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机器学习2018:W-AI-STE和建筑垃圾管理 支持机器学习人工智能-Kai Khalid Miethig-Tariq Faqeeh工程

抽象性

W-AI-STE-应用计算机推理和AI处理过程人类自人类存续以来所面临的古老问题-垃圾管理-与人造意识和AI最新进步并发人民持续扩展之道 垃圾生成之道 何不使用无障碍进度和亮点支持基本任务 无人需要管理地球上任何有人可用并甚至在带也可用的地方,人们从不浪费都可发现作为人类存在剩余部分整体上我们知道Savvy家庭框架,例如入口控制指纹和访问或话语控制,包括室内不同容量,这种AI和ML创新可日复一日实现性过强:WSTE-W-AI-STE所有人都有具体例子说明他们所做的事情或倾向,这些例子和倾向在垃圾中太显眼。多数垃圾都来自食物急迫求解, 个人有优先食物、补丁和其他重复顶级选择, 并用人工推理和AI辅助记录、跟踪和拆解开始改善私商理由时, 实例可用以构建垃圾管理框架概念气候变化挑战社会功能,可能需要大量适应来应对未来变换天气模式机器学习算法突飞猛进,触发其他研究领域突破,最近建议帮助气候分析举例说,ML可帮助远程连接识别,复杂反馈使得直接方程分析或可视化测量和地球系统模型诊断难以定性人工智能可再以所发现气候连接为基础,为接近天气特征提供强化警告,包括极端事件ESM开发至关紧要,我们建议同时强调ML和AI理解并更多地利用现有数据和模拟机器学习(ML)和人工智能(AI)日益影响生命,由处理器可用性、速度、连通性以及廉价数据存储量大幅增加所驱动AI正在推进医疗和保健提供、运输交付、与互联网交互作用、食品供应系统以及支持改变地缘政治结构中的安全社会正接近自驾车时代,帮助医疗从业者避免误诊断,准确语音识别并接收定制购买建议多数应用都有益,尽管存在道德问题,例如Bostrom(2014),新科学家(2017年)。变化型生活方式必须安全地与气候变化交互越来越多的人认识到,气候变化影响不是一个孤立威胁,而需要与其他社会问题并发并用整体对策气候变化是一个复杂的科学和多维问题,可接受ML和AI分析,但总的来说,尚未实现。多ML算法提供数十年, 并可能最显著神经网络然而直到最近,计算架构和功率约束限制应用,特别是对于像气候变化这样的数据密集问题而言。

传记:

Kai Khalid Mietig于2004年完成Siegen大学建筑研究,前称Siegen应用科学大学,并在Lobbe环境咨询公司获取更多废物管理经验十余年项目管理教学经验巴林Tariq Faqeeh工程总经理致力于提高生活方式和生活素质,为开发商、政府实体和个人提供各种独特服务2017年,他与巴林环境最高理事会、德国驻巴林大使馆和巴林清洁局合作发起了环境认知运动“一波变化”,并正在提供/讲解环境认知以及架构和废物管理自动化的背景和关联

开哈立德Miethig

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