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面向边缘的通用 CNN 加速器
多类算法：GBM、XGBoost、随机森林、逻辑回归、高斯朴素贝叶斯、决策树、多项式 SVM、RBF SVM、SVM、CNN、RNN、CRNN、ANN 单类算法：局部离群因子、一类 SVM、一类随机森林、孤立森林 标记、记录、验证和可视化时间序列传感器数据
研究论文：基于机器学习的体医融合视角下的高校篮球运动损伤
篮球运动是高校热门运动之一，篮球运动损伤是常有的事，利用机器学习等技术可以有效减少篮球运动损伤，而篮球运动损伤的发生要从预防开始。篮球动作不规范、身体协调性不足不仅会降低运动员的运动效率，还会增加受伤的概率，因此有效减少和有针对性地预防不规范动作对高校篮球运动意义重大。随着科技的发展，人工智能技术离我们的生活越来越近。本文基于机器学习平台，从体育与医学融合的角度对篮球运动损伤进行研究，研究哪些方面导致了大学生篮球运动损伤是未来需要研究的重点，有效预防大学生在篮球运动中受伤是运动医学领域亟待解决的问题。为了找到最适合高校篮球运动损伤研究的机器学习平台，本文将介绍三种不同的方法进行比较分析。本文实验采用的技术为传统的BP神经网络技术、SCG神经网络技术、RBF神经网络技术，通过实验得知，RBF神经网络技术预测准确率高达95.4%，是研究大学生篮球失利较为优秀的神经网络算法。
2022 年年度报告
ASA 咨询服务和分析 AFR 非洲 EAPP 东非电力联盟 EAP 东亚和太平洋地区 GHG 温室气体 ECA 欧洲和中亚地区 MTF 多层框架 LCR 拉丁美洲和加勒比地区 PV 光伏（太阳能） MNA 中东和北非 RE 可再生能源 SAR 南亚地区 RBF 基于结果的融资 SAPP 南非电力联盟 WAPP 西非电力联盟
扩大撒哈拉以南非洲地区能源解决方案的生产利用
这项研究由非洲超越电网基金 (BGFA) 的设施经理委托进行，并由瑞典国际开发合作署 (Sida) 资助，旨在扩大其能源生产性使用 (PUE) 活动。BGFA 以基于结果的融资 (RBF) 的形式为销售太阳能家庭系统 (SHS) 和开发微电网的公司提供资金，包括那些将 PUE 设备和应用程序纳入其投资组合的公司。BGFA 拥有超过 1.26 亿欧元用于支持布基纳法索、刚果民主共和国 (DRC)、利比里亚、莫桑比克、乌干达和赞比亚的项目。瑞典、丹麦、挪威和德国政府 (通过 KfW) 也为该基金做出了贡献。截至 2022 年 12 月，BGFA 已与 13 个项目签订了合同，预计将提供超过 953,000 个连接。 BGFA 已与一家纯 PUE 公司（乌干达的 Tulima Solar）签约，另外还有至少六家投资组合公司将 PUE 纳入其产品中，包括太阳能水泵、冰箱和冰柜。其中三家公司将 60% 以上的 RBF 用于 PUE。BGFA 为该行业提供技术援助，包括倡导政策、法规和财政激励措施，以及为投资组合公司提供技术援助计划。
II糖尿病：使用模糊逻辑和...
糖尿病等疾病是慢性的，需要长期管理。 胰岛素的产生不足会导致高血糖水平。 这些疾病导致严重的健康问题，例如心脏病，血管投诉，眼睛疾病，肾功能障碍和神经疾病。 因此，对危险因素的准确评估和管理对于糖尿病的发作至关重要。 我们提出的方法结合了模糊逻辑和机器学习算法的糖尿病风险预测。 三种机器学习模型经过培训，将患者分为两类糖尿病（I型和II型），这些糖尿病基于他们从卡蒂哈尔医学院和医院和苏瓦丹实验室收集的临床数据集。 多项式回归算法的得分为0.947，而RBF内核的支持矢量回归算法的得分为0.954，线性内核的得分为0.73。 我们建议的糖尿病等疾病是慢性的，需要长期管理。胰岛素的产生不足会导致高血糖水平。 这些疾病导致严重的健康问题，例如心脏病，血管投诉，眼睛疾病，肾功能障碍和神经疾病。 因此，对危险因素的准确评估和管理对于糖尿病的发作至关重要。 我们提出的方法结合了模糊逻辑和机器学习算法的糖尿病风险预测。 三种机器学习模型经过培训，将患者分为两类糖尿病（I型和II型），这些糖尿病基于他们从卡蒂哈尔医学院和医院和苏瓦丹实验室收集的临床数据集。 多项式回归算法的得分为0.947，而RBF内核的支持矢量回归算法的得分为0.954，线性内核的得分为0.73。 我们建议的胰岛素的产生不足会导致高血糖水平。这些疾病导致严重的健康问题，例如心脏病，血管投诉，眼睛疾病，肾功能障碍和神经疾病。因此，对危险因素的准确评估和管理对于糖尿病的发作至关重要。我们提出的方法结合了模糊逻辑和机器学习算法的糖尿病风险预测。三种机器学习模型经过培训，将患者分为两类糖尿病（I型和II型），这些糖尿病基于他们从卡蒂哈尔医学院和医院和苏瓦丹实验室收集的临床数据集。多项式回归算法的得分为0.947，而RBF内核的支持矢量回归算法的得分为0.954，线性内核的得分为0.73。我们建议的
智能估计在重复性过电流循环中，用于冷冻电运输应用中的HTS磁带中的关键电流降解
过电流循环是指对超导磁带/设备施加重复过电的过程，以表征其临界电流的降低。表征了稀土钡氧化铜（Rebco）磁带的过电流循环行为是高温超导（HTS）设备设计过程中的关键步骤。在HTS设备操作过程中，多起过电流事件可以显着降低总临界电流，从而导致潜在的淬火和故障。数据驱动的模型，以估计Rebco磁带的关键电流降解率（CCDR）在当前情况下。但是，在关键电流减少的估计中，这些方法在8％至11％的范围内表现出明显的误差。本文提出了基于人工智能（AI）技术的方法，该技术针对CCDR估计的常规方法的挑战。提出，测试了不同的基于AI的技术，并进行了比较，以显示提出的智能方法的有效性，包括支持向量回归（SVR），决策树（DT），径向基函数（RBF）和模糊推理系统（FIS）。对经过多个磁带的关键电流值进行了多个磁带的临界电流值，对当前周期进行了重复和重复性。结果表明，SVR方法的平均相对误差（MRE）为23％，对于DT模型约为0.61％，FIS模型的MRE远高于0.06％，RBF方法的MRE值约为1.1×10-6％。此外，提出的AI模型提供了快速测试时间，范围从1到11毫秒。这些发现强调了使用AI技术来增强与过电流事件相关的风险的估计准确性的潜力。
人工智能在人类生活中的应用案例研究
本文概述了人工智能及其在人类生活中的应用。本文将探讨人工智能技术在网络入侵中的当前应用，以保护计算机和通信网络免受入侵者的侵害，在医学领域（医学），改善医院住院护理，进行医学图像分类，在会计数据库中缓解其问题，在计算机游戏和广告中。此外，本文还将展示人工智能原理以及它们如何应用于交通信号控制，它们如何解决实际交通问题。本文介绍了一种基于 RBF 神经网络的自学习系统，以及该系统如何模拟交警的经验。本文重点介绍如何评估交通变化对控制的影响，以及如何使用人工智能的不同技术调整信号。
