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World File Search System占用率
基于人工智能 (AI) 的多区域商业建筑以居住者为中心的供暖通风和空调 (HVAC) 控制系统
摘要：建筑物占全球能源消耗的近一半，而暖通空调 (HVAC) 系统消耗了约 40% 的总建筑能源。传统的 HVAC 控制器无法应对占用率和环境条件的突然变化，因此能源效率低下。尽管传统楼宇自动化系统的建筑热响应模型过于简单，占用传感器也不精确，但对更高效、更有效的无传感器控制机制的研究仍然完全不够。本研究旨在开发一种基于人工智能 (AI) 的以占用者为中心的 HVAC 制冷控制机制，该机制不断改进其知识，以提高多区域商业建筑的能源效率。这项研究使用了土耳其伊斯坦布尔一家购物中心两年的占用率和环境条件数据。研究模型包括三个步骤：预测每小时占用率、开发新的 HVAC 控制机制以及通过模拟比较传统和基于 AI 的控制系统。确定商场占用率的因素后，使用真实数据和人工神经网络 (ANN) 进行每小时占用率预测。借助上一阶段获得的占用率数据、建筑特征和实时天气预报信息，开发了一种无传感器 HVAC 控制算法。最后，使用 IDA 室内气候和能源 (ICE) 模拟软件对传统和基于 AI 的 HVAC 控制机制进行了比较。结果表明，将 AI 应用于 HVAC 操作可节省至少 10% 的能耗，同时为居住者提供更好的热舒适度。本研究的结果表明，所提出的方法可以成为可持续发展的非常有利的工具，并且随着方法的改进，也可以用作独立的控制机制。
时间动力学预测家族性额颞痴呆症的症状发作和认知能力下降
图2在晚期症状阶段发生网络动力学的变化。（a）由状态占领的主组件分析（PCA）加载的组件加载。（b）分数分数显示，与在纵向随访期间未转化为有症状阶段的人相比，转换器（最新的预症状扫描）显着增加。（c）按州分数占用率，显示了状态2（显着性）占用率的转换器的增加。（d）所有承运人的占用率。（e）状态2与非携带者（NC）相比，预症状突变载体（PSC）显示了与年龄非线性关系的证据。genfi，遗传额颞倡议；嗯，隐藏的马尔可夫模型
占用监控可使大学空间受益的 5 种方式......
占用率监测技术可以随时告知维护和规划专家各个空间中究竟有多少学生、教职员工。通过提供从整栋建筑到楼层的实时或一段时间的可视性，管理员可以使用占用率数据更有效地分配资源。规划人员还可以专注于设计更安全的空间，并在紧急情况下充分容纳交通流量。
免疫治疗
a）（左）PRMT5纳米底测定的示意图以及MTA或SAM对示踪剂结合的影响，改编自参考文献2。（右）HCT116等生成对中的PRMT5纳米杆。细胞用指定剂量的IDE397预处理23小时，并测量对示踪剂结合的影响（左）。预先处理IDE397（23小时），然后添加MRTX1719持续2小时（右）。b）HCT116 wt（顶行）或mtap-/ - （底行）中IDE397的全剂量矩阵和PRMT5抑制剂;热图中显示的明显目标占用率。由10µM GSK3326595（探针母体分子） + 100nm的IDE397预处理前的MBRET比定义了100％的明显占用（最大探针位移）。0％的明显占用率仅代表DMSO。因此，100％明显的目标占用率代表PRMT5抑制剂与PRMT5的最大结合。
i-PRO AI 应用程序
图表 使用AI-VMD/AI People Counting for 360度鱼眼摄像机时的人数统计、占用率统计和热图。 使用AI-VMD时的人数统计、车辆计数和现场学习对象计数。 使用AI占用率检测时的人数统计和占用率统计。 人员/车辆现场学习对象计数的数据更新间隔至少为5秒，热图的数据更新间隔至少为1分钟。 使用AI人脸检测时的年龄和性别统计。数据更新间隔至少为1分钟。 使用AI人员检测时的人员属性统计。数据更新间隔至少为1分钟。 使用AI车辆检测时的车辆属性统计。数据更新间隔至少为1分钟。 使用LPR应用程序时的LPR计数。数据更新间隔至少为1分钟。
计算机视觉正在成为教育的加速器
安全和保障是所有教育机构的关键要求。当今计算机视觉的最常见用途之一是监视场所，其中包括建筑物的周长和内部。该数据可用于简化生物识别访问控制系统或自动化事件控制以保护乘员并拒绝未经授权的人进入。AI和机器学习分析，对视频流，静止的照片和音频提要有助于安全人员具有实时情境意识，例如寻找失踪人员和确定不应该在特定位置的人，并提供预测占用率，并提供预测占用率，以确保空间在容量限制下保持符合消防代码和社交距离的措施。
利用人工智能和大数据解决错过送货问题
资料 通过用电量预测实现配送路线优化，2018 IEEE 第 42 届计算机软件和应用年会、2018 ACM-ICSCA 通过占用率预测实现配送路线优化的隐私增强
可插入 B 层 - CERN 文档服务器
2.亮度影响：当前 Pixel 探测器的峰值亮度设计为 1 × 10 34 cm − 2 s − 1 。预计在 2020 年之后，高亮度 LHC (HL-LHC) 完工之前，亮度至少会达到该水平的两倍。高亮度会增加事件堆积，从而导致高占用率，从而导致读出效率低下。读出效率低下，特别是在较高亮度下，对 B 层的影响将大于其他层，从而限制 b 标记效率。事件堆积的存在要求在测量轨迹时具有冗余度，以便控制由高堆积背景事件中的簇随机组合而产生的伪造率。添加占用率相对较低的 IBL 层有助于在面对亮度效应时保持跟踪性能。