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这些是我们在真实场景中的应用,机器人因为使用了AI之后做的垃圾分类,我们看到机器人通过机器学习之后可以自动分拣出不同的垃圾,玻璃瓶、塑料袋、罐头。机器人通过学习可以分拣出不同的垃圾,垃圾分类靠人是很困难的,通过机器学习可以更高效地解决问题。这是第二个案例,也是用AI来提升和改进我们的工作,这是在深圳南方电网的真实案例,高压电线是需要巡检的,一旦出了问题危险很大,就需要工人爬上电线杆去巡检,我们怎么把这个工作用机器来代替?我们就用无人机,无人机上加装了高清摄像机之后,无人机沿着高压电线飞行,检测高压电线上任何可能出现的问题。无人机上装配了高请摄像机和AI,还有一个3D的电子地图,这样无人机的飞行也会很安全,不会撞到电线上去。同时无人机可以检测到故障的类型可以通过学习不断增加,我们把软件和AI的硬件推理做了分离,我们可以把软件下载到无人机上,让无人机具有不同的技能,能够看到不同的质量漏洞。第三个案例是热带雨林的“新声机”,可以检测到森林里面不同的声音,比如电锯的声音、汽车通过的声音,这些人可能在盗伐森林的木头。这么大的森林我们怎么检测呢?靠人工肯定是不现实的,一样可以通过AI的技术来解决,甚至可以监听到不同动物的声音是正常的声音,还是生病或掉到陷阱里的的呼救声,可以拯救稀有的动物。流浪狗深夜叫不停有人驱赶有人“护” 邻居打起来了二是统一重点行业排放标准。尽管在京津冀及周边地区统一污染物排放标准已经具有广泛共识,但迄今为止仅限于京津冀及周边地区“2+26”城市,并且进展缓慢。对此,应在京津冀及周边地区更大范围内统一标准。优先统一重点行业的污染物排放标准,统一重点行业清洁生产标准。京津冀及周边地区除了应制定适用本区域的清洁生产标准外,更应在行业清洁生产水平上统一。

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