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参考条款社交媒体策略 - 咨询
•与直接参与的Sphere社交媒体平台的最佳组合是什么？例如，我们应该添加Instagram，Tiktok等。和/或我们应该删除一个或多个现有渠道，例如Twitter？•将与谁以及通过哪些平台传达什么？•通过我们的焦点和其他合作伙伴，直接社交媒体参与度（通过我们自己的网站/页面）与间接参与的最佳平衡是什么？•作为网络级社交媒体策略的一部分，我们如何启用，参与和支持我们的焦点网络（以及其他合作伙伴）？例如，这可能涉及签约人员和/或组织在其提要上发布翻译和/或独特的球体内容，这需要质量监控。•我们如何确保本地化（本地相关）参与？例如，我们是否可以建立一个有偿或无薪社区经理的网络，每个人都专注于特定的受众或语言？•Sphere在Facebook，LinkedIn和Twitter上的直接帖子为95％。我们应该用不同的语言发布吗？如果是这样，在同一供稿或单独的供稿上？•Sphere在社交媒体渠道上的帖子应该频繁？•多次使用相同的内容，甚至可以接受“常绿”关键消息以进行定期使用是可以接受的吗？如果是，新/时间敏感内容与重复/关键消息的最佳组合是什么？相同帖子之间的差距应该是多少？否，有效回收现有内容的其他方法是什么？•最佳的安排后软件包/平台（如果有的话）是什么，平衡成本与功能是什么？•Sphere如何将分析（从Google Analytics（其他地方）和其他地方）转化为情报以支持决策？•Sphere如何以及在多大程度上使用付费广告系列来超越现有订户？•Sphere如何以及在多大程度上应该外包社交媒体战略的实施，包括领域的重点和专业顾问，请记住Sphere对本地化和参与的承诺？
在处理个人数据中的上瘾模式
在欧盟之外，各个国家和国际机构也认识到在线上瘾实践的影响。例如，联合国强调了在数字环境中解决数字成瘾和保护儿童权利的必要性4。但是，特定法规因国家而异。有些人已经实施了与技术成瘾特征有关的准则或法律，而另一些人仍在探索实际方法。例如，纽约立法机关于2024年6月通过的《儿童法案》第5号法案的停止成瘾性饲料剥削（安全）将禁止社交媒体平台根据某些情况下的建议算法将内容提供给18岁以下的用户。取而代之的是，这些平台将必须为年轻用户提供逆式供稿6。
战略通信行业趋势和首席执行官见解
•在过去三年中，社交媒体算法已经从社交图（通过优先考虑人员，主题和主题标签的内容来优化社交媒体供稿的算法）到兴趣图（算法）（算法）（基于基于通过行为和参与来推断出的实际兴趣和偏好的内容的算法））。•这种过渡要求品牌不仅要了解如何讲述引人入胜且持续的叙述，还要以一种最大程度地介绍到不同消费者人口统计信息的方式来分辨它，从而进一步推动了对外包服务提供商的需求。•成功地导航不断发展的社交媒体格局需要战略通信公司来扩展数据和分析能力，从而通过积累稀缺的人才库来推动竞争性护城河。
实时签名 - 芬格 - 诉说 -
摘要：手语允许静音人交流，当对话主义者无法理解时，就会出现问题。尽管努力解决了这个问题，但尚未找到有效的解决方案。在这项工作中，卷积神经网络（CNN）在两个不同的数据集上进行了培训 - 二进制和红色蓝色绿色）RGB（每个都包含25,900张尼日利亚手语的图像。使用深度神经预训练的模块来检测视频供稿中的手势，该模块解决了复杂背景的问题，在昏暗的区域也显示出极好的检测。在培训和验证集中分别获得了（98.95％，76％）和（98.87％，98.85％）的精度。开发的实时系统将这两个模型作为单个系统实现，这使其成为独特的系统。
对照试验的Cochrane Central登记册
描述：书目数据库，提供了高度集中的随机对照试验报告来源。记录包含作者列表，文章的标题，源，卷，问题，页码，在许多情况下，是文章的摘要（摘要）。它们不包含文章的全文。Cochrane小组维护和更新专业登记册，这些注册表是与该组相关的对照试验的集合。中央由这些专业登记册，从MEDLINE和EMBASE检索的相关记录以及通过手动搜索检索的记录（计划手动搜索期刊或会议记录，以确定所有随机对照试验和对照临床试验的报告）。Cochrane Collaboration合同合同，一家技术公司Metaxis合并了上面概述的来源的记录，并向出版商提供数据供稿。每月将新数据和更改的数据交付给发布者。
AI参与对生成AI采用的影响
将人工智能（AI）整合到人类生命的结构中一直是过去十年中最具变革性的技术转变之一。这种影响远远超出了医疗保健，运输或金融等专业领域，并且已经渗透到日常活动和决策过程（Littman等，2022）。是策划我们的社交媒体供稿的AI算法，有助于管理我们的时间表的虚拟助手还是使我们在线购物体验个性化的机器学习模型，AI技术正在越来越多地融入我们的日常工作中（Wang＆Preininger，2019年），这种广泛的采用并不是一定程度地影响着这些技术，但这些都没有影响这些技术，但这些技术的影响力是综合的。 AI系统。随着计算能力继续发展，可以有意义地增强人类生活各个方面的AI应用的范围已大大扩展
城市地区的动态交通信号系统yolo vs
电子邮件：murugeshankalai2610@gmail.com摘要高效的交通管理对于确保在高流量城市地区安全安全旅行至关重要。延误是由人口稠密的地区的拥塞造成的，其流动性高和商业人口会直接或间接影响公众的日常生活。该项目着重于实施动态信号控制系统，该系统利用AI驱动的技术根据实时交通密度调整流量信号正时。使用基于YOLO的对象检测和MOG2移动对象检测算法，该系统从CCTV摄像机处理视频供稿来计算车辆密度并动态优化信号流动。通过计算信号处的密度，可以在优化的时间使用时清除拥塞。该系统减轻延误，尤其是在高峰时段，可确保不需要手动干预的情况下更顺畅的城市运输。关键字：动态流量信号控制，对象检测算法 - Yolo（您只看一次），Mog2（高斯的混合物）
Suman Raj和Yogesh Simmhan
Primary Publications • S. Raj , S. Padhi, R. Bhoot, P. Modi and Y. Simmhan, “Towards Collision Avoidance for UAVs to Guide the Visually Impaired”, IEEE/RSJ IROS Late Breaking Results, 2023 • S. Raj , H. Gupta and Y. Simmhan, “Scheduling DNN Inferencing on Edge and Cloud for Personalized UAV Fleets”, IEEE/ACM CCGRID，2023年•S。Raj，S。Padhi和Y. Simmhan，“眼镜：探索基于无人机的辅助技术，对视觉上受损”，扩展摘要，Sigchi，Sigchi，2023•S.Raj and Y. Simmhan，“朝着使用Edge and Cloud的个性化casse and Caster/Shows casse and Caste/shows的移动应用程序平台，ACM，ACM，s。 Raj，H。Gupta和Y. Simmhan，“来自无人机车队的视频供稿的实时边缘分析”，IEEE HIPC的SRS海报，2021年
联合机构间实验25-1
ATAK Live Mapper是一个软件系统，可提供地理区域的实时空中图，该地理区域直接从飞行中流到无人机，再到地面战斗机。在JIFX Greensight上，希望测试系统的流和映射功能以及新集成的对象检测网络，以识别和地面上的虚拟现象未爆炸的伪造架（UXO）目标。测试将由当地地面控制系统指示的预先计划的路线组成。图像将直接缝在无人机上，流到轻型PC上，然后转发到ATAK平板电脑。UXO检测将使用实时图像供稿进行，并直接集成到ATAK地图上。Greensight将使用指标，包括图像吞吐量，MAP更新延迟，UXO检测准确性和映射质量来评估任务成功。我们还将邀请其他JIFX参与者评估系统及其有效性。