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AI深入日常生活,仅凭Wi-Fi信号就能预测出行方式【首页】


本文摘要:历史时间对他说大家,你能从大家的身上的电子产品中掌握到许多 有关她们的物品,还包含她们的运动方式。

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历史时间对他说大家,你能从大家的身上的电子产品中掌握到许多 有关她们的物品,还包含她们的运动方式。澳大利亚多伦多市瑞尔森大学的研究工作人员在预印网络服务器Arxiv.org(“作为Wi-Fi信号方式检验的半监管深层残留互联网”)上公布发布的一篇毕业论文中,描述了一个神经元网络(即一个以微生物神经细胞为实体模型的数学函数层),能够从Wi-Fi数据信息中获得相关智能机客户的信息内容,尤其是她们的交通方式,是自由选择徒步、骑着马单车還是自由选择在好多个商街内司机机动车辆。

研究工作人员觉得,Wi-Fi与常见的多形式归类计划方案相比具有更为多优点。最先,它无所不在,即便 在城市高楼大厦那样具有“趣味性”的自然环境中,它也可以在房间内可靠地工作中。该毕业论文的创作者表明道:“因为其普遍意义,Wi-Fi互联网有可能在各式客货中收集规模性、降低成本和非单个的数据信息。

在此项研究中,大家产品研发了一个原型,必须运用从智能机获得的Wi-Fi通讯来检验交通出行方式。”该精英团队自由选择的神经系统网络结构是一个深层残留互联网,它是一种最开始作为图像识别技术的人工智能技术,它包含快捷方式图标或绕过相接,以绕过互联网中的一些作用层。(它的启迪来源于大脑皮质中的锥体体细胞。

)在这类状况下,优化算法是半监管的,这意味著它依靠标识的数据信息来剖析出有确定的交通出行方式。为了更好地编写成数据,研究工作人员用以了一个起名叫UrbanFlux系统软件,该系统软件由半经为50米的Wi-Fi探测仪组成,布署在多伦多市市区的挤迫地区。(她们答复,往往自由选择这种地址,是由于这里有自行车车道、人行横道、双车道和自行车道街道社区,及其有轨电车。)在17年6月和2018年10月的某几日内,她们各自纪录了四名青年志愿者的MAC地址、wifi信号及其本人智能机的相接频次,这种青年志愿者按回绝以各有不同的方法绕着登陆的路经健身运动了10圈,各自为行走、骑自行车和驾车。

最终,她们顺利完成了2838次旅游。在检测人工智能技术系统软件的一部分数据信息后,研究工作人员想方设法借此机会提纯了15个特点(根据時间和速率、wifi信号和线程数),随后在一个分离的检测集在对其进行了检测。她们答复,该系统软件成功预测分析全部三种运输工具的准确度高达80%——徒步81.8%,骑着马单车82.5%,驾车86.0%。她们强调,驾车具有最精准的回忆和精准度,而骑单车小于——这有可能是由于骑着马单车和驾车有很多协同的特点,而这种特点更是人工智能技术系统软件很有可能识别的。

该毕业论文的创作者写到:“该方式能够被城市领导者、营运商和规划者用于更优地了解客户的上班习惯性以及上班发展趋势。交通出行方式检验在城市无处不在的感应器中也非常简单,因为它能够洞悉能耗,环境污染跟踪和预测分析及其起火热量可能。”研究工作人员将预测模型拓展到各有不同的交通方式,如地铁站、有轨电车和公交车,并整合来源于交通出行车时刻表的可视化数据,这种全是她们将来的工作中。


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