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使用RFID传感器（IOT）的智能停车系统-IJRPR
RFID发现的自动停车系统旨在为Arduino和RFID技术提供有效的停车场。就像在超现代世界中一样，一切都是自动的，它构建了一个系统，该系统会自动嗅探穿过大门的公共汽车的条目和输出，以及停车场中的公共汽车数量。检查和结帐迅速处理而不停止公共汽车，因此在这些过程中避免了业务果酱问题。这项开发的技术可用于自动停车位最常见的所有资产阶级地区。一些可以安装和使用此设计的重型公司是商店，医院，机场，电影院，公寓等。在大城市中，土地成本正在呈指数增长。因此，重要的是，停车位需要最低的位置并吸收最大车辆量子。通过此设计，我们开发了一种用于自动停车系统的停车系统，以时尚使用广场。
明智的拥塞浮雕
行政总结交通拥堵是指随着车辆的交通量接近道路的能力，车辆上的车辆之间的相互作用引起的延迟。本报告调查了测量这些成本并评估潜在拥塞减少策略的最佳方法。如何测量充血会显着影响其估计的幅度。一些指标，例如道路服务水平（LOS）和旅行时间指数（TTI）测量拥塞强度；峰值和峰值周期之间的交通速度差异。此类信息对于做出短期决策很有用，例如如何在高峰时段穿越城镇，但不适合战略运输和土地使用计划决策，这些决策影响拥堵强度和暴露量（人们必须在拥挤条件下驾驶的数量）。全面指标衡量拥塞成本，这两个因素都考虑到了这两个因素。例如，纽约的TTI利率比休斯敦较差，尽管休斯顿的人均拥塞成本高于纽约，如下所示。在紧凑和多模式的城市中，拥塞更加激烈，但居民的总体遭受的损失较小，因为他们的旅行选择更好，并且在高峰期间开车较少。图ES-1拥塞指标
人工智能对建筑和智能建筑环境有影响：
论文类型：审查论文本研究探讨了人工智能（AI）在设计和管理可持续城市环境中的变革性作用。通过全面的文献综述，我们研究了AI，可持续建筑，智能城市，城市规划和能源效率等主题，选择了对AI对建筑环境的影响的重要见解的文章。该研究强调了AI驱动的创新（包括数据驱动的决策，能源优化和预测性维护）如何增强城市基础设施的功效，弹性和可持续性。案例研究表明，AI对节能建筑设计，智能材料选择以及智能城市系统（例如交通管理，水分配和废物管理）的影响。AI驱动的工具，例如生成设计和预测分析，使建筑师和城市规划师能够创建适应性，资源效率的解决方案，以应对全球城市化和气候挑战。然而，仍然存在诸如数据互操作性，道德问题和计算要求之类的挑战。尽管有这些局限性，AI仍准备为可持续的城市发展树立新的基准，从而促进灵活，生态友好的生态系统。AI具有重新定义城市设计和管理的巨大潜力，为全球城市挑战促进了创新，可持续的解决方案。
智能医疗保健中的网络物理安全-IJRPR
但是，智能医疗保健中的网络物理整合既引入了收益又挑战。医疗设备的无缝连接增强了互操作性并自动化医疗工作流程，从而提高了诊断和治疗计划的精度[3]。医师可以从多个来源访问实时患者数据，从而实现更明智的决策。此外，基于连续监测的预测分析可以帮助早期疾病检测和个性化治疗方案[4]。尽管有这些优势，但在医疗保健中将网络物理系统整合起来仍然暴露了关键脆弱性。网络威胁，例如勒索软件，未经授权的数据访问和设备操纵会破坏医疗保健服务并损害患者安全[5]。物联网设备的异质性，结合其广泛的数据交换，构成了复杂的安全挑战，包括设备身份验证，数据加密和调节依从性[6]。因此，尽管IoT驱动的医疗保健提供了变革性的好处，但它也需要采取强大的网络安全措施来减轻风险并确保患者安全。
附录2，2025年3月2日RFP 2024-21智能手机设备...
****************************************************************************************************************************************** The following are official modifications which are hereby incorporated into RFP 2024-21 Smartphone Technology and Smartphone Devices.本附录中包含的信息占以下所有修正案的原始RFP语言。对于以下修正案，已删除的语言出现在StrikeThrough（“ xxx”）中，并添加的语言以粗体下划线（“ xxx”）出现。项目1：[主题接触已发生变化] pirmunders subject m atter c ontact：根据州财务法律§139-J（3）（a），矫正和社区监督部确定了以下与书面提案，书面问题，预先提出问题的交流有关的允许联系，并确定了书面问题，预先提出问题，和图片。Joanne Hughes Krystal Allery纽约州惩教和社区监督合同采购单元550 Broadway Menands，纽约12204电话：518-486-5283电子邮件地址：doccscontracks@doccs.ny.gov
一个综合数字平台，用于优化作物生产和气候智能农业
FARMTECH的主要组成部分是疾病管理，它可以尽早发现作物疾病并建议有效的治疗方法，从而最大程度地减少昂贵的干预措施。当地市场见解模块提供了及时的市场趋势更新，从而帮助农民做出明智的销售决策。此外，综合的电子营销公司Farmmart促进了农民与买家之间的直接交易，从而确保了公平的定价和提高的盈利能力。为了解决劳动力短缺，FarmTech提供了劳动力提供服务，在高峰季节将农民与熟练的农民联系起来，以维持运营效率。总体而言，FarmTech是一种全面的农业解决方案，减轻风险，同时提高现代农业的市场获取，生产力和可持续性。
基于以上为中心的视觉模型，基于便携式实时智能助手
图4。Egovideo-VL模型的概述。 eGovideo-VL是一种旨在实时自我中心的理解和援助的多模式视觉语言模型。 该模型包含五个关键组件：（1）遵循Egovideo [58]的设计模态编码器，并包括一个视频编码器和用于多模式特征提取的文本编码器； （2）存储模块，该模块存储历史上下文以实现时间基础，摘要和个性化互动； （3）大型语言模型（LLM），该模型执行多模式推理和响应生成； （4）生成模块，该模块综合了视觉动作预测，以指导用户完成任务； （5）检索模块，该模块检索第三人称专家演示以补充以自我为中心的理解。Egovideo-VL模型的概述。eGovideo-VL是一种旨在实时自我中心的理解和援助的多模式视觉语言模型。该模型包含五个关键组件：（1）遵循Egovideo [58]的设计模态编码器，并包括一个视频编码器和用于多模式特征提取的文本编码器； （2）存储模块，该模块存储历史上下文以实现时间基础，摘要和个性化互动； （3）大型语言模型（LLM），该模型执行多模式推理和响应生成； （4）生成模块，该模块综合了视觉动作预测，以指导用户完成任务； （5）检索模块，该模块检索第三人称专家演示以补充以自我为中心的理解。
基于洛拉的智能农业监测和自动灌溉系统
农业是一个在确保粮食安全和可持续发展方面起着至关重要的作用的部门。然而，传统农业实践面临着诸如无效灌溉方法和缺乏实时监测之类的挑战，导致水浪费和农作物产量降低。几种试图解决这些挑战的系统，例如基于Wi-Fi，蓝牙和3G/4G细胞技术的系统；而且还会遇到困难，例如较低的传输范围，高功耗等。为了解决所有这些问题，本文提出了基于洛拉的智能农业监控和自动灌溉系统。该系统利用Lora技术用于远程线 - 无需通信，用于实时数据可视化和控制的Blynk平台以及用于数据存储，可视化和进一步的分析的ThingsPeak平台。系统包含多个组件，包括用于数据收集的传感器节点，数据传输的网关以及用于灌溉控制的执行器节点。实验结果表明，所提出的系统有效地监视了收集的数据，例如土壤水分水平，实时可视化数据，并根据传感器数据和用户命令自动控制灌溉。本研究中提出的系统为可持续农业实践提供了一种具有成本效益，有效的解决方案。关键字