可通过智能家居设备影响能源市场

这个项目的想法是，从体育比赛视频中获取精确的摘要，而后将高光部分发布在体育网站上。科学家已经提出了各种用于提取文本摘要的模型，但是神经网络的效果最好。一般来说，摘要是指在一个简要的结构中引入信息，集中传达事实和信息，同时保证其重要性。

自动生成游戏视频的摘要给辨别游戏高光部分带来了挑战。

为了完成上述任务，可以使用一些深度学习技术，如3D-CNN(三维卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、LSTM(长短期记忆神经网络)，还可以通过机器学习算法将视频分成不同的部分，然后应用SVM(支持向量机)、NN(神经网络)和k-均值算法。

3. 使用CNN的手写方程求解器

识别手写数学表达式在计算机视觉研究领域属于最令人困惑的问题之一。你可以使用卷积神经网络(CNN)和一些图像处理技术，通过手写数字和数学符号来训练手写方程求解器。开发这样一个系统需要用数据训练机器，使其能够熟练地学习并且做出所需预测。

4. 使用NLP生成商务会议摘要

你有没有遇到过这种情况：别人只想看你的摘要而不是完整的报告。我在学生时代就是经常花了很多时间准备完整的报告，但老师只有看摘要的时间。

摘要已经势不可挡地成为解决数据负担过重的一种有效方法。从对话中提取信息具有很好的商业和教育价值，这可以通过捕捉对话结构中统计、语言和情感方面的特征来实现。

手动将报告转换为摘要太费时间了，人们可以借助自然语言处理(NLP)技术来实现。使用深度学习的文本摘要技术可以理解整个文本的上下文，对于我们这些需要快速总结文件的人来说简直是福音。

5. 根据人脸识别情绪推荐合适的歌曲

 

用于远程跟踪的低成本、低功耗设备提供了对设施、国家和地区之间和内部的各种人员和资产流动的可视性，从而实现清晰的运营和资本节约，并为数据驱动的决策提供动力。ABIresearch的研究分析师TancredTaylor说：“在设备成本降低、网络覆盖范围扩大和设备功能优越的推动下，企业正逐渐越过概念验证阶段，走向批量采用。”“一系列新出现的用例需要一个高度灵活的硬件生态系统，通常需要在硬件级别上进行定制，以解决用例的多样性。”

这一系列要求意味着原始设备制造商提供的设备具有越来越多的传感器功能和连接类型变体，通常在一个设备或解决方案中组合多种短程无线(SRW)或广域网(WAN)通信类型，以确保在任何设置或区域内的连续连接。移动网络运营商(MNO)部署了154个LPWAN网络，以及越来越多的应用程序需要实时数据，推动了蜂窝式LPWAN，尤其是LTE-M，在资产跟踪领域出现了重要增长。虽然许多垂直方向的原始设备制造商目前在提供蜂窝LPWAN或专有LPWAN产品范围之间进行选择，但公司正越来越多地通过采取与连接更无关的方法来适应需求的多样性——例如DigitalMatter、CoreKinect、AccentSystems或FFLY4U。

随着硬件和部署选项的增加，新的用例在很大程度上是由行业驱动的，以解决主要痛点、节省时间和节省资源。Taylor解释说：“在COVID-19加速的趋势下，这些新的用例尤其重要，因为企业和行业专注于减少杂乱无章的供应链，优化资源配置和利用。”此外，新的使用案例还将受到药品、食品和饮料、免税品和海运市场的政府监管的推动。美国食品和药物管理局(FDA)等监管机构正把技术放在下一代粒度跟踪的核心位置——艾默生(Emerson)和森西泰克(Sensitech)等公司正积极寻求监管驱动的资产跟踪市场。

“资产追踪已经到了一个技术壁垒的重要性逐渐降低的地步。推动运营可视性和透明度的系统越来越成为“必须具备的”，供应商在解决和预测行业痛点方面正发挥越来越积极的作用。随着跟踪器价格的下降，工业界和政府正在一个新的应用和商业模式领域实现可视系统的投资回报。以灵活性为核心的原始设备制造商将处于一个特别有利的地位，以利用这个快速增长的市场，”Taylor总结道。

这些发现来自ABIResearch的IoT资产跟踪OEM：概况、评估和区域分析应用分析报告。该报告是该公司M2M、物联网和IoE研究服务的一部分，其中包括研究、数据和分析师见解。基于广泛的初步访谈，应用分析报告对特定技术的关键市场趋势和因素进行了深入分析。

（编辑：淮安站长网）

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