简介 生成式人工智能的出现极大地重塑了全球技术格局,推动人工智能基础设施的投资达到前所未有的水平。据 Anderson 等人报道 [1],2019 年至 2023 年间,各组织在人工智能基础设施上的支出激增 156%,尤其强调推进数据管道架构。这一激增反映了人工智能系统日益复杂的特点,目前人工智能系统在企业环境中每天处理超过 1.8 PB 的数据。数据管道已经从基本的 ETL 操作发展成为复杂的“神经”数据高速公路,可实现复杂的多维数据转换。一项涉及 2,317 个组织的研究发现,87.3% 采用先进管道架构的组织在人工智能模型性能方面取得了显着提升,包括训练时间缩短 42.8%、预测准确率提高 23.6% [1]。这些收益源于增强的数据编排策略,可优化分布式计算网络中的数据流。 Richardson 和 Kumar 对高性能 AI 工作流进行了全面分析 [2],强调现代管道在管理来自数千个来源的同步数据流的同时,必须保持低于 100 毫秒的延迟。他们对 150 个大规模 AI 部署的检查表明,先进的管道架构将数据处理瓶颈减少了 76.4%,并将资源利用率提高了 89.2%。一个关键因素是实施自适应数据路由算法,该算法将计算开销减少了 34.7%,并将数据完整性率保持在 99.99% 以上。结合智能预处理框架从根本上改善了数据质量方法。根据 Anderson 的框架 [1],集成 AI 驱动的质量检查的组织将数据清理周期缩短了 67.3%,同时将数据准确性提高了 31.2%。这种转变在金融和医疗保健领域尤为明显,因为严格的监管规定要求原始数据。在接受调查的 892 家金融机构中,自动验证协议使合规性相关问题减少了 91.4%,数据准备速度加快了 43.8%。工业性能指标说明了下一代管道架构的具体优势。Richardson 对 234 家制造工厂的评估 [2] 显示,实时数据处理能力使生产效率提高了 28.5%,预测性维护准确率提高了 45.6%。这些效率源于管道内的边缘计算集成,它使数据传输延迟降低了 76.2%,并实现了近乎即时的决策。优化数据管道的经济影响不仅限于运营优势。实施尖端管道架构的组织报告称,
摘要 现代电网现在需要先进的解决方案来增加可再生能源、分布式能源资源和对可靠能源日益增长的需求等变化。提高电网效率对于提供可靠性、减少停电机会和提高配电网性能至关重要。实现这些挑战的一种有希望的方法是集成高级配电管理系统。它利用实时、预测分析和自动化来优化电网运营,并改进决策过程。本文对 ADMS 的集成进行了全面研究,通过更好的负载管理、停电管理和电压控制来提高电网效率。除了对所进行的模拟进行详尽介绍外,还深入研究了案例研究,以研究 ADMS 对电网能量损失、恢复时间和灵活性等主要性能指标的影响。结果将非常明显地反映出经济效率的提高,这将为在现代电网中全面使用 ADMS 提供重要论据。将 ADMS 集成到公用事业中可能是迈向智能、自适应和弹性电网的一步。
摘要 脑动静脉畸形 (bAVM) 发病率低,但总年出血率为 2-4%,且破裂时具有较高的发病率和死亡率。治疗方案包括显微手术切除、立体定向放射外科和栓塞治疗,可单独进行或以各种组合进行。由于每种病例的风险各不相同,因此对于治疗指征和处理病例的方法尚无共识,尤其是对于未破裂的病例。尽管受到了高度批评,bAVM 的血管内治疗在安全性和效率方面一直存在争议,尤其是在 ARUBA 结果出现之后。从那时起,血管内 bAVM 治疗取得了许多进展,不仅在设备和材料方面,而且在技术方面也是如此,例如经静脉栓塞的改进,以及最近引入的治愈性多塞流控制技术。本综述描述并讨论了先进的栓塞技术。
吉隆坡,2024 年 7 月 12 日 chargEV 是马来西亚的先驱和领先充电点运营商(“CPO”),也是 Yinson GreenTech 旗下的业务,最近在 KLGCC 度假村的国际画廊推出了用于电动汽车(“EV”)充电基础设施开发的电池储能系统(“BESS”)。在此次活动中,chargEV 成功完成了 BESS 的首次现场产品演示,该系统将支持两个 120kW 直流快速充电器(配备 4 个充电插头)和一个 22kW 交流充电器(配备 2 个充电插头),投入运营后将为社区提供总共 6 个充电舱。尊贵嘉宾包括马来西亚能源委员会 (Suruhanjaya Tenaga) 主席 Tuan Mohammed Rashdan bin Mohd Yusof、Suruhanjaya Tenaga 首席运营官 Ir. Dr. Sanjayan Velautham 和森那美地产首席营销和销售官拿督赖树伟。
《两党基础设施法》(BIL)第 24220 节“先进的酒后驾驶技术”(即《基础设施投资与就业法案》(IIJA)(PL 117-58))在(c)小节中规定,“不迟于本法案颁布之日起 3 年,部长应发布最终规则,根据《美国法典》第 49 篇第 30111 节规定联邦机动车安全标准 [FMVSS],要求在该标准生效日期后生产的乘用机动车配备先进的酒后驾驶和酒后驾驶预防技术。”此外,最终规则的发布受(e)小节“时间安排”的约束,如果部长认定 FMVSS 无法满足 49 USC 30111(a)和(b)的要求,则时间安排可延长最多 3 年。
锂离子电池 (LIB) 对能源存储解决方案至关重要,尤其是对于电动汽车和可再生能源系统 (Choi 和 Wang,2018 年;Masias 等人,2021 年)。它们的高能量密度、长寿命和高效率使它们不可或缺。然而,随着需求的增长,对提高安全性、寿命和可持续性的创新的需求也在增长 (Wu 等人,2019 年;Zh 等人,2023 年;Patel 等人,2024 年)。本研究主题介绍了状态估计、健康监测、预测模型和可持续制造技术方面的关键进展,全面概述了该领域的最新突破。一个关键领域是 LIB 的制造,它构成了电池生产的基础 (Matthews 等人)。集成先进的实验技术可显著提高我们的观察能力,使我们能够进行更精确的测量,更好地了解电池在各种条件下的行为。此外,建模是连接制造过程和实验观察的“粘合剂”。它允许研究人员整合横截面数据,以便就电池设计、生产和管理做出更明智的决策(Matthews 等人;Guo 等人;Qian 等人)。这一演变的下一个合乎逻辑的步骤是创建一个综合从制造、实验和建模这三个领域收集的所有信息的纽带。这样一个相互关联的网络
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。
无线传感器网络和物联网设备正在通过提高产量,可持续性和盈利能力越来越多地彻底改变智能农业行业,因为连通性变得越来越普遍。但是,该行业已成为网络攻击的流行目标。这项调查调查了人工智能(AI)在改善智能农业(SA)中的网络安全方面的作用。该研究的相关文献是从大自然,Wiley在线图书馆,MDPI,Sciendirect,Frontiers,IEEE Xplore数字图书馆,IGI Global,Springer,Taylor&Francis和Google Scholar收集的。在符合搜索标准的320个出版物中,最终选择了180篇研究论文。审查描述了从常规农业到现代SA的进步,包括建筑和新兴技术。它挖掘出SA的众多用途,强调了其改变农业效率,生产和可持续性的潜力。日益增长的依赖SA引入了新的网络威胁,危害其完整性和可靠性,并对其可能的后果进行完整的分析。仍然,该研究研究了AI在打击这些威胁中的重要作用,重点是其在威胁识别,风险管理和实时响应机制中的应用。调查还讨论了道德问题,例如数据隐私,高质量信息的要求以及SA中AI实施的复杂性。因此,这项研究旨在为研究人员和从业人员提供对智能农业基础设施安全性AI能力和未来方向的见解。这项研究希望帮助研究人员,决策者和从业者利用AI来实现SA的强大网络安全,从而通过全面评估现有的环境和未来趋势来确保安全可持续的农业未来。
对于框架内的每个检测到的人,都会产生相应的关键集。然后将这些关键点映射到图像上,如右图所示,提供了对模型预测的视觉解释。提取的钥匙点对于我们的分析中的后续阶段至关重要,包括姿势分类,行为分析以及最终检测潜在作弊事件。Yolov8置式模型即使在具有挑战性的条件下,例如闭塞和各种照明。此功能可确保可靠的特征提取,这对于我们系统的准确性至关重要。此外,我们还设计了诸如鼻子和眼睛之间的距离和角度之类的特征。这些指标有助于确定相对于相机的头部方向,从而增强了我们的分析。
绿色建筑融合了生态原则和可持续设计实践,对于开发能够最大程度减少环境影响和提高资源效率的建筑至关重要。本文献综述探讨了在多样化的设计策略和材料选择中有效实施这些实践的挑战。绿色建筑侧重于高效水系统、自然建筑技术和被动式太阳能设计等原则,以减少高达 30% 的能源消耗和 20% 的碳足迹。通过评估最近的研究,本综述强调了这些原则(包括朝向、自然通风和太阳能控制)如何有助于环境舒适性和可持续性,从而将能源效率提高约 25%。它还研究了绿色建筑材料、集成冷却系统和绿色屋顶在降低 15% 的总体能源使用和 10% 的运营成本方面的作用。本综述进一步探讨了主动和被动设计策略及其组合方法在改善建筑性能方面的有效性,组合策略可减少高达 40% 的环境影响。建筑信息模型 (BIM) 被认定为整合和分析绿色设计的关键工具,可使项目效率提高 20%,资源浪费减少 15%。审查最后建议采用一种综合方法,将先进的绿色材料、设计策略和 BIM 集成结合起来,以优化可持续发展成果并应对绿色建筑实施的挑战。
