Die Zukunft der Technologie: Die Verbindung von RFID, KI und ML

Die künstliche Intelligenz (KI) und das maschinelle Lernen (ML) haben in verschiedenen Branchen in einem beschleunigten Tempo revolutioniert. Wenn sie mit der Radiofrequenzidentifikation (RFID) kombiniert werden, eröffnen sie aufregende Möglichkeiten für die Datenanalyse, Automatisierung und Entscheidungsfindung.

Die bevorstehende RFID Journal LIVE! Konferenz wird Sitzungen präsentieren, die sich mit der Verknüpfung von RFID, KI und ML befassen. Diese Sitzungen werden die praktischen Anwendungen und das transformative Potenzial dieser Technologien in verschiedenen Sektoren untersuchen. Die Teilnehmer können wertvolle Einblicke gewinnen, wie diese Innovationen das Gesundheitswesen, die Logistik, die Landwirtschaft und mehr verändern.

Digitale Transformation im Gesundheitswesen mit NFC-Sensor-Schnittstelle-Chip

Zeit: 9:35-10:15 Uhr.
Referenten: Dr. Bodin Kasemset, CEO, Silicon Craft Technology
Sitzungsbeschreibung: Erforschen Sie, wie NFC- und elektrochemische Sensortechnologien das Gesundheitswesen revolutionieren, indem sie leistbare, batterielose und benutzerfreundliche Point-of-Care-Tests ermöglichen. Sehen Sie, wie diese Fortschritte die Zugänglichkeit und Effizienz im Gesundheitswesen für menschliche und tierische Populationen weltweit verbessern.

Siemens Healthineers automatisiert die Sichtbarkeit mit KI und ML

Zeit: 10:25-11:05 Uhr.
Referenten: Ben Sperling, Vizepräsident für Unternehmensintelligenzlösungen, Siemens Healthineers
Sitzungsbeschreibung: Entdecken Sie, wie Siemens Healthineers KI, ML und cloudbasierte Sensoren nutzt, um Echtzeitinformationen über den Standort und Status von Vermögenswerten in Krankenhäusern bereitzustellen. Diese Automatisierungslösung senkt die Kosten, verbessert die Vermögensverfolgung und optimiert die biomedizinischen Dienstleistungen, was zu einer optimierten operativen Effizienz für medizinische Einrichtungen führt.

Die „Intelligent“ in RFID- und Sensoranwendungen einsetzen

Zeit: 11:15-11:55 Uhr.
Referenten: Dr. Ismail Uysal, außerordentlicher Professor, University of South Florida
Sitzungsbeschreibung: Erfahren Sie mehr über die neuartigen Anwendungen von KI und ML in RFID- und drahtlosen Sensor-Netzwerken. Entdecken Sie, wie diese Technologien die vorhersagende Patientensturzerkennung ermöglichen, landwirtschaftliche Prozesse optimieren, Transportbedingungen verbessern und die passive RFID-Gitterlokalisierung optimieren.

Tests und Qualitätskontrolle

Zeit: 12:05-12:45 Uhr.
Referenten: Doug Harvel, Senior IT-Verteilungsanalyst/Berater, RFID Consulting
Sitzungsbeschreibung: Verstehen Sie die entscheidenden Schritte, die erforderlich sind, um die nahtlose Funktionalität von RFID-Systemen sicherzustellen. Entdecken Sie wirksame Strategien zur Erreichung einer 100%igen Lesequote, zur Verhinderung von Störungen in Fertigungslinien und zur Maximierung der Systemleistung.

FAQ:

Q: Was ist RFID?
A: RFID steht für Radiofrequenzidentifikation. Es handelt sich um eine Technologie, die Radiowellen verwendet, um Objekte oder Personen drahtlos zu identifizieren und zu verfolgen.

Q: Was ist KI?
A: KI, kurz für Künstliche Intelligenz, bezieht sich auf die Entwicklung von Computersystemen, die Aufgaben ausführen können, die typischerweise menschliche Intelligenz erfordern, wie Spracherkennung, Entscheidungsfindung und Problemlösung.

Q: Was ist ML?
A: ML, was für Maschinelles Lernen steht, ist ein Teilbereich der KI, der sich auf Algorithmen und statistische Modelle konzentriert, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen.

Da wir in das Zeitalter vernetzter Technologien eintreten, birgt die Synergie zwischen RFID, KI und ML ein großes Potenzial für Innovation und Transformation von Branchen. Besuchen Sie die RFID Journal LIVE! Konferenz, um an vorderster Front dieser transformativen Technologien zu bleiben und die Zukunft der digitalen Transformation zu gestalten.

Quellen:
– RFID Journal: https://www.rfidjournal.com

The source of the article is from the blog enp.gr

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