XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System素材
使用Yolov8算法的交通拥堵检测与...
根据中央Java统计局的数据，社区发展和增长有关2021年中部爪哇省车辆数量的数据是20 320 743。社会增长的增长导致了车辆密度，这在城市地区是一个严重的问题。这项研究使用Yolov8算法开发了一种拥塞检测系统，以分析CCTV素材的交通密度。自动检测交通拥堵是城市运输管理中的一个关键挑战。Yolov8是一种快速准确的对象检测算法，用于识别车辆并在高速公路各个区域计数数量。然后处理此信息以评估道路拥堵条件，目的是检测拥塞。在两个道路方案和交通状况上测试了获得的数据，以评估系统的性能。结果表明，在训练测试中，Yolov8的准确性在96％时显示出很高，但是在几种不同的样本测试中，检测准确率在所有测试的框架样品中均显示59.2％。使用Yolov8的使用可以通过有效的计算资源实时检测，从而使其成为大规模部署的潜在解决方案。本研究表明，将高级对象检测算法（例如Yolov8）与CCTV数据合并可以为大城市的交通管理提供有效的解决方案。预计该系统将改善对拥塞的反应，帮助控制交通，并减少城市地区拥塞的负面影响。
传感器-IRIS
摘要：印刷电子是一个不断发展的研究领域，它可以通过利用可再生和可生物降解的材料（如纸张）来减少电子产品对环境的影响。在我们的工作中，我们设计并测试了一种在纤维素基板上制造混合智能设备的新方法，该方法通过气溶胶喷射打印 (AJP) 和光子固化（也称为闪光灯退火 (FLA)）进行，能够在没有任何损坏的情况下固化低温材料。测试了三种不同的纤维素基材料（色谱纸、相纸、纸板）。多层功能和 SMD（表面贴装设备）互连使制造过程具有高度灵活性。进行了电气和几何测试以分析印刷样品的行为。得到的电阻率为色谱纸上的 26.3 × 10 − 8 Ω · m，相纸上的 22.3 × 10 − 8 Ω · m 和纸板上的 13.1 × 10 − 8 Ω · m。进行了轮廓仪和光学显微镜评估，以说明墨水在纤维素材料中的沉积质量和渗透性（色谱纸、相纸和纸板的厚度分别为 24.9、28.5 和 51 µ m）。此外，还进行了弯曲（只有色谱纸没有达到破裂）和潮湿环境测试（阻力无明显变化）。展示了纤维素 3D 基板上功能齐全的多层智能设备的最终原型，其特点是多层、电容式传感器、SMD 互连。
上帝的黄金 - 米塞斯研究所
在我们深入探讨这个故事之前，读者的好奇心需要知道以下几点：第一，为什么作者选择写一个仍然活着的人的历史，因此，他的历史还没有完全被写出来；第二，这个故事的来源是什么，洛克菲勒家族在多大程度上参与了这个故事的准备。第一个问题的答案是，就历史而言，约翰·D·洛克菲勒的职业生涯已经完全结束了，而且已经过去了十五年多。当洛克菲勒先生结束他的职业生涯时，一些富有同情心的传记作者，在家人的信任下，将能够在这位退休的乡绅过去二十年的生活中添加许多不重要的“个人事件”。这些无疑会很有趣，但几乎不会给历史所关注的“画面”增添任何东西，因为素材已经可用。第二个问题的答案是，材料是从洛克菲勒先生生活的时代的大量记录中收集的，这些记录由无数的立法和国会调查以及无数的法院判决组成，所有这些都被仔细阅读过；在洛克菲勒出生至今的无数小册子、文章、地址和信件以及日报记录中，所有这些，包括纽约州奥本市的奥韦戈、克利夫兰和纽约市、宾夕法尼亚州石油城和泰特斯维尔的报纸，都已被阅读和比较过，涵盖了本书所涵盖的整个时期。当然，我已经与大量参与所述事件或有机会观察这些事件的人交谈过。出于作者认为足够的理由，直到第七部作品出版，才向洛克菲勒家族申请信息
使用机器的人群管理和工作监控
印度铁路是世界上最大的铁路网络之一，每天迎合数百万乘客。确保这大量乘客的安全和保障，同时也保持有效的操作是一项艰巨的任务。传统的手动监视和监视方法具有局限性，包括人为错误和无法实时处理大量数据。为了应对这些挑战，人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的整合提供了有前途的解决方案。该项目提议开发AI驱动的系统，用于分析印度铁路的现有闭路电视（CCTV）录像，以增强人群管理，预防犯罪和工作监控。系统将利用高级AI算法来检测异常行为，跟踪人群的运动并实时确定潜在的安全威胁。通过利用ML功能，系统还将能够预测人群模式并优化资源分配。所提出的系统将包括几个组件。首先，先进的AI算法将用于分析CCTV素材，并检测异常情况，例如可疑行为，废弃的物体或异常人群运动。这些算法将在正常人群行为的大型数据集上进行培训，以最大程度地减少误报。其次，将采用Mlalgorithms根据历史数据，季节性和外部因素（例如天气和事件）来预测人群模式。此信息将用于优化资源分配，以确保安全人员有效，有效地部署。第三，将开发用户界面以向安全人员显示实时数据和见解，从而使他们能够迅速对任何潜在威胁或问题做出响应。
- 加拿大核学会
霍普港地区计划是一个为期 10 年的项目，代表了加拿大政府对确保清理和长期安全管理历史低放射性废物的承诺。它涉及在附近的地点建造一个人工地上土丘，以便长期安全地管理它，远离其当前的湖岸位置。“历史废物”是指在制定控制此类活动的立法之前的活动产生的低放射性废物。在霍普港，它始于 1932 年，当时私营的 Eldorado Gold Mines 在湖边开设了一家镭精炼厂。当时镭的价值比同等重量的黄金高出数千倍。在精炼高价值镭时，废品之一是无价值的铀。十年后，铀的价格飞涨——它已成为一种战略材料。出于安全和其他原因，加拿大政府接管了该公司。不幸的是，在 1932 年至 1970 年间，Port Hope 镇因运输过程中的泄漏、受污染填料的转移以及储存区域的风蚀和水蚀而受到污染。从地下挖出岩石并将其转化为宝贵资产的历史由来已久。这对包括 Port Hope 在内的许多城镇来说都是一项经济上的成功。因为需要大约一吨沥青铀矿和十吨化学品才能生产出几克镭，所以有很多废物被掩埋、堆积或用作垃圾填埋场。遗憾的是，这次污染引发了争议，并成为海伦·卡尔迪科特博士等反核活动人士散布恐慌的素材，她已向居民发出警告
提出有效利用互联网和……的措施
本课题通过分析北宁体育大学全日制学生开发利用互联网与社交网络学习服务的现状,参考相关文献,筛选并提出了提高利用互联网与社交网络服务教学与学习的有效性的措施,满足北宁体育大学学生的学习素材需求。为了了解所选措施的实际基础，该项目对目前直接参与北宁体育大学和河内多所大学的管理和教学的 30 名领导、管理人员和教育工作者进行了采访。项目成果选取了上述06项措施，旨在提高利用互联网和社交网络进行教学和学习的效率，满足北宁体育大学学生的需求。解决方案包括： - 措施一：加强对学生使用互联网和社交网络的宣传教育。 - 措施二：丰富利用网络和社交网络对学生进行宣传教育的形式 - 措施三：开发和管理网络环境下学生政治思想教育信息页面 - 措施四：建立网络环境下学生政治思想教育管理和教育合作队伍 - 措施五：提升学生政治思想教育干部、教师和合作队伍的能力。 - 措施六：建立学习资料信息系统及数据库，并整合至学校网站。这些措施应在组织和管理教学、学习和生活活动过程中同步部署和运用，特别是提高利用互联网和社交网络为北宁体育大学学生教学服务的效率。选定措施之后，我们开始为每个确定的解决方案构建具体的内容。通过直接采访、座谈等形式，组织研讨会
征求建议书 (RfP) 政策专家...
这项分析工作增强了 ALTAI Consulting 提供的成果和建议，ALTAI Consulting 是一家领导全球咨询工作的国际咨询公司。它还为旨在促进可持续做法以保护生物多样性和支持埃塞俄比亚社会经济发展的国家多利益相关方对话提供了信息。研究结果将为埃塞俄比亚自第一阶段以来实施的 BIODEV2030 平台的利益相关方的讨论提供信息和参考。咨询的目标不是实施部门政策工具的改革，而是为利益相关方提供信息并激发他们思考和讨论以下问题：i) 危害生物多样性的生产实践 - 塑造这些实践的部门政策工具 - 与生物多样性之间的联系，ii) 如何改革这些现有工具（或引入新工具）以激励生产者采用更多有利于生物多样性的做法。这些讨论可以看作是准备这些改革的必要步骤，以在埃塞俄比亚独特的生物多样性景观中实现经济增长与环境保护之间的平衡。任务描述 为了支持确定优先的经济和部门政策手段以及可能的生物多样性友好型改革的例子，从而为参与 BIODEV2030 项目第二阶段的利益相关者提供意见，IUCN ESARO 正在聘请一位政策分析专家，以促进关于确定 SPPI 和改革的对话进程，以激励改变埃塞俄比亚生产过程和整个价值链的实践。选定的个人顾问将与 BIODEV2030 高级项目官员密切合作，准备和促进多利益相关方对话研讨会，该研讨会以与国际专业知识联合开展工作的结果为基础，以确定优先的经济和部门政策手段以及可能的生物多样性友好型改革的例子，为参与 BIODEV2030 项目第二阶段的利益相关者提供思考的素材（TOR 见附件 1）。
第 61 门课程：量子晶体学
量子晶体学 (QCr) 是一个快速发展的领域，它将理论与实验相结合，以了解原子和分子水平上物质的基本行为。它提供的分子或晶体结构的测定质量超过了传统的 X 射线或电子晶体学方法所获得的质量。通过用丰富的电子和键合信息丰富结构信息，QCr 为合理的药物设计和新材料的工程做出了重大贡献。在本学院期间，我们将提供易于理解的深入量子力学和相关半经验方法教育，旨在为理解材料结构、物理化学性质以及材料对物理变化和实验探测的响应奠定坚实的基础。将简要回顾晶体学实验的理论基础，并详细介绍和培训量子晶体学方法的数据收集和分析方法。本学院的演讲者将超越理论计算，展示理论与实验之间的深层相互作用：例如，通过展示如何使用实验观察来限制或约束第一性原理计算，或以其他方式展示计算如何改善对实验结果的解释。为了实现这一总体目标，将强调理论和实验领域之间的协同作用，以提供对量子晶体学不同领域的整体看法。由于新的耦合方法和新社区的相互联系，这一知识领域在过去几年中经历了重要的推动。本学院将汇集这两个社区的学生，为这一新知识领域提供素材，并让学生之间的跨学科发展。研讨会将提供与主题相关的软件的使用和开发动手教程，包括开发所需的输入数据和使用案例研究。此外，学院将受益于与同时运行的电子晶体学学院的协同作用，两个学院将共享几场讲座。这将为探索晶体学在量子科学和结构研究中的跨学科应用提供独特的机会。
程序
将有三个全体讲座。M.G. 来自佐治亚理工学院的 Finn将出现在Click Chemistry，Emory Will Will frow frow on Prug Discovery上的Dennis Liotta，教育测试服务的Cary Supalo将提供有关化学对视力障碍的可访问性的自身人口视角。 请利用各种编程，包括基于高通量质谱的蛋白质组学，G蛋白信号，G蛋白信号传导，建议ACS学生章节，纳米材料，医学和生物学方面的纳米材料，f-元素化学，非元素谱，超级谱系和非元素谱，超细节的纳米材料的最佳实践，纳米材料的最佳实践，纳米材料，超级元素和非元素，超出元素，超出元素，超出元素，超出元素，超出元素，超级素材，超级素养和非元素，超级分类和非元素，超级素养，超出元素，超级谱，超出元素，超出元素，超级素养，超级谱系，超级素养，超级谱系，超级素养， hbcus。 也有许多专业发展的机会，包括有关知识产权，科学传播，积极学习的研讨会，以及一些专注于职业发展和网络。 我鼓励大家参加ACS治理社交，啤酒厂，网络午餐（WCC，YCC，SCC和HBCU/SACNAS），国家民权和人权中心的网络和晚餐活动。 一定要在10月24日参加颁奖晚宴，以纪念E. Ann Nalley地区志愿服务授予美国化学学会的志愿服务奖，斯坦利C.以色列奖，以推动化学科学的多样性，CHED东南地区卓越的高中教学卓越地区奖，Sermacs Industrial Innovation Innovation Award，Sermacs Interial Innovation Award and The Parterity和Parterty和Prosporty和Prospersity和繁荣。 ，在星期六，请参加百年奥运会公园的Perfebal Perfect Outrach Day。 最成功的2024 Sermacs！M.G.Finn将出现在Click Chemistry，Emory Will Will frow frow on Prug Discovery上的Dennis Liotta，教育测试服务的Cary Supalo将提供有关化学对视力障碍的可访问性的自身人口视角。请利用各种编程，包括基于高通量质谱的蛋白质组学，G蛋白信号，G蛋白信号传导，建议ACS学生章节，纳米材料，医学和生物学方面的纳米材料，f-元素化学，非元素谱，超级谱系和非元素谱，超细节的纳米材料的最佳实践，纳米材料的最佳实践，纳米材料，超级元素和非元素，超出元素，超出元素，超出元素，超出元素，超出元素，超级素材，超级素养和非元素，超级分类和非元素，超级素养，超出元素，超级谱，超出元素，超出元素，超级素养，超级谱系，超级素养，超级谱系，超级素养， hbcus。也有许多专业发展的机会，包括有关知识产权，科学传播，积极学习的研讨会，以及一些专注于职业发展和网络。我鼓励大家参加ACS治理社交，啤酒厂，网络午餐（WCC，YCC，SCC和HBCU/SACNAS），国家民权和人权中心的网络和晚餐活动。一定要在10月24日参加颁奖晚宴，以纪念E. Ann Nalley地区志愿服务授予美国化学学会的志愿服务奖，斯坦利C.以色列奖，以推动化学科学的多样性，CHED东南地区卓越的高中教学卓越地区奖，Sermacs Industrial Innovation Innovation Award，Sermacs Interial Innovation Award and The Parterity和Parterty和Prosporty和Prospersity和繁荣。，在星期六，请参加百年奥运会公园的Perfebal Perfect Outrach Day。最成功的2024 Sermacs！对于所有这些伟大的研讨会，讲习班和社交活动，我要特别感谢Sermacs总主席Ajay Mallia，计划主席Mark Mitchell，许多组织者，志愿者，赞助商，ACS员工，尤其是我们的主人，尤其是我们的努力工作，以努力创造精力激励，并在此创造一个多样的经验，并在此创造了多样的经验，并具有多样的经验。玛丽·卡罗尔（Mary K. Carroll）主席美国化学学会
人工智能模型与非营利数据的联系引发了合理使用问题
Law360（2024 年 1 月 18 日，美国东部时间晚上 10:29）——为了开发 ChatGPT 和文本转艺术程序 Stable Diffusion，人工智能公司无需费力寻找帮助他们的程序惊艳世界的素材。OpenAI 和总部位于伦敦的 Stability AI 所要做的就是获取内容来训练他们的程序，就像我们其他人想学习某些东西时所做的一样——上网。这些公司不必为用于人工智能训练的大量数据集付费，甚至不必请求，因为在许多情况下，这些数据集已经存在——由非营利组织收集，这些非营利组织的既定目的是存档互联网的部分内容并免费提供材料。除了成本和便利性之外，非营利组织还有另一个优势，使使用他们的材料更具吸引力：由于他们收集的内容用于学术研究并且是免费提供的，因此这是合理使用，人工智能公司在诉讼和对美国版权局的评论中辩称。但现在，人工智能公司使用的 Common Crawl 和大规模人工智能开放网络 (LAION) 等非营利组织的数据集正受到作家、艺术家、艺人和其他内容创作者的诉讼，他们指控生成式人工智能模型侵犯了版权。Common Crawl、LAION 和其他公司在许多针对人工智能公司的未决诉讼中被提及，尽管它们不是被告。然而，根据对知识产权律师、法学教授和人工智能研究人员的采访，这并不意味着非营利组织最终可以逃脱责任。Saul Ewing LLP 体育和娱乐业务合伙人兼主席 Darius Gambino 表示：“处理这些案件的动态很有趣，因为被指控侵犯版权的公司不一定是创建人工智能使用的数据集的公司。”在 LAION 的案件中，已提起集体诉讼的艺术家指控该非营利组织拥有来自 Stability AI 和谷歌的工程师，同时还获得了 Stability AI 首席执行官 Emad Mostaque 的资助，后者自称是 2022 年“LAION 的最大支持者”。艺术家们还声称 Mostaque 资助了该非营利组织用于 Stable Diffusion 的数据集。起诉书称，在艺术家们提起诉讼后，Mostaque 撤回了他的言论。LAION、Stability AI 和谷歌没有回应对此事发表评论的请求。