XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System边缘
应用于边缘回路癫痫
作者：Vaclav Kremen 1,2*、Vladimir Sladky 1,3*、Filip Mivalt 1,4*、Nicholas M. Gregg 1、Irena Balzekas 1,5、Victoria Marks 1,5、Benjamin H. Brinkmann 1,5、Brian Nils Lundstrom 1、Jie Cui 1、Erik K. St Louis 6、Paul Croarkin 7、Eva C Alden 7、Julie Fields 7、Karla Crockett 1、Jindrich Adolf 4、Jordan Bilderbeek 5、Dora Hermes 5、Steven Messina 8、Kai J. Miller 9、Jamie Van Gompel 9、Timothy Denison 10、Gregory A. Worrell 1,5 1 梅奥诊所神经内科生物电子神经生理学和工程实验室，明尼苏达州罗切斯特 55905 2 捷克信息学、机器人学和控制论研究所，捷克技术大学，16000 布拉格，捷克共和国，3 捷克技术大学生物医学工程学院，16000 布拉格，捷克共和国，4 布尔诺理工大学电气工程与通信学院生物医学工程系，61600 布尔诺，捷克共和国。 5 梅奥诊所生理学和生物医学工程系，明尼苏达州罗切斯特 55905，6 梅奥诊所睡眠医学中心，神经病学和医学系，睡眠神经病学和肺部和重症监护医学分部，明尼苏达州罗切斯特 55905 7 精神病学和心理学系 8 梅奥诊所放射学系，明尼苏达州罗切斯特 55905 9 梅奥诊所神经外科系，明尼苏达州罗切斯特 55905 10 牛津大学医学研究委员会脑网络动力学部工程科学系，牛津 OX3 7DQ，英国 摘要 (218 字)颞叶癫痫 (TLE) 是一种常见的神经系统疾病，其特征是复发性局灶性癫痫发作。这些癫痫发作通常起源于内侧颞叶边缘网络和海马旁新皮质。 TLE 患者经常会经历与记忆、情绪和睡眠 (MMS) 相关的合并症。针对丘脑前核的深部脑刺激 (ANT-DBS) 是一种减少 TLE 癫痫发作的有效疗法，但改善癫痫发作和 MMS 合并症的最佳刺激参数仍不清楚。我们开发了一个神经技术平台，用于在 ANT-DBS 期间跟踪癫痫发作和 MMS，以解决这一临床差距。该平台支持大脑传感刺激植入物、紧凑型移动设备和基于云的数据存储、查看和计算环境之间的双向数据流。机器学习算法提供了准确、无偏见的癫痫发作、发作间期癫痫样尖峰 (IES) 和睡眠清醒脑状态目录，以告知 ANT-DBS。远程管理的记忆和情绪评估用于客观、密集地采样对 ANT-DBS 的认知和行为反应。在患有近中性 TLE 的参与者中，我们评估了低频与高频 ANT-DBS 的疗效。低频和高频 ANT-DBS 均能减少报告的癫痫发作。但连续低频 ANT-DBS 可显著减少电图癫痫发作和 IES，以及与高频 ANT-DBS 相比更好的睡眠和言语记忆。这些结果凸显了同步大脑感知和行为跟踪在优化神经调节疗法方面的潜力。
边缘是AI推理的重心
本文档中指的是未来计划或期望的语句是前瞻性的陈述。这些陈述是基于当前的期望，并且涉及许多可能导致实际结果与此类陈述中表达或暗示的风险和不确定性。有关可能导致实际结果差异的因素的更多信息，请参阅www.intc.com上的最新收入发布和SEC备案。
国防工业中的边缘人工智能技术通过……
摘要 边缘人工智能（Edge AI）技术有助于避免漏洞，同时受益于当今广泛使用的云技术的优势，尤其是人工智能和大数据。在将系统转移到云的情况下，云方法中出现了敏感信息保护和高带宽等需求。边缘AI在满足该领域需求的同时，为敏感数据安全性和减少系统流量等问题提供了解决方案，当与数字孪生和自主系统技术一起使用时，可以为军事领域的项目提供新的视角。在本研究中，我们从技术上评估了使用边缘AI技术的“虚拟环境中的部队机器学习（FIVE-ML）”仿真系统，并分析了使用该技术获得的结果。已经确定当前的工作处于边缘AI调平系统的第2级，并且使用边缘AI时，性能（在时间和准确性方面）提高了54％。此外，模拟系统的击中准确率也有所提高，达到34%。关键词：航空航天仿真、人工智能、数字孪生、边缘人工智能、边缘计算 Öz Edge AI 技术、günümüzde özellikle yapay zekâ ve büyük veri ile yaygın olarak kullanılan bulut teknolojilerinin avantajlarından yararlanırken güvenlik açıklarının önlenmesine deyardımcı olmaktadır。Sistemlerin buluta taşınması durumunda, hassas bilgilerin korunması ve yüksek bant genişliği gibi ihtiyaçlar ortaya çıkmaktadır.Bu alandaki ihtiyaçları karşılarken hassas verilerin güvenliği ve sistem trafiğinin azaltılması gibi konulara çözüm sunan Edge AI, dijital ikiz ve otonom sistem ile birlikte kullanıldığında özellikle Askeri alandaki projelere Yeni bir bakış açısı sunabilmektedir。Bu çalışmada edge AI 技术模拟系统的技术。但技术是可以分析的。Edge AI 系统已完成 2. 旧版测试，Edge AI 已完成 %54 表演艺术。Ayrıca simülasyon sisteminde hedefi vurma isabet oranı da %34 oranında artırılmıştır。Anahtar kelimeler : Havacılık simülasyonu、Yapay zekâ、Dijital ikiz、Uç yapay zeka、Uç hesaplama
关于医疗保健边缘计算的评论
在将AI纳入医疗保健边界时，可以找到更好的患者护理和更好的系统效率的潜力。然而，在这样的良好承诺中，有一些与同意，隐私，公平，问责制，透明度和保存医疗保健中人类因素有关的严重问题。只有在征服这些挑战时，AI将AI整合到医疗保健中才会带来最大的收益和最小的损害，从而使AI系统患者及其医疗保健服务提供者之间建立公平，透明的关系。因此，卫生保健中AI的新兴领域肯定会对道德和适应性治理进行持续审查，这将使以与社会价值观以及与医疗保健相关的方式兼容AI的潜力。
边缘AI计算解决方案
Axiomtek的Edge AI系统无缝将GPU组合与AiotpotenɵAl，可满足各种市场需求。这些系统利用了基于NVIDIA®JETSON和GPUCOMPUɵNGPLAƞMORMS。以紧凑而高性能的设计闻名的Jetson模块得到了NVIDIA JETPACK™SDK的补充，该SDK加速了Soōware的开发。这简化了AI和深度学习算法的开发环境的设置，从而为高级工具提供了方便的访问。在Axiomtek的边缘AI系统中具有无与伦比的性能，它们基于Jetson生态系统，在RoboɵC，Vision AI，自动驾驶机器和Edge Appliplains中表现出色。即使在最具挑战性的情况下，这些系统在这个新时代也可以促进创新和效率。
使用边缘计算框架
摘要：在现实捕捉技术和人工智能（AI）的进步驱动的驱动到施工站点上，图像分类越来越多地用于自动化项目监视。部署实时应用程序仍然是一个挑战，尤其是在远程施工站点上，由于建筑物内的高信号衰减，电信支持或访问有限。为了解决此问题，本研究提出了一个有效的启用边缘计算的图像分类框架，以支持实时构造AI应用程序。使用Mobilenet转移学习开发了轻量级的二进制图像分类器，然后进行量化过程，以降低模型大小，同时保持准确性。组装了一个完整的Edge计算硬件模块，包括Raspberry Pi，Edge TPU和电池等组件，并将多模式软件模块（包含视觉，文本和音频数据）集成到边缘计算环境中以启用智能图像分类系统。部署了两项涉及材料分类和安全检测的实际案例研究，以证明拟议框架的有效性。结果证明了开发的原型成功同步多模式机制，并在分化材料中达到了零延迟，并识别危险的指甲而没有任何Internet连接。建筑经理可以利用开发的原型来促进集中的管理工作，而不会损害准确性或计算资源的额外投资。这项研究为未来的建筑工作站点启用边缘的“智能”铺平了道路，并促进实时的人类技术互动，而无需高速互联网。
托管安全服务边缘（Netskope）
转移到云的现有安全控件中有暴露的限制。过去，数据主要由其控制并存储在受保护的周长内。远程访问数据是基于权限的，几乎总是通过VPN。威胁集中在网络和端点上，并具有能够严格控制访问的定义周围。
工业和制造的边缘机器学习...
与工业客户合作时，我看到以各种形式导入到我们的平台上的数据，包括声音，振动，温度，图像和视频。至关重要的是，至关重要的是，他们的制造过程达到最小的停机时间，可以通过单独或多模式方法的数据自动监视来检测异常并生成预测性维护警报来优化。现在，通过装有机器学习模型的传感器使这成为可能，即使适合世界上最小的处理器，运行强大的AI，可以直接启用动作和洞察力，而没有云的挑战或连接性的要求。
全球最佳的边缘 AI 处理器
Hailo AI 处理器旨在适用于多种智能机器和设备，例如智能 IP 摄像机、个人计算机、边缘计算设备和驾驶安全系统，影响汽车、工业自动化、安全和零售等广泛领域。