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搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞（本项目）的环境影响评估中，位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前，香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主，而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙，人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作，通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察，探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计，可实现模块化，并可成功部署在各种结构中，确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势，可满足户外环境长期监测的需求：(i) 自动连续录制；(ii) 高分辨率视频；(iii) 高帧率视频；(iv) 巨大的本地数据存储；(v) 保护恶劣环境（例如极端天气条件）。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频，同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后，实施了 AI 算法，以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭，即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题，我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中，我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化，这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征，例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种，平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势，能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段，以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。
搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞（本项目）的环境影响评估中，位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前，香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主，而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙，人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作，通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察，探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计，可实现模块化，并可成功部署在各种结构中，确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势，可满足户外环境长期监测的需求：(i) 自动连续录制；(ii) 高分辨率视频；(iii) 高帧率视频；(iv) 巨大的本地数据存储；(v) 保护恶劣环境（例如极端天气条件）。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频，同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后，实施了 AI 算法，以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭，即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题，我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中，我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化，这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征，例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种，平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势，能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段，以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。
Luminii技术系列数字健康市场格局
Wile医疗保健行业在数字化方面有些落后，人们知道，当4大四大科技公司（Apple，Amazon，Google，Microsoft）将其覆盖范围扩展到数字健康中，从而使数字健康延伸到数字健康，从而促进医疗保健创新的大规模投资。例如，苹果将其Apple Watch的功能扩展到ECG和秋季检测，还提供了用于创建医疗应用程序（Carekit and ResearchKit）的开源软件框架。在2018年，亚马逊以价值10亿美元的交易收购了在线药房，而在2019年，Google以21亿美元的价格收购了可穿戴的Fitbit，并宣布打算推出更多的“由Google”可穿戴设备推出，而通过其DeepMind单位，它专注于使用AI来解决健康问题。Microsoft拥有一个医疗保健部门，该部门正在大力投资于AI，并定期宣布与Pharma Company Novartis的诺华（Novartis）宣布重要的伙伴关系（以应对使其如此昂贵且耗时的新治疗方法）或健康保险公司（Humana）（人为解决方案和智能自动化计划）的挑战，以促进健康保险公司和智能疗程，以遵循计划和智能培训。
GE / Druck DPI611 系列数据表
这种完全独立的压力测试和校准系统结合了压力生成、信号测量和环路电源，提供了 Druck DPI 610/615 的所有便利，但尺寸只有其一半，精度提高一倍，并且更易于使用。
时间序列数据等的AI分析示例
1 Ⅲ 0.01157 0.82014 1.68E-01 Ⅲ 1 2 Ⅳ 0.04116 0.39599 5.63E-01 Ⅳ 1 3 Ⅳ 0.025315 0.333857 6.41E-01 Ⅳ 1 4 Ⅳ 0.015027 0.345599 6.39E-01 Ⅳ 1 5 Ⅳ 0.000876 0.446202 5.53E-01 Ⅳ 1 6 Ⅳ 5.35E-09 0.340125 6.60E-01 Ⅳ 1 7 Ⅳ 0.014906 0.44914 5.36E-01 Ⅳ 1 8 Ⅲ 0.022364 0.310713 6.67E-01 Ⅳ 0 9 Ⅳ 1.57E-07 0.79117 2.09E-01 Ⅲ 0
改进的普通狨猴基因组从头组装提高了序列数据的连续性和映射率
背景：普通狨猴（Callithrix jacchus）是研究最多的灵长类模式生物之一。然而，公共数据库中可用的狨猴基因组高度碎片化且充满序列缺口，阻碍了与狨猴基因组学和转录组学相关的研究进展。结果：在这里，我们利用单分子、长读序列数据来改进和更新现有的基因组组装，并报告了近乎完整的普通狨猴基因组。组装大小为 2.79 Gb，重叠群 N50 长度为 6.37 Mb，染色体支架 N50 长度为 143.91 Mb，代表了迄今为止最连续和高质量的狨猴基因组。大约 90% 的组装基因组以长度超过 1 Mb 的重叠群表示，与之前发表的狨猴基因组相比，连续性提高了约 104 倍。超过98％的先前发表的基因组的空白被成功填补，从而提高了基因组和转录组数据到组装基因组的映射率。
Fortigate 1500D系列数据表
版权所有©2019 Fortinet，Inc。保留所有权利。fortinet®，fortigate®，forticare®和fortiguard®以及某些其他标记是Fortinet，Inc。的注册商标，此处的其他Fortinet名称也可以注册和/或Fortinet的普通法商标。所有其他产品或公司名称可能是其各自所有者的商标。的性能和其他指标，实际绩效和其他结果可能会有所不同。网络变量，不同的网络环境和其他条件可能会影响性能结果。Nothing herein represents any binding commitment by Fortinet, and Fortinet disclaims all warranties, whether express or implied, except to the extent Fortinet enters a binding written contract, signed by Fortinet's General Counsel, with a purchaser that expressly warrants that the identified product will perform according to certain expressly-identified performance metrics and, in such event, only the specific performance metrics expressly identified in such binding written contract shall be binding on Fortinet。为了绝对清晰，任何此类保修都将仅限于与Fortinet内部实验室测试相同的理想条件下的性能。Fortinet完全根据明示或暗示的任何盟约，代表和保证。Fortinet保留更改，修改，转让或以其他方式修改本出版物的权利，恕不另行通知，最新版本的出版物应适用。Fortinet完全根据明示或暗示的任何盟约，代表和保证。Fortinet保留更改，修改，转让或以其他方式修改本出版物的权利，恕不另行通知，最新版本的出版物应适用。
使用从时间序列数据中自动提取的特征进行商用车聚类分析
时间序列聚类分析的标准实践方法涉及仔细的特征工程，通常利用专家输入来手动调整和选择特征。在许多情况下，专家输入可能不容易获得，或者社区可能尚未就给定应用程序的理想特征达成共识。本文比较了几种聚类分析方法的结果，这些方法使用手动选择的特征和自动提取的特征，应用于来自商业卡车车队的大型地理空间时间序列远程信息处理数据。探讨了特征选择、降维和聚类算法选择对聚类结果质量的影响。该分析的结果证实了先前的结果，即在聚类质量指标方面，领域无关特征与手工设计的特征具有竞争力。这些结果还为识别大型非结构化车辆远程信息处理数据中的结构的最成功策略提供了新的见解，并表明在手动选择的特征不可用的情况下，使用自动特征提取进行时间序列聚类可以成为从大规模地理空间时间序列数据中提取结构的有效方法。
FortiAP 智能接入点系列数据表
版权所有 © 2019 Fortinet, Inc. 保留所有权利。Fortinet®、FortiGate®、FortiCare® 和 FortiGuard® 以及某些其他商标是 Fortinet, Inc. 的注册商标，本文中的其他 Fortinet 名称也可能是 Fortinet 的注册和/或普通法商标。所有其他产品或公司名称可能是其各自所有者的商标。本文中包含的性能和其他指标是在理想条件下的内部实验室测试中获得的，实际性能和其他结果可能会有所不同。网络变量、不同的网络环境和其他条件可能会影响性能结果。本文中的任何内容均不代表 Fortinet 的任何约束性承诺，Fortinet 不承担任何明示或暗示的保证，除非 Fortinet 与购买者签订了由 Fortinet 总法律顾问签署的具有约束力的书面合同，该合同明确保证所确定的产品将按照某些明确确定的性能指标运行，并且在这种情况下，只有该具有约束力的书面合同中明确确定的特定性能指标对 Fortinet 具有约束力。为绝对清楚起见，任何此类保证仅限于在与 Fortinet 内部实验室测试相同的理想条件下的性能。Fortinet 完全否认根据本协议做出的任何承诺、陈述和保证，无论是明示的还是暗示的。Fortinet 保留更改、修改、转让或以其他方式修订本出版物的权利，恕不另行通知，并且
WT300E 系列数字功率计 - 横河电机
功耗测量软件与 WT310E（或其他 WT 系列仪器）一起提供可靠的功率测量解决方案，用于测试家用产品和办公设备的待机和关闭模式功率。该解决方案可根据 IEC62301 Ed1.0 和 Ed2.0 标准执行测试，这些标准规定使用特殊算法来确定被测设备的功率稳定性。因此，该软件从 WT310E 收集所有必需的测量数据，不仅包括电压/电流/功率/频率，还包括交流电源的总谐波失真 (THD) 和波峰因数 (CF)。WT310E 需要配备谐波选件 (/G5)，并且必须使用低失真电源。 * IEC62301 E2.0 是 EN50564: 2011 指令中的参考标准。该软件对应于这两个标准的测试方法。
ISO72x 系列数字隔离器的高压寿命
与 E 模型不同，竞争对手通常对其数据使用任意拟合，这种拟合不基于任何物理介电退化模型。图 4 中显示的功率拟合就是一个例子。这里绘制了图 3 中使用的相同数据，并使用功率曲线生成了最佳拟合趋势线，如图 4 所示。可以看出，使用这种方法可以预期显著延长使用寿命。包括已发布的电感耦合设备竞争对手数据（也是 10 ppm 级别）以供比较。竞争对手的数据是使用年为单位的时间尺度发布的；因此，在图 4 中，这些单位从年转换为秒以进行比较。TI 倾向于使用 TDDB E 模型，因为该模型比较保守，与任何其他模型或最佳数据拟合方法相比，该模型应该能够产生高置信度的预测。