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INF1520/102/3/2018 - gimmenotes
20 世纪 50 年代初，一些最早的电子计算机，如麻省理工学院的 Whirlwind 和 SAGE 防空指挥和控制系统，都以显示器作为其组成部分。到 20 世纪 50 年代中期，人们发现计算机不仅可用于处理数字和文本，还可用于处理图片。在这一领域最成功的可能是 Ivan Sutherland，他于 1963 年在麻省理工学院林肯实验室开发了 SketchPad 系统。这是一个复杂的绘图软件包，引入了当今界面中的许多概念，例如使用光笔操作对象（包括抓取对象、移动对象、更改对象大小）以及使用约束和图标……在同一时期发生的硬件开发包括“低成本”图形终端、数据板等输入设备以及能够实时处理图像的显示处理器。
![arxiv：2502.14892v1 [cs.cv] 2025年2月17日](/simg/g:\will\search\icon\source\b\b495d4ee9dd26d76c8dad02913bbd55ecbbe1439.webp)
arxiv：2502.14892v1 [cs.cv] 2025年2月17日
应开始基于以自我为中心的流媒体视频讲话。具体地，EgoSeak从摄像头佩戴者的第一人称角度进行了演讲启动，从而准确捕获了代理商实时看到的每一刻。与第三人称或固定的摄像机视图不同，以自我为中心的观点尤其与现实世界中的代理人（例如社交机器人）尤其相关，这些机器人必须决定是否说话或保持沉默。通过利用摄像头佩戴者的直接视野（例如，面对另一个人，注意到肢体语言或凝视方向），Egospeak可以更自然地检测出微妙的线索，这些线索可以发出适当的时刻开始讲话。这对于不仅必须实时处理输入，而且在动态，多演讲者的环境中自主响应以使其显然和引人入胜的现实剂量至关重要。
实施机器学习算法以检测和预防
抽象的金融欺诈对全球金融系统的稳定性和完整性构成了重大威胁。本文探讨了机器学习（ML）算法的潜力，以实时增强对财务欺诈的检测和预防。我们采用了一种定量研究方法，利用了应用于五年内跨国公司的交易数据的监督和无监督的ML技术的组合。所测试的关键算法包括随机森林，支持向量机和神经网络，以及诸如隔离森林和自动编码器等异常检测方法。我们的发现表明，ML算法可以有效地识别表示欺诈活动的模式和异常，神经网络证明检测的准确性最高。该研究还发现，使用这些算法对交易进行实时处理可显着减少检测时间，
FPGA 嵌入式脑机接口系统，支持闭锁症患者的个人自主权
摘要：脑机接口 (BCI) 可以检测特定的脑电图模式并将其转换为外部设备的控制信号，为患有严重运动障碍的人提供与外界沟通和互动的替代/附加渠道。许多基于脑电图的 BCI 依赖于 P300 事件相关电位，主要是因为它们需要的用户训练时间相对较短，并且选择速度更快。本文提出了一种基于 P300 的便携式嵌入式 BCI 系统，该系统通过基于 FPGA（现场可编程门阵列）的嵌入式硬件平台实现，确保灵活性、可靠性和高性能。该系统在用户视觉刺激期间获取脑电图数据并实时处理这些数据，以正确检测和识别脑电图特征。BCI 系统旨在允许用户执行通信和家庭自动化控制。
基于人工智能深度学习的视频分析 - ...
除了缺乏视频分析来充分利用闭路电视摄像机捕获的信息之外，传统的实施还依赖于有线信号传输，这增加了成本，限制了可扩展性，并且使得在许多地方安装不切实际。相比之下，DeepSight 平台利用 5G 网络基础设施构建高度可扩展且稳定的视频分析解决方案，可以实时处理来自数千台摄像机的实时信息，充分利用 5G 在高带宽、低延迟和增强安全性方面的进步。DeepSight 平台旨在改装到现有实施中，它支持任何闭路电视摄像机，5G 可以覆盖的任何地方，包括偏远地区和机载无人机。基于云的深度学习使实施能够扩展到数千台闭路电视摄像机甚至更多，同时实施可以涵盖许多行业、终端设备和功能，如图 2 所示。
基于供应的实时能源价格的AI系统，...
1信息科学与工程，1 RNS技术研究所，印度卡纳塔克邦班加罗尔摘要：这项调查用于研究基于供应，需求和存储水平的实时能源定价的AI驱动解决方案。传统的定价模型与可再生能源的变化斗争，从而需要一种可以处理需求，供应或存储水平的动态性质的AI增强方法。主要的AI模型（包括机器学习，强化学习和优化技术）用于预测需求，优化存储和实时处理价格。软件系统集成了数据源，同时克服了延迟和安全等困难。索引术语 - 人工智能（AI），机器学习（ML），能源需求预测，基于API的能源系统
数据管理和仓储的进步
摘要：在数据驱动决策时代，有效的数据管理和数据仓库对于管理信息系统 (MIS) 的成功至关重要。本综述探讨了数据仓库技术的最新进展及其对 MIS 的变革性影响。关键主题包括数据仓库的基础知识、大数据的进步、云数据仓库、实时处理和内存数据库。通过来自不同行业的案例研究，本综述展示了现代数据仓库如何增强数据可访问性、加快决策速度并提高整体业务绩效。本文还研究了管理大型数据仓库的挑战，例如安全性和可扩展性，并考虑了未来趋势，包括人工智能驱动的数据管理、数据湖和边缘计算。通过分析这些趋势和技术，本综述强调了数据仓库在支持 MIS 方面不断演变的作用，最终使组织能够最大限度地提高数据价值并推动战略增长。