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视频分析中的人工智能
机器学习或深度学习解决方案通常被描述为具有通过经验自动学习或改进的能力。但当今可用的人工智能系统在部署后不会自动学习新技能，也不会记住发生的特定事件。为了提高系统的性能，需要在监督学习期间使用更好、更准确的数据进行重新训练。无监督学习通常需要大量数据来生成集群，因此不用于视频监控应用。相反，它目前主要用于分析大型数据集以发现异常，例如在金融交易中。大多数在视频监控中被宣传为“自学习”的方法都是基于统计数据分析，而不是真正重新训练深度学习模型。
Ganz AI Box 视频分析和深度学习
• 易于配置，系统启动速度快。 • 即时和精确识别 • 基于深度学习的 AI 引擎和分析规则引擎 • 多种 AI 视频分析包选择 • 非常适合监控、商业智能、访问控制、损失预防等。 • 与现有的基于 Onvif 的 VMS、NVR/DVR、报警监控系统兼容 • 轻松与带注释的视频流集成 • 轻松与各种 API 和协议集成（ONVIF、REST、电子邮件、TCP、RS485） • 基于 HTML5 Web 的配置（无插件） • 兼容 ONVIF 和 RTSP • 配备规则引擎来检测各种情况和动作，例如“入侵”、“占用”、“徘徊”、“进入/退出”、“越界” • 计算特定区域中存在的对象数量或计算通过特定区域的对象数量
指导快照：针对疾病低频分子亚群开发靶向疗法
针对疾病低频分子亚群开发靶向疗法 行业最终指南 本指南提出了哪些建议？最终指南《针对疾病低频分子亚群开发靶向疗法》为开发针对导致或促成疾病的分子改变的治疗方法提供了重要建议，以及可以证明对具有不同分子改变的患者（特别是存在于一小部分患者中的分子改变）有效的证据类型和数量。 药物开发和监管考虑 确定将某个分子亚群纳入临床试验的适当性 申办者应说明为什么证据的强度支持以下假设：具有目标分子改变的患者更有可能对靶向疗法产生反应。研究结果的普遍性如果基于计算、实验和/或临床证据支持的强有力科学原理，有理由预期分组的患者将具有相似的药理学反应，那么可以使用基于分子标准的富集策略，对具有不同分子改变的患者进行分组。在大多数情况下，FDA 都会批准符合纳入标准的患者使用该药物，而不管每个亚组或分子改变的代表性程度如何。标签标签的适应症和用途部分中所描述的适应症应足够广泛，以包括治疗具有低频率分子改变的患者，这些患者无论在临床试验中的代表性程度如何，都有资格参加试验。作为患者分组依据的研究（例如，细胞或动物模型、PD 数据）应明确说明（例如，在标签的临床药理学或临床研究部分）。初次批准后细化目标人群/适应症 鼓励申办方对可能对药物有反应但不符合原始试验条件的分子亚群进行额外研究。扩大药物适应症所需的临床疗效数据的数量和性质取决于药物在最初确定疗效的人群和正在扩大适应症的人群中药理反应的相似性以及药物作用的机制原理。此外，申办方应在上市后收集临床试验中人数有限或没有参加临床试验的患者亚群的数据，以提供有关药物风险和益处的更多信息。要了解有关评估疾病低频分子亚群中的靶向疗法的更多信息，请阅读 https://www.fda.gov/media/117173/download 上的指南
指南 AI-TECH 视频分析应用程序 - 消息事件
MxMessageSystem 是一种基于名称导向消息的通信系统。这意味着消息必须具有唯一的名称，最大长度为 32 个字节。每个参与者都可以发送和接收消息。MOBOTIX 摄像机还可以在本地网络内转发消息。这样，MxMessages 就可以分发到整个本地网络（参见消息区域：全局）。例如，MOBOTIX 7 系列摄像机可以与不支持认证 MOBOTIX 应用程序的 Mx6 摄像机交换摄像机应用程序生成的 MxMessage。
AN9644：复合视频分离技术 - 瑞萨
视频解码器最基本的工作是从视频复合信号的黑白信息中分离出颜色。自 50 多年前彩色电视问世以来，已经通过多种方式实现了这一任务。多年来，人们使用了许多不同的分离方法。随着新的经济高效技术的出现，消费者已经看到图像质量和细节的逐步改善。显示管技术和半导体工艺的进步推动了技术的发展，提供了更清晰、更强大的视频。但是，由于信号在频谱中相互重叠，因此将色度信息与亮度信息分离尤其具有挑战性。如何分离它们，同时最大限度地减少显示伪影？
监控和视频分析：影响性能的因素
本报告简要介绍了监控主题。然后，它描述了了解监控系统和视频分析相关因素所需的方法类型，并介绍了形态分析。它包含将形态分析应用于监控域 (MAS) 的结果。MAS 可用于描述其上下文中的监控系统，但它太抽象，无法描述子组件之间的差异。因此，形态分析也应用于视频分析子域 (MAVA)。它们是相互关联的，因为视频分析过程是监控系统的潜在子组件，因此一些维度和术语是相似的。该报告给出了如何使用此方法来描述监控和视频分析领域的关键方面的示例。接下来的步骤是：
用于雾计算的视频分析数据缩减模型
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