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检查与安全 - 欧洲集群协作平台
收集、处理和分析，使我们的客户合作伙伴能够优化其工业资产管理。Altametris 是 SNCF Réseau 的子公司，因此在大型基础设施资产管理方面拥有丰富的经验。我们提供端到端解决方案，从使用我们多样化的无人机机队捕获数据到根据客户需要处理数据，用于各种应用，如表征现有资产、创建数字孪生、虚拟模型和用于预测分析。
人工智能的定义及其具体内容...
“人工智能是指在执行特定任务时，能够模仿人类认知功能（包括自我学习和寻找没有预设算法的解决方案）并取得至少与人类智力活动结果相符的结果的一套技术解决方案。该套技术解决方案包括信息和通信基础设施、软件（包括使用机器学习方法的软件）、处理数据和寻找解决方案的流程和服务。
一个基于可解释的信念规则的先进的基于基于信念的框架，以预测建筑物的能耗
摘要：建筑能源消耗的预测对减少能源浪费的公用事业公司，用户和设施经理有益。但是，由于预测算法的各种缺点，例如，非透明输出，通过后事后工具的临时解释，较低的准确性以及无法处理数据不确定性，这种预测在该领域中的适用性有限。结果，基于领域的知识解释性具有高精度对于使能源预测值得信赖至关重要。以此为动机，我们提出了一个基于域知识的基于可解释的基于信念规则的专家系统（EBRBES），以基于领域的知识解释，以准确预测能源消耗。我们优化了BRBES的参数和结构，以提高预测准确性，同时使用其推理引擎处理数据不确定性。为了预测能源消耗，我们会考虑到楼层，日光，室内入住和建筑加热方法。我们还描述了如何实现能源消耗的反事实。此外，我们提出了一种基于信念规则的自适应平衡确定（BRBABD）算法，用于确定解释性和准确性之间的最佳平衡。为了验证所提出的EBRBES框架，使用了基于瑞典Skellefteå的案例研究。Brbabd的结果表明，我们提出的EBRBES框架在解释性和准确性之间的最佳平衡和准确性之间的平衡高于85.08％。
什么是5G边缘
边缘计算正在改变我们处理数据和网络效率的方式，尤其是在5G技术中。在奥斯汀的南国会社区，我目睹了技术界正在发展，而边缘计算处于最前沿。最近在技术聚会上进行的对话强调了边缘计算的重要性：“技术中的下一个大事是什么？”有人问，我的朋友回答说：“ 5G网络中的边缘计算”。这引起了我的注意。不仅仅是更快的速度；这是关于重新思考我们如何处理数据。本文将分解边缘计算的概念，其在5G网络中的作用及其带来的好处。我们将探索现实世界的应用程序，并讨论该技术的未来。边缘计算是一个分布式计算范式，它将计算和数据存储更接近所需的位置。它通过在其源附近的网络边缘处理数据来改善响应时间并节省带宽。这会降低潜伏期并提高效率。例如，想象一下从当地商店买杂货，而不是开车去市中心。边缘计算以类似的方式起作用，减少拥堵并使数据处理更快。为什么边缘计算很重要，对实时数据处理的需求正在增加，但是传统的云计算有局限性。随着更多的设备连接，生成的数据量呈指数增长。将所有这些数据发送到中央云可能会导致延迟问题和带宽约束。在5G网络中拥抱边缘计算是一个重大突破。边缘计算通过在本地处理数据，减少中央云上的负载并确保响应时间更快，从而解决了这些挑战。这对于诸如自动驾驶汽车，工业自动化和增强现实等应用尤其重要。5G网络中的5G网络中的边缘计算可以在各个点（例如基站，边缘服务器，甚至设备本身）实现。这种分布式方法可确保将数据尽可能接近其来源处理，从而最大程度地减少延迟并最大化效率。5G中边缘计算的好处是5G网络中边缘计算的集成带来了一些好处：延迟，提高效率和实时应用程序的性能提高。边缘计算是5G网络的关键组成部分，提供了许多好处，包括改进的带宽利用率，增强的可靠性和可扩展性。在各种行业中，例如自动驾驶汽车，工业自动化，增强现实和智能城市，Edge Computing可以实时数据处理，提高安全性，效率和运营性能。AI和ML与Edge Computing的融合具有增强功能的巨大希望。功率的边缘设备可以基于实时数据分析做出自主决策，进一步提高了各种应用程序的效率和有效性。它提供了减少的延迟，提高带宽利用率，可靠性提高和可扩展性，使其非常适合实时应用。无尽可能性的开始，这仅仅是开始，并且可能性是无限的。随着我们的前进，拥抱边缘计算对于释放5G技术的全部潜力至关重要。重新思考数据处理下次您听到5G网络中的边缘计算时，请记住，它不仅仅是更快的速度；这是关于重新思考我们如何处理数据。这是要使计算更接近所需的位置，以确保我们的网络更有效，可靠和响应迅速。边缘计算有可能改变各种行业，例如自动驾驶汽车，工业自动化，增强现实和智能城市。挑战未来，仍然存在挑战。安全问题，缺乏标准化以及管理分布式基础设施的复杂性是需要解决的一些障碍。进一步阅读以获取有关5G网络中边缘计算的更多信息，请参阅《常见问题解答》部分或探索相关文章。
实施物流运营的数字供应链
Globeranger的高度配置IMOTION™平台可让您选择将哪些数据传达回主机系统进行分析和归档。imotion™收集来自该组织价值链中资产上的设备和传感器网络的过滤器和处理数据。边缘的灵活数据收集和处理允许组织过滤输入，因此可以通过例外进行管理，并在用户确定的阈值接近或违反时接收实时通知。
CDD -Bluejay Therapeutics Case ...
紧密关注科学，Bluejay Therapeutics不想要一个需要专门IT资源来管理的数据存储库。“在此之前，我已经使用了数据库系统，但是我无能为力，因为数据库在加入公司之前就已经到位了，” Deval说。“因此易用性至关重要。正如我们考虑的解决方案一样，我知道我将不得不戴多个帽子来处理数据，并希望确保我们没有选择一种技术和复杂的解决方案，以至于需要大量的管理时间。”
测量排放：组织指南，2024 ...
除非另有提到，否则这些排放因子开发中使用的大多数源数据都是从2022年开始。这样做是为了与1990 - 2022年新西兰的温室气体清单保持一致。这包含1990年至2022年日历年的数据（包括）。库存是在《联合国气候变化》框架框架公约（UNFCCC）报告指南关于该公约Inagnex I的年度库存的指南之后15个月发布的。这允许时间收集和处理数据并准备其出版物。
生成式人工智能的 100 个实际应用和用例
数据隐私是指保护个人的个人信息或数据，包括财务和健康数据等敏感信息，防止未经授权的访问、使用或泄露。它涉及控制收集或处理数据的组织或实体如何收集、使用、存储、共享和处置数据。数据隐私是信息安全的重要组成部分，受各种法律、法规和最佳实践的约束，旨在确保个人信息的机密性、完整性和可用性。
