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用于自动和通用突触事件分析的深度学习框架
1 苏黎世大学 (UZH) 分子生命科学系，瑞士苏黎世 8057 5 2 苏黎世神经科学中心，瑞士苏黎世 8057 6 3 弗莱堡大学医学院生理学研究所，Hermann-Herder-Str. 7，79104 弗莱堡，德国 7 4 苏黎世大学脑研究所，8057 苏黎世，瑞士 8 5 斯坦福大学神经生物学系，斯坦福，CA 94305，美国 9 6 斯坦福大学生物工程系，斯坦福，CA 94305，美国 10 7 弗里德里希·米歇尔生物医学研究所，4058 巴塞尔，瑞士 11 8 巴塞尔大学自然科学学院，4003 巴塞尔，瑞士 12 9 苏黎世大学大学研究优先计划 (URPP)，发展和学习中的自适应脑回路 (AdaBD)，8057 13 苏黎世，瑞士 14 * 通信地址：igor.delvendahl@physiologie.uni-freiburg.de 15
lodestone-energy-使用-ovation-自动化-平台-光伏...
挑战新西兰 2019 年《气候变化应对（零碳）修正案》设定了到 2050 年实现温室气体净零排放的目标，这是一项雄心勃勃的努力，要求许多可再生能源发电源安全快速地上线。作为回应，Lodestone Energy 正在利用太阳能为新西兰的未来提供电力，在全国范围内建设一系列公用事业规模的太阳能发电场。这些发电场产生的经过认证的可再生能源输入电网，并支持一系列希望积极减少碳足迹的商业和工业客户。Lodestone 的首批两个发电场于 2024 年初投入使用，可为超过 15,000 户家庭供电。它还有两个正在建设中的发电场，预计将于 2025 年完工，还有八个场地处于规划阶段。
利用深度学习分割技术和连接的组件分析使用2D图像对立面改造的高级成本估算
摘要：应用于2D立面图像的深度学习语义分割技术在几个领域中具有巨大的希望，这些域远远超出了模型的生成，主要是如果所使用的数据是前平行的或正顺序的照片。但是，在建筑遗产领域中的有效应用尚未得到充分探索，这主要是由于缺乏多学科团队，这些团队早在数据集创建阶段就包括建筑专业人员。这项研究的目的是引入整体观点，以证明最先进的细分模型的实际实用性，以自动化城市规模住宅建筑物立面康复的高级成本估计，并在结合使用连接的组件分析时自动化。为了实现这一目标，以五个简单的阶段制定了可扩展的自下而上方法，其中包括数据科学和体系结构专业知识。该策略旨在提高早期阶段分析的准确性，并在有限的构造信息可用，并且存在很大的成本不确定性，因此可以优化参与经济可行性研究和决策过程的建筑利益相关者使用的策略。
TDK 企业在 2025 年 CES 上为人工智能新时代铺平道路 ● TDK 将 AI、绿色转型和数字化转型确定为未来十年的大趋势 ● 关键发展包括用于节能 AI 计算的“自旋忆阻器”和集成边缘传感、组件和 AI 功能的工业 4.0 解决方案的 TDK SensEI 的形成 ● 为汽车、工业、能源和 ICT 领域提供尖端解决方案 ● 战略合作伙伴关系包括与 NEOM McLaren Formula E 车队在赛车创新方面的技术合作，以及即将发布的视障人士无障碍产品 2024 年 12 月 10 日 TDK 公司 (TSE: 6762) 将于 2025 年 1 月 7 日至 12 日在内华达州拉斯维加斯举行的年度消费电子展 (CES) 上展出。总部位于东京的 TDK 公司是智能社会电子解决方案的全球领导者之一，正在拥抱人工智能的崛起。预计未来十年该领域将快速增长，因此该公司正在制定创新和业务战略，以充分利用人工智能的潜力。TDK 还强调绿色转型和持续数字化是塑造其未来重点的关键全球趋势。在拉斯维加斯会议中心中央大厅的 15815 号展位上，TDK 展示了其新制定的长期愿景“TDK 转型：加速转型，实现可持续未来”。通过其创新产品，TDK 致力于推动技术进步并促进有意义的社会转型。为了实现这一目标，TDK 不断突破创新的界限，专注于先进材料、尖端制造工艺以及提高客户应用中的产品性能。人工智能已经改变了日常生活的许多方面，并将继续影响行业、自动化和技术。TDK 的解决方案旨在解决人工智能应用面临的关键挑战，例如高功耗，从而实现更高效和更广泛的使用。通过结合传感器融合、先进组件、软件和人工智能，TDK 能够推动创新并改变其主要市场，包括汽车、工业和能源以及 ICT。关键行业的变革性解决方案 ● 汽车：TDK 为电动汽车和高级驾驶辅助系统 (ADAS) 提供广泛的尖端解决方案组合。该公司的全面展示展示了其全系列的组件和传感器技术，特别强调了其 6 轴 IMU 和压电 MEMS 镜技术。 ● 工业和能源：TDK 的集成方法结合了人工智能、传感器融合和先进组件，以推动环境可持续性发展并应对关键的工业挑战，优化能源效率，提高生产力并促进可持续实践。值得关注的创新包括其柔性薄膜压电传感器解决方案和超声波飞行时间传感器。● ICT：TDK 将展示旨在实现更智能、更可靠、更环保的通信系统的解决方案，包括先进的高精度定位传感器和用于直接视网膜投影的超紧凑全彩激光模块，这些技术有望彻底改变增强和虚拟现实体验。
TDK 企业在 2025 年 CES 上为人工智能新时代铺平道路 ● TDK 将 AI、绿色转型和数字化转型确定为未来十年的大趋势 ● 关键发展包括用于节能 AI 计算的“自旋忆阻器”和集成边缘传感、组件和 AI 功能的工业 4.0 解决方案的 TDK SensEI 的形成 ● 为汽车、工业、能源和 ICT 领域提供尖端解决方案 ● 战略合作伙伴关系包括与 NEOM McLaren Formula E 车队在赛车创新方面的技术合作，以及即将发布的视障人士无障碍产品 2024 年 12 月 10 日 TDK 公司 (TSE: 6762) 将于 2025 年 1 月 7 日至 12 日在内华达州拉斯维加斯举行的年度消费电子展 (CES) 上展出。总部位于东京的 TDK 公司是智能社会电子解决方案的全球领导者之一，正在拥抱人工智能的崛起。预计未来十年该领域将快速增长，因此该公司正在制定创新和业务战略，以充分利用人工智能的潜力。TDK 还强调绿色转型和持续数字化是塑造其未来重点的关键全球趋势。在拉斯维加斯会议中心中央大厅的 15815 号展位上，TDK 展示了其新制定的长期愿景“TDK 转型：加速转型，实现可持续未来”。通过其创新产品，TDK 致力于推动技术进步并促进有意义的社会转型。为了实现这一目标，TDK 不断突破创新的界限，专注于先进材料、尖端制造工艺以及提高客户应用中的产品性能。人工智能已经改变了日常生活的许多方面，并将继续影响行业、自动化和技术。TDK 的解决方案旨在解决人工智能应用面临的关键挑战，例如高功耗，从而实现更高效和更广泛的使用。通过结合传感器融合、先进组件、软件和人工智能，TDK 能够推动创新并改变其主要市场，包括汽车、工业和能源以及 ICT。关键行业的变革性解决方案 ● 汽车：TDK 为电动汽车和高级驾驶辅助系统 (ADAS) 提供广泛的尖端解决方案组合。该公司的全面展示展示了其全系列的组件和传感器技术，特别强调了其 6 轴 IMU 和压电 MEMS 镜技术。 ● 工业和能源：TDK 的集成方法结合了人工智能、传感器融合和先进组件，以推动环境可持续性发展并应对关键的工业挑战，优化能源效率，提高生产力并促进可持续实践。值得关注的创新包括其柔性薄膜压电传感器解决方案和超声波飞行时间传感器。● ICT：TDK 将展示旨在实现更智能、更可靠、更环保的通信系统的解决方案，包括先进的高精度定位传感器和用于直接视网膜投影的超紧凑全彩激光模块，这些技术有望彻底改变增强和虚拟现实体验。
反馈驱动的脑器官平台可实现自动维护和高分辨率神经活动监控
对组织培养物，尤其是脑器官的分析需要复杂的整合和协调多种技术以监测和测量。我们已经开发了一个自动化的研究平台，可实现独立设备，以实现以反馈驱动的细胞培养研究的协作目标。我们的方法可以在各种感应和驱动设备之间的物联网（IoT）体系结构中进行连续，交流，非侵入性交互，从而确切地控制了体外生物学实验的时间。框架整合了微流体，电生理学和成像装置，以维持脑皮质器官，同时测量其神经元活性。类器官是用定制的3D打印室进行培养的，并固定在商业微电极阵列上。使用可授权的微流体泵实现周期性喂养。我们开发了一种计算机视觉量估计器，用作反馈，以纠正媒体喂养/抽吸周期中微流体灌注的偏差。我们通过一组为7天的小鼠大脑皮层器官进行了验证，比较了手动和自动化方案。在整个实验过程中维持鲁棒的神经活动时，对自动化方案进行了验证。自动化系统启用了7天研究的每小时电子生理记录。通过高频记录揭示了每个样本的中位神经单位射击率都会提高和器官射击率的动态模式。令人惊讶的是，进食不会影响率。此外，在录制过程中进行媒体交换表明对发射率没有急性影响，从而使该自动化平台用于试剂筛查研究。
工作过程自动化的效果，仓库
技术，尤其是在物流行业中，已经经历了快速发展，并提供了各种好处，例如提高效率，生产力和降低成本以及支持公司可持续性。本研究旨在评估工作过程自动化，仓库管理系统的影响以及雅加达电子商务仓库运营效率介绍的专家。本研究使用t-Test使用SPSS版本27使用Windows的定量方法，该方法通过t检验进行了数据分析。研究结果表明，工作过程自动化对智能仓储和运营效率没有显着影响。相反，仓库管理系统对智能仓储和运营效率具有重大影响，而专家对这两个变量没有显着影响。智能仓储对运营效率的影响也很重要。这些发现表明，WMS，ERP，OMS和库存管理系统等仓库管理系统对运营效率具有重大积极影响。但是，缺乏对员工对技术的准备和理解会阻碍实施工作过程自动化的有效性。
数字营销自动化中的人工智能：增强个性化、预测分析和道德整合
Md Ahadul Islam 1 , Shafiqul Islam Fakir 2 , Seaam Bin Masud 3* , Md.Deluar Hossen 4 , Md Tariqul Islam 5 , Md Rafiuddin Siddiky 6 1 数字营销分析理学硕士，蒙特克莱尔州立大学，新泽西州，美国，ahadulislam.du@gmail.com (M.A.I.)。2 达卡大学旅游与酒店管理系，孟加拉国达卡；shafiqfakir.du@gmail.com (S.I.F.)3 理学硕士信息技术项目管理硕士，威尔明顿大学，特拉华州纽卡斯尔，美国； seaam.masud@gmail.com (S.B.M.)4 美国国际大学商业分析工商管理硕士 (MBA-BAn)，洛杉矶主校区，加利福尼亚州洛杉矶，美国，deluar600626@gmail.com (M.D.H.)5 孟加拉国 Patuakhali-8602 Dumki 帕图阿卡利科技大学管理研究系；tareq.islam@pstu.ac.bd (M.T.I.)6 威尔明顿大学信息系统技术理学硕士，特拉华州纽卡斯尔，美国；mdrafiuddinsiddiky@gmail.com (M.R.S.)摘要：人工智能 (AI) 正在通过提高效率、个性化和预测能力彻底改变数字营销自动化。本研究考察了人工智能在转变营销实践中的作用，重点关注其应用、优势、道德考量和未来方向。通过利用预测分析、NLP 和聊天机器人等人工智能工具，企业可以在营销策略中实现更好的客户细分、内容个性化和活动优化。综合了期刊、文章和会议论文中的二手数据，深入了解了人工智能对数字营销自动化的影响。利用 PRISMA 方法的系统文献综述最初从数据库搜索中确定了 2,850 条记录。在删除重复项和不相关的研究后，根据定义的标准筛选了 1,035 条记录以确定其是否符合资格，从而纳入了 150 项相关研究和 25 份高质量报告以供详细分析。这种强有力的方法确保了高质量研究的纳入，最大限度地减少了偏见。研究结果表明，人工智能通过简化流程、自动执行重复任务和提供超个性化客户体验来增强数字营销。预测分析有助于预测消费者行为，而聊天机器人可以提高实时客户参与度。然而，数据隐私、算法偏差和采用人工智能的高成本等挑战仍然存在。采用 AI 可让企业做出数据驱动的决策、提高客户保留率并最大化投资回报率。道德的 AI 实践（例如透明度和算法公平性）对于维护消费者信任至关重要。该研究主要关注现有文献，经验验证有限。未来的研究应探索 AI 驱动营销对消费者行为的长期影响，并研究其与物联网 (IoT) 和区块链等新兴技术的融合。此外，针对中小企业和 B2B 营销等研究不足的领域量身定制的 AI 解决方案对于包容性增长至关重要。关键词：人工智能 (AI)、聊天机器人和 NLP、客户个性化、数字营销自动化、道德 AI 实践、营销创新、PRISMA、预测分析、
标题：在神经退行性疾病的小鼠模型中自动评估区域脑萎缩的工具
摘要随着预期寿命的增加，神经退行性疾病的流行率也随之增加。神经变性会导致渐进的区域脑萎缩，通常在症状发作之前引发。研究人员衡量潜在治疗对小鼠模型中萎缩的影响以评估其有效性。这很重要，因为与症状管理相反，旨在对抗神经病理学的治疗更有可能改变疾病。磁共振成像虽然精确地测量了大脑区域结构体积，但价格昂贵。相反，更常用的是立体量评估，即从成像的2D脑切片中估算单个3D脑区域体积的过程。这涉及在定期间隔成像的横截面中手动追踪大脑区域以确定其2D区域，然后使用Cavalieri原理估算体积。这种方法的相关警告是劳动密集型手动追踪过程，以及由于人类变异而引起的潜在不准确性。为了克服这些挑战，我们创建了一个神经病理评估工具（NAT），以使用人工智能（AI）（AI）和拓扑数据分析的概念自动化区域脑示意和识别。通过比较亨廷顿病模型小鼠纹状体体积的手动和NAT分析来验证NAT。NAT检测到效率较高的纹状体萎缩，93.8％与手动测量和较低的组间变异性一致。NAT将提高临床前神经病理学评估的效率，从而可以进行更多的实验疗法，并促进药物发现棘手的神经退行性疾病。
使用LSST
上下文。与Vera C. Rubin天文台进行时空的传统调查（LSST）有望通过在包括难以捉摸的星际对象（ISOS）的各种对象上提供前所未有的数据来革新我们对太阳系的理解。检测和分类ISOS对于研究其他行星系统的材料的组成和多样性至关重要。但是，ISO的稀有性和简短观察窗口，再加上LSST生成的大量数据，为其识别和分类带来了重大挑战。目标。本研究的目的是通过探索机器学习算法在模拟LSST数据中的ISO曲目自动化中的应用来解决这些挑战。方法。我们采用了各种机器学习算法，包括随机森林（RFS），随机梯度下降（SGD），梯度增强机（GBMS）和神经网络（NNS），在模拟LSST数据中对ISO Tracklet进行了分类。结果。我们的结果表明，GBM和RF算法在准确区分ISO和其他太阳系对象中优于SGD和NN算法。RF分析表明，在从LSST轨迹分类中，许多派生的Digest2值比直接观察值（右提升，偏差和幅度）更重要。GBM模型达到了最高的精度，召回和F1得分，值分别为0.9987、0.9986和0.9987。结论。这些发现为使用LSST数据开发ISO发现的高效自动化系统奠定了基础，为更深入地理解材料和过程铺平了道路。将我们提出的机器学习方法集成到LSST数据处理管道中，将优化调查识别这些稀有和有价值的对象的潜力，从而及时进行后续观察并进一步表征。
引入新芽（使用阈值的区域输出的半自动化划分）：一种适应性的计算机视觉工具，用于生成3D分段
3D图像数据的可用性提高需要提高目前依赖手动标记的数字细分效率，尤其是在将结构分为多个组件时。自动化和半自动化的方法，例如深度学习和智能插值，但需要预先标记的数据，以及专门的硬件和软件。深度学习模型通常需要手动创建广泛的培训数据，尤其是对于复杂的多级分段。在这里，我们介绍了Sprout，这是一种新颖的，半自动化的计算机视觉方法，提供了时间效率且用户友好的管道，用于细分和分析图像数据。发芽基于指定的密度阈值和连接组件的侵蚀生成种子（代表对象的部分），以实现元素分离。种子生长以获得完全分类的分割。我们将Sprout的性能与智能插值的性能进行比较，并将其应用于不同的数据集，以证明此开源3D细分方法的实用性和多功能性。