24、非侵入式识别技术在多领域的应用探索

非侵入式识别技术在多领域的应用探索

1. 全球环境污染与环境监测概述

随着世界的进步,人类文明达到了新高度,但能源密集型的经济发展给生态环境带来了巨大压力。相关研究显示,世界上大多数城市的空气质量超标,水污染问题也日益严重,城市居民还常面临噪声污染。工业生产是环境污染问题的主要根源。

环境监测是指运用生化方法分析环境中环境因素和危害的比例,并根据结果正确评估环境质量及其变化趋势。

不同地区构建了各自的环境监测体系:
- 美国 :依托先进信息系统,建立了复杂的环境污染监测系统,可对全国的环境污染问题进行全面、实时、准确的监测。
- 欧盟 :其环境监测系统主要包括环境化学污染源的数据收集与信息网络、生态环境和居民健康信息数据库,以及环境信息协调(CORINE)项目,该项目旨在收集和协调欧盟国家的环境与自然资源数据。
- 亚太地区 :环境信息系统主要有联合国亚洲及太平洋环境技术转让中心、亚太环境保护协会、日本国际环境技术转让中心、新加坡环境技术转让信息库等。

当前的环境监测系统主要通过空气质量监测站来监测和预测空气污染状况。然而,空气质量监测站存在一些局限性,如所需空间大、成本高,导致其数量和分布有限;监测范围受限,无法监测到每个角落的空气污染物浓度,所提供的数据也不能反映该地区空气污染的实时空间分布。因此,基于非侵入式识别的理念,通过少量监测站收集的数据推断无监测站区域的空气污染状况,进而反映该地区空气污染的实时空间分布,具有更实际的意义。

2. 空气质量的非侵入式时空监测

实现

内容概要:本报告探讨了AI赋能汽车行业智能化转型的技术创新,涵盖了研发设计智能化、用户运营智能化和座舱体验智能化三大核心场景。通过解析智己汽车的实践,展示了AI在压缩研发周期、提升销售转化率和优化座舱体验等方面的实际价值。报告指出,AI技术正深刻改变汽车产业的价值链,推动从“机械制造”向“移动智能体”的转变,并提出了未来汽车行业智能化的发展趋势,包括更个性化的用户体验、跨产业融合以及数据安全和隐私保护的重要性。 适合人群:汽车行业从业者、技术研发人员、市场营销人员、政策制定者及相关领域的研究者。 使用场景及目标:①理解AI技术在汽车研发设计中的应用,如生成式设计、仿真优化和智能测试;②掌握AI在用户运营中的应用,如智能内容生成、销售辅助和数据闭环优化;③了解AI在座舱体验中的应用,如意图服务编排、情感计算和端到端语音链路优化;④探讨未来汽车行业智能化的发展方向,包括个性化服务、产业融合和数据安全。 其他说明:本报告不仅提供了理论和技术层面的分析,还结合了具体的落地实践案例,为企业在智能化转型过程中提供了可复用的AI赋能框架。报告强调了政策支持、技术创新和产业协同在推动汽车行业智能化转型中的重要作用,旨在为行业提供有价值的参考和指导。
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