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简短：用于踏板期间定量动态拟合的实时评估系统
在这项研究中，开发了用于踩踏过程中定量动态拟合的实时评估系统。该系统由LED标记，连接到计算机的数码相机和标记检测程序。LED标记附着在矢状面上的臀部，膝盖，踝关节和第五元。PlayStation3 Eye被选为本文中的主要数码相机具有许多使用运动捕获的优点，例如高FPS（每秒帧）约180fps，320×240分辨率和易于使用的低成本。制造商检测程序是通过将LabView2010与Vision Builder一起使用的。该程序由三个部分组成：图像采集和处理，标记检测和关节角度计算以及输出部分。数码相机的映像是在95FPS中获取的，并且设置了程序以实时测量较低的接头角度，以将用户作为图形提供，并允许将其保存为测试文件。通过使用Holmes方法在每个马鞍高度下在每个马鞍高度处进行三个鞍高度（膝盖角：25、35、45 O）和三个节奏（30、60、90 rpm）的踩踏板验证系统，这是一种测量下肢角度的方法，以确定鞍高的高度。结果显示，系统的平均误差和强相关性，分别是1.18±0.44 o，0.99±0.01 o。由于马鞍高度的变化，几乎没有错误，但节制发生了绝对错误。考虑到平均误差约为1°，它是用于定量动态拟合评估的合适系统。在未来的研究中，必须使用两个具有额叶和矢状平面的数码相机来减少误差。
回顾利用自然语言处理和人工智能进行实时分析中的高级数据可视化
本综述探讨了自然语言处理 (NLP) 和人工智能 (AI) 的集成，以增强实时分析的数据可视化。在数据呈指数增长的时代，传统的静态可视化越来越不能满足实时决策的需求。NLP 和 AI 提供了复杂的工具来动态解释和可视化数据，将大量原始信息转化为各个领域的可操作见解。本文综合了 NLP 和 AI 在数据可视化方面的当前研究、方法和应用，重点介绍了关键进展，例如增强的数据可解释性、实时数据处理能力以及通过自然语言查询和交互元素改善的用户交互。它还解决了实施这些技术所面临的挑战和局限性，包括计算复杂性、数据质量问题和道德考虑。本综述确定了重要的趋势和未来方向，例如增强现实和虚拟现实 (AR/VR) 的集成以及生成式 AI 模型的使用，这些趋势和方向有望进一步推动该领域的发展。通过全面概述数据可视化中 NLP 和 AI 的现状，本文旨在为未来的研究和开发工作提供参考和指导，以利用这些技术实现更有效、更高效的数据驱动决策。
用于实时检测颅内脑电图中高频振荡 (HFO) 的电子神经形态系统
嵌入式设备可以在本地实时处理生物医学信号，因此临床研究和治疗应用的生物医学信号分析可以受益匪浅。一个例子是分析癫痫患者的颅内脑电图 (iEEG) 以检测高频振荡 (HFO)，这是致痫脑组织的生物标志物。混合信号神经形态电路提供了构建紧凑、低功耗神经网络处理系统的可能性，该系统可以实时在线分析数据。在这里，我们介绍了一种神经形态系统，该系统在同一芯片上结合了神经记录头端和脉冲神经网络 (SNN) 处理核心来处理 iEEG，并展示了它如何可靠地检测 HFO，从而实现最先进的准确性、灵敏度和特异性。这是首次使用混合信号神经形态计算技术实时识别 iEEG 中相关特征的可行性研究。
边缘的计算机视觉：使用redmycow系统实时实时识别
在精确的牲畜种植中，牛的个体识别对于为赋予动物福利，健康和生产力做出的决定提供了至关重要的。在文字中，存在可以读取耳罩的模型；但是，它们不容易携带到现实世界中的牛生产环境，并主要在静止图像上做出预测。我们提出了一个基于视频的牛耳牌阅读系统，称为deRmycow，该系统利用视频中的节奏特性来准确检测，跟踪和读取边缘设备上25 fps的牛耳标。对于视频中的每个帧，ReDmycow在两个步骤中发挥作用。1）标签检测：Yolov5s对象检测模型和NVIDIA DEEPSTREAM跟踪层检测并跟踪存在的标签。2）标签读数：小说whentoread mod-ule决定是读取每个标签，使用trba场景文本识别模型或使用从前框架上读取的读数。该系统是在边缘设备上实现的，即NVIDIA JETSON AGX ORIN或XAVIER，使其可移植到没有外部计算资源的牛生产环境中。要达到实时速度，请阅读 - MyCow仅在当前框架中读取检测到的标签，如果它认为在当前框架中明显改善决策时，它将获得更好的读数。理想情况下，这意味着即使标签被遮挡或模糊，也可以在视频中找到标签的最佳读数并存储在视频中。在真正的中西部奶牛场住房测试该系统时，9,000头母牛，雷米科（Demmycow）系统准确地阅读了96.1％的印刷耳廓，并证明了其现实世界中的商业潜力。devmycow为商业牛农场提供了知情的数据驱动决策流程的机会。
通过化学微传感器阵列进行实时边缘神经形态品尝
液体分析是跟踪食品、饮料和化学制造等行业是否符合严格的工艺质量标准的关键。为了在线并在最感兴趣的点分析产品质量，自动监控系统必须满足小型化、能源自主性和实时操作方面的严格要求。为了实现这一目标，我们介绍了在神经形态硬件上运行的人工味觉的第一个实现，用于连续边缘监控应用。我们使用固态电化学微传感器阵列来获取多变量、随时间变化的化学测量值，采用时间滤波来增强传感器读出动态，并部署基于速率的深度卷积脉冲神经网络来有效融合电化学传感器数据。为了评估性能，我们创建了 MicroBeTa（微传感器味道测试），这是一个用于饮料分类的新数据集，包含 3 天内进行的 7 小时时间记录，包括传感器漂移和传感器更换。我们实现的人工品味在推理任务上的能效比在其他商用低功耗边缘 AI 推理设备上运行的类似卷积架构高出 15 倍，在 USB 棒外形尺寸中包含的单个英特尔 Loihi 神经形态研究处理器上实现了比传感器读数采样周期低 178 倍以上的延迟和高精度（97%）。
电解器建模和实时控制以优化氢气生产
我们提出了一种方法，通过解决基于模型的最优控制问题，以经济高效的方式运行电解器以满足加氢站的需求。为了阐明潜在问题，我们首先对额定功率为 100 kW 的西门子 SILYZER 100 聚合物电解质膜电解器进行实验表征。我们进行实验以确定电解器的转换效率和热动力学以及电解器中使用的过载限制算法。得到的详细非线性模型用于设计实时最优控制器，然后在实际系统上实施。每分钟，控制器都会解决一个确定性的滚动时域问题，该问题旨在最大限度地降低满足给定氢气需求的成本，同时使用储罐来利用随时间变化的电价和光伏流入。我们在模拟中说明了我们的方法与文献中的其他方法相比显著降低了成本，然后通过在实际系统上实时运行演示来验证我们的方法。
移动 NPU 上的实时量化图像超分辨率，移动 AI 2021 挑战赛：报告
图像超分辨率是最流行的计算机视觉问题之一，在移动设备上有许多重要的应用。虽然已经为这项任务提出了许多解决方案，但它们通常甚至没有针对常见的智能手机 AI 硬件进行优化，更不用说通常仅支持 INT8 推理的更受限的智能电视平台了。为了解决这个问题，我们推出了第一个移动 AI 挑战赛，其目标是开发一种基于端到端深度学习的图像超分辨率解决方案，该解决方案可以在移动或边缘 NPU 上展示实时性能。为此，为参与者提供了 DIV2K 数据集和训练过的量化模型，以进行高效的 3 倍图像升级。所有模型的运行时间都在 Synaptics VS680 智能家居板上进行评估，该板具有能够加速量化神经网络的专用 NPU。所提出的解决方案与所有主流移动 AI 加速器完全兼容，能够在 40-60 毫秒内重建全高清图像，同时实现高保真度结果。本文提供了挑战赛中开发的所有模型的详细描述。
精确农业涉及使用实时信息来增强资源的有效利用和对农业方法的监督，所有这些都是W
精确农业涉及使用实时信息来增强对资源的有效利用和对农业方法的监督，同时却最大程度地减少了不利的环境影响。多亏了遥感技术的进步，现在在农业部门中生产了大量的大数据。当使用机器和深度学习技术进行分析时，该数据需要转换为有价值的信息，已证明是有益的。这个研究主题“大数据，机器和深度学习的最新进展”吸引了20种高质量的文章，这些文章涵盖了现状的应用以及人工智能，大数据，特征优化，作物疾病检测和分类的精确农业的技术发展。在不断发展的农业景观中，三个关键主题已成为变革性变革的信标。本社论探讨了塑造农业未来的创新领域，重点是三个相互联系的主题：植物疾病检测和作物健康监测的进步，在精确农业中的人工智能（AI）和机器学习（ML）的整合以及用于作品生产优化的方法。在农业科学领域，由于开创性的研究努力，植物疾病检测和作物健康监测的动态景观已经取得了重大进展。Shoaib等。解决噬菌毒全球问题通过强调机器学习技术的关键作用来面对手动监测植物疾病的持续挑战。他们的工作提出了一个基于深度学习的系统，利用了在一个大量数据集中训练的卷积神经网络（Inception Net），其中包括18,161个细分和非细分的番茄叶图像。值得注意的是使用两个最先进的语义分割模型U-NET和修改的U-NET进行疾病检测和分割。结果展示了修改后的U-Net模型的出色性能，超过现有方法，并以高精度对植物疾病进行分类时的效率。
Byzova, A.、Hekmatmanesh, A.、Roozbahani, H.、Handroos, H.、Hakansson, N.、Lankarani, H. (2020)。开胃期间实时人体和大脑监测
摘要 骑马是一种有效的肌肉疾病治疗方法。本研究的主要目标是开发一种物理治疗模拟器（概念验证），而不是真正的马，尽管采用了脑电图 (EEG) 放大器和惯性运动捕捉系统 (IMCS)。在实验中，专业和非专业骑手在骑马模拟器期间的身体运动和大脑行为受到监控。基于 IMCS，考虑了用于识别两组骑手骨盆区域活动变化的计算分析。EEG 系统用于调查从未使用过马模拟器的经验丰富的骑马者的大脑信号。为此，进行了以下实验，代表身体和大脑行为。结果得出结论，缺乏经验的骑马者在骑模拟器时往往会犯动作错误，这可能会导致外部臀部和背部区域不对称移位。脑电图研究表明，负责智力和注意力的额叶被激活。此外，负责运动和视觉的大脑颞叶和顶叶区域也显著激活。