人工智能在增强传染性城市废物分类的可持续实践方面
Rapeepan Pitakaso1, Thanatkij Srichok1, Surajet Khonjun1
1Artificial Intelligence Optimization SMART Laboratory, Industrial Engineering Department, Faculty of Engineering, Ubon Ratchathani University, Ubon Ratchathani 34190, Thailand.
这项研究引入了用于传染性废物管理的AI模型,达到超过96.54%的准确性. 它通过使用先进的人工智能技术来增强城市废物分类和可持续性.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 计算机科学 计算机科学
- 公共卫生 公共卫生
背景情况:
- 传染性城市垃圾对健康和环境构成重大风险.
- 目前关于专门传染性废物管理的现有研究是有限的.
- 城市地区在管理传染性废物流方面面临着独特的挑战.
研究的目的:
- 开发和评估一个先进的AI系统来分类传染性城市废物.
- 提高城市环境中传染性废物管理的准确性和效率.
- 为可持续的传染性废物处理建立一个强大的框架.
主要方法:
- 开发了一个双组合框架,将元启发与人工智能集成在一起.
- 采用集体图像细分和多种卷积神经网络模型.
- 利用几何图像增强和强化学习差异演化算法进行优化.
主要成果:
- 在新数据集上达到96.54%以上的准确性,在现有固体废物数据集上达到97.81%.
- 它的性能比现有的先进方法高出2.02%至8.80%.
- 证明了增强的模型稳定性和改进的分类准确性.
结论:
- 人工智能模型显著推进了传染性城市废物管理.
- 突出了人工智能在应对复杂废物挑战方面的变革潜力.
- 为高效,有效和可持续的未来废物管理解决方案提供基础框架.
更多相关视频
06:11Author Spotlight: Advancing Anaerobic Microbiota Research Using a Novel Respirometry Protocol
Published on: April 26, 2024
06:54Author Spotlight: Understanding and Detecting Environmental Antimicrobial Resistance by Combining Culture-Based Techniques and Genomics
Published on: July 19, 2024
相关概念视频
Healthcare Associated Infections II: Preventive Measures
The best practices for preventing healthcare-associated infections include hand hygiene, patient risk...
Steps in Outbreak Investigation
Issues And Trends In Healthcare Delivery System
Cost Containment
Payment for healthcare services has historically promoted adoption of costly and often unnecessary or inefficient...
Bioremediation
Levels of Use of a GIS
Applications of GIS: Disaster Management and Emergency Response
