人工智能（AI）视频分析技术在环保领域有着广泛的应用，通过智能识别和跟踪技术，AI视频分析可以实时监测空气质量、水质和噪音等环境指标，帮助环保部门及时发现污染源并进行有效治理，提高监测、管理和保护环境的效率。今天我们就来介绍下AI视频智能分析识别技术以及EasyCVR视频监控技术在环保领域的结合应用。
随着中国的城市建设和发展日益加快，城镇化过程中重建设、轻管理模式带来不少管理难点，传统城管模式存在违法问题多样、缺乏源头治理、业务协同难、取证手段单一等，人员不足问题进一步加剧管理难度。随着移动互联网、物联网、云计算、大数据、人工智能等新技术的研究和应用，以"城市大脑"为代表的聚合型城市信息基础设施建设，正在推动城市生态信息系统组织方式的变革，为城市智慧化管理带来了新的发展机遇和挑战。
明厨亮灶系统是基于人工智能技术，依靠深度学习算法对视频话监控进行实时分析，赋予已有监控摄像头人工智能分析的功能，能够对厨房区域内的人员行为、现象进行自动识别和分析，规范后厨作业流程和人员行为，提升对后厨的管控。
相信大家已经了解到，这次“垃圾分类运动”是动真格的了。上海作为垃圾分类“新时尚”的引领者，从 7 月 1 日起，已正式实施 《上海市生活垃圾管理条例》。条例规定，个人混合投放垃圾今后可最高罚 200 元，单位混装混运，最高可罚至 5 万元，而且违规还将会列入征信，堪称“史上最严垃圾分类措施”。
导读：本文通过案例分门别类地深入探讨人工智能的实际应用。案例甚多，此处所列举的仅是九牛一毛。本该按行业或业务对这些案例进行分类，但相反我选择按在行业或业务中最可能应用的顺序来分类。
以云计算、大数据、人工智能为代表的新兴技术，不断驱动着视频监控与视频应用等各领域业务层面的创新，同时AI计算机视觉技术的深度应用，也将成为各行各业有效的AI+视频监控解决方案。
建设“技术先进、架构合理、开放智能、安全可靠”的智慧环保平台，整合环境相关的数据，对接已建业务系统，将环境相关数据进行统一管理，结合GIS技术进行监测、监控信息的展现和挖掘分析，实现业务数据的快速收集、全面整合、深度挖掘、智能分析、按需共享，发挥数据资源价值，构建全要素智慧环保平台，为政府、企业、社会公众提供智能化、可视化的环保信息管理应用，为环境管理提供更智能化的决策支持。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 设计构思与创意 本作品以微信小程序为“个人”平台，用户可在微信小程序中录入必要的人脸等个人信息，并且能够以微信小程序为窗口查询自己的垃圾分类详情。为保证微信小程序的丰富性和人性化，用户可在小程序中通过拍照、语音、搜索等查询日常生活中常遇的生活垃圾，积累自己垃圾分类知识。在垃圾桶端，系统在用户授权情况下通过拍摄用户人脸信息匹配用户个人数据库，并记录其垃圾分类信息。此外，垃圾桶在本作品中充当“引导者”角色，用以引导用户将垃圾投掷到正确的垃圾桶中。在管理端，相关部门一方
AI 无处不在的时代，每天都有新的技术与研究成果出现。无论学术界还是商界，技术还是产品，AI 的新发现都源源不断，在带给我们全新视角的同时，也引起我们更深的思考。
2016年末，Facebook上的假新闻帮助特朗普胜选的消息，将这家社交网站推到一个尴尬的境地，迫使它上线一个“争议（Disputed）标签”功能，用来标记被认定为不准确的新闻。 作为一家面向全球的社交平台，Facebook当前月活跃用户数达已达18.6亿人，其中包含各个年龄阶段的用户，这些用户每天都产生大量信息。为了保证用户体验，促进平台良性发展，Facebook通过技术手段和人工手段相结合的方式，针对内容本身和用户帐号进行识别，来实现反垃圾信息的目标。垃圾信息在不断变化，Facebook的反垃圾策略和技
随着城市化的快速推进及人口流动的快速增加，传统社区治理在人员出入管控、安防巡逻、车辆停放管理等典型场景下都面临着人力不足、效率低下、响应不及时等诸多难题。而人工智能技术代替人力，实现人、车、事的精准治理，大幅降低人力、物质、时间等成本，以最低成本发挥最强大的管理效能，有效推动城市治理向更“数字化、自动化、智慧化”的方向演进。
随着社会的进步和发展，各界对公共安全方面越来越重视。传统的云计算模式下存在高延迟、网络不稳定和低带宽问题，容易受到高延迟、网络不稳定带来的影响，而边缘计算通过将部分或者全部处理程序迁移至靠近用户或数据收集点，能够大大减少在云中心模式站点下给应用程序所带来的影响，不受延迟和宽带这些参数的影响，不必担心隐私或因数据传输而导致的速度减慢。
利用计算机图像识别、地址库、合卷积神经网提升手写运单机器有效识别率和准确率，大幅度地减少人工输单的工作量和差错可能。
AI 浪潮滚滚而来赋能各业的今天，是否能够引入信誉机制，利用AI摄像头助力垃圾分类？
近日，全国“扫黄打非”办公室为贯彻落实2019年“扫黄打非”专项行动，从3月起开始大力组织开展“净网2019”、“护苗2019”、“秋风2019”等专项行动，持续净化社会文化环境。
今天为大家介绍的是来自Kadija Ferryman的一篇论文。在医学领域使用的人工智能（AI）工具，就像在其他领域使用的AI一样，通过检测大量数据中的模式来运作。AI工具能够检测这些模式，因为它们可以“学习”，或者被训练以识别数据中的特定特征。然而，使用以某种方式偏斜的数据进行训练的医学AI工具可能会表现出偏见，而当这种偏见与不公正的模式相符时，使用这些工具可能会导致不平等和歧视。虽然试图修复用于AI训练的有偏临床数据的技术解决方案是出于善意的，但支撑所有这些倡议的基本概念是，有偏的临床数据就像“垃圾”，就像计算机科学的格言“垃圾进，垃圾出”所指的意思。相反，作者提出将临床数据视为信息产物，当审视这些产物时，它们可以为所在的社会和机构提供信息。将有偏的临床数据视为信息产物可以识别医学和卫生保健领域中的价值观和不平等模式。将临床数据视为信息产物进行审视还可以为当前的医学AI开发方法提供替代方案。此外，将数据视为产物的这种框架将修复有偏AI的方法从狭义的技术观点扩展到了社会技术的视角，考虑历史和当前的社会背景作为解决偏见的关键因素。这种更宽泛的方法有助于实现公共卫生目标，理解人口不平等问题，还为将AI用作检测与健康平等相关的种族和民族纠正、缺失数据和人口不平等模式的新方法提供了可能。
垃圾管理是现代城市一个非常有挑战性的任务，每个地区都有其独特的垃圾产生模式，但无论产生垃圾的种类和数量如何变化，优化垃圾的收集方式是降低成本、保持城市清洁的重要手段。
随着我国城市化进程的加快和居民生活水平的提高，垃圾围城的现象越来越严重。垃圾桶溢满、垃圾长时间暴露等现象，不仅严重污染了生态环境，同时也极大影响了市容市貌，并且对居民的身体健康也构成了威胁，因此，垃圾检测和处理工作是非常必要的。当前城市垃圾处理仍面临以下问题：
其实按照以前的旧标准来看，本控制项的部分内容还是属于网络安全的范畴，当前等保2.0 标准中因为重要性将其单独提出结合一些新的要求，形成的 安全区域边界这样一个控制项。
电子邮件威胁形势在不断发展，即使是运营商级的垃圾邮件过滤器也难以抵御。因此，危险的垃圾邮件可能会到达用户，然后导致破坏性攻击在公司网络中传播。本文描述了一种在大型企业（意大利电信集团，TIM）环境中应用的早期恶意垃圾邮件检测协作方法。在过去两年中员工和安全分析师的共同努力下，收集了大量潜在恶意垃圾邮件的数据集，每封电子邮件都被标记为严重或不相关的垃圾邮件。
首先是每个直播平台都有响应的规范规范，比如禁止低俗、性暗示的行为。禁止男性赤裸上身，同时展示和露出纹身也不允许，所以今天大家只能看到把双手裸露出来，看不到我胸前的HelloKitty哈。
端计算模型目前已应用到各行业的AI落地实践中，如部署在野外气象观测点用于环境监测，以及响应垃圾分类政策用来打造智能垃圾桶等等。
园区智能视频监控分析系统技术的快速发展，视频监控产品市场展现出超清、互联网、数据、智能的特性，互联网上对园区智能视频监控分析系统给出了很高的应用价值评价。园区智能视频监控分析系统提升了园区物业日常安防监控管理服务效率和质量管理能力。
随着人工智能检测识别技术与视频处理技术的不断融合，应用场景也不断随之扩大，TSINGSEE青犀视频近期也发布了基于AI智能检测识别技术的硬件设备——智能分析网关。本设备内置多种AI算法，可对实时视频中的人脸、人体、物体等进行检测、跟踪与抓拍，支持人体检测、区域入侵检测、口罩佩戴检测、安全帽佩戴检测以及多种扩展算法。
Arkose Labs 成立于2015年，公司位于旧金山，主要为全球大型机构提供网络防欺诈服务，客户行业包括电商、旅游、金融、社交媒体与网络游戏等。该公司通过极具创新性的全球遥感技术、用户行为风险评估技术和专利保护服务，帮助用户解决网络欺诈难题，规避每年上百万的经济损失。Arkose Labs号称能够在不影响用户体验和业务开展的情况下，可事先阻断欺诈和滥用行为。
最近，在英国多个海滩上，就被发现人为制造的垃圾多达1.5吨，共计123000多件物品，其中前三名分别是香烟（47,467）、包括收据和餐巾纸在内的纸张（32,678）和塑料碎片（6,578）。
智慧社区是充分应用大数据、云计算、人工智能等信息技术手段，整合社区各类服务资源，打造基于信息化、智能化管理与服务的社区治理新形态。根据《关于深入推进智慧社区建设的意见》，到2025年，基本构建起网格化管理、精细化服务、信息化支撑、开放共享的智慧社区服务平台，初步打造成智慧共享、和睦共治的新型数字社区。智慧社区的未来发展将会形成以社区用户为中心，基于社区“云平台”进行动态价值分配的多边网络生态。
垃圾分类智能分析系统应用python+yolov7网络模型深度学习识别技术，垃圾分类智能分析系统自动识别违规投放行为并现场进行语音提示实时预警。垃圾分类智能分析系统如垃圾满溢抓拍预警、人脸识别、工服识别、厨余垃圾混投未破袋识别预警、垃圾落地识别预警、人来扔垃圾语音提醒等。我们选择当下YOLO最新的卷积神经网络YOLOv7来进行垃圾分类识别检测。今天提到的 YOLO就是一种 one-stage方法。YOLO是You Only Look Once的缩写,意思是神经网络只需要看一次图片，就能输出结果。
近年来，政府高度重视城镇老旧小区改造工作，强调要加快老旧小区改造，不断完善城市管理和服务，彻底改变粗放型管理方式，让人民群众在城市生活得更方便、更舒心、更美好。老旧小区升级改造面临以下问题：
作为一种先进的现代化技术，人工智能技术的应用对我们的工作和生活已经产生了很大的影响。在现实生活中，小到智能电视、智能手机，大到智能机器专家系统，都是人工智能技术的一种应用体现。通过使用人工智能技术，可以代替人们完成一些富有危险性或者复杂性的任务，进而提升人们的工作效率。同时，人工智能技术也大大地促进了计算机网络技术的进步。
近日，全国“扫黄打非”办公室为贯彻落实2019年“扫黄打非”专项行动，从3月起开始大力组织开展“净网2019”、“护苗2019”、“秋风2019”等专项行动，持续净化社会文化环境。 那么总结下本次线上“扫黄打非”工作重点信息 整治对象瞄准： 包括自媒体、文学、直播 以及学习类 APP 等场景。 丰富大众娱乐生活的直播 APP 快速发展， 衍生出了众多全新内容平台， 别有用心者嗅到机会， 开始散播色情、暴力等“网络垃圾”。 此外，互联网流量的不断增加， 也使得互联网“扫黄打非”工作难度不断升级。 面
通过自建摄像头或利用辖区现有监控摄像头，利用人工智能技术，通过深度学习算法，系统能够全天候自动识别和采集城管违章行为，实现店外经营智能分析、无证游商智能分析、乱堆物堆料智能分析、暴露垃圾等场景的智能分析，从而低成本、高效率、自动、快速、准确地采集和上报问题。
垃圾分类作为资源回收利用的重要环节之一, 可以有效地提高资源回收利用效率, 进一步减轻环境污染带 来的危害. 随着现代工业逐步智能化, 传统的图像分类算法已经不能满足垃圾分拣设备的要求. 本文提出一种基于 卷积神经网络的垃圾图像分类模型 (Garbage Classification Network, GCNet). 通过构建注意力机制, 模型完成局部 和全局的特征提取, 能够获取到更加完善、有效的特征信息; 同时, 通过特征融合机制, 将不同层级、尺寸的特征进 行融合, 更加有效地利用特征, 避免梯度消失现象. 实验结果证明, GCNet 在相关垃圾分类数据集上取得了优异的 结果, 能够有效地提高垃圾识别精度.
我一个普通居民，自己扔垃圾的时候分好了类，垃圾车收垃圾的时候，还不是混合在一起拉走了？
随着城市建设进程的加快，城市的管理也面临越来越多的挑战。例如，在城市街道的管理场景中，机动车与非机动车违停现象频发、摊贩占道经营影响交通、街道垃圾堆积影响市容市貌等等，都成为社区和街道的管理难点。这些现象不仅存在严重的安全隐患，同时也影响了城市的市容管理。但是在目前街道执法管理的过程中，因为传统的执法手段较为落后，人员投入大并且效率低，存在执法智能化水平低、归档不全，事后回溯困难等问题。
编辑导语 智齿客服牵手游戏直播平台战旗TV，智能解决90%以上咨询问题;象尚发布人脸识别U盘，采用软硬结合双加密;华为携手电信发布天翼云3.0，专注服务大中型企业;网易易盾升级新版本，打造极速智能反垃
垃圾一直是让各个国家头疼的问题，尤其对于人口过亿的人口大国。其中，垃圾分类被视为一项有效的推广措施，不过，并非所有人明确「可回收」与「不可回收」的定义，或者说对垃圾需要有更清晰的划分。
通讯、感知与行动是现代人工智能的三个关键能力，在这里我们将根据这些能力/应用对这三个技术领域进行介绍：
环境卫生是城市的名片，智慧环卫更是智慧城市中不可缺少的板块。随着作业严格化、服务综合化、人口老龄化等趋势的发展，环卫行业面临诸多新问题和新挑战，而AI技术的发展成为一大助力，帮助环卫智能升级，实现设施智能化、运营管理信息化、分析决策智慧化。如何充分利用现有的环卫车辆和设备，对城市整洁度实现实时的监控？如何在减少人工的前提下，更及时地发现问题，解决问题？如何有效监督环卫作业的完成质量？
随着社会生产力的发展，工业化、城镇化的兴起和人口增加，人类社会产生的垃圾与日俱增，加剧了全球范围内的资源短缺和环境污染，对自然环境和人体健康带来了巨大的挑战。
一、引言 随着人工智能(artificialintelligence, 简称AI)的技术突破，现今的计算技术可从大数据平台中挖掘出有价值的信息，从而为人们在决策制定、任务执行方面提供建议对策与技术支持，将专业分析人员从复杂度高且耗时巨大的工作中释放。 企业与用户每天面临各种安全威胁，无论是钓鱼邮件中的恶意链接还是恶意软件的非法操作等，日新月异的攻击手段给用户安全带来了极大的困扰，造成了严重的安全威胁。由于现有的检测技术与防御系统已渐渐无法应对多变的挑战，而以机器学习(machinelearning,简称ML
在实际的业务场景中，基于不同的特性存在各种不同的 JVM 厂商及版本和多个垃圾收集器实现。可能，在绝大多数环境中可以遇到 Java 7、8、11甚者15等。当然，由于各种历史原因，一些传统企业或许仍然使用 Java 6。每个版本可能都可以运行不同的垃圾收集器 - 串行，并行，并发标记扫描，G1 甚至是即将流行的 ZGC 等。
深度神经网络的爆发使得机器学习受到了广泛的关注, 而NLP（自然语言处理）又是其中最受关注的部分。ThoughtWorks正在尝试NLP技术的商业化落地，例如对话机器人、针对特定领域的机器翻译等。
了解 GC Log （垃圾收集日志）并不是一件容易的事情，至少对于大多数技术人员而已。毕竟，对于这玩意，需要我们能够深入地了解 Java 虚拟机的工作原理以及对应用程序的内存使用情况的理解。在此篇文章中，我们将跳过应用程序的分析，因为它与应用程序的应用程序不同，并且需要对代码的知识。我们将讨论的是可以借助哪些工具使得我们能够读取和分析从 JVM 中获取的垃圾收集日志，以便正确定位问题。
垃圾桶溢出识别系统通过Opencv+yolo网络模型深度学习技术，垃圾桶溢出识别系统对垃圾桶垃圾溢出行为现象进行识别，监测到垃圾桶存在垃圾溢出时，垃圾桶溢出识别系统立即抓拍存档 告警及时清理。OpenCV基于C++实现，同时提供python, Ruby, Matlab等语言的接口。OpenCV-Python是OpenCV的Python API，结合了OpenCV C++API和Python语言的最佳特性。OpenCV可以在不同的系统平台上使用，包括Windows，Linux，OS，X，Android和iOS。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在积极开发中。
内容概要：海洋，占据了地球上 70% 的面积，它可以沉静，可以欢腾，也可以暴怒，在浩瀚的海洋世界中，一些外来物严重威胁到了海洋生物的生存。
几乎每个网站都面临被攻击或者入侵的风险，无论是简单的博客论坛、投资平台、小型的独立电商网站还是动态电子商务平台都有被攻击的情况出现,只是或大或小,或多或少罢了
最近疫情又开始紧张起来，一个做智能设备的张同学问我，他们的客户想在打卡的地方检查员工是否有戴口罩进出，记得我之前分享过一个开源的框架，发给他看看。过了2天，他又来找我：你这推荐的什么鬼开源，一点都不准，太不给力了，还有其他方法可以快速集成的么？
ZGC（The Z Garbage Collector）是JDK 11中推出的一款追求极致低延迟的实验性质的垃圾收集器，它曾经设计目标包括：
分享讲师分别为网易云资深解决方案架构师张亮、网易大数据的资深数据产品专家王文开、网易云安全技术总监高民、网易云企业服务部首席架构师李鲁。
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