Je weet het misschien niet, maar WiFi-gegevens kunnen voor veel interessante doeleinden worden gebruikt. Naast basisinformatie zoals signaalsterkte, verbindingssnelheid of beveiligingsniveau kunnen WiFi-gegevens ons ook veel informatie vertellen over het verbonden object, bijvoorbeeld door te identificeren hoeveel mensen er in de buurt van een bepaald toegangspunt staan. . In een onlangs gepubliceerd onderzoeksartikel met de titel: "DeepCount: Crowd Counting with WiFi via Deep Learning" - vrij vertaald: het schatten van het aantal mensen in een menigte via WiFi-gegevens, geplaatst op de website Arxiv.org, zijn wetenschappers erin geslaagd een AI-activiteit te ontwikkelen herkenningsmodel – DeepCount – dat helpt bij het schatten van het aantal mensen in een kamer op basis van draadloze gegevens.
Dit werk komt niet lang nadat onderzoekers van de Ryerson Universiteit in Toronto een neuraal netwerk hebben aangekondigd dat kan helpen bepalen of een smartphone-eigenaar door bepaalde delen van de stad loopt, fietst of rijdt met behulp van WiFi-gegevens, en tegelijkertijd een ander onderzoek van Purdue De universiteit is er ook in geslaagd een systeem te ontwikkelen dat WiFi-toegangslogboeken gebruikt om de relatierelaties tussen gebruikers, hun locaties en hun activiteiten te analyseren.
In dit laatste onderzoek hebben wetenschappers gebruik gemaakt van channel state information (CSI) – met name fase en amplitude – om een systeem van twee kunstmatige-intelligentiemodellen te creëren, waaronder een activiteitenherkenningsmodel en een deep learning-model. Het deep learning-model heeft tot taak de correlatie tussen het aantal mensen en kanalen te beoordelen door de activiteiten van die mensen in kaart te brengen op de CSI, terwijl het activiteitenherkenningsmodel verantwoordelijk zal zijn voor het vastleggen van informatie wanneer iemand de kamer binnenkomt of verlaat via een ‘elektronisch systeem’. schakelaar". In gevallen waarin twee modellen ongelijksoortige gegevens vastleggen (bijvoorbeeld als het activiteitenherkenningsmodel een groter aantal mensen registreert dan het deep learning-model), zal DeepCount dat verschil gebruiken om het model deep learning opnieuw te trainen.
Daarnaast hebben de onderzoekers ook een dataset samengesteld van 800 CSI-monsters van 10 vrijwilligers die deelnamen aan een verscheidenheid aan verschillende taken, waaronder activiteiten zoals zwaaien, typen, zitten, lopen, praten en eten (ongeveer 80% van de monsters in elke taak). werden gebruikt voor trainingsdoeleinden en de rest werd gebruikt als testset). Om een activiteitsherkenningsmodel te trainen, moeten wetenschappers eerst amplitudegegevens verwerken om ruis en ongewenste elementen te verwijderen, en vervolgens kenmerkinformatie extraheren. Het trainen van het deep learning-model is vergelijkbaar met de voorverwerkingsfase, maar wordt naast de amplitude uitgevoerd met fasegegevens.
DeepCount draait op een laptop met drie ontvangstantennes, aangepast om kanaalstatusgegevens te rapporteren, en ze zijn ook verbonden met een router en twee andere zendantennes. Beide werken op de 5GHz-frequentieband om golflengten te creëren die kort genoeg zijn om een betere resolutie te garanderen en tegelijkertijd de mogelijkheid van interferentie door ongewenste elementen te minimaliseren.
In de uitgevoerde experimenten meldde het team dat dit deep learning-model een nauwkeurigheid tot 86,4% bereikte bij maximaal 5 personen. Dankzij het opnieuw trainen van monsters door het activiteitsherkenningsmodel werd bovendien een nauwkeurigheid van tot 90% bereikt in voorspellingssituaties.
“Onze aanpak was in staat om de “aanvaardbare” nauwkeurigheid van AI aan te tonen bij het bepalen van het aantal mensen via WiFi-gegevens in de context van complexe veranderingen in het milieu binnen een huis. Als we voldoende gevallen van het binnenmilieu in aanmerking kunnen nemen en deze als sjablonen kunnen gebruiken om een robuust model op grotere schaal te bouwen, kunnen we deze technologie in theorie volledig toepassen bij het bepalen van het aantal objecten en objecten in een veel groter bereik. " zeiden wetenschappers.
Het orgaan dat de nationale privacywaakhonden van Europa verenigt, zei donderdag dat het een taskforce heeft opgericht die zich specifiek bezighoudt met ChatGPT
Deense en Amerikaanse wetenschappers hebben samengewerkt om een AI-systeem te ontwikkelen genaamd life2vec, dat in staat is om het tijdstip van menselijke dood met hoge nauwkeurigheid te voorspellen.
Een AI-algoritme genaamd Audioflow kan naar het geluid van het plassen luisteren om abnormale stromingen en bijbehorende gezondheidsproblemen van de patiënt effectief en met succes te identificeren.
Door de vergrijzing en de afnemende bevolking van Japan heeft het land een aanzienlijk aantal jonge werknemers nodig, vooral in de dienstensector.
Een Reddit-gebruiker genaamd u/LegalBeagle1966 is een van de vele gebruikers die verliefd zijn op Claudia, een filmsterachtig meisje dat vaak verleidelijke selfies deelt, zelfs naakte, op dit platform.
Microsoft heeft zojuist aangekondigd dat nog twaalf technologiebedrijven zullen deelnemen aan zijn AI for Good-programma.
Gebruiker @mortecouille92 heeft de kracht van de grafische ontwerptool Midjourney aan het werk gezet en uniek realistische versies gemaakt van beroemde Dragon Ball-personages zoals Goku, Vegeta, Bulma en oudere Kame.
Door enkele voorwaarden toe te voegen of enkele scenario's in te stellen, kan ChatGPT relevantere antwoorden op uw vragen geven. Laten we eens kijken naar enkele manieren waarop u de kwaliteit van uw ChatGPT-reacties kunt verbeteren.
Midjourney is een kunstmatig intelligentiesysteem dat de laatste tijd voor ‘koorts’ zorgt in de online community en de kunstenaarswereld vanwege zijn buitengewoon mooie schilderijen die niet onderdoen voor die van echte kunstenaars.
Dagen nadat China de uitbraak had aangekondigd, bleef het AI-systeem van BlueDot, met toegang tot wereldwijde gegevens over de verkoop van vliegtickets, nauwkeurig de verspreiding van het Wuhan Corona-virus naar Bangkok, Seoul, Taipei en Tokio voorspellen.
