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实物和影响力的企业和智能...
可用：https：//whattheythink.com/articles/121207-how-smart-manfucturing-will-change-change-fashion-textile-textile-industry-industry-future-retail/。
基于深层关联神经网络的智能分类方法⋆
提出了一种基于深层关联神经网络的鸡蛋状态智能分类的方法。此方法旨在自动孵化过程中鸡蛋产卵的可视化结果的识别和解释。关联自动编码器的模型比传统方法具有多个优点。例如，输入图像是预大尺寸的，并且对“卷积 - 汇总/UPS采样层”的计数实际上是根据图像大小来定义的，这提高了分类的准确性。此外，平面计数被确定为分隔商，将单元在输入层中的细胞计数（两者计数）对加倍对的功率计数计数“卷积 - 汇总/上取样层”，以将整个单元格保留在汇总/UPS采样后的总细胞计数。此过程将层平面的大小宽度和高度减半，使模型层的结构定义自动化。Deep Boltzmann机器模型比传统的Deep Boltzmann机器具有多个优点。这些包括预先调整输入图像，确定有限的Boltzmann机器的数量在经验上以提高分类的准确性，并将神经元设置为隐藏层中的神经元数量，因为两倍的神经元在可见层中的神经元计数，以满足Kolmogorov Theorem在多维连续函数的表现上，具有单位持续函数的持续功能的表现。此模型自动化模型层体系结构的定义。基于深层关联神经网络的鸡蛋发育状态的智能分类方法可以应用于智能系统中，以分类鸡蛋蜡烛可视化在工业家禽生产中的孵化过程中。
建筑业的人工智能技术
摘要：人工智能 (AI) 是一种强大的技术，可在整个建筑项目生命周期中使用。由于缺乏专业知识和研究，将人工智能技术纳入建筑行业的过渡被推迟。公众对人工智能技术的看法、其应用领域、前景和建筑行业的制约因素也存在知识差距。本研究旨在通过分析社交媒体数据来探索人工智能技术在澳大利亚建筑业的采用前景和制约因素。本研究采用社交媒体分析以及 Twitter 消息的情绪和内容分析 (n = 7906) 作为方法论。结果表明：(a) 机器人、物联网和机器学习是澳大利亚最受欢迎的人工智能技术；(b) 澳大利亚公众对人工智能的看法大多是积极的，同时也存在一些负面看法；(c) 澳大利亚各州/领地对人工智能的机遇和制约因素有不同的看法；(d) 节省时间、创新和数字化是最常见的人工智能前景； (e) 项目风险、数据安全和能力不足是最常见的 AI 制约因素。这项研究首次通过分析社交媒体数据来探索澳大利亚建筑业采用 AI 技术的前景和制约因素。研究结果为建筑业提供了公众对 AI 采用的看法以及前景和制约因素的信息。此外，它提倡寻找利用 AI 技术的最有效方法。该研究有助于将公众对 AI 采用的看法以及前景和制约因素纳入建筑业技术采用的考虑因素。
利用人工智能技术标准化数字取证报告的智能化、自动化生成。
摘要。本研究调查了是否可以使用某些人工智能技术（特别是自然语言处理）自动生成数字取证报告。已经开发了一个模型来评估使用人工智能技术自动生成数字取证报告是否可行。本研究的主要目的之一是，在生成数字取证报告的过程中，人为错误、报告结构、应作为数字取证报告一部分的关键证据以及调查人员在调查期间起草的证据的解释被忽略。此外，该报告的标准化迫在眉睫，尤其是在法庭上出示时。鉴于网络犯罪的兴起，需要进行更多研究，以更好地改进使用某些智能技术自动生成数字取证报告的过程。
医疗保健中的人工智能：使用智能系统转化患者安全 - 系统评价
1 1研究单位，医学和外科系，校园校园生物梅迪科·迪·罗马大学，罗马，意大利罗马，2临床临床局部，康德奇替兹普利托利科群岛校园校园校园校园校园Bio-Medico，意大利罗马，意大利，意大利，公共卫生，实验性，实验性和诉讼部4 Medicine (DIM), Section of Legal Medicine, University of Bari “Aldo Moro”, Bari, Italy, 5 Research Unit of Nursing Science, Department of Medicine and Surgery, Università Campus Bio-Medico di Roma, Rome, Italy, 6 International School of Advanced Studies, University of Camerino, Camerino, Italy, 7 Department of Law, Institute of Legal Medicine, University of Macerata, Macerata, Italy, 8 Italian Network for Safety in医疗保健（INSH），意大利MACERATA MARCHE地区协调1研究单位，医学和外科系，校园校园生物梅迪科·迪·罗马大学，罗马，意大利罗马，2临床临床局部，康德奇替兹普利托利科群岛校园校园校园校园校园Bio-Medico，意大利罗马，意大利，意大利，公共卫生，实验性，实验性和诉讼部4 Medicine (DIM), Section of Legal Medicine, University of Bari “Aldo Moro”, Bari, Italy, 5 Research Unit of Nursing Science, Department of Medicine and Surgery, Università Campus Bio-Medico di Roma, Rome, Italy, 6 International School of Advanced Studies, University of Camerino, Camerino, Italy, 7 Department of Law, Institute of Legal Medicine, University of Macerata, Macerata, Italy, 8 Italian Network for Safety in医疗保健（INSH），意大利MACERATA MARCHE地区协调
智能车辆定位的自适应多传感器融合
I。i ntelligent i ntelligent载体（IV）是行业和学术界的热门话题[1]，而本地化是IV的关键组成部分，可提供对其状态的强大和准确估计[2] - [4]。IV配备了许多传感器，例如GPS，惯性测量单元（IMU），光检测和范围（LIDAR）和相机。IMU给出了IV状态的连续性解决方案，其陀螺仪遭受了时间变化的偏见和不确定的声音，以及IMU的位置和方向估计的准确性随着时间的推移而恶化。在[5]中，提出了一个结合深神经网络的Kalman滤波器（KF），以估算死亡折线的噪声参数。在[6]中，使用仅具有IMU数据的神经网络获得了位移分布的先验。然后，将先验信息与扩展的KF（EKF）集成以估算状态。此外，传感器融合用于在文献中提供更准确的结果[7]，[8]。许多GPS/IMU系统已开发用于IV定位。全球位置和速度由GPS提供，同时，从IMU估算了局部位置，方向和速度。GPS/IMU系统可以在许多情况下提供强大的本地化解决方案。但是，GPS在
人工智能系统对经济的影响...
抽象人工智能作为一种先进的技术，对考虑人工智能技术的复杂性具有广泛的影响，重要的是研究人工智能的因素以及国家行为和经济对这个问题的影响。在这项研究中，通过对人工智能对经济的影响进行详细分析，已经确定了由其造成的优势和挑战，并提出了各种解决方案，以解决人工智能对经济的影响所带来的挑战。这项研究的主要目标是更深入地了解发展中国家经济的新趋势，分析该技术对经济的影响，并解释扩大人工智能在经济中使用的适当策略。结果表明，人工智能可以加速经济增长，并使用这项技术，国家可以更有效地使用其资源和数据，并做出更好的决策，并帮助实现国际挑战的共同解决方案。在经济中使用人工智能可以降低成本并提高生产率。通过使用人工智能算法，企业可以改善其性能，优化其流程并受益于最佳利用资源和时间关键词：经济，发展，人工智能，提高生产力
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。
智能自动化在业务效率中的作用
本文讨论了人工智能 (AI) 与机器人流程自动化 (RPA) 的结合，即智能自动化 (IA)，这是流程自动化的重大改进。传统的 RPA 是为执行简单的日常任务而开发的，只有在复杂的业务环境中准确执行任务时才会遇到巨大挑战。因此，利用 ML、NLP 和认知自动化等概念，IA 使组织能够自动化灵活、智能、有选择性且可学习的流程。为此，本文探讨了 AI 如何优化 RPA，使流程更加灵活，并确定 IA 对业务效率的影响。在本节中，我们将根据案例研究、研究结果和真实示例解释 IA 如何修改运营产出、最大限度地减少支出、提高效率并改善不同领域的决策。此外，该研究还探讨了 IA 在处理新颖性、高度自动化活动方面的可能性，以及对组织适应性竞争力的影响。
将人工智能与云计算相结合：分布式环境中可扩展的智能数据处理框架
云计算是一种利用模型，通过提供对共享计算资源的自助访问，改变了组织处理信息的方式。这些资源包括服务器、存储和服务，可以快速部署，并且无需过多关注即可轻松扩展。云服务为企业提供了很大的空间，因为他们可以随心所欲地使用它们，也可以随着需求的增加或减少而缩减使用量，并且仍根据使用的云服务量付费。如今，亚马逊网络服务 (AWS)、微软 Azure 和谷歌云等云基础设施的迅猛发展和成本效益使云计算在数据驱动型行业中变得必不可少。处理吞吐量是处理大数据和物联网时的另一个相关标准，因为会产生大量连续数据，必须实时处理。