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利用人工智能预测公交线路的客流
KSRTC（卡纳塔克邦公路运输公司）是印度最大的公共交通公司之一。根据 KSRTC 2020 年 12 月的数据，每天有 129.3 万名乘客出行，40% 的公交车在同月发生过小事故和重大事故，KSRTC 还报告称，每 2 至 4 公里就有 2000 升燃油浪费。利用人工智能进行公交线路客流预测是一项突破性的应用，它利用决策树、ANN、RNN 和 LSTM 模型等人工智能算法和数据分析来预测和管理客流量和公交车容量。通过融合离线数据和机器学习模型，这项技术旨在彻底改变公共交通行业。通过预测分析，人工智能算法可以预测和预测一天中不同时间各个公交车站或特定路线的乘客量。主要目标是通过有效分配资源、调整时刻表和提升乘客体验来优化公交服务。通过预测拥挤程度，交通部门可以实施部署更多公交车、改变路线或调节班次频率等策略，以缓解拥挤并提高整体效率
利用可解释的人工智能来提高神经网络的性能
摘要 —如今，深度神经网络被广泛应用于对社会产生直接影响的各个领域。尽管这些模型通常表现出色，但它们长期以来一直被用作黑匣子。为了解决这个问题，可解释人工智能 (XAI) 已经发展成为一个旨在提高模型透明度和增加其可信度的领域。我们提出了一种再训练流程，该流程从 XAI 开始并利用最先进的技术不断改进模型预测。为此，我们使用 XAI 结果，即 SHapley Additive exPlanations (SHAP) 值，为数据样本提供特定的训练权重。这可以改进模型的训练，从而提高性能。为了对我们的方法进行基准测试，我们在现实生活和公共数据集上对其进行了评估。首先，我们在基于雷达的人数统计场景中执行该方法。之后，我们在公共计算机视觉数据集 CIFAR-10 上对其进行测试。使用基于 SHAP 的再训练方法进行的实验，相对于标准等权重再训练，在人数统计任务中实现了 4% 以上的准确率。此外，在 CIFAR-10 上，我们基于 SHAP 的加权策略的准确率比使用等权重样本的训练程序高出 3%。索引术语 — 雷达传感器、可解释的人工智能、深度学习、SHapley 加法解释
利用资源估算来开发量子计算应用程序
摘要 — 近年来，量子计算在软件和硬件方面都取得了长足的进步。但要释放量子计算机解决无法有效解决的问题的能力，大规模量子计算必不可少。不幸的是，量子模拟器的复杂性呈指数级增长，同时，目前可用的量子计算硬件仍然相当有限（即使路线图做出了有趣的承诺）。因此，为了评估量子计算应用，最终用户仍然经常被限制在玩具大小的问题实例中（此外，这些实例通常不考虑纠错）。这极大地阻碍了现实世界量子计算应用的开发和评估。在这项工作中，我们展示了如何利用资源估计来改善这种情况。我们展示了如何用估算步骤来补充当前的工作流程（依赖于模拟和/或执行），从而使最终用户 (1) 实际上可以考虑当今现实世界的问题实例（同时考虑错误更正方案和相应所需的硬件资源），(2) 可以开始探索整个设计空间中这些实例的可能优化，以及 (3) 可以结合硬件开发趋势的假设来得出更明智、更好的设计空间参数。总的来说，这使得最终用户今天就可以查看未来可能的量子计算应用的前景，即使执行它们的相应硬件尚未可用。
利用虚拟振动测试来优化身体耐力...
每种载荷条件的响应时间历史。在时间域中，使用雨流循环计数技术（Matsuishi 和 Endo 1968）直接计算应力的时间历史。然后使用 Palmgren-Miner（Palmgren 1924，Miner 1945）损伤累积定律对每个循环的损伤进行线性求和。时间域方法适用于任何类型的信号，无论是随机信号还是确定性信号。然而，这种方法对于随机载荷而言计算量很大，因为需要较长的应力时间历史才能以统计准确的方式生成应力范围直方图的尾部。极端情况实现不佳可能会对疲劳寿命估计产生不利影响，因为最具破坏性的事件可归因于尾部的高应力范围。因此，损伤估计的收敛性会随着
利用 PROTAC 技术克服癌症药物耐药性
抗癌药物耐药性是持续成功治疗恶性肿瘤的主要障碍。目前发现，抑制癌症进展中指示的蛋白质的疗法由于获得性耐药性而失效，而获得性耐药性通常是由突变或过度表达的蛋白质靶标引起的。通过劫持细胞泛素蛋白酶体蛋白质降解机制，蛋白水解靶向嵌合体 (PROTAC) 为癌症治疗提供了一种具有各种潜在优势的替代治疗方式。过去 5 年，已经开发出针对多种已知癌症靶标的 PROTAC，这为以前无法治疗的恶性肿瘤患者提供了新的缓解选择，并为下一代化合物奠定了基础。PROTAC 的一个显着优势是，它们可以克服传统靶向疗法的一些耐药机制，这得到了最近许多研究的证据支持。最近，一些团体已经开始研究使用 PROTAC 成功降解导致癌症对一线治疗产生耐药性的突变靶标。在这篇评论中，我们重点分析了针对癌症抗性的 PROTAC 的发展以及在寻找新的成功疗法时赋予它的目标。
利用二进制代码提高基于压力的身份验证的可用性
智能手机在日常生活中无处不在。由于许多敏感数据存储在智能手机上，因此访问智能手机需要身份验证。然而，传统的用户名和密码并不适合移动设备，因为智能手机没有触觉键盘，这使得数据输入繁琐且容易出错。因此，有人提出了锁定图案来代替智能手机上的打字，但它容易受到分析油性残留物的反射特性的涂抹攻击（Aviv 等人，2010 年）。此外，用户名/密码和锁定图案都容易受到肩窥攻击。为了解决上述问题，智能手机上已经实现了指纹或人脸识别。然而，这些生物特征认证需要一些专门的传感器/软件，
将椰子壳废物用于工艺品并推动经济
贫困是发展中国家发生的主要问题之一，尽管一些发展中国家成功地在生产和国民收入方面进行了经济发展。一个国家的贫困状况也反映了其人口的福利水平（Christianto，2013年）。作为发展中国家，印度尼西亚仍在为贫困问题而苦苦挣扎。国家经济发展，包括创造就业机会来实现人口福利和体面的生活，是印度尼西亚政府采取的策略之一。贫困的口袋是各种发展计划和活动的优先目标。当然必须根据该地区的需求和特征以综合和可持续的方式进行区域发展。区域发展和增长必须与长期和短期内的国家发展目标一致。在评估国家发展的成功时，穷人人数的下降速度可能是决定性的决定因素（Jantan，2013年）。
利用湖水地热冷却来满足过程
•希望用更好的总体“系统”•现有的系统研究•现有的CHW效率超过2.0 kW/ton（包括所有冷水机，泵等）•部分是由于冷却器和泵的转折以匹配负载•同时，仔细观察负载：•并非所有过程都需要水：38-44 O F•某些过程需要简单的水：70 O F
利用计算机愿景来精确农业
精确农业正在通过使用现代技术来提高生产率，同时减少废物和环境影响，从而改变农业。该领域最强大的工具之一是计算机视觉，它有助于分析图像以监视农作物，检测杂草和引导自动化机器。通过使用数字图像，计算机视觉提供了有关农作物及其周围环境的准确和实时信息。不同的成像技术支持各种农业任务。RGB（红绿色蓝色）成像类似于人类的视觉检查农作物，而近红外（NIR）和多光谱成像有助于检测肉眼看不到的植物健康问题。这些技术允许农民监测农作物，评估生长阶段并尽早确定疾病。随着人工智能和机器人技术的兴起，计算机视觉在自动化农业任务中起着关键作用。配备摄像头和AI的机器人可以识别和清除杂草，在正确的时间挑选果实，并分析土壤条件。自动农业机器也可以浏览领域，从而减少对人工人工的需求并提高效率。精确农业中计算机视觉的主要目标是识别和区分农作物，杂草和其他物体，以优化农业运营。随着技术的发展，其应用继续增长，使耕作更聪明，更可持续。通过改善决策，降低成本和增加产量，计算机视觉将彻底改变现代农业，帮助农民满足对食物不断增长的需求，同时使用较少的资源。