XiaoMi-AI文件搜索系统
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i-PRO AI 应用程序
图表 使用AI-VMD/AI People Counting for 360度鱼眼摄像机时的人数统计、占用率统计和热图。 使用AI-VMD时的人数统计、车辆计数和现场学习对象计数。 使用AI占用率检测时的人数统计和占用率统计。 人员/车辆现场学习对象计数的数据更新间隔至少为5秒，热图的数据更新间隔至少为1分钟。 使用AI人脸检测时的年龄和性别统计。数据更新间隔至少为1分钟。 使用AI人员检测时的人员属性统计。数据更新间隔至少为1分钟。 使用AI车辆检测时的车辆属性统计。数据更新间隔至少为1分钟。 使用LPR应用程序时的LPR计数。数据更新间隔至少为1分钟。
2022 年可持续发展绩效和数据报告
今年，我们提高了节能减排目标的宏伟目标，以确保我们实现基于科学的目标。我们更新后的能源强度目标是到 2030 年将能源强度与 2013/14 年基线相比降低 45%。与 2013/14 年基线相比，我们已将投资组合能源强度降低了 34%。与去年相比，能源强度有所增加，主要是由于 Covid-19 限制的放松导致入住率和客流量增加。虽然入住率有所增加，但入住率仍低于疫情开始前的水平。此外，我们采取行动延长供暖、通风和空调服务的运行时间，以最大限度地降低病毒扩散的风险，从而导致更高的能源使用量。因此，能源性能仍然不能反映疫情前正常的建筑运行情况。
从许可证号开始。 23-0001
Table of Contents Section 101 GENERAL 3 Section 102 APPLICABILITY 5 Section 103 BUILDING DIVISION 10 Section 104 DUTIES AND POWERS OF THE BUILDING OFFICIAL 10 Section 105 PERMITS 13 Section 106 FLOOR AND ROOF LOADS 29 Section 107 CONSTRUCTION DOCUMENTS 29 Section 108 TEMPORARY STRUCTURES AND USES 43 Section 109 FEES 43 Section 110 INSPECTIONS 45 Section 111 CERTIFICATES OF OCCUPANCY AND COMPLETION 66 Section 112 SERVICE UTILITIES 68 Section 113 BUILDING BOARD OF ADJUSTMENT AND上诉68第114条违法71第115节停止工作订单72第116节不安全的结构和设备73第117节洪水危害区域的差异75第118节118风载76第119节119可折音性76
see-csom-dr-ntu
摘要 - 生成准确且连续的占用占用图是自主机器人技术的关键组成部分。大多数现有的连续语义占用映射方法忽略了体素之间的潜在差异，从而重建了过度的映射。此外，由于固定和较大的查询范围，这些方法具有很高的计算复合物。为了应对过度升温和不具备的挑战，本文提出了一种新颖的锋利和有效的连续语义占用映射算法（See-CSOM）。这项工作的主要贡献是设计冗余体素滤波器模型（RVFM）和自适应内核长度模型（AKLM）以提高地图的性能。rvfm应用上下文熵，以降低信心的冗余体素，以便对象的代表将具有准确的边界，并具有锋利的边缘。AKLM使用类熵自适应地调节内核长度，从而减少用于训练的数据量。然后，配制了多方面内核推理函数以整合两个模型以生成连续的语义占用图。该算法已在室内和室外公共数据集上进行了验证，并在真实的机器人平台上实现，从而验证了准确性和效率的显着提高。
商业计划审查要求
1. 项目街道地址和套房编号。 –示例 – 123 East Street, Suite 100, Peachtree Corners, Ga. 30092 2. 项目名称。（列出建筑和租户名称，如适用） –示例 – Best Office Supply Company。 4. 简要用途描述： -示例 - 零售办公用品销售，商品储存和一般办公室分开。 5. 占用用途组列表：（IBC 第 3 章） –示例 - 混合，以商业为主。占用子分类：商业、仓储、教育和装配。 6. 房间出口占用负荷计算：（LSC 表 7.3.1.2）请注意，2012 年国际建筑规范的佐治亚修正案要求根据生命安全规范而不是国际建筑规范计算占用负荷。生命安全规范考虑每个单独空间的用途以进行负荷计算。标题页结束
使用图像处理和...的智能停车系统
摘要：停车引导和信息 (CPGI) 系统通过提供停车位占用情况的实时指示和节省时间，有可能减少拥挤区域的拥堵。如今，这些系统广泛应用于使用昂贵传感器方法的室内环境。因此，随着室外环境对 PGI 系统的需求不断增加，低成本的基于图像的检测方法已成为最近使用摄像头的研究和开发的中心。由于对卷积神经网络 (CNN) 在各种图像类别识别任务中的出色表现感兴趣，本研究提出了一个强大的停车位占用检测框架，使用深度 CNN 和二进制支持向量机 (SVM) 分类器从图像中发现室外停车位的占用情况。分类器由深度 CNN 从具有不同强度和天气条件的公共数据集 (PKLot) 中学习到的特征进行训练和测试。因此，我们评估了已建立技术在为本研究生成的停车数据集上的迁移学习性能（将结果简化为新数据集的能力），我们的系统将在通知用户之前提供。我们分别对公共数据集和我们的数据集进行了 99.7% 和 96.7% 的检测，这表明该技术具有为户外环境中的 CPGI 系统提供廉价且一致的解决方案的卓越能力。关键词—CPGI、基于图像的检测方法、CNN、稳健的停车位占用检测框架、SVM 分类器
商业计划审查申请
施工现场地址：__________________________________________ 日期：_______________ 申请人：___________________________________________________ 申请人地址：_____________________________________________ 申请人电话号码：_______________________ 申请人电子邮箱：____________________________ 业主姓名：_______________________________________________ 工作类型：O 新建建筑 O 增建 O 改建 占用类型：________________ 这是否是占用类型的变更？O 是 O 否 拟议用途：____________________ 如果是变更，以前的用途是什么？_________________（例如：专业办公室、零售、医生办公室、兽医诊所、日托、汽车修理等） 工作详细描述：____________________________________________________________________ ____________________________________________________________________ ____________________________________________________________________ ____________________________________________________________________ ____________________________________________________________________ 这是设计建造吗？O 是 O 否
