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引用方式：Correia, A.，＆Água, PB (2024)。利用人工智能增强环境、社会和治理报告：企业透明度的新范式。在 Ž. Stankevi č i ū t ė、A. Kostyuk、M. Venuti 和 P. Ulrich (Eds.) 中，公司治理：研究和先进实践 (第 92-98 页)。Virtus Interpress。https://doi.org/10.22495/cgrapp15
摘要 本文探讨了人工智能 (AI) 在增强公司治理中的环境、社会和治理 (ESG) 报告方面的变革潜力。人工智能可以通过自动化数据收集、确保准确性以及实现实时处理和预测分析来彻底改变传统的 ESG 报告。这种整合支持全面、及时和主动的可持续发展报告方法，满足利益相关者和监管机构对透明度和问责制日益增长的需求。人工智能在 ESG 报告中的主要优势包括通过更好的数据质量改进决策、对可持续发展实践的预测性洞察以及通过动态报告格式增强利益相关者的参与度。然而，需要解决技术障碍、道德问题、隐私问题和监管复杂性等挑战。本文建议开发强大的数据治理框架，采用合乎道德的人工智能实践，并制定支持性
实时系统简介
实时处理通常需要并行活动和快速响应。事实上，“实时”一词通常与“多任务”或“多线程”同义使用，尽管这并不完全正确：专用设备控制器中使用的小型实时系统仅使用一个简单的循环程序就可以完美地运行。事实上，我开发商业嵌入式系统的那段时间让我明白，这种简单的设计有很多优点，而且随着处理器速度的大幅提高，现在可以将这种粗糙的软件方案用于更广泛的应用。只要响应足够好，就不需要引入进一步的复杂性。但是，如果单个处理器正在监视大量不同的输入，或者输入数据流复杂且结构化，则简单的轮询循环方法将被证明不灵活且缓慢，并且需要多任务解决方案。无论选择哪种适当的实施方式，仍然需要在一段时间内处理多个并发活动。
在协作机器人中用于人类跟踪的凸轮速算法
2Senior Developer电子健康解决方案，Amman，Jordan摘要：本文考虑了在协作机器人工作区域中用于人类跟踪的凸轮移算法的复杂实现。该研究涵盖了凸轮缩影的算法和数学基础，详细介绍了用于提高跟踪准确性的基本原理和数学模型。在Pycharm环境中开发了一个Python程序，以考虑到实时处理和与机器人系统集成等方面，以有效地实施该算法。该研究对跟踪速度进行了全面评估，研究了算法在不同条件下的有效工作以及它如何影响系统的整体灵敏度。结果证明了凸轮班算法在提供准确和及时的跟踪方面的有效性，突出了其对动态和交互式环境的适用性。这项工作有助于通过提高跟踪功能，在共享工作领域获得更好的互动和安全性来优化协作机器人的性能。
计算机视觉中的进步：探索深度学习和基于变压器的模型，以增强视觉感知
计算机视觉的最新进展已大大改变了各种行业，从医疗保健到自动驾驶。本文对这些发展进行了全面的调查，特别关注基于深度学习和基于变压器的模型。我们探讨了基本概念和方法，包括特征提取，分类，细分和对象检测。本文还强调了计算机视觉框架和工具的演变，强调了卷积神经网络（CNN），生成模型和转移学习的贡献。补充 - 我们讨论了新兴趋势，例如视觉变形金刚和多模式学习，同时承认诸如数据稀缺和实时处理之类的持续挑战。通过深入分析，我们旨在为学者和专业人员提供对计算机视觉的当前状态和未来前景的详细了解。本文进一步研究了医疗保健，自动驾驶汽车，零售，农业和安全方面的特定应用，以说明计算机视觉技术如何重新定义既定实践并增强决策能力。
实时量子储层计算的可扩展光子平台
量子储存计算（QRC）利用了量子系统的信息处理功能来解决非平凡的时间任务，从而改善了其经典对应物。最近的进步表明，QRC利用了扩大的希尔伯特空间的潜力，但是实时处理和实现量子优势的实时利用是有效地利用资源是对可行的实验实现的巨大挑战。在这项工作中，我们提出了一个适用于实时QRC的光子平台，基于储层的物理集合，以相同的光学脉冲形式通过封闭环循环。理想的操作达到了最大能力，但统计噪声显示出破坏任何量子的改进。我们提出了一种克服此限制并维持QRC性能的策略，当系统的规模扩大时。该协议是为实验实现而设计的，该协议具有当前技术的可行性。
在线降低锂离子电池等效电路模型的复杂性参数估计技术
电动汽车中面向控制的电池管理应用程序的摘要，电池组的等效电路模型（ECM）提供可接受的建模精度和简单的数学方程式，以包括单元参数。但是，在实时应用中，电路参数通过改变电池的操作条件和状态不断变化，因此需要在线参数估计器。估计器必须使用适合实时处理的计算复杂性更新电池参数。本文为ECM的在线参数估计提供了一种新颖的在线降低复杂性（ORC）技术。与现有技术相比，所提出的技术提供的复杂性明显较小（因此估计时间），但没有损害准确性。我们使用基于信任区域优化（TRO）最小二（LS）方法作为提议技术中的更新算法，并使用Nissan Leaf（Pouch）细胞实验验证我们的结果，并借助标准车辆测试周期，即动态驾驶周期（DDC）和新的欧洲驾驶周期（NEDC）。
推荐引用 推荐引用 Podder, Itilekha 和 Bub, Udo，“一种可解释的人工智能框架，用于改进半导体制造：一种设计科学研究方法”（2024 年）。ACIS 2024 会议论文集。88. https://aisel.aisnet.org/acis2024/88
半导体制造业正在经历一场数据驱动的革命，推动力来自电子设备和智能技术的进步。这种转变显著增加了数据的数量、速度和种类，从而增强了知识提取和流程优化。然而，传统的解决方案，例如“跨行业数据挖掘标准流程”、“数据库中的知识发现”和“团队数据科学流程”，不足以解决实时分析、高维数据和特定领域的挑战。为了弥补这些差距，我们引入了一个将可解释的人工智能与设计科学研究方法相结合的新框架。该框架的主要贡献包括实时处理能力、领域知识的集成以及人工智能 (AI) 模型的增强透明度，从而确保准确且可解释的决策。该框架通过晶圆图聚类展示，为实施数据挖掘和人工智能项目提供了全面、行业特定的系统指导，提供了高效、易于理解的解决方案，可以改善半导体制造。
使用大数据工具和...
OpenCV是计算机视觉OpenSource库的缩写，它是用于计算机视觉和机器学习任务的开源软件库。它最初是由英特尔（Intel）于1999年开发的，此后已成为实时计算机视觉应用程序中使用最广泛的库之一。这是其关键功能的细分。OpenCV为图像处理任务（例如过滤，边缘检测，形态操作和颜色空间操纵）提供了大量工具和算法。随着面部检测应用的不断扩展，实时处理的集成变得至关重要。实时的面部检测在诸如监视之类的方案中至关重要，在诸如监视之类的情况下，快速准确的识别至关重要。这不仅需要有效的算法，还需要并行处理和优化硬件来快速决策。此外，隐私问题在部署面部检测系统中变得越来越重要。在面部分析的益处和尊重个人隐私是一个关键的考虑之间达到平衡。伦理使用和负责处理面部数据是不可或缺的方面，需要随着这些技术的发展而需要注意。
支持深度学习的具有超表面的紧凑型光学三角算子
引言三角运算作为基本数学运算家族之一，在通信与信号处理领域占有核心地位[1]。传统的用于执行三角运算的器件，如现场可编程门阵列（FPGA）[2]和数字信号处理器（DSP）[3]，通常基于电子元件，这导致速度低、功耗高，并且复杂性不可避免[4,5]。如今，呈指数级增长的通信数据和信息需要实时处理和存储，这对传统的基于电子的运算提出了严峻的挑战。因此，迫切需要一种颠覆性的数值三角运算解决方案。在过去的几年中，光学计算的出现为突破传统信号处理器的若干限制提供了可能性[6]。这种基于电磁波的计算策略避免了模数转换，允许超高速大规模并行运算[7]，这已被证明在时间积分和微分[8,9]、希尔伯特变换[10]、空间微分器[11]、逻辑门[12]和任意波形生成[13]中具有巨大潜力。
带有接近警报的无人机
近年来，无人驾驶汽车（UAV）中接近传感器的整合彻底改变了其导航能力，尤其是在复杂而动态的环境中。本文对配备邻近传感器的无人机的设计，实施和实验验证进行了全面探索，以增强空间意识和避免障碍。基于超声波，红外和光检测和范围（LIDAR）的系统的邻近传感器的利用，使无人机能够检测其附近的障碍物并动态调整其飞行路径以避免碰撞。提出的系统的关键组件包括传感器套件，数据融合算法和控制机制。接近传感器数据是实时处理的，并与其他感觉输入融合，以生成无人机周围环境的全面空间图。高级算法然后分析此信息，以确定最大程度地降低碰撞风险的同时有效到达目的地的最佳飞行轨迹。自适应控制算法使无人机能够迅速响应动态变化的环境，从而确保在具有挑战性的情况下进行稳健的性能。