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World File Search System实时处理
doi：https：//doo/10.3745/ejcsit.2013/vol18412引用：美丽的O.A.，Mohammed D.，Folurunse A.和A.A. （2024）ai-driv
doi：https：//doi.org/10.37745/ejcsit.2013/vol11n684102引用：Bello O.A.，Ogundipe A.，Mohammed D.，Folorunso A.和Alonge O.A.（2024）在美国金融交易中实时欺诈检测的AI驱动方法：挑战和机遇，《欧洲计算机科学与信息技术杂志》，121（6），88-106，摘要：金融交易中的欺诈行为仍然是对美国金融部门的重大挑战，需要发展高级检测机制。传统方法通常受其反应性的限制和无法实时处理大量数据的限制，越来越多地被AI驱动的方法补充并取代。本文探讨了人工智能在实时欺诈检测中的应用，突出了这些技术的潜在好处，挑战和未来方向。驱动的技术，例如机器学习算法，深度学习模型和自然语言处理，为识别和减轻欺诈活动提供了强大的解决方案。有监督和无监督的学习方法以及异常检测技术提供了检测可能表明欺诈的异常模式和行为的能力。混合模型的集成增强了这些系统的准确性和可靠性。实施AI驱动的欺诈检测系统涉及挑战，例如确保数据质量，解决隐私问题以及实现实时处理的可扩展性。此外，平衡模型绩效与法规合规性和道德考虑仍然是一个关键问题。尽管面临这些挑战，但AI技术的进步带来了巨大的机会。增强了数据分析，金融机构和AI公司之间的协作工作以及监管支持可以推动创新并提高欺诈检测能力。来自领先的金融机构的案例研究证明了AI驱动方法在降低欺诈率和提高运营效率方面的有效性。随着AI技术的不断发展，其在欺诈检测中的应用
将人工智能与云计算相结合：分布式环境中可扩展的智能数据处理框架
云计算是一种利用模型，通过提供对共享计算资源的自助访问，改变了组织处理信息的方式。这些资源包括服务器、存储和服务，可以快速部署，并且无需过多关注即可轻松扩展。云服务为企业提供了很大的空间，因为他们可以随心所欲地使用它们，也可以随着需求的增加或减少而缩减使用量，并且仍根据使用的云服务量付费。如今，亚马逊网络服务 (AWS)、微软 Azure 和谷歌云等云基础设施的迅猛发展和成本效益使云计算在数据驱动型行业中变得必不可少。处理吞吐量是处理大数据和物联网时的另一个相关标准，因为会产生大量连续数据，必须实时处理。
基于实时视觉分析的低延迟人机听觉接口
本文提出了一种视觉听觉替代方法，以帮助视障人士理解场景。我们的方法侧重于在用户附近进行人员定位，以方便在城市中行走。由于在这种情况下出于用户安全的考虑，需要实时和低延迟，因此我们提出了一种嵌入式系统。该处理基于轻量级卷积神经网络，以执行有效的 2D 人员定位。该测量结果通过相应的人员深度信息得到增强，然后通过头部相关传递函数转录为立体声信号。本文提出了一种基于 GPU 的实现，可以在 640x480 视频流上以 23 帧/秒的速度实现实时处理。我们通过实验表明，该方法可以实现实时准确的基于音频的定位。
摘要 — 技术革命影响了许多领域，其中包括医疗保健系统。基于应用的计算机的开发是为了帮助
摘要 — 技术革命影响着许多领域，其中包括医疗保健系统。基于应用程序的计算机的开发是为了帮助专家检测疾病并执行一些基本操作。本文重点介绍了检测癫痫病 (ED) 的尝试。几种计算机辅助诊断 (CAD) 方法被用于根据与大脑活动相关的信号提供大脑的疾病状态。这些应用取得了可接受的结果，但仍然存在局限性。提出了一种基于平衡通信避免支持向量机 (BCA-SVM) 的智能 CAD，使用脑电图 (EEG) 信号检测 ED。此尝试在 Raspberry Pi 4 上实现为真实板，以确保实时处理。基于 BCA-SVM 的 CAD 实现了 99.8% 的准确率，执行时间约为 3.2 秒，满足实时要求。
推动制造业数字化转型
话虽如此，一些物联网和人工智能应用要求制造商维护本地数据存储以运行实时流程，而不是依赖集中式数据中心。虽然少数设备通过网络传输数据的延迟是可以接受的，但请记住，随着潜在用例的扩大，连接的设备数量会呈指数级增长。据估计，典型的智能工厂中连接的设备数量为每平方米 0.5 个。因此，这意味着随着连接设备数量的增加，带宽成本会大幅增加，同时还会出现延迟问题。将边缘计算嵌入到物联网解决方案框架中可确保实时处理关键数据，而不太重要的数据则被发送到中央数据存储基础设施进行处理。
基于云的数据处理和集成策略
人工智能 (AI) 已成为转变业务分析的关键推动因素，特别是通过基于云的数据处理和集成策略。通过利用云计算的强大功能，组织可以实时处理大量数据，应用机器学习算法来获得可操作的见解并增强决策过程。本文探讨了人工智能在现代化业务分析中的作用，重点介绍了基于云的系统如何优化数据集成、提高可扩展性和简化运营。我们分析了人工智能在供应链管理、客户分析和财务预测等各个业务领域的应用，展示了人工智能推动创新和竞争优势的潜力。此外，我们讨论了数据安全性和模型可解释性等挑战，并提供了克服这些障碍的路线图，以充分利用人工智能和云技术在业务分析中的能力。. 简介
雷达：
摘要 - 拉达值允许在复杂的环境中对旋转的FMCW雷达传感器进行准确的建模和模拟，包括对雷达波的反射，折射和散射的模拟。我们的软件能够实时处理大量对象和材料，使其适合在各种移动机器人应用程序中使用。我们通过一系列实验证明了雷达的有效性，并表明它可以在各种环境中更准确地再现FMCW雷达传感器的行为，与基于射线铸造的激光雷达样模拟相比，这些模拟器通常用于自主驱动器（例如Carla）。我们的实验还可以作为研究人员评估自己的雷达模拟的宝贵参考点。通过使用雷达，开发人员可以显着减少与原型和测试FMCW基于基于FMCW的算法相关的时间和成本。我们还提供了一个凉亭插件，该插件使移动机器人社区可以访问我们的工作。
对现代计算技术的综述及其在电力系统稳定性和控制中的作用
摘要：本文试图阐明电源系统中计算技术的变革性整合，从而强调了它们在增强系统建模，控制和有效整合可再生能源方面的关键作用。它破坏了技术进步的双向性质，强调了运营效率的提高和新的挑战，例如实时处理，数据管理和网络安全。通过对基于查询的研究模式和数学框架的细致分析，本研究深入研究了学术询问中特异性和广度之间的平衡行为，同时通过引用分析评估了研究趋势的影响和演变。兴趣和瞬态研究趋势的融合显而易见，尤其是在人工智能和优化中。这种全面的叙述预测了电力系统的复杂轨迹，倡导连续创新和战略研究，以促进可持续，韧性和智能能源网络。
软银公司集成报告2023第3节
今天在日本分布的AI数据中心，数据中心集中在东京和大阪。随着越来越多的数据中心的建立，电力的供应和需求将变得紧张，可能导致大量停电。因此，我们计划在东京，关西，北海道和九州部署四个数据中心，在那里我们将操作由主要的AI基础架构和量子计算机组成的“核心大脑”。此外，我们想在全国范围内分发一个名为“区域大脑”的计算基础设施。由于绿色能源是在农村地区积极创造的，因此我们希望建立稳定的功率采购系统。此外，我们将在需要实时处理的设备附近放置一个称为“ MEC* 1”的计算基础架构，例如自动驾驶和机器人技术。这将创建一个结构，其中数据处理将根据使用情况在最合适的位置进行。
![arXiv:2001.11954v1 [eess.SP] 2020 年 1 月 30 日](/simg/g:\will\search\icon\source\8\8aeefbb195336dbc21f8ba28fedd28d586512293.webp)
arXiv:2001.11954v1 [eess.SP] 2020 年 1 月 30 日
摘要——基于头皮记录脑电图 (EEG) 的脑机接口 (BCI) 系统可以极大地改善患有运动障碍的人的生活质量。创建由多个卷积、LSTM 和全连接层组成的深度神经网络来解码 EEG 信号，以最大限度地提高人类意图识别的准确性。然而，之前的 FPGA、ASIC、ReRAM 和光子加速器在处理实时意图识别时无法保持足够的电池寿命。在本文中，我们提出了一种超低功耗光子加速器 MindReading，仅通过低位宽的加法和移位运算即可实现人类意图识别。与之前的神经网络加速器相比，在保持实时处理吞吐量的情况下，MindReading 将功耗降低了 62.7%，并将每瓦吞吐量提高了 168%。