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半导体工程中的 20 个 AI 用例
优化的 Xcelium Logic Simulation，回归速度提高 5 倍。它已被大多数顶级半导体公司以及超大规模、汽车和消费电子领域的大多数顶级公司所采用。（链接）
生成式 AI 在教育中的用例
2023 年 10 月，60 多名参与者齐聚一堂，举办了教育领域首届黑客马拉松，以探索 GenAI。此次活动提供了大量关于教师、学校领导和管理人员对在教育中使用 GenAI 的需求和观点的见解。它还使来自教育、政府和私营部门的数据科学家和工程师能够合作解决一些最困难的相关挑战。这些活动的影响是显而易见的，参与者在一些用例上取得了重大进展，这意味着他们能够使用 GenAI 工具帮助用户完成任务，例如为学校网站起草内容或创建课程材料。他们还获得了重要的经验教训，适用于未来使用 GenAI 开发工具。
灾难中无人机用例的研究论文...
1.1印度容易受到各种自然灾害的影响，包括洪水，干旱，海啸，地震，城市洪水，山体滑坡，雪崩和森林火灾，因为其特殊的地理环境和社会经济状况。根据2020年至2021年国家灾难管理局（NDMA）的年度报告，印度陆地中有58.6％容易受到中度至非常高强度的地震的影响，其中12％的人面临洪水和河流侵蚀的风险。在7,516公里的印度海岸线中，长5,700公里很容易受到飓风和海啸的影响。此外，印度68％的土地易于干旱，其中15％的陆地（包括丘陵地区）容易受到滑坡和雪崩的影响。1 1.2增加的脆弱性增加了人口和社会经济状况，计划外的城市化，高风险地区的发展，环境退化，气候变化，地质危害，流行病和流行病都在印度灾难的风险增加。由于所有这些因素，印度的经济，人口和可持续发展的发展受到灾难的严重风险。为了减少这种灾难造成的逆境，管理资源和责任以处理紧急情况的所有人道主义方面至关重要，尤其是准备，备忘，反应和康复。1.3政府已从以救济为中心到整体预防，预防，响应，恢复，缓解和能力建设的整体方法，已大大改善了该国灾难管理的方法。2005年《灾难管理法》阐明了将灾难风险减少（DRR）纳入发展计划的需求。国家政策和国家灾难管理计划旨在加强该国的灾难风险。2 1.4随着技术的进步，还需要在灾难管理和控制领域的现代化，以使人们有更好的方法来应对灾难。这样，技术将灾难管理的核心作为一种规范实践，以提供预防，缓解，援助和灾难的救济的创造性解决方案。无人机技术在灾难管理方面已取得了显着发展，并且处于进步方面。
汽车工程中与人工智能相关的用例
人工智能技术可分为联结人工智能和符号人工智能 [5]：符号人工智能，如决策树，可由开发人员直接设计和解释，而联结人工智能，如神经网络，则需要一个复杂的生命周期，包括一个训练阶段，其中使用机器学习 (ML) 算法和数据训练模型。ML 可分为监督学习、无监督学习和强化学习。数据质量和数量对于训练模型至关重要。由于数据采集通常需要大量资源并且可能涉及法律问题，因此不同用例的公共数据库是讨论的主题，例如自动驾驶场景数据库、事故数据库等。通常，多种应用程序都可以由人工智能驱动，例如计算机视觉（对象识别、分割、车辆定位、对象跟踪）、序列建模、自动规划（基于图、深度强化学习）。在汽车领域，人工智能主要用于感知方面，即处理传感器信息（例如场景理解、场景流估计、场景表示），但也用于规划（例如路线规划、行为规划、运动/轨迹规划）和执行器控制。人工智能可用于自动驾驶功能以及信息娱乐、车内监控和人机交互。除了使用人工智能技术带来的机遇之外，它的使用还意味着新的漏洞 [5]，包括训练期间的投毒攻击、推理阶段的对抗性攻击和隐私攻击。
车舱内用例中的人工智能方法
摘要 — 随着人们对自动驾驶的兴趣日益浓厚，人们正在努力满足车辆高水平自动化的要求。在此背景下，车舱内的功能在确保驾驶员和乘客安全愉快的旅途中起着关键作用。与此同时，人工智能 (AI) 领域的最新进展使得一系列新应用和辅助系统能够解决车舱内的自动化问题。本文对现有的利用 AI 方法在驾驶舱内使用案例的工作进行了全面调查，特别关注与 (1) 驾驶安全性和 (2) 驾驶舒适性相关的应用场景。调查结果表明，AI 技术在解决自动驾驶方面的舱内任务方面前景光明。
用例白皮书
在 OQI 的支持下，来自世界各地的量子和主题专家一直在与联合国机构和大型非政府组织合作，探索量子计算应对全球挑战的潜力。OQI 的用例组合包含越来越多处于不同开发阶段的用例。图 1 显示了该组合的完整概述。这些用例主要涉及可持续发展目标 2（零饥饿）、可持续发展目标 3（良好的健康和福祉）、可持续发展目标 6（清洁水和卫生设施）、可持续发展目标 7（可负担的清洁能源）、可持续发展目标 12（负责任的消费和生产）和可持续发展目标 13（气候行动）。此外，它们与其他几个可持续发展目标有相互联系。这些解决方案中的量子方法涵盖从模拟到优化和机器学习，利用量子或量子启发算法 [3]。在当今的量子计算硬件上，没有一种建议的方法能够胜过现有的最先进的经典方法。尽管如此，这项努力对于建立一个全球实践社区至关重要，该社区严格探索可持续发展目标的量子计算应用及其在未来量子设备上的潜在可扩展性。
以尼日利亚为例
摘要 可再生能源在可持续发展战略中发挥着至关重要的作用，尤其是对于像尼日利亚这样面临能源挑战的发展中国家而言。本文探讨了在尼日利亚部署可再生能源如何有助于满足该国的能源需求、推动经济增长并支持实现尼日利亚的环境可持续性目标。作为非洲人口最多的国家和最大的经济体，尽管尼日利亚拥有丰富的可再生能源资源，如太阳能、风能、水力发电和生物质能，但其能源需求严重依赖化石燃料。在尼日利亚利用可再生能源有许多好处。首先，可再生能源为尼日利亚的能源来源多样化提供了一条途径，减少了对化石燃料的依赖并增强了能源安全。其次，部署可再生能源可以通过吸引投资、培养当地企业家精神和创造就业机会来刺激经济增长。第三，向可再生能源过渡有助于减少温室气体排放，并缓解与传统能源相关的环境问题。然而，尼日利亚广泛采用可再生能源面临一些挑战。这些挑战包括政策和监管障碍、融资渠道有限、基础设施不足以及缺乏技术能力。克服这些障碍需要采取多方面措施，包括政策
Storelectric 用例
Storelectric 用例 Storelectric 开发出了他们所声称的世界上最具成本效益的大规模长时电力存储技术，该技术基于先进的压缩空气储能形式。这些将大大降低向净零电网过渡的成本，并使电力系统能够帮助实现供暖、交通和工业脱碳。它们为电网带来巨大好处，同时大大提高了可再生能源的盈利能力，甚至提高了它们自身的盈利能力。本文档给出了示例用例。 将海上风电场扩大一倍 现有的 1.2GW 风电场将在附近再建造 1.2GW。这两个风电场的降额系数（平均实际能量输出除以铭牌容量）在 40% 以下。Storelectric 建议在现有风电场并网时或之前建造一个绿色 CAES TM 电厂，以获取两个风电场的输出：
AI-HEADH用例
虚拟人群（VIP）由15个高分辨率，全身解剖学模型和3个孕妇模型组成。模型是从健康志愿者的高分辨率磁共振成像（MRI）数据中开发的，并重建为三维计算机辅助设计（CAD）对象。CAD格式允许模型以任意分辨率分配，而不会丢失细节或小特征。这允许在人群水平上使用新型的合成数据进行广泛的AI研究。