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World File Search System距离和
使用多传感器数据实现智能城市社交距离和应急管理的物联网系统
摘要：智慧城市需要能够真正应用于提高生活质量和环境质量的技术。在所有可能的解决方案中，基于物联网 (IoT) 的无线传感器网络 (WSN) 具有满足多种需求的潜力，例如提供应急管理的实时计划（由于意外事件或资产维护不足）以及通过使用社交距离和行动限制等策略来管理人口密集地区（例如城市或公园）的人群及其时空分布，以应对生物风险（例如来自病毒）。因此，本研究的目标是提出一个基于 IoT-WSN 和算法（神经网络、NN 和最短路径查找）的 IoT 系统，该系统能够从利用计算机视觉的传感器和摄像头收集的实时数据中识别警报、可用出口、集合点、最安全和最短路径以及过度拥挤。随后，使用 Web 平台和近场通信 (NFC) 技术将这些信息发送到移动设备。结果涉及两个不同的案例研究（即紧急情况和监测），并表明该系统能够提供定制策略并应对不同的情况，并且这也适用于连接关闭的情况。
文章 使用多传感器数据实现智慧城市社交距离和应急管理的物联网系统
摘要：智慧城市需要真正能够应用于提高生活质量和环境质量的技术。在所有可能的解决方案中，基于物联网 (IoT) 的无线传感器网络 (WSN) 具有满足多种需求的潜力，例如提供应急管理的实时计划（由于意外事件或资产维护不足）以及通过使用社交距离和行动限制等策略来管理人口密集地区（例如城市或公园）的人群及其时空分布，以应对生物风险（例如来自病毒）。因此，本研究的目的是提出一个基于 IoT-WSN 和算法（神经网络、NN 和最短路径查找）的 IoT 系统，该系统能够从利用计算机视觉的传感器和摄像机收集的实时数据中识别警报、可用出口、集合点、最安全和最短路径以及过度拥挤。随后，使用网络平台和近场通信 (NFC) 技术将这些信息发送到移动设备。结果涉及两个不同的案例研究（即紧急情况和监控），并表明该系统能够提供定制策略并应对不同的情况，并且这也适用于连接关闭的情况。
Havells 实施 BLP Industry.AI 的企业 AI 产品，以实现社交距离和员工安全，从而确保在 Covid-19 疫情期间业务连续性
“Trust AI” 产品使用人工智能分析实时视频，以监控工作场所的社交距离。当任何人未能与他人保持所需距离时，它会在控制中心发出警报。新德里，2020 年 6 月 2 日，印度领先的快速消费品 (FMEG) 和耐用消费品公司 Havells 今天宣布，企业 AI 和工业 IoT 公司 BLP Industry.AI（“Industry.AI”）已合作提供其基于 AI 的技术产品“Trust AI”，通过强制保持社交距离来帮助 Havells 的制造部门重启，从而确保员工在 Covid-19 期间的安全。TRUST AI 是一款由人工智能和计算机视觉驱动的视频分析监控产品，当任何人与同事之间的距离小于所需距离时，它会发出警报。它使用现有的 IP 摄像机和 CCTV 摄像机结合计算机视觉来确保执行社交距离，一旦违反，就会触发警报。这项经济高效的技术还经过训练，可以检测人们是否未佩戴口罩、头盔或安全装备。警报通过电子邮件或短信发送给工厂管理员。该应用程序具有多种 AI 算法，可确保有效的警报和监控。该软件使用神经网络模型和数学模型。这是由于 Industry.AI 在处理大数据分析、云计算和复杂机器学习能力方面的经验。结合使用多种计算机视觉算法分析大量实时数据的能力来提供警报。“工业界正在迅速采用人工智能和物联网技术，以帮助提高生产力并确保我们的劳动力安全。Industry.AI 提供的人工智能和物联网解决方案提供了有助于实现数字化转型并确保业务连续性的见解，”Havells India 董事长兼董事总经理 Anil Rai Gupta 表示。
量子-经典动力学距离和量子行走的量子性
我们引入了一个基于保真度的度量 D QC ( t )，以量化图中经典游动与量子游动的动态差异。我们提供了这种量子-经典动态距离的通用、图独立的解析表达式，表明在短时间内 D QC ( t ) 与游动者的相干性成正比，即一个真正的量子特征，而在长时间内它仅取决于图的大小。在中间时间，D QC ( t ) 确实通过其代数连通性依赖于图的拓扑。我们的结果表明，经典和量子游动的动态行为的差异完全是由于短时间内量子特征的出现。在长时间极限下，量子性和动态生成器的不同性质（例如经典游动的开放系统性质和量子游动的幺正性质）的贡献是相等的。
飞机之间的安全距离和复杂性...
我们确定飞机之间的最小安全间距以及空中交通管制系统的复杂性。考虑到领先飞机在其尾流中留下的涡流，一架飞机的尾部和下一架飞机的机头之间的距离应至少为 5.5 公里或 3.4 英里。相邻飞机之间的最小间距（无论是侧面、上方还是下方）应至少为 730 米或 0.45 英里。这些距离是使用伯努利原理计算的，该原理指出，流体（例如空气）的速度增加时，其内部压力会降低。由于飞机的速度非常高，机翼周围的压力很低。与伯努利因子相关的压力变化施加在面对的表面区域上，导致将飞机推到一起的力；这种力量可能会改变飞机的飞行模式。最后，如果两架飞机相向而行，它们之间必须有足够的空间来执行规避动作。我们发现需要 12 秒；在正常飞行速度下，这相当于 2.9 公里或 1.8 英里。我们将空域扇区的复杂性定义为在给定时间段内发生冲突的概率。为了确定复杂性，我们假设扇区是长方体，飞机以平行或反平行方向飞行。我们计算一架飞机在另一架飞机之后过早进入扇区的概率，或者两架飞机以反平行方向进入同一航道的概率。