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近日圣何塞（San Jose）市推出了一项具有创新意义的试点计划，利用人工智能技术来检测无家可归者搭建的露天营地。这一计划的启动代表着该市在利用先进技术解决城市问题方面迈出了重要一步。

圣何塞的试点计划涉及一辆市政府所有的丰田轿车，配备了多个摄像头，已经部署在南圣何塞地区，以收集停放汽车和房车的录像。随后，通过四家私人公司开发的人工智能系统对捕获的图像进行分析。主要目标是确定这些车辆内是否有人居住。

这项开放性计划被认为是美国第一条类似尝试，可能很快会扩展到包括帐篷营地的识别。甚至有可能建立一支永久车队，覆盖整个城市。

城市官员声称，他们的意图是利用这一计划作为一种方式，将无家可归者与基本服务联系起来，并为他们提供住所或住房，而不是进行潜在的驱使帐篷营地扫荡和没收居住的房车的行动。重要的是，该计划并非旨在捕捉车牌或个人面部的识别图像。

市长马特·马汉（Matt Mahan）强调，该市的重点并非是街头生活的人的身份，而是管理整个城市范围内的居住车辆。此外，马汉旨在结束帐篷营地的时代，并已获得市议会的同意，实施诸如在学校附近禁止房车、限制超大型车辆停放以及建立新的拖车区等措施。圣何塞估计有大约800辆居住的房车。

除了处理帐篷营地问题，圣何塞的试点计划还旨在识别和解决其他问题，包括垃圾、涂鸦、坑洼和停车违规等。虽然全国各地的其他城市已经在类似的目的上使用人工智能，但圣何塞正引领这一技术的运用，用于检测有人居住的房车和帐篷。

在此发展的背景下，目前住在房车里的圣何塞居民塔米·鲁尔（Tami Rule）分享了她的看法。鲁尔对外界可能公开房车外面放置的个人物品的录像图像存在隐私侵犯的担忧。然而，她也承认，揭示生活在房车中的现实可能有助于更广泛社区的理解。

虽然像旧金山、奥克兰、弗里蒙特和山景城等城市可能不会立即采取类似措施，但专家们表示，圣何塞的创新计划可能为其他城市效仿铺平道路。马汉市长最近与全国各地官员（包括白宫代表）主持了一场虚拟论坛，探讨人工智能在增强公共服务方面的潜力。

圣何塞州立大学的人工智能教授和研究员维什努·彭迪亚拉（Vishnu Pendyala）认识到人工智能在识别无家可归者营地方面的巨大潜力，但他也强调了与此类举措相关的隐私问题。彭迪亚拉引用了人工智能滥用和安全漏洞的实例，强调了在人工智能技术日益突出之际，优先考虑隐私保护的必要性。

相关的城市官员和参与试点计划的公司致力于保护隐私。他们明确表示，人工智能系统明确被指示忽略面部和车牌号码的识别。圣何塞的首席信息官哈立德·陶菲克（Khaled Tawfik）强调该市致力于发现和减轻与人工智能相关的风险。

在试点阶段，由该计划收集的信息没有与其他部门或警察局分享。未来可能分享的任何数据或录像将掩盖能够识别个人的细节，确保隐私得到保护。

目前，该试点计划仅限于南圣何塞的第10选区，这一计划的启动是为了应对该市接收到的有关潜在遗弃的车辆数量高企的报道。目的是积极识别哪些车辆被居住，以便派遣适当的外展团队协助无家可归者。

该计划在识别有人居住的房车方面实现了70%的准确率，而对有人居住的汽车的辨识度仅为10%至15%。然而，随着人工智能算法对更多图像进行分析，这些准确性数字预计将有所提高。

尽管存在一定的误差率，但这项以人工智能为驱动的计划的潜力毋庸置疑。参与其中的公司，例如Xloop Digital、Sensen.AI、CityRover和Blue Dome Technologies已经联合起来，致力于解决这一紧迫的城市问题，为圣何塞有效应对无家可归者问题做出贡献。

常见问题解答

1. 旧金山的试点计划如何利用人工智能来检测无家可归者的露天营地？
该计划涉及一辆市政府所有的房车，配备了多个摄像头，收集停放汽车和房车的录像。私人公司开发的人工智能系统分析图像，以确定这些车辆内是否有人居住。

2. 该计划的目标是什么？
该计划旨在将无家可归者与必要服务、住所或住房联系起来。它并没有设计用于捕捉车牌或个人面孔的识别图像。

3. 圣何塞采取了哪些措施来解决街头无家可归问题？
圣何塞市长马特·马汉倡导禁止在学校附近停放房车、限制超大型车辆停车以及建立新的拖车区等政策。该市估计有800多辆居住的房车。

4. 该计划是否存在隐私问题？
专家们认识到与人工智能技术相关的隐私问题。但是，城市官员和参与试点计划的公司已经优先考虑了隐私保护。人工智能系统明确受到指示，忽略面部和车牌号码，未来共享的任何数据或录像将掩盖识别细节。

5. 该计划在识别有人居住的房车方面的准确率是多少？
该计划在识别有人居住的房车方面实现了70%的准确率。然而，对有人居住的汽车的识别只有大约10%至15%的准确率。随着进一步使用人工智能算法分析图像，这些准确率预计会提高。

利用人工智能技术解决城市问题是一种不断增长的趋势，而圣何塞正在引领这项技术的运用。… Read the rest

印度的气象科学家们正在踏上一场开创性的旅程，通过人工智能（AI）和机器学习技术来彻底改变天气预报。近期接受印度气象部门（IMD）总干事Mrutyunjay Mohapatra接受PTI编辑采访时，透露了整合新兴技术与现有数值天气预报模型的计划。

气象学家长期以来一直依赖数值模型来预测天气状况，但IMD认识到AI有潜力极大地增强这些模型。尽管在天气预报中使用AI仍处于早期阶段，Mohapatra预测在未来五年内，它将大幅改善他们的预测技术。

利用AI的能力，IMD旨在研究自1901年以来的数字化天气记录，从中获取有价值的天气模式见解。人工智能模型不同于传统基于物理学的模型，它依赖于历史数据而非大气现象的物理学来创建预测。通过将现有数值预报模型与AI相结合，预报准确性将得到显著提升。

为了充分利用AI的力量，地球科学部和IMD已成立专家组，致力于探索其潜在应用。Mohapatra强调，AI与数值预报模型之间的合作将对增强预报准确性至关重要，指出两种方法既是互补的又是不可替代的。

认识到需要进行超局部预报，IMD正在解决为特定危害提供村级预测的挑战。目标是为农业、卫生、城市规划、水文和环境等特定部门量身定制天气信息。通过为村庄级别提供预报，IMD旨在支持各领域的决策和规划。

随着气候变化继续影响天气模式，Mohapatra强调了中尺度现象（如对局部社区有显著影响的云系）等现象的出现。为了应对这一挑战，IMD部署了覆盖该国85%领土的39台多普勒天气雷达网络。通过利用具有每像素350米分辨率的先进雷达数据，IMD能够检测和模拟对流云。这项技术进步极大地提升了对极端事件（如暴雨和气旋）的预报准确性。

AI和机器学习的整合代表了天气预报中的一场范式转变。通过利用过去的数据以及拥抱AI技术，气象学家可以提取宝贵见解、改善预报准确性，并减少对传统基于物理学的模型的依赖。通过IMD的这种创新方法，天气预报行业正处于崭新的时代，确保在面对不断变化的天气模式时更好地做好准备和进行明智决策。

常见问题解答 （FAQ）

• 什么是人工智能（AI）？
  人工智能指的是开发能够执行通常需要人类智能的任务的计算机系统，比如视觉感知、语音识别、解决问题和决策等。
• AI如何提升天气预报准确性？
  AI通过利用历史数据生成见解和预测，从而增强天气预报。它补充了现有的数值预报模型，提高了预报的准确性。
• 什么是中尺度现象？
  中尺度现象指的是发生在小尺度范围内，通常在10平方公里范围内的天气模式和事件。这些现象，如对流云，对当地社区有着重大影响。
• 什么是多普勒天气雷达？
  多普勒天气雷达是一种利用多普勒效应来测量降水和大气粒子（如雨滴或雪花）移动的设备。它为天气预报提供有价值的信息，可用于探测极端天气事件。
• 超局部预报将如何惠及不同领域？
  针对特定领域（如农业、卫生、城市规划等）量身定制的超局部预报将促进更好的决策和规划，确保资源有效分配，并增强应对与天气相关挑战的准备。

来源：
– [印度气象部门 (IMD)](https://www.imd.gov.in/)… Read the rest

微软最近在Windows 11中为Copilot引入了一些令人振奋的改进，作为他们不断努力将这款人工智能助手更有效地整合到Windows 11中的努力的一部分。这些变化可以在新的Windows 11预览版本22635中找到，目前正在逐步向Beta通道中的测试人员推出。

这些改进的主要目标是为用户提供一种新的、丰富的体验，以增强Windows 11中的生产力。其中一个显著变化是在任务栏中的Copilot图标中添加了动画，当复制文本或图像文件时会出现。这种动画作为一个视觉提示，告知用户AI助手可以协助处理所选文件。

当您将鼠标悬停在Copilot图标上时，将会出现一系列新选项。例如，如果您复制了一个图像文件，您可以选择创建类似当前图像的图像，或者要求Copilot分析该图片。这些选项为用户利用AI技术快速、方便地与其文件进行交互开辟了新的可能性。

为了进一步提高用户便利性，微软还对Windows Share进行了更改。通过此更新，用户现在可以直接将内容共享到特定的Microsoft Teams频道或群组聊天中。尽管此功能之前已经进行过测试，但由于错误而暂时删除，现在已经恢复。

需要注意的是，22635版本中的更改主要集中在这些Copilot的改进上。要了解有关此预览版本中的所有详细信息和任何已知问题，建议参考微软的博文。

**分析：把握正确平衡**

这些对Copilot最近的微调旨在为用户提供简单快捷的方式，以利用AI助手处理文件。微软通过在任务栏图标中加入动画确保用户意识到Copilot的功能。希望通过引起对Copilot的关注，用户将被鼓励更多地使用这个AI助手。

由于这些更改目前在Beta测试通道上，我们期待它们在今年晚些时候随着24H2更新正式推出，当Windows 11稳定版本面向普通用户提供时。

然而，微软必须小心翼翼地在提供有用功能和潜在成为烦恼来源之间找到一个平衡。操作系统的发展需要在援助和可能发生的烦人推荐之间取得平衡。过去，微软偶尔会跨越这些界限，至少在我们看来是这样。尽管如此，我们乐观地认为，当前在测试中的Copilot改进会找到合适的平衡。

**常见问题解答 (FAQ)**

1. 什么是Windows 11中的Copilot?
Copilot是集成到Windows 11中的人工智能助手，旨在增强生产力并为各种任务提供快速解决方案。它可以帮助分析图像、创建与当前文件类似的文件等任务。

2. 最近的Copilot的改变如何提升用户体验?
最近的Copilot变化为任务栏图标在复制文本或图像文件时引入了新的动画。这些动画作为视觉提示，通知用户Copilot可以协助处理所选文件。此外，悬停在Copilot图标上会提供新的文件互动选项，为用户提供利用AI技术的便捷方式。

3. 我可以直接通过Windows Share分享内容到Microsoft Teams吗?
是的，最近对Windows Share的更新允许用户将内容直接分享到特定的Microsoft Teams频道或群组聊天。由于错误，此功能曾暂时移除，但已重新启用以提高用户便利性。

**行业概况**

人工智能助手行业近年来取得了显著增长，这得益于技术进步和对提高生产力工具需求的增加。像微软的Copilot这样的人工智能助手已经成为用户的必备工具，提供快速解决方案、分析数据，提高整体效率。随着人工智能助手集成到Windows 11等操作系统中，人们越来越强调无缝的用户体验和提高生产力。

**市场预测**

根据IDC的研究，全球人工智能助手市场预计将在2026年达到157亿美元，预计在预测期间将以25.6%的复合年增长率增长。各行业对人工智能助手的增加采纳，如医疗保健、金融、零售等，有望推动市场增长。此外，将人工智能助手集成到操作系统中预计将推动对这些工具的需求，为用户提供更快速、更有效的与其设备互动方式。

**行业相关问题**

尽管人工智能助手提供了许多好处，但也存在一些挑战和问题需解决。其中一个主要问题是数据隐私和安全。人工智能助手收集和处理用户数据，这引发了关于如何使用、存储和保护这些数据的问题。对于像微软这样的公司来说，确保健壮的隐私措施和透明的数据处理做法至关重要。

此外，过度依赖人工智能助手的风险始终存在，这可能导致用户的批判性思维和解决问题能力下降。在人类认知和人工智能协助之间找到平衡至关重要，以防止用户过度依赖这些工具。

此外，对人工智能助手的不断发展和改进需要持续进行评估和测试，以识别和解决任何偏见或限制。提供具有多样性和包容性的训练数据是至关重要的，以避免强化偏见并确保公平和准确的结果。

总的来说，人工智能助手行业为增强生产力和便利性提供了充满希望的机会。然而，公司需要解决隐私问题，推广负责任的使用，并不断完善这些工具，以提供最佳的用户体验。

**来源:**
– IDC: [全球智能AI和分析助手市场预测报告，2021-2026](https://www.idc.com)… Read the rest

印度的气象科学家正在通过利用人工智能（AI）和机器学习（ML）的力量彻底改革天气预测。根据印度气象局（IMD）总干事Mrutyunjay Mohapatra的说法，IMD已经开始利用AI和ML技术来改善天气预报。这些新兴技术有望在未来几年中发挥关键作用，不仅将补充现有的数值天气预报模型，还将显著提高准确性和预测能力。

气象预测中的AI模型是一种数据驱动模型，利用历史数据生成见解并改善预测。与传统基于物理的模型不同，这些AI模型并不深入研究自然现象的复杂性，而是专注于从过去的数据中提取有价值的知识。

为了充分利用AI和ML的潜力，专家组在地球科学部和IMD内已成立。这些团队将积极致力于将AI整合到现有的预测框架中，确保AI模型和数值预测模型相辅相成，以实现最高水平的准确性。

IMD的主要目标之一是提供超定位的预测，定制供农业、卫生、城市规划、水文和环境等特定领域使用的预测。Mohapatra强调了IMD在为特定危害提供村庄级预测方面所面对的挑战，但也强调了该机构为提供Panchayat或村庄级别的预测所做的努力。

为了提高预测的准确性并应对中尺度现象带来的挑战，IMD已经在全国范围内战略部署了39个多普勒天气雷达网络。这些雷达覆盖印度85%的陆地，为主要城市提供每小时的预测。这些先进雷达的像素分辨率达到每像素350米，能够便于检测和模拟对流云，提高对极端天气事件（如暴雨和气旋）的更精准预测。

Mohapatra还强调了在当今信息丰富时代数据驱动决策的重要性。将AI和ML纳入天气预测中使气象科学家能够从过去的数据中提取有价值的见解，最终提高预测的准确性。

随着IMD继续利用AI和ML的力量，印度的天气预测前景充满希望。通过先进的技术和增加的观测系统，IMD正在采取重要步伐，以提供更准确和超定位的预测，造福各个领域并增强决策过程。

常见问题解答

三星的Bixby即将通过生成式人工智能（Generative AI）的提升在智能家居语音助手市场上崭露头角。虽然Bixby一直被Google助手和Alexa等竞争对手所遮掩，但这次升级有可能改变三星的竞争格局。

下一代Bixby将能够理解复杂的多层命令和保留上下文信息。这意味着用户将不再需要为不同任务提出单独的请求。相反，Bixby将无缝处理复杂的指令。例如，用户可以一次性要求Bixby将空调调至“无风模式”并提供天气更新。

此外，升级后的Bixby将能够在同一对话中回顾先前的请求。这意味着用户可以要求Bixby执行一个任务，暂停一下，然后提出另一个请求。Bixby将理解上下文并将先前的指令应用于新请求，提供更流畅的用户体验。

三星决定优先发展Bixby凸显了他们对智能家居技术的承诺。通过将各种智能家居兼容的家电与Bixby集成，他们旨在成为该市场的关键参与者。这使他们与Google和苹果等竞争对手有了区别，后者尚未就智能家居行业的人工智能进展做出重大宣布。

尽管三星的先进智能家电具有尖端功能，但它们带有较高的价格标签，限制了其在大众市场的可用性。然而，三星的早期声明表明他们雄心勃勃，有意在智能家庭助手的不断发展世界中占据一席之地。

尚不清楚哪种语音助手会在这个竞争激烈的市场中崭露头角。然而，通过生成式人工智能的整合，Bixby有潜力改变我们与智能家居互动的方式。在等待苹果和谷歌的进一步更新时，三星致力于加强Bixby的决心表明他们有意在该行业产生影响。

常见问题解答

1. 什么是Bixby？
   Bixby是三星开发的语音助手，允许用户通过自然语言命令控制各种智能设备。
2. 什么是生成式人工智能？
   生成式人工智能是一种技术，使机器能够生成创意性的输出，理解多层命令，并保留上下文信息。
3. Bixby能够理解复杂命令吗？
   是的，通过生成式人工智能的实施，Bixby将能够理解和执行多层命令，简化与智能家居设备的交互。
4. 目前有哪些语音助手提供生成式人工智能功能？
   亚马逊的Alexa是唯一一款已确认拥有生成式人工智能功能计划的主要语音助手。谷歌助手主要集中于加强其移动体验。
5. 三星在智能家居市场有何独特之处？
   与主要竞争对手不同，三星还制造各种智能家居兼容的家电，使其在将其语音助手与这些产品无缝集成方面处于独特位置。

来源：Samsung Newsroom… Read the rest

在当今快节奏的世界中，多任务处理已成为一项必要的技能，以满足我们个人和专业生活的需求。同时处理多项任务的能力经常被誉为高效和生产力的象征。然而，最近的研究表明，多任务处理可能并非我们曾经相信的超能力。

研究表明，虽然我们可能觉得通过多任务处理完成了更多工作，但事实上，我们的大脑并不适应同时处理多项任务。当我们分散注意力于不同的活动时，我们的专注力和表现会受到影响。大脑在任务间切换需要时间，导致生产力降低和出错的可能性增加。

此外，不断进行多任务处理会对我们的心理健康和整体幸福产生不利影响。当我们不断在任务间切换时，永远无法给自己充分参与某一活动的机会。我们的思绪总是飞快的，可能会发现难以放松和解脱。持续做更多事情的压力也会导致压力和过劳的感觉。

那么，在一个赞美多任务处理的世界中，我们如何找到平衡呢？关键在于优先排序和专注力。与其试图一次完成所有事情，更重要的是确定最重要的任务并全身心投入其中。通过专注于一项任务，我们可以最大化生产力，并产出更高质量的工作。

另一个抵制多任务处理冲动的策略是正念（mindfulness）的实践。花时间完全关注并意识到自己的行动有助于训练我们的大脑专注于眼前的任务。正念练习，比如深呼吸或冥想，可以融入我们的日常生活，促进专注力并减少干扰。

### 常见问题解答：

**问：多任务处理总是有害的吗？**
答：虽然多任务处理似乎是一种节省时间的技巧，但研究表明它经常会导致生产力下降和压力增加。重要的是要优先处理任务，专注于一件事情以获得最佳表现。

**问：多任务处理会影响心理健康吗？**
答：持续的多任务处理可能导致压力感增加，过劳和难以放松。不断做更多事情的压力可能会对我们的心理健康产生负面影响。

**问：我如何在多任务处理和专注于一项任务之间找到平衡？**
答：优先排序和正念是关键。确定最重要的任务并全神贯注于它们。实践正念练习，训练大脑保持专注并减少干扰。

总之，多任务处理的艺术可能并非想象中的那么有益。重要的是要意识到我们大脑的局限性，并在多任务处理和专注力之间找到平衡。通过优先处理任务和实践正念，我们可以提高生产力和心理健康。记住，重要的不是我们一次能完成多少，而是我们能把它做好。

**行业概况：**

多任务处理是一个适用于各种行业和领域的概念。在今天快节奏的世界中，处理多项任务的需求在诸如商业、技术、医疗保健甚至日常生活等各行各业中普遍存在。多任务处理的挑战和影响因特定行业及其独特需求而异。

**市场预测：**

随着对多任务处理技能的需求继续上升，各行各业正在适应满足这种需求。例如，技术不断发展以提供促进多任务处理的工具和软件。市场预测显示，生产力和任务管理工具市场在未来几年将继续增长。公司正在投资于研究和开发，以创造创新解决方案，满足行业和个人的多任务处理需求。

**与行业或产品相关的问题：**

尽管多任务处理具有好处，但其过度使用存在一些问题和顾虑。在需要高度注意力和细节的行业中，如医疗保健行业，多任务处理可能导致错误和生产力降低。例如，在医疗保健行业，多任务处理可能带来严重后果，因为医疗专业人士需要专注于每位病人的独特需求，并确保准确的诊断和治疗。

还存在工作与生活平衡的问题。多任务处理可能模糊工作与个人生活之间的界限，使个人难以断开与放松。这可能导致压力水平增加、过劳和整体不满意。

此外，不断进行多任务处理的需求可能抑制创造力和创新。通过将注意力分散在多个任务上，我们可能无法完全沉浸于需要批判性思维和解决问题的过程中，这是产生突破性想法所必需的。

对于个人和行业来说，了解这些问题并找到有效的解决方法是非常重要的。这可能涉及制定促进工作与生活平衡的政策和实践，提供培训和资源来增强专注力和生产力，并倡导强调质量高于数量的文化。

总的来说，虽然多任务处理已成为我们日常生活的一部分，但了解它的局限性和潜在缺点非常重要。通过认识挑战并采取应对策略，行业和个人可以在多任务处理和专注力之间取得平衡，从而提高生产力、心理健康和整体成功。

要了解有关多任务处理及其对不同行业影响的更多信息，请访问[Industry Report](https://www.industryreport.com)。… Read the rest