XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System实时监控
智慧城市和可持续移动性领导者 - 安德鲁·里彭（Andrew Rippon）
●智能城市平台启用AI的控制系统：用于实时数据见解和优化智能城市平台运营的AI驱动控制系统。●Alula Autonomous Bus Pilot：成功设计和交付了在Alula的第一个自动驾驶汽车飞行员计划，将电动汽车集成到区域运输中，并运输了100,000多人。●智能城市的详细设计：撰写了智能城市详细的设计和360个移动性智能运输计划，专注于综合的智能移动性和可持续实践。●IOT传感器网络，用于资产运营效率：整个Alula中部署的IoT传感器网络，以提高资产运营效率并促进实时监控。●城市运营大脑：为城市运营大脑开发了概念和详细的设计，这是一个用于使用AI和数据分析来管理和控制城市功能的集中式平台。●Alula Smart City的指南和政策框架：为Alula Smart City开发的综合指南和政策框架，概述了县范围的数字化转型的治理模型。●欧洲区块链服务基础设施的治理协议：设计和实施了14个欧盟成员国区块链服务互操作性的治理框架，将政策指令与技术标准保持一致，以实现分散服务交付。●迪拜智能区技术和区块链指南：撰写了迪拜智能区的技术和区块链指南，为城市内的数字和区块链生态系统设定了蓝图。●alula智能城市的综合数字双胞胎和物联网集成：为阿鲁拉智能城市实施了全面的数字双胞胎和物联网集成，从而实现了城市系统的实时监控，分析和优化。
人工智能时代的网络安全
随着人工智能 (AI) 不断改变我们的生活和工作方式，人工智能时代的网络安全已成为一个日益复杂和关键的问题。虽然人工智能技术提供了巨大的好处，但它们也对网络安全构成了重大风险，包括数据泄露、网络攻击和新漏洞的产生。为了应对这些挑战，网络安全专业人员必须调整他们的策略和工具，以跟上人工智能和相关技术的快速发展。这需要一种多方面的方法，包括主动威胁检测、实时监控和自适应响应能力。此外，确保敏感数据的隐私和安全已成为一个至关重要的问题，组织必须实施强大的数据保护政策和协议来防范潜在威胁。随着人工智能的不断发展，网络安全专家必须保持警惕和敏捷，以保持领先地位并防范新出现的威胁。
综合预防中暑及伤害...
MākuSafe 的可穿戴设备提供了一种理想的解决方案，使安全领导者能够实时监控个人的适应情况。对于新工人或尚未形成耐热能力的工人，该系统可帮助领导者密切监控个人，看他们是否比已经适应环境的同事更早出现高温或暴露迹象。这些个性化数据可让安全领导者采取主动措施，如提供额外的水分、要求缩短轮班时间或在高危人员上班的头几天密切监督他们。通过持续跟踪每位工人的热暴露和身体劳损情况，MākuSafe 有助于确保有效管理适应情况，并给予高风险工人额外的关注，以避免中暑。
利用人工智能构建价值链弹性
人工智能是价值链中不可或缺的一部分，也是转型过程中不可或缺的一部分。然而，只有充分整合，价值和韧性才能最大化。例如，在农业领域，基于人工智能的预测过程可以在作物生长过程开始时评估成本、收入、服务和库存影响。从那里，数字孪生（价值链的虚拟表示）可以帮助识别风险并提高作物保护。全球供应商可以使用人工智能规划优化从作物中提取活性成分，并将这些成分运送到配方设施，在那里将它们组合成产品。之后，优化的供应链网络可以以最有效的方式将这些产品分销给分销商和零售商。最后，可以通过控制塔实时监控每个步骤，以应对任何不可预见的中断或限制（例如极端天气事件或供应限制），并确保产品顺利交付。
数据可视化和可解释的基准框架 数据可视化和可解释的基准框架 AI (XAI) AI (XAI)
本研究引入了一个名为 EDUMX 的基准框架，该框架利用 Streamlit 开源 Python 库，专为基于机器学习 (ML) 的预测和 XAI 任务而设计。该框架提供了一套全面的功能，包括数据加载、特征选择、关系分析、数据预处理、模型选择、指标评估、训练和实时监控。用户可以轻松上传各种格式的数据，探索变量之间的关系，使用各种技术预处理数据，并使用可自定义的指标评估 ML 模型的性能。凭借其用户友好的界面，该框架为各个领域的预测任务提供了宝贵的见解，满足了预测分析不断变化的需求。EDUMX 可供所有人使用。如果您想要了解访问此工具的详细信息，请联系 mkuzlu@odu.edu。
基于数字孪生的故障诊断方法... - MDPI
摘要：卫星系统功能密度与复杂度的不断提升、恶劣的航天环境以及减少操作人员参与的成本控制措施，都日益推动着对故障诊断与健康监测（FD-HM）新方法的开发需求。数据驱动的FD-HM方法利用信号处理或数据挖掘获取系统运行状态的隐含信息，有利于对系统进行粗放而浅显的监控，有望减轻操作人员的工作负担。然而，这些卫星系统FD-HM方法主要以历史数据和一些静态物理数据为驱动，很少考虑仿真数据、实时数据以及二者之间的数据融合，不能完全胜任卫星在轨的实时监控与维护。为保障复杂卫星系统的可靠运行，本文提出了一种新的FD-HM物理-虚拟融合方法——数字孪生。此外，我们提出了卫星电力系统的 FD-HM 应用，以证明所提方法的有效性。
智能电力计量系统中的隐私成本权衡
摘要：研究了智能电网消费者的隐私和成本之间的权衡，公用事业提供商 (UP) 通过智能电表 (SM) 读数几乎实时监控其电力消耗。假设消费者可以使用电池，既可以实现隐私，又可以通过需求调整来降低能源成本。隐私是通过 SM 读数和目标负载曲线之间的均方距离来衡量的，同时考虑分时定价来计算所产生的成本。消费者还可以将电力卖回给 UP，以进一步改善隐私成本权衡。提出了两种隐私保护能源管理政策 (EMP)，它们在目标负载曲线的特征描述方式上有所不同。还考虑了一种更实用的 EMP，它以较少的频率优化能源管理。给出了数值结果来比较这些 EMP 的隐私成本权衡，考虑了各种隐私指标。