信息。仓库运营商可以将其实时物理库存与仓库管理系统（WMS）数据进行比较，以进行最高准确性所需的任何更改。该解决方案最常用于第三方物流（3PL），零售分销，制造以及食品和饮料，但它
b'1. 单击左侧菜单中的 \xe2\x80\x8b 库存 \xe2\x80\x8b。 2. 单击 \xe2\x80\x8b 疫苗 \xe2\x80\x8b。 3. 单击 \xe2\x80\x8b 库存。 4. 此时将显示 \xe2\x80\x8b 疫苗库存屏幕。 5. 单击 \xe2\x80\x8b 添加新库存 \xe2\x80\x8b 按钮。 必填字段以红色 \xe2\x80\x8b * \xe2\x80\x8b 标记。 填写以下字段： 输入实际收到库存的 \xe2\x80\x8b 日期/时间 \xe2\x80\x8b。这会影响所施用的剂量和核对。选择您的 \xe2\x80\x8b 库存位置。选择 \xe2\x80\x8b 疫苗 \xe2\x80\x8b 或输入疫苗名称的前几个字母。输入 \xe2\x80\x8b 批号 \xe2\x80\x8b 。输入 \xe2\x80\x8b 到期日期 \xe2\x80\x8b 。选择 \xe2\x80\x8b 资金来源 \xe2\x80\x8b 。在“调整剂量”中输入疫苗数量。单击 \xe2\x80\x8b 创建。'
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国家史迹名录清单-提名...
罗德岛海岸沿线现存的灯塔代表了建筑类型、建筑风格、站点类型和站点位置的多样化横截面。这些建筑包括独一无二的灯塔、看守人高楼和外屋，以及按照林达化设计建造的灯塔。这些灯塔包括采用希腊复兴和木匠哥特式风格建造的简朴砖木结构看守人宿舍，以及用砖和花岗岩建造的大量意大利风格和高维多利亚哥特式住宅。虽然大多数灯塔都是简单细致的石头结构，但其中五座灯塔采用意大利风格的预制铸铁组件建造，一座灯塔采用理查森罗马式风格的粗面花岗岩块建造。
2024年7月 第6期 从“人工智能时代的知识产权研究会中期报告”看日本对基于人工智能技术发展的发明的保护 户崎健二 近藤昌弘 羽鸟隆宏
关于发明人资格问题，中期报告指出，一般认为，一个人要想成为“发明人”（或共同发明人），必须对发明中独特的部分（即，在现有技术中不存在的部分，并且是解决该发明所特有问题的手段的基础）的完成做出创造性贡献。中期报告还指出，单纯的管理者、助手或赞助人不被视为发明人，法院判决也采用了类似的标准来确定“发明人”的身份（第 84 页）。中期报告还指出，根据日本《专利法》的相关规定，只有自然人才能成为“发明人”（第 84-85 页）3。鉴于这些考虑，中期报告指出，当人工智能用于协助完成一项发明时，“根据传统观点，发明人是对发明的独特部分完成作出创造性贡献的人，发明人应该是相关自然人。”（第 85 页）。
库存管理实践对小规模制造企业财务健康的影响
库存管理是一种有条不紊的技术，用于获取，存储和销售原材料和成品。该研究旨在评估库存管理实践对小规模制造业财务健康的影响。该研究采用了基于调查的数据和来自选定的小型公司的次要信息的混合物。该研究的人口包括EPE的农业，教育和商业部门的845家注册小型公司，尼日利亚拉各斯/奥贡州的Ijebu-ode地方政府地区。一份结构良好且封闭式的问卷用于收集主要数据。使用Pearson产品矩相关（PPMC）评估了获得的数据，这是一种推论统计方法。研究结果表明，库存管理实践对小规模制造业企业的财务状况以及小规模企业的绩效产生重大影响。这表明库存管理策略可能会对组织绩效以及通过竞争优势产生直接，积极的影响，并有益，有益的影响。可以得出结论，库存管理对于小公司的增长，其绩效和盈利能力至关重要。因此，建议鼓励小规模企业在
深层：使用深度学习和公共多光谱图像促进大规模自动化树库存
Deeptrees项目提供了用于培训，微调和部署深度学习模型的工具，以使用德国的数字矫正图计划（DOP）以20 cm的分辨率从德国的数字矫正图计划（DOP）中使用公共访问的图像进行诸如Tree Crown分割，树状特征检测和树种分类。这些DOP图像是根据“ Amtliches popographis-kartographissches Informationssystems”（AKTIS）指南进行标准化的，以确保其长期使用的可靠性和一致性[2]。利用深层python软件包，我们成功地绘制了萨克森州（137,293,260棵树）和萨克森 - 安哈尔特（81,449,641棵树）的218,742,901棵树，展示了该工具在森林，Urban和乡村环境中的可伸缩性（图1）。这些数据集为市政当局和机构提供了宝贵的见解，以管理街道树木，监测城市绿化和评估森林健康，从而实现更明智的决策和可持续的管理实践。
App Inventor的物理计算
免费的开源网络平台，允许年轻人创建移动应用程序。由麻省理工学院和Google的10多年研究支持。仅经过一年的学习，就可以吸引学生作为技术的创造者，而不仅仅是消费者。帮助学生激活社区的有效变化。
最近来自东京地方法院的裁决：AI不符合发明家的资格
最高法院拒绝于2023年4月24日授予证书。8同样，在英国，英国最高法院于2023年12月20日驳回了史蒂芬·塔勒（Stephen Thaler）博士的上诉。9这些判断认为，基于对专利法的解释，只有自然人应被视为专利申请中的发明者，这与日本目前的法院判决一致。在中国，挑战拒绝Dabus申请的行政诉讼正在北京知识产权法院审理。10然而，《中国国家知识产权》的“专利审查指南”，自2024年1月20日生效，明确指出，发明家必须是自然人，并且不能将AI列为发明家。因此，在专利申请中无法将AI视为发明家的立场已成为全球流行的观点。
建议：通过限制“敏感执法”例外（RTP）
目前，联邦执法机构发布的公共用例清单尚未履行其透明度和问责制。例如，司法部的2022披露由一页信息组成，列出了联邦调查局单一使用AI，以用于“威胁进气处理系统”以分析犯罪技巧。2，该单页没有关于联邦调查局使用面部识别技术的信息，尽管该局已经将这种AI驱动的技术用于刑事调查已有近十年了。3同样，其他多个司法部执法机构对面部识别的使用零披露 - 从DEA到ATF，再到美国元帅 - 即使最近的政府问责办公室（GAO）审计报告了这些机构中每个机构对这项技术的大量使用。4，尽管DOJ在2023年更新了其披露，但其他一些用例中仍然不包括这些子代理中任何一个的使用面部识别。5也没有与使用车牌读取器使用有关的任何披露。