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气候变化和适应的经济范围内的影响...
在该项目的上半年中，根据更好的棉花原理和标准，有190名农民和集群经理参加了有机棉花种植或种植课程。在现场培训和讲习班中，参与者了解了改进的灌溉，土壤多样性和遵守社会标准的方法。还通过参与的簇进行了七个数字害虫陷阱。使用GP和图像识别，这些陷阱自动检测昆虫感染。这允许有针对性的害虫控制并防止过度使用化学物质在现场。此外，它使农民能够收集可靠的数据和微调适用的农业措施。因此，减少了田间使用的化学物质量，从而确保了更好的土壤质量并改善了收割工人的工作条件。
让5G连接无处不在：答案在太空吗？
远程 5G 专用网络连接到互联网或企业的核心功能。可以部署通过卫星集中编程和监控的边缘计算，以便通过相同的连接路径发送关键数据。或者，可以集中控制一系列边缘处理和决策功能，以促进低延迟的关键任务操作。想象一下沙漠中部的一个军事基地，它拥有复杂的周边防御。它的私人 5G 网络从闭路电视摄像机获取高质量视频，并在发现有人接近围栏时使用边缘处理在本地运行图像识别软件。但基地中没有人有资格授予访客访问权限，因此图像会通过卫星发送回总部进行身份验证。这同样适用于任何远程关键国家
NEC AI 使用 Supermicro 服务器来增加 AI 研究
NEC 选择使用 NVIDIA A100 Tensor Core GPU，主要原因是使用 NVIDIA A100 进行 AI 运算的总计算速度非常出色。此外，A100 的 GPU 内存带宽为 2TB/s，但在深度学习中，这基本上是内存带宽限制。因此，使用 A100 中的 TF32，范围与 FP32 相同，但精度可以视为 FP16，虽然精度没有受到影响，但可以缓解内存带宽瓶颈。换句话说，更容易利用 A100 的计算性能。特别是，NEC 内部许多小组都在研究和开发使用图像的 AI，例如生物特征认证、图像识别和视频识别，这对 GPU 的内存限制更大。因此，NEC 采用了支持 TF32 的 A100。
基于人工智能和沉浸式技术的游戏化学习：概述
摘要 本文探讨了严肃游戏与人工智能和沉浸式技术在教育中的应用。我们讨论了基于图像识别、人类情感、语音和智能代理的使用来开发具有适应性和个性化的严肃教育游戏，以模拟人类对手的“身临其境”效果，并控制游戏级别和游戏内容的复杂性。我们研究了一些工具，让教师和学生可以在没有编程技能的情况下创建基于人工智能和沉浸式技术的教育游戏：Aurora Neverwinter Nights 工具集、带有 Snap! 可视化编程的 eCraft2Learn 工具、具有人工智能能力的 Scratch、使用 Google AI 的计算机视觉模型开发 AR 应用程序的 Metaverse Studio、用于沉浸式应用程序的 CoSpaces Edu 和 EV Toolbox 构造器。
人工智能在行动：加速实现可持续发展目标
人工智能是一种通用技术，具有广泛的适用性和跨行业的多种用例。它为机器学习、适应和执行任务提供了机会，这些任务有可能为人们、企业和组织提供帮助。6 此外，人工智能能力将继续发展并为各个领域的创新创造机会——例如，为医疗保健图像识别开发的人工智能技术也可用于评估农作物的病害迹象或土壤的水分含量。联合国经济和社会事务部强调，人工智能有潜力有效实现 169 项可持续发展目标中的 134 项或 79%。7 我们的合作研究证实了这一趋势，确定了 600 多个现有的人工智能用例，支持社会影响领域内的可持续发展目标 8——这意味着自 2018 年以来，人工智能在实现可持续发展目标方面的应用增长了 300%。9
使用 IBM Z 上的 AI 揭开数据的神秘面纱
AI 通常被认为是包罗万象的计算机科学概念，它涉及构建能够执行通常需要人类智能才能完成的任务的智能机器。机器学习 (ML) 是 AI 的一个子集，是指一系列广泛的技术，这些技术使计算机能够使用现有数据和“训练有素”的算法或模型自行“学习”。ML 主要用于电子邮件垃圾邮件过滤、虚拟助手、推荐系统、客户服务和在线欺诈检测等。深度学习 (DL) 是一种实现 ML 的技术，它依赖于深度人工神经网络 - 大致模仿人类大脑中的神经网络 - 旨在识别数据中的隐藏模式以执行复杂任务，例如图像识别、对象检测和自然语言处理。
改进的有效网植物质量分级
排序。这不仅需要巨大的劳动力费用，而且还产生了各种质量的蔬菜，从而导致总体质量降低，否则可以占据优惠的市场价格。此外，以降低的成本获取和包装具有更高市场价值的蔬菜，这直接影响了总体销售价格，不适合大规模生产。与传统的手动检测，识别和分类技术相比，利用计算机愿景进行图像识别，检测和分类不仅可以提高效率，而且还可以提高准确性。目前，计算机视觉技术被广泛用于蔬菜和水果的分类，植物和作物害虫的鉴定以及不完整的片剂的识别，这些片剂可以迅速找到和识别检测中所需的特征；这实现了更有效和经济的提取。对评估农产品视觉质量的计算机视觉技术的探索是在生产的早期阶段进行的，从而产生了可观的结果。主要重点是检查谷物，干果，水果，鸡蛋和类似物品。这导致了值得称赞的结果。这还提供了新的想法和蔬菜图像识别方法的理论可行性。这可以节省人力和物质资源，从而降低人工成本，提高蔬菜分级的性能以及加快蔬菜分级的速度。近年来，随着图像识别领域的深度学习技术的重大突破，由VGGNET，GOGLENET，RESNET等代表的卷积神经网络模型不仅取得了重大成就（在广泛的计算机视觉挑战中取得了实现），而且还在众多的众多学者中实现了众多的众多学者，并在其他方面进行了分类和分类。因此，为了减少对蔬菜质量等级进行分类所需的人力，物质资源和成本，本文提出了一种基于深度学习的蔬菜质量分级方法，建立了蔬菜分级图像数据集，随后提出了改进的蔬菜质量级别的改进的有效网络模型（Ca-foricednet-CBAM）。
医学中的人工智能。哪些技术将...
人工智能 (AI) 系统在医学领域的开发和实施是一项复杂且耗时的活动，需要各个领域专家的关注和参与。目前，在图像识别（X 射线、CT）、心电图解释、风险评估和疾病预后领域已经取得了重大进展，并且已经开发了许多用于做出有关疾病诊断决策的支持系统。在治疗过程中实施受到需要科学界认真反思和整合的因素的阻碍。1.人工智能系统的能力。在确定医学所需的人工智能系统的特性时，考虑自然智能特有的认知能力范围是合乎逻辑的。以 [1] 中提出的列表为基础并稍加修改，很容易理解人工智能系统的“智能水平”——它以模拟自然智能功能的数量为特征。专家