XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System流量
世界经济供应链中的能源使用流量
北京林业大学，北京林业大学，北京100083，中国B系统生态学与可持续性科学实验室，北京大学，北京大学100871，C中国北京大学研究中心，可再生能源与电力系统研究中心，杰达斯·阿卜杜勒齐兹（Abdulaziz）国王阿卜杜勒齐兹（King Abdulaziz），jeddah，21589，saudi kanics and Saudi and Saudi and Saudi and Saudi and Saudi and Saudi and Saudi， Wuhan 430073，PR CHINE E伦敦大学学院Bartlett建筑与项目管理学院，伦敦WC1E，英国7HB，英国F NAAM研究小组，科学系，国王阿卜杜勒齐兹大学，Jeddah，Jeddah，21589，沙特阿拉伯G，阿拉伯g环境科学系北京林业大学，北京林业大学，北京100083，中国B系统生态学与可持续性科学实验室，北京大学，北京大学100871，C中国北京大学研究中心，可再生能源与电力系统研究中心，杰达斯·阿卜杜勒齐兹（Abdulaziz）国王阿卜杜勒齐兹（King Abdulaziz），jeddah，21589，saudi kanics and Saudi and Saudi and Saudi and Saudi and Saudi and Saudi and Saudi， Wuhan 430073，PR CHINE E伦敦大学学院Bartlett建筑与项目管理学院，伦敦WC1E，英国7HB，英国F NAAM研究小组，科学系，国王阿卜杜勒齐兹大学，Jeddah，Jeddah，21589，沙特阿拉伯G，阿拉伯g环境科学系
Mini Gaskleen® 高流量过滤器组件
操作条件 • 最大操作压力：20.7 MPa @ 121°C / 3000 psig @ 250°F • 最大正向压差：0.55 MPa @ 21°C / 80 psid @ 70°F • 最大反向压差：0.34 MPa @ 21°C / 50 psid @ 70°F • 欧盟压力设备指令：组件已根据欧盟压力设备指令 97/23/EC 使用 SEP 进行评估和设计，未带有 CE 标志
InVue® 集成流量控制器 6550 型
InVue 集成流量控制器 6550 型采用独特的 PTFE 阀膜片，可控制大容量流体流量。利用最新的电动阀和流量计技术，封装的内部电子元件可控制流量控制器的各个方面。该产品由设定点信号（例如 4 – 20 mA、0 – 10 VDC）激活，以将流体流量保持在所需的设定点。
口服液体药品流量限制器指南...
指导草案 本指导文件仅供评论之用。有关本草案的评论和建议应在《联邦公报》上公布指导草案发布通知后 60 天内提交。将电子评论提交至 https://www.regulations.gov。将书面评论提交至食品药品管理局卷宗管理人员（HFA-305），5630 Fishers Lane, Rm. 1061, Rockville, MD 20852。所有评论均应注明在《联邦公报》上公布的发布通知中所列的卷宗编号。 如对本草案文件有疑问，请联系 Rhiannon Leutner（CDER），电话 240-402-5998。如对本文件有关 CBER 监管产品的问题，请联系沟通、推广和发展办公室（OCOD），电话 1-800-835-4709 或 240-402-8010。
基于机器学习的自适应流量信号系统-IJRPR
当前的交通管制技术努力与不断变化的城市交通动态保持同步。诸如事故，建筑工作和高峰时间拥塞等因素会严重破坏典型的交通模式。此外，救护车等紧急车辆经常在交通信号下延误，阻碍了他们在关键情况下及时反应的能力。交通信号系统中这些车辆缺乏优先级，这使紧急管理进一步复杂化。这些问题强调了迫切需要适应转移情况的创新解决方案，同时确保有效通过常规和紧急交通。
企业碳核算：资产负债表和流量陈述
摘要有关碳排放的公司披露缺乏公认的会计规则。此处描述的交易碳会计系统将经营资产的历史成本会计规则作为生成碳排放的模板（CE）声明（CE），包括资产负债表和流量状态。CE资产负债表的资产侧报告了运营资产中体现的碳排放。责任方将公司的累积直接排放传达到大气中，以及从供应商那里获得的商品中体现的累积排放量很少，较少出售给客户的供应商。流报表报告了该公司的年度企业碳足迹，该年度碳足迹计算为当前售出的商品的摇篮到门面的碳足迹。在一起，资产负债表和流量状态生成了公司在碳排放域中的过去，当前和未来绩效的关键绩效指标。
使用计算机视觉的基于AI的流量控制器
交通管制是城市规划，安全性和效率的重要组成部分。在这项研究中，我们研究了如何使用计算机愿景实现基于AI的流量控制，并将其与较旧的方法进行比较。我们研究了人工智能系统在优化交通流，改善安全性和减少拥塞的潜在好处。该研究比较了基于计算机的AI流量控制器与传统交通管理方法的性能。交通拥堵是城市中普遍存在的问题，导致时间浪费，更高的燃料使用和增加的污染。为了解决这些问题，人们对使用人工智能（AI）和计算机视觉技术进行交通管理一直引起人们的兴趣。我们研究了基于AI的交通控制系统的创建和评估，以及与现有技术相比的创建和评估。应用了一种使用对象计数概念的新方法。我们提出了一个可以使用计算机视觉和人工智能的实时项目计数数据来智能控制流量的系统。我们根据几个关键的性能指标评估了两种交通控制方法，包括行人检测和单个车道中车辆计数的准确性。与常规方法相比，AI驱动的交通控制系统表现出了值得注意的优势。它的旅行时间减少了15％，燃油消耗降低了10％，交通流量效率提高了25％。值得注意的是，AI系统还降低了30％的交通事故，强调了其显着提高道路安全性的潜力。
自适应流量监控：整合ML和远景
车辆速度和数板检测系统旨在监视车辆速度并自动确定超过速度限制的车辆，从而使罚款向罪犯发行。该系统使用Yolov8预训练的模型（Yolov8n）从视频或图像中检测车辆，而排序算法则在每个检测到的车辆跨相机的视野中移动时跟踪每个检测到的车辆。使用公式（v = d/t \）计算车辆的速度，其中将时间（t）测量为车辆越过两个平行线，并使用欧几里得距离公式计算线之间的距离（d）。当发现车辆超速行驶时，该系统会使用车牌探测器来捕获车辆的注册号，该号码用于识别所有者以发出罚款或“ Challan”。该项目的代码在speed_detection.ipynb文件中实现，测试视频数据存储在视频文件夹中。
深度学习和流量标志的多模式LLM ...
自动驾驶汽车（AVS）需要可靠的交通标志识别和健壮的车道检测功能，以确保在复杂和动态的环境中实现安全的导航。本文介绍了一种综合方法，结合了先进的深度学习技术和多模式大型语言模型（MLLMS），以实现全面的道路。对于交通标志识别，我们系统地评估了Resnet-50，Yolov8和RT-Det，在Resnet-50中以99.8％的状态效果达到99.8％，Yolov8的精度为98.0％，尽管具有较高的计算机复杂性，但在RT-DECT上的精度达到了96.6％的精度。对于车道检测，我们提出了一种基于CNN的分割方法，通过多项式曲线拟合增强了，该方法在有利条件下肝脏高精度。更重要的是，我们引入了一个轻巧的，多模式的，基于LLM的框架，该框架直接进行了调整的指令，以调整您的小而多样化的数据集，从而消除了对Intial预处理的需求。该框架有效地处理了各种车道类型，复杂的交叉点和合并区域，可以通过不利条件下的推理来提高车道检测可靠性。尽管有限制可用的培训资源，但我们的多模式方法表明了高级推理能力，达到了53.87％的所有准确性（FRM），这一问题总体上是82.83％的总体确保（QNS），在清晰的条件下，泳道的检测准确性为99.6％，在夜间和93.0％的情况下为93.0％的雨水，以及8.0％的雨水，以及8.8的范围。道路退化（95.6％）。拟议的综合框架显着增强了AV感知的可观性，从而极大地促进了在各种和充满挑战的道路方案中更安全的自主驾驶。