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人工智能（AI）相关技术趋势分析（深度学习的定位）
与人工智能相关的专利分布在广泛的技术领域，但我们发现它们集中在某些专利分类中。因此，使用 JP-NET 的“专利地图 -> 专利分类制表”功能，按照专利分类和关键词对已识别的出版物进行制表，并在每个级别（类/子类/主组/子组/部署符号/卷号）进行制表，以识别分布不均匀的区域。
利用深度学习设计和分析人工智能密码系统
[12] A. Siarohin、S. Lathuiliere、E. Sangineto 和 N. Sebe，“使用可变形 GAN 生成外观和姿势条件人体图像”，IEEE 模式分析机器智能汇刊，第 43 卷，第 4 期，第 1156-1171 页，2021 年 4 月。[13] L. Zhou、J. Chen、Y. Zhang、C. Su 和 MA James，“智能对称密钥加密的安全性分析和新模型”，计算机安全，第 80 卷，第 14-24 页，2019 年 1 月。[14] M. Coutinho、R. de Oliveira Albuquerque、F. Borges、LG Villalba 和 T.-H. Kim，“学习
附件四：人工智慧视觉技术学分学程...
课名课名课名建议修课顺序可用下列课程替代建议修课顺序机器学习建议修课顺序建议修课顺序建议修课顺序可用下列课程替代建议修课顺序1或2机器学习特论3人工智慧伦理、法律与社会1或2人工智慧伦理与人权1或2人工智慧伦理与人权33或4深度学习实验3或4深度学习实验3或4深度学习实验3或4深度学习实验3或4深度学习实验3或4影像处理概论3或4影像处理概论影像处理概论影像处理概论影像处理概论影像处理概论影像处理概论影像处理概论数位影像处理数位影像处理数位影像处理数位影像处理数位影像处理影像处理、电脑视觉及深度学习概论学习概论学习概论学习概论学习概论学习概论学习概论影像处理与机器人视觉影像处理与机器人视觉影像处理与机器人视觉影像处理与机器人视觉影像处理与机器人视觉计算机视觉理论电脑视觉实务与深度学习计算机视觉理论电脑视觉实务与深度学习电脑视觉实务与深度学习电脑视觉实务与深度学习电脑视觉实务与深度学习电脑视觉实务与深度学习电脑视觉实务与深度学习电脑视觉实务与深度学习电脑视觉实务与深度学习电脑视觉与深度学习电脑视觉实务与深度学习电脑视觉实务与深度学习电脑视觉与深度学习电脑视觉与深度学习电脑视觉实务与深度学习电脑视觉实务与深度学习电脑视觉实务与深度学习电脑视觉实务与深度学习电脑视觉与深度学习电脑视觉与深度学习电脑视觉与深度学习电脑视觉与深度学习电脑视觉与深度学习电脑视觉与深度学习电脑视觉与深度学习高等电脑视觉高等电脑视觉电脑视觉与深度学习电脑视觉与深度学习3 3 3 3 3 3或4或4或4或4或4或4或5智慧医疗
太阳能光伏
• 只有通过电表客户端的互连为客户场所提供能源的新的合格太阳能光伏设备才有资格获得奖励。 • 该系统通过 Oncor 永久电表连接到电网，并符合 Oncor 互连协议的标准。 • 系统方位角必须介于 67.5 度和 292.5 度之间，经 Oncor 检查验证。 • 该系统在计划生产期间安装，直到项目获得批准并为该特定项目预留资金后才开始施工。 • 住宅系统仅由计划中获批准的参与服务提供商安装。客户自行安装的系统不符合该计划的资格。 • 住宅系统的安装容量必须在 3 kW DCSTC 1 和 15 kW DCSTC 之间，但总安装容量不能超过 15 kW DC。安装容量超过 15 kW DC 的项目将被取消，并且不符合奖励资格。任何例外情况都必须提交给计划经理并获得 Oncor 管理层的批准。 • 商业系统规模必须介于 10 kW DCSTC 容量和 450 kW DCSTC 之间，或 DC 输出小于或等于过去 12 个月内场地最大需求的 75%（PM 保留调整任何项目此百分比的权利）。 如果发现项目安装容量超过 450 kW DC，则将被取消，并且没有资格获得奖励。 任何例外情况都必须提交给项目经理并获得 Oncor 管理层的批准。 • 该系统采用普遍接受的施工方法安装，并符合所有当地和州的规范要求。 • 已有太阳能电池阵列的场地没有资格参加该计划。 • 从 2024 年开始的其他商业太阳能项目标准 - 任何商业太阳能项目必须满足以下一个或多个标准才有资格获得奖励：
在太阳能光伏
摘要。这项工作着重于确定在太阳能光伏（PV）检查中自动无人驾驶汽车（UAV）的应用，关键挑战和未来的机会。本文强调需要更多的研究关注和深度的方面，这些方面在大多数发表的研究工作中都被忽略了。因此，它提出了有关当前在太阳能光伏技术中使用的最新概述，强调了其主要挑战和未开发的潜力，需要进行更多的研究。在最近的非规定大型屋顶系统，浮动和垂直太阳能光伏系统中确定了主要的挑战和机遇，这些系统从施工前阶段开始需要自主检查应用，并且需求因标准地面安装型系统而异。这主要是因为发现自主系统在苛刻的环境中更具影响力。除了与自主导航有关的技术方面，所需的传感器类型和太阳能光伏监控，视觉视线之外（BVLOS）和安全自治之外，还可以使用船上备份/监控系统来协助导航和紧急降落。由于在复杂城市环境中应用的性质，这是必不可少的。据认为，“开放研究”领域将加深区域影响，效率，可访问性和使用无人机检查太阳能PV和其他部门的检查活动。因此，可以为载人和自主检查景观带来巨大的转变。因此，这项工作提供了有关当前应用程序，确定挑战的技术输入，并就未来进步最大的方面提出建议。
商业光伏
使用光伏的现场发电是减少与商业和住宅建筑有关的温室气体排放的关键技术。根据国家可再生能源实验室（NREL）的最新评估，2020年安装光伏的成本比2019年低3％，比2010年类似大小的系统的成本低65-70％。随着安装现场PV的成本持续下降，每千瓦时发电的电力成本与全国许多州的电网购买的电力都相等。太阳能工业协会2019年太阳能表示业务报告发现，2019年与2017年和2018年相比，2019年的现场商业太阳能光伏容量增加了10％，这在很大程度上是由于成本降低而驱动的。最近在SEIA 2021 Q3 Solar Insight报告中，他们报道说，新安装的商业太阳能光伏在2021年已经反弹至前卵形水平。对商业太阳能光伏的需求不断增长，并且被证明是减少建筑物的能源成本和温室气体排放的有效技术。本提案描述了必须在施工时安装的规范性太阳能光伏的要求。Ashrae 90.1-2022将包括类似的可再生能源需求，该建议中的模型代码语言扩大了这些要求。PNNL分析表明，较高水平的现场可再生电力发电具有成本效益。对每个ASHRAE气候区域中的每个商业原型进行了分析，并计算了将电力导出到网格的最大容量。用于确定这些能力的阈值是网格出口限制的限制，小于年度建筑物总消耗量的0.5％。对每小时结果的审查表明，设定零过量生产的硬限制是不现实的。在计算成本效益时，没有将电力出口到电网上。网格出口的计算是每小时完成的。拟议的要求减少了从电网上购买的能源，这将有助于减少建筑所有者的温室气体（GHG）排放和能源成本。需求的潜在影响因建筑类型和气候区而有所不同，但有可能实现加权的全国平均年平均年度排放减少1,780,110公吨。该提案使用的方法要求建筑所有者纳入适度的成本效益太阳能光伏。此方法通过设定所需的能力来最大程度地减少出口，解决了公用事业公司面临的管理和调度挑战。如果该提案需要太阳能电视，则建筑物将直接使用发电的不少于99.5％。分布式生成还有助于减少传输损失和新的传输基础设施的负担，从而减少集中的可再生资源。现场太阳能PV通过减少与发电相关的温室气体排放，为消费者和社会提供了可观的好处。太阳能的潜在影响PV市场增长与清洁器网格相结合，将支持美国和联邦机构以及许多州以及许多州和地方政府在美国和其他人建立的温室气体排放的目标。
