文章标题:人工智能 (AI) 在企业家创办、自动化和扩展业务中的作用。作者:John Ughulu 博士[1] 所属机构:13010 Morris Road[1] Orcid ids:0000-0001-7079-6030[1] 联系电子邮件:info@johnughulu.com 许可信息:本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取方式发表,允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制,前提是对原始作品进行适当引用。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明:本文为预印本,尚未经过同行评审,正在审议中,并已提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。DOI:10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PP5ZKWJ.v1 预印本首次在线发布:2022 年 8 月 20 日 关键词:人工智能、商业、创业、销售、营销
在此编码中,国家石油,天然气和生物燃料(ANP)的重新计划在提供有关巴西陆地盆地的全面数据方面起着至关重要的作用。根据Ferreira和Oliveira(2021)的说法,对这些数据的开放访问对于可以改变该行业的技术创新至关重要。这项研究使用与NOSQL数据库集成的Python和Typescript中开发的软件加深了此数据的处理,Melo和Santos(2020)(2020)将这种方法识别为对大型数据的有效管理必不可少的方法。
要允许复制或重新出版,请联系美国航空与宇航学院1801 Alexander Bell Drive,Suite 500,Reston,VA,20191–4344
自动文本识别是一个困难但重要的问题。它可以概括为:如何使计算机能够识别预定义字母表中的字母和数字,可能使用上下文信息。已经进行了各种尝试来解决这个问题,使用不同的特征和分类器选择。自动文本识别系统在准确性方面已经达到了人类的表现,并且在单一大小、单一字体、高质量、已知布局、已知背景、文本的情况下,速度超过了人类的表现。当上述一个或多个参数发生变化时,问题变得越来越困难。特别是,尽管近四十年来不断进行研究,但要达到人类在识别不同大小、不同风格、未知布局、未知背景的草书方面的表现,远远超出了当今算法的范围。在本报告中,我们详细分析了该问题,介绍了相关困难,并提出了一个解决自动文本识别问题的连贯框架。
摘要在计算组织病理学领域,计算机辅助诊断系统对于获得各种疾病的患者诊断和有助于精确医学很重要。因此,已经报道了许多关于数字病理图像的自动分析方法的研究。在这项工作中,我们讨论了一种自动提取和疾病阶段分类方法多形胶质母细胞瘤(GBM)组织病理学图像。在本文中,我们使用深层卷发神经网络(深CNN)同时获取功能描述符和分类方案。此外,在这个充满挑战的分类问题中,与其他流行的CNN进行了客观和定量的比较。使用癌症基因组图像的胶质瘤图像的实验表明,我们的网络平均分类准确性为96:5%,而对于更高的交叉验证,其他网络的性能相似,较高的精度为98:0%。深CNN可以以高精度从GBM组织病理学图像中提取显着特征。总的来说,具有深CNN的组织病理学图像的GBM疾病阶段分类非常有前途,并且在大规模组织病理学图像数据的可用性中,深CNN非常适合解决这个挑战性问题。
○ 当比赛过程中发生超控时,B 赛道上的比赛将结束。 (规定3次运行中的1次将被视为已消耗。) ○ 对于A路线,即使中途发生超越,只要超越前后有清除的内容,则将被视为有效。 (例如,即使在1-1避障过程中发生超越,如果在之后的同一运行中清除了1-2障碍物识别,则1-2中获得的分数将有效。 另外,如果1-1避障成功完成,并且在下一个交叉路口的1-2障碍物识别之前发生超越,则避障的10分将成为该运行的得分。) ● 我们正在努力通过提前验证来减少技术问题,但请谅解可能会出现秘书处未预料到的问题。 ● 如果您对比赛内容有任何疑问,请在您参加的Slack频道中提问,以确保所有参与者的信息公平。请注意,我们无法回答有关比赛内容以外的任何问题。
Abstract 这项国家研究是欧盟 CEF 计划项目 EU EIP 中“促进自动驾驶”工作包的一部分,重点关注自动驾驶的五个高级应用:高速公路自动驾驶仪、指定车道上的自动卡车、混合交通中的自动公交车、机器人出租车以及自动维护和道路施工车辆。报告描述了世界不同地区尤其是欧洲与自动驾驶相关的监管框架和权威策略。该研究估计了 2040 年之前芬兰新车中所检查应用的份额、整个汽车保有量和交通性能。该研究提出了对自动驾驶的规划操作环境(Operational Design Domain,ODD)特征进行分类的提案,并将其应用于选定的应用。该研究还估算了到 2040 年运营环境的实施、维护和使用所造成的成本。此外,还研究了高水平自动驾驶对汽车出行、出行、道路网络、道路特性和道路规划、交通管理、交通安全、平稳性和环境影响以及经济和就业的影响。最后,报告讨论了对道路管理员和当局的角色和责任的影响。该研究基于文献、案头分析、专家访谈和 2018 年举办的两次专家研讨会、该领域的大会和活动以及正在进行的研究结果。联系人 Alina Koskela/Eetu Pilli-Sihvola 报告语言 英语 保密 公开 总页数 137
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随着各国政府越来越多地探索和投资人工智能和自动决策系统,我们需要采取措施确保这些快速发展的技术在公共服务的特殊环境中得到适当使用。在许多国家,COVID 创造了一个信任度提高的泡沫,这个泡沫可以说已经破灭了,在一个对公共机构前所未有的不信任的时代(但即使在信任度很高的时代),服务速度更快或更具成本效益是不够的。本文为政府系统(技术平台、运营、文化、治理、参与等)提出了建议,这些建议将有助于提高公众对公共机构、政策和服务的信心和信任,同时履行公共部门的特殊义务和责任。
摘要:在全球快速经济发展的背景下,作为革命性变革,自主驾驶技术吸引了许多投资者和公司企业进行投资和探索。本文研究特斯拉在自动驾驶技术方面的研发投资及其对2017年至2019年之间市场竞争力的影响。通过分析特斯拉官方网站和其他可靠来源的数据,该研究发现特斯拉的高研发投资和数据驱动方法已大大提高了其自动驾驶技术的安全性和可靠性。例如,特斯拉的自动驾驶系统可以通过多个传感器和强大的计算功能提供高度自动化的驾驶体验。结果表明,特斯拉在自动驾驶技术方面的领导能力大大提高了其市场竞争力,并驱动了整个行业。这项研究的结论表明,特斯拉的技术创新不仅提高了公司的竞争力,而且驱动了移动性生态系统的变化,这对特斯拉的发展产生了积极影响。