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技术雷达
毫不奇怪，生成式 AI 和 LLM 主导了我们在本期雷达中的讨论，包括开发人员使用它们时出现的模式。模式不可避免地会导致反模式——开发人员应该避免的情境化情况。我们看到一些反模式开始出现在过度活跃的 AI 领域，包括人类可以完全用 AI 作为同伴取代结对编程的错误观念、对编码辅助建议的过度依赖、生成代码的代码质量问题以及代码库的更快增长速度。AI 倾向于通过蛮力解决问题，而不是使用抽象，例如使用数十个堆叠条件而不是策略设计模式。代码质量问题特别突出了开发人员和架构师需要持续努力的一个领域，以确保他们不会淹没在“工作但糟糕”的代码中。因此，团队成员应该加倍努力实现良好的工程实践——例如单元测试、架构适应度函数和其他经过验证的治理和验证技术——以确保 AI 正在帮助您的努力，而不是用复杂性加密您的代码库。
生成式人工智能雷达——能源、采矿和公用事业
© 2024 Infosys Limited，印度班加罗尔。保留所有权利。Infosys 认为本文件中的信息在发布之日是准确的；此类信息如有更改，恕不另行通知。Infosys 承认其他公司对本文件中提及的商标、产品名称和其他知识产权的所有权。除非明确允许，否则未经 Infosys Limited 和/或本文件项下任何指定知识产权持有人的事先许可，不得复制、存储在检索系统中或以任何形式或任何方式（电子、机械、印刷、影印、录制或其他方式）传输本文件或其任何部分。
LTIMindtree Crystal AI 技术趋势雷达 2024
业务运营旨在通过专注于数字化和自动化来提高效率和生产力，同时满足特定的运营目标。新兴技术趋势使组织能够灵活地管理其资源和工作负载，同时实现可扩展性。主要目标是通过在运营实践中有效采用和使用这些趋势来充分利用这些趋势的潜力。
代尔夫特理工大学雷达研究设施
微波传感、信号和系统 (MS3) 小组对用于监视和遥感的微波系统的基础和应用方面进行研究。该小组以电磁学为基础，重点研究传感波形和信号处理、具有近场和远场聚焦能力的天线系统以及雷达资源管理。应用包括安全和安保应用的区域监视、气象雷达、探地雷达、汽车和交通控制应用以及医学成像。该小组包括雷达实验室，该实验室由 EEMCS 屋顶上的多传感器设施组成，最重要的是完全可重构的极化宽带雷达 PARSAX 和 MECEWI、位于 Cabauw 的雷达设施 TARA 和 IDRA、鹿特丹的 Raingain 雷达以及天线测量室 DUCAT。实验室还包括用于监视低空域 (RAEBELL) 的分布式雷达系统、毫米波和 UWB 室内实验室、多通道传输 MIMO 雷达和探地雷达测量站。这种基础设施在欧洲处于领先地位。
使用MM-Wave Radar在车辆中监视生命体征...
近年来，雷达传感器和机器学习的结合改变了生命体征监测，尤其是在医疗保健和汽车行业。本研究使用车辆中的MMWave雷达技术来监视生命体征，这解决了诸如驾驶员疲倦之类的问题。与机器学习集成时，该技术在诸如患者护理设施和车辆舱的设置中提供了非侵入性，保护隐私的生理监测解决方案，同时仍在苛刻的环境中有效地执行。机器学习通过处理大量传感器数据来提高基于雷达的监视的准确性，但是在诸如车辆之类的嘈杂情况下保持精确度很难。本研究通过正确监视驾驶员和乘客来解决这些问题（Ahmed＆Cho，2024）。本演示文稿讨论了硬件限制，实施的解决方案以及与生命体征获取有关的当前软件问题。诸如高斯噪声添加和生成对抗网络（GAN）之类的技术可以提高收集的数据集的准确性和可靠性。自动编码器比Kalman过滤器（例如Kalman过滤器）优选，因为它们可以有效地解决非线性问题并消除噪音和背景。机器学习方法，例如卷积神经网络（CNN）和自校准的长期短期记忆（LSTM），在各种环境条件下对特征提取更有效（Zheng等，2021）。关键字生命体征监视 - MM波雷达 - 机器学习参考Ahmed，S。，＆Cho，S。H.（2024）。传统的自回旋模型对噪声敏感，因此，建议使用诸如时间卷积网络（TCN）之类的机器学习方法来进行信号处理，实时生命体征记录以及无连接传感器而重建心率变异性。研究团队利用了雷达和图形处理机（例如雷森·纳米（Jetson Nano））等尖端硬件解决方案（例如雷森·纳米（Jetson Nano））来应对实时机器学习的挑战（Zhang等，2022）。医疗保健雷达的机器学习：人类生命体征测量和活动识别的最新进展。IEEE通信调查与教程，26（1），461-495。 https://doi.org/10.1109/comst.2023.3334269IEEE通信调查与教程，26（1），461-495。 https://doi.org/10.1109/comst.2023.3334269
MAN DNA团队市场雷达
根据通货膨胀的水平和方向，我们的Fire＆Ice框架为我们的战术资产分配选择提供了信息。冰产量价格下跌，利润下跌，股价下跌。相反，债券上的固定名义优惠券从真实的角度和债券价格上涨变得更加有价值。股票键相关性为负。制定策略以刺激增长的转换状态。定价预期上升，利润上升，股票上涨。随着未来现金流量的NPV下降，债券价格应下跌。股票键相关仍然为负。如果刺激保留到位，我们就可以进入火灾状态。随着通货膨胀消失，未来的价值，收益率上升，将现金流量的折现率提高到股本，将股票价格降低，债券优惠券的现值下降。股票和债券一起落下，股票债券相关性现在为正。最终，当局法案是遏制通货膨胀，并开始减速。这会沉淀出解散状态。这与通货膨胀相反。股票和债券一起集会。股票键相关是正相关的。
Rosemount™ 5300 液位变送器 - 导波雷达
第 7 章 服务和故障排除................................................................................................................155 7.1 安全消息...............................................................................................................................155 7.2 查看诊断...............................................................................................................................157 7.3 诊断消息...............................................................................................................................159 7.4 LCD 错误消息.......................................................................................................................171 7.5 LED 错误消息.......................................................................................................................172 7.6 F OUNDATION™ 现场总线错误消息....................................................................................173 7.7 故障排除指南....................................................................................................................176 7.8 服务和故障排除工具....................................................................................................180 7.9 应用挑战....................................................................................................................211 7.10 更换变送器头部....................................................................................................................219 7.11 更换探头....................................................................................................................220 7.12 服务支持....................................................................................................................223
企业 AI 就绪雷达
尽管公司至少从 21 世纪初就开始尝试人工智能 (AI)，但 2023 年生成式 AI 的推出证明了领导者关注 AI 潜力的分水岭。正如我们在生成式 AI 雷达报告中发现的那样，公司正在尝试使用案例来了解该技术如何使他们的业务受益。在我们为这项研究采访的高管中，大多数 (80%) 现在预计当前的 AI 项目将提高生产力（图 1）。事实上，一些人认为当前项目带来的生产力效益将是巨大的（对于一些受访者来说，高达 30% 至 40%）。平均而言，我们的受访者预计增长 15%。
霜雷达：特权访问管理，2024
•Cyberark，Delinea和Beyond Trust在过去两年中全球PAM市场的一致收入绩效和市场份额增长，因此超高了增长指数。与其他PAM玩家相比，这些PAM供应商继续扩大其PAM投资组合并改进其上市策略，以扩大其全球客户群，同时在不同的垂直段之间保持稳固的影响力。通过积极的定价策略，有意义的合作伙伴关系和并购活动，这三位领导人已实现了一致的收入增长，并增强了他们的品牌价值和PAM业务，使他们能够在未来两年内建立强大的增长管道。
bevcar：bev地图和对象分割的摄像机雷达融合
摘要 - 从鸟类的视图（BEV）角度来看，语义场景细分在促进移动机器人的计划和决策方面起着至关重要的作用。尽管最近仅视力的方法表现出了显着的性能进步，但它们通常在不利的照明条件下（例如降雨或夜间）挣扎。虽然主动传感器为这一挑战提供了解决方案，但激光雷达的高成本仍然是一个限制因素。将摄像机数据与汽车雷达融合起来是更便宜的替代方法，但在先前的研究中受到了较少的关注。在这项工作中，我们旨在通过引入Bevcar（一种新型的BEV对象和地图细分方法）来推动这一有希望的途径。我们方法的核心新颖性在于首先学习原始雷达数据的基于点的编码，然后将其利用以有效地将图像特征抬起到BEV空间中。我们对Nuscenes数据集进行了广泛的实验，并证明Bevcar优于当前的技术状态。此外，我们表明，合并雷达信息显着提高了挑战性环境条件中的鲁棒性，并提高了远处对象的细分性能。为了培养未来的研究，我们提供了实验中使用的Nuscenes数据集的天气拆分，以及http://bevcar.cs.uni-freiburg.de的代码和训练有素的模型。