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基于无人机遥感摄像机与类脑计算芯片的实时智能运动目标跟踪
基于无人机的运动目标跟踪技术被广泛应用于自动巡检、应急处置等诸多领域。现有的运动目标跟踪方法通常存在计算量大、跟踪效率低的问题。受限于无人机平台的算力，基于无人机平台采集的视频数据对多目标进行实时跟踪分析是一项艰巨的任务。本文提出了一种针对无人机实时跟踪任务的带记忆的特定目标滤波跟踪（TSFMTrack）方法，该方法包括用于捕捉目标外观特征的轨迹滤波模块（TFM）和用于每帧边界框关联的轨迹匹配模块（TMM）。通过在流行的MOT和UAV跟踪数据集上与其他SOTA方法的实验比较，TSFMTrack在准确性、计算效率和可靠性方面表现出明显的优势。并且将TSFMTrack部署在类脑芯片Lynchip KA200上，实验结果证明了TSFMTrack在边缘计算平台上的有效性以及适合无人机实时跟踪任务。
低成本旋涂机与无线物联网的开发......
一种低成本旋涂机，带有无线遥控系统，可以以比传统方法低得多的成本沉积厚度和质量均匀的薄膜。该系统由三个主要部分组成，一个电动主轴、一个旋涂头和一个连接到网络的控制系统。机械部分的机械设计、使用 ESP32 的旋涂机系统设计以及通过 Visual Basic 实现无线控制。支持网络的控制系统允许实时监控和调整沉积过程，从而提高效率和可重复性。对于寻求以传统系统一小部分成本获得薄膜沉积技术的组织来说，这种低成本旋涂系统是一种有前途的解决方案。通过将无线物联网控制集成到低成本旋涂机中，该技术对涂层均匀性的影响将为该领域的未来发展提供宝贵的见解。
计算机与信息技术概论ppt
早期计算历史跨越数千年，算盘是最早用于计算的设备之一。巴比伦人在公元前 300 年创造了早期版本，而后来的版本则在公元 1200 年左右出现在中国和日本。在 17 世纪，布莱斯·帕斯卡和威廉·莱布尼茨等发明家开发了机械计算器，包括帕斯卡的齿轮式机器。查尔斯·巴贝奇于 1822 年设计了第一台机械计算机差分机。虽然他的设计由于资金问题而从未完成，但它为更复杂的设计奠定了基础。算法和编程的概念在这一时期开始形成。洛夫莱斯伯爵夫人奥古斯塔·艾达·金（拜伦）通常被认为是第一位程序员，她在 1843 年开发了一种名为 Ada 的计算机语言。她写了关于查尔斯·巴贝奇的分析机的笔记，该机旨在使用打孔卡进行计算。随着技术的进步，计算设备也在不断发展。第一台电子计算机出现于 20 世纪中叶，ENIAC（电子数字积分计算器）是 1946 年开发的第一台大型数字计算机。真空管最初用作电子开关，但后来被晶体管取代。晶体管的发明导致了集成电路的发展，集成电路涉及在单个硅片上放置多个晶体管设备。微处理器通过将中央处理器 (CPU) 封装到单个芯片上，彻底改变了计算方式。这标志着第四代计算机的开始，并为我们今天使用的现代计算系统铺平了道路。计算的历史丰富多彩，跨越了几个世纪和大洲。从算盘等古老设备到现在主宰我们生活的复杂机器，每一项创新都建立在上一项创新的基础上，从而带来了我们在现代技术中看到的令人难以置信的进步。英特尔公司推出了第一款微处理器芯片 Intel 4004，其工作频率为 108 kHz，包含大约 2300 个晶体管，相当于 15 台 IBM 个人电脑。 1981 年 8 月 12 日，IBM 发布了其新计算机 IBM PC。2004 年，IBM 将其 PC 业务出售给联想。苹果电脑公司由史蒂夫·乔布斯和史蒂夫·沃兹尼亚克于 1975 年创立，并于 1984 年推出了带有图形用户界面 (GUI) 的 Macintosh。笔记本电脑从 1981 年亚当·奥斯本的 Osborne 1 发展到 1988 年康柏的彩屏笔记本电脑，随后是 2008 年最薄的笔记本电脑 MacBook Air 和 2011 年戴尔 XPS 15Z。微软继续更新 Windows，推出其最新版本“Windows 8”。Linux 操作系统作为 MS Windows 的开源替代品而广受欢迎。最大的 PC 制造商惠普计划出售其 PC 部门，而苹果仍然是个人电脑的主要参与者，尤其是在创意市场。谷歌成为互联网解决方案的重要参与者。从 1990 年到今天，计算机的发展趋势是速度更快、体积更小、更可靠、更便宜、更易于使用。第五代计算设备专注于人工智能、并行处理以及开发响应自然语言输入并具有学习和自我组织的设备。计算机是一种数字设备，可以对其进行编程以将信息从一种形式转换为另一种形式，并且只理解两种状态（开/关或 0/1）。传统计算机包括 NASA 等组织使用的超级计算机和 20 世纪 50 年代为大型企业推出的大型计算机。个人计算机是小型、独立的设备，使用微处理器拥有自己的 CPU。硬件是指计算机的物理组件，而软件则由告诉计算机做什么的程序（指令）组成，存储在硬盘、CD-ROM、软盘或磁带等介质上。处理器是计算机的大脑，包括系统板、接口板和扩展槽。计算机的大脑是 CPU（中央处理器），这是一个或多个集成电路上的复杂电子电路，用于执行软件指令并与其他系统部件（尤其是 RAM 和输入设备）通信。CPU 是计算机的心脏。RAM（随机存取存储器）是一种临时存储器，以电子方式存储 ON 和 OFF 位，但断电时，RAM 中的所有内容都会丢失。它是易失性的，用于存储软件和数据。ROM（只读存储器）是用于永久存储启动指令和其他关键信息的集成电路。用户无法更改或删除此信息；它由制造商固定。ROM 也称为 ROM BIOS（基本输入输出系统软件）。ROM 包含启动指令和输入输出设备的低级处理，例如与键盘和显示器的通信。计算机经历了几代：第一代（1940-1956 年）使用真空管作为电路，使用磁鼓作为存储器。UNIVAC 和 ENIAC 是第一代计算机的代表。第二代计算机（1956-1963 年）使用晶体管，允许使用符号或汇编语言以文字指定指令。在此期间开发了 COBOL、FORTRAN、ALGOL 和 SNOBOL 等高级编程语言。与第一代计算机相比，第二代计算机的优势包括耗电量更少、体积更小、硬件故障更少、编程更简单。第四代计算机的性能和效率比前代计算机更高。这些系统使用微处理器，将数千个集成电路封装在单个硅片上，从而提高了处理速度。半导体存储器的集成实现了更快的数据传输速率，使硬盘更小、更便宜、更宽敞。此外，软盘和磁带的使用促进了计算机之间的数据移植，而图形用户界面 (GUI)、鼠标和手持设备的开发进一步提升了用户体验。在此期间，出现了 MS-DOS、MS-Windows、UNIX 和 Apple 专有系统等新操作系统，并辅以文字处理软件包、电子表格软件和图形工具。计算机的发展导致了更快、更大的主存储器和辅助存储器的发展。这使得可以在各种环境中使用的通用计算机得以创建。图形用户界面 (GUI) 简化了计算机的使用，使其可供更广泛的受众使用。因此，计算机成为办公室和家庭环境中日常生活中不可或缺的一部分。网络功能进一步推动了计算机的广泛采用，这促进了资源共享和硬件和软件的有效利用。第五代计算机正在以人工智能为核心进行开发。虽然仍处于开发阶段，但语音识别等应用程序已经在今天使用。目标是创建能够响应自然语言输入并能够学习和自我组织的设备。第五代计算机的两种主要编程语言是 LISP 和 Prolog。根据计算机的速度、数据存储容量和价格，计算机大致可分为四类。这些分类包括：1. 主存储器：接受数据或指令 2. 二级存储器：存储数据 3. 处理：处理数据 4. 输出：显示结果 5. 控制单元：控制和协调计算机内的所有操作 数据和指令的流动由控制单元控制，从而实现高效的处理和输出。目标是创建能够响应自然语言输入并能够学习和自我组织的设备。第五代计算机的两种主要编程语言是 LISP 和 Prolog。根据计算机的速度、数据存储容量和价格，计算机大致可分为四类。这些分类包括：1. 主存储器：接受数据或指令 2. 二级存储器：存储数据 3. 处理：处理数据 4. 输出：显示结果 5. 控制单元：控制和协调计算机内的所有操作 数据和指令的流动由控制单元控制，从而实现高效的处理和输出。目标是创建能够响应自然语言输入并能够学习和自我组织的设备。第五代计算机的两种主要编程语言是 LISP 和 Prolog。根据计算机的速度、数据存储容量和价格，计算机大致可分为四类。这些分类包括：1. 主存储器：接受数据或指令 2. 二级存储器：存储数据 3. 处理：处理数据 4. 输出：显示结果 5. 控制单元：控制和协调计算机内的所有操作 数据和指令的流动由控制单元控制，从而实现高效的处理和输出。
三菱电机与 HACARUS 合作扩大 AI 视觉检测业务
三菱电机公司和 HACARUS 公司今天宣布，双方已同意扩大在基于 AI 的制造业视觉检测应用开发方面的合作。作为协议的一部分，三菱电机将入股 HACARUS。此次战略合作伙伴关系将利用两家公司的资源和技术，增强协同效应，最大限度地发挥双方的技术和商业潜力。通过利用 HACARUS 的专业知识，三菱电机希望加快开发和提供基于 AI 的集成自动化视觉检测解决方案，使客户能够提高制造质量和整体生产率。对于 HACARUS 来说，此次合作将使其能够使用三菱电机在日本和海外的广泛销售基础设施。HACARUS Check 是一种配备独特紧凑型 AI 的视觉检测解决方案。除了 AI 开发，HACARUS 还专注于将 AI 与各种工厂自动化 (FA) 设备集成。2023 年 12 月，三菱电机发布了 MELSOFT VIXIO*，这是一款基于 AI 的视觉检测软件，配备了该公司专有的 Maisart AI 技术，可实现视觉检测流程自动化，从而提高制造质量并解决日本劳动力减少的问题。三菱电机工厂自动化系统集团总裁竹内俊江表示：“作为我们 FA 系统业务战略的一部分，我们正在应对现代社会面临的关键挑战。”“由于劳动力短缺，生产线的自动化正在加速，但许多目视检查仍然由人类手动完成。通过此次合作，我们期待通过 MELSOFT VIXIO 加强对客户需求的响应，并在 HACARUS 基于 AI 的目视检查专业知识的支持下，解决制造业的劳动力短缺问题。”“自 2014 年 HACARUS 成立以来，我们公司一直致力于在各种工业领域进行“测量”，并以通过使用 AI、IoT 和机器人等最新技术从数据中创造附加价值来为社会做出贡献为使命。对于制造业的客户，我们提供 HACARUS Check，这是一款可减少目视检查所需人工劳动的产品。三菱电机的 FA 系统业务正在加强其制造业数字化和循环数字工程推广解决方案组合。通过此次资本和商业联盟，我们将努力开发促进制造现场数字化转型的解决方案，主要关注表面检查，通过将三菱电机的 FA 产品和知识与我们的 AI 技术相结合，以解决劳动人口减少等社会问题，”HACARUS 首席执行官 Takashi Someda 表示。为了进一步实现设计、生产、测试、操作和维护等流程的自动化和数字化，三菱电机正在稳步投资并与软件公司合作，为客户提供一流的产品和解决方案。近年来，各国劳动力，尤其是熟练劳动力的减少对制造业的生产率水平产生了负面影响。一种应对措施是采用和开发使用图像处理技术的基于规则的视觉检查**。然而，检测划痕和颜色不均匀等缺陷的困难增加了对可以进一步实现检查流程自动化并减轻产品检查员负担的 AI 技术的需求。
计算机与系统科学学院 - ...
2024 年 1 月 3 日 — M.Tech.（计算机科学与技术）：第二学期。课程名称。数据... 大脑理论与神经网络（选修）。CS-920。网络安全（选修）。
![使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助](/simg/1/1fdb5acc25bc271c70249c1550ace6ea5f773f89.png)
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
科学家将生物计算机与脑组织
随着研究人员建立了“生物计算机”，人类和机器的合并又向前迈出了一步。生物工程师将实验室生长的人脑组织与微电极结合在一起。科学家称其为Brainoware的创作。它处于开发的胚胎阶段，但它已经可以执行复杂的任务，例如语音识别。首席研究员冯郭博士希望他的柔和的软件将有助于推进AI技术。这也可能意味着AI硬件的能量要比仅使用硅芯片少得多。郭博士说：“这只是证明我们可以完成这项工作的概念。我们还有很长的路要走。”
逆境暴露的发展时机与成年中的白质完整性之间的多元联系
抽象的早期逆境在全球范围内普遍存在，这代表了整个生命周期中心理健康负担增加的有效风险因素。但是，逆境暴露，神经生物学变化和心理健康问题之间存在实质性的异质性。考虑到逆境的关键特征，例如暴露的发展时机可以阐明逆境，神经发育和心理健康之间的关联。本研究利用稀疏的规范相关性分析来表征逆境年龄暴露年龄与整个大脑中白质区完整性之间的协方差模式。我们发现，在儿童期间（尤其是5-6岁和8-9岁）的逆境暴露与白质道完整性的变化有关，以便支持感觉运动功能的区域在与逆境暴露的关系中表现出更高的完整性，而支持皮质皮层通信表现出较低的完整性。此外，在学龄前年龄和中学期间经历的逆境（4-9岁）与逆境相关的潜在道模式与成年后与创伤相关的症状有关。我们的发现强调了逆境暴露可能会以功能和发展的特定方式差异地影响白质，并表明4-9岁之间经历的逆境可能会以与成人心理健康相关的方式影响全球白质区的发展。
耳塞/降噪耳机与听力保护装置 (HPD)
如果您正在考虑使用耳塞或降噪耳机作为听力保护装置，请务必记住，降噪耳机和耳塞主要不是听力保护装置 (HPD)。HPD 是经 EPA 认可实验室认证的降噪产品。耳罩和耳塞等 HPD 可物理阻挡声音，而耳塞等降噪耳机则使用主动降噪技术来降低低频环境噪音。耳罩或耳塞的工作原理是在耳朵和外部噪音源之间建立物理屏障。相比之下，耳塞使用麦克风检测传入的声波并创建抵消原始声音的相反波形。
