在 Windows 10 上打開設備管理器的 6 種方法
如何在 Windows 10 上打開設備管理器，獲得最佳解決方案。
基於人工智慧的系統旨在檢測偷獵者
獵人經常在夜間狩獵，這就是為什麼使用安裝在無人機上的紅外線攝影機來檢測它們。問題是，由於偷獵者和動物都會散發熱量，因此很難準確地識別它們。南加州大學的科學家正在利用名為 SPOT 的系統中的人工智慧來簡化這個過程。
通常情況下，野生動物保護工作人員必須在安全站用筆記型電腦過夜，監控直接從無人機傳輸的紅外線影片。當螢幕上出現發熱點時，他們必須確定自己是人類還是野生動物，但這並不容易。
這就是創建 SOPT 的原因。SPOT 是 Systematic POacher deTector 的縮寫，是由電腦科學博士 Elizabeth Bondi 領導的研究團隊開發的演算法系統。
研究人員首先將 18 萬個人類和動物的數位標籤整合到紅外線影片中。使用該資料集並創建現有深度學習演算法的修改版本（稱為 Faster RCNN），然後他們教導電腦如何區分小偷和動物物體的兩種類型的圖像。雖然系統演算法可以準確識別，但處理每張影像需要10秒的時間，但這個時間太長了。
考慮到這一點，團隊更改了演算法，以便它可以與 Microsoft Azure 雲端運算平台配合使用。利用 Azure 更快的處理時間，SPOT 現在可以在大約十分之三秒內準確識別偷獵者。
目前的計劃要求在博茨瓦納各地廣泛部署該技術。Neurala 開發了另一種基於人工智慧的系統。
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