Due to the environmental impacts caused by the construction industry, repurposing existing buildings and making them more energy-efficient has become a high-priority issue. However, a legitimate concern of land developers is associated with the buildings' state of conservation. For that reason, infrared thermography has been used as a powerful tool to characterize these buildings' state of conservation by detecting pathologies, such as cracks and humidity. Thermal cameras detect the radiation emitted by any material and translate it into temperature-color-coded images. Abnormal temperature changes may indicate the presence of pathologies, however, reading thermal images might not be quite simple. This research project aims to combine infrared thermography and machine learning (ML) to help stakeholders determine the viability of reusing existing buildings by identifying their pathologies and defects more efficiently and accurately. In this particular phase of this research project, we've used an image classification machine learning model of Convolutional Neural Networks (DCNN) to differentiate three levels of cracks in one particular building. The model's accuracy was compared between the MSX and thermal images acquired from two distinct thermal cameras and fused images (formed through multisource information) to test the influence of the input data and network on the detection results.

尽管韩国的架构管理信息已经长时间提供了高质量的信息，但信息的效用水平并不高，因为它专注于行政信息。虽然这是这种情况，但具有更高分辨率的三维（3D）地图随着技术的发展而出现。然而，它不能比视觉传输更好地运行，因为它仅包括聚焦在建筑物外部的图像信息。如果可以从3D地图中提取或识别与建筑物外部相关的信息，则预计信息的效用将更有价值，因为国家架构管理信息可以扩展到包括关于建筑物的这些信息外部到BIM的水平（建筑信息建模）。本研究旨在展示和评估利用深度学习和数字图像处理的3D映射的3D映射的建筑物外观相关信息的基本方法。在从地图中提取和预处理图像之后，使用快速R-CNN（具有卷积神经元网络的区域）模型来识别信息。在从地图中提取和预处理图像后，使用更快的R-CNN模型来识别信息。结果，它在检测到建筑物的高度和窗户部分以及旨在提取建筑物的高程信息的实验中的优异性能方面表现出大约93％和91％的精度。尽管如此，预计将通过补充混合由实验者的误解引起的误报或噪声数据的概率来获得改进的结果，从而与窗户的不明确的界限。

通过以有针对性和高效的方式改善现有建筑物库存的能源效率来提高建筑业的脱碳化，这仍然具有挑战性。这是因为截至目前，建筑物的能源效率通常取决于经过认证的能源审核员的现场访问，这使得该过程缓慢，昂贵且地理位置上不完整。为了加速大规模识别有希望的改造目标，我们建议仅从远程感知的数据源估算建筑能源效率。为此，我们收集了街景，空中景观，足迹和卫星式土地表面温度（LST）数据，用于英国四个不同地理位置上的近40,000座建筑物。在训练了融合输入数据的多个端到端深度学习模型之后，我们将建筑物分类为节能（EU等级A-D）或效率低下（EU等级E-G），我们在定量和质量上分析了最佳性能模型。最后，我们通过在消融研究中研究每个数据源的预测能力来扩展分析。我们发现，最佳的端到端深度学习模型的F1得分为62.06％，并且胜过基于K-NN和SVM的基线模型的表现分别为5.62至11.47个百分点。因此，这项工作显示了远程感知的数据在预测能源效率方面的潜力和互补性，并为将来的工作打开了新的机会，以整合其他数据源。

Energy consumption in buildings, both residential and commercial, accounts for approximately 40% of all energy usage in the U.S., and similar numbers are being reported from countries around the world. This significant amount of energy is used to maintain a comfortable, secure, and productive environment for the occupants. So, it is crucial that the energy consumption in buildings must be optimized, all the while maintaining satisfactory levels of occupant comfort, health, and safety. Recently, Machine Learning has been proven to be an invaluable tool in deriving important insights from data and optimizing various systems. In this work, we review the ways in which machine learning has been leveraged to make buildings smart and energy-efficient. For the convenience of readers, we provide a brief introduction of several machine learning paradigms and the components and functioning of each smart building system we cover. Finally, we discuss challenges faced while implementing machine learning algorithms in smart buildings and provide future avenues for research at the intersection of smart buildings and machine learning.

检查裂缝是正确监视和维护建筑物的重要过程。但是，手动裂缝检查是耗时，不一致且危险的（例如，在高建筑物中）。由于开源AI技术的开发，可用的无人机（UAV）的增加以及智能手机摄像机的可用性，已经有可能自动化建筑物裂纹检查过程。这项研究介绍了使用最先进的分段算法来开发一种易于使用，免费和开源的自动化建筑物外部裂纹检查软件（ABECIS），用于建筑和设施经理定量和定性报告。使用在现实世界中的无人机和智能手机摄像机和受控实验室环境中收集的图像对Abecis进行了测试。从算法的原始输出来看，用于测试实验的工会上的中值相交​​是（1）0.686，用于使用商业无人机在受控的实验室环境中使用商业无人机在室内裂纹检测实验，（2）0.186，用于使用室内裂纹检测在施工现场检测的室内裂纹。智能手机和（3）0.958使用商业无人机在大学校园进行户外裂纹检测。当人类操作员选择性地消除误报时，这些IOU结果可以显着提高到0.8以上。通常，Abecis最适合室外无人机图像，将算法预测与人类验证/干预相结合提供非常准确的裂纹检测结果。该软件可公开可用，可以下载以供开箱即用：https：//github.com/smart-nyuad/abecis

我们提出了一种新的四管齐下的方法，在文献中首次建立消防员的情境意识。我们构建了一系列深度学习框架，彼此之叠，以提高消防员在紧急首次响应设置中进行的救援任务的安全性，效率和成功完成。首先，我们使用深度卷积神经网络（CNN）系统，以实时地分类和识别来自热图像的感兴趣对象。接下来，我们将此CNN框架扩展了对象检测，跟踪，分割与掩码RCNN框架，以及具有多模级自然语言处理（NLP）框架的场景描述。第三，我们建立了一个深入的Q学习的代理，免受压力引起的迷失方向和焦虑，能够根据现场消防环境中观察和存储的事实来制定明确的导航决策。最后，我们使用了一种低计算无监督的学习技术，称为张量分解，在实时对异常检测进行有意义的特征提取。通过这些临时深度学习结构，我们建立了人工智能系统的骨干，用于消防员的情境意识。要将设计的系统带入消防员的使用，我们设计了一种物理结构，其中处理后的结果被用作创建增强现实的投入，这是一个能够建议他们所在地的消防员和周围的关键特征，这对救援操作至关重要在手头，以及路径规划功能，充当虚拟指南，以帮助迷彩的第一个响应者恢复安全。当组合时，这四种方法呈现了一种新颖的信息理解，转移和综合方法，这可能会大大提高消防员响应和功效，并降低寿命损失。

近年来，新发现的矿物沉积物数量和不同矿物质需求的增加有LED探索地质学家，寻找在矿物勘探的每个阶段加工不同数据类型的更有效和创新的方法。作为主要步骤，诸如岩性单元，改变类型，结构和指示剂矿物的各种特征被映射以辅助靶向矿床的决策。不同类型的遥感数据集如卫星和空气传播数据，使得可以克服与映射地质特征相关的常见问题。从不同平台获得的遥感数据量的快速增加鼓励科学家培养先进，创新和强大的数据处理方法。机器学习方法可以帮助处理广泛的遥感数据集，并确定诸如反射连续体和感兴趣的特征的组件之间的关系。这些方法在处理频谱和地面真理测量中是稳健的，用于噪声和不确定性。近年来，通过补充与遥感数据集的地质调查进行了许多研究，现在在地球科学研究中突出。本文对一些流行的和最近建立的机器学习方法的实施和适应提供了全面的审查，用于处理不同类型的遥感数据，并调查其用于检测各种矿床类型的应用。我们展示了组合遥感数据和机器学习方法的高能力，以映射对于提供潜在地图至关重要的不同地质特征。此外，我们发现高级方法的范围来处理新一代遥感数据，以创建改进的矿物前景图。

这项研究开发了一个无人驾驶系统（UASS）的框架，以监测高层建筑项目中未受保护的边缘和开口附近的跌落危险系统。开发并测试了一个三步基于机器学习的框架，以检测UAS捕获的图像的护栏柱。首先，对护栏探测器进行了培训，以定位支撑护栏的职位的候选位置。由于从实际的工作现场收集的此过程中使用了图像，因此确定了几个错误检测。因此，在以下步骤中引入了其他约束，以滤除错误检测。其次，研究团队将水平线检测器应用于图像，以正确检测地板并删除离地板不近的检测。最后，由于每个帖子之间安装了护栏柱，它们之间的分布差异大致，因此它们之间的空间被估算并用于找到两个帖子之间最有可能的距离。研究团队使用了开发方法的各种组合来监视高层建筑项目的捕获图像中的护栏系统。比较精度和召回指标表明，级联分类器通过落地检测和护栏间距估计来取得更好的性能。研究结果表明，拟议的护栏识别系统可以改善护栏的评估，并促进安全工程师确定高层建筑项目中跌落危害的任务。

Pneumonia, a respiratory infection brought on by bacteria or viruses, affects a large number of people, especially in developing and impoverished countries where high levels of pollution, unclean living conditions, and overcrowding are frequently observed, along with insufficient medical infrastructure. Pleural effusion, a condition in which fluids fill the lung and complicate breathing, is brought on by pneumonia. Early detection of pneumonia is essential for ensuring curative care and boosting survival rates. The approach most usually used to diagnose pneumonia is chest X-ray imaging. The purpose of this work is to develop a method for the automatic diagnosis of bacterial and viral pneumonia in digital x-ray pictures. This article first presents the authors' technique, and then gives a comprehensive report on recent developments in the field of reliable diagnosis of pneumonia. In this study, here tuned a state-of-the-art deep convolutional neural network to classify plant diseases based on images and tested its performance. Deep learning architecture is compared empirically. VGG19, ResNet with 152v2, Resnext101, Seresnet152, Mobilenettv2, and DenseNet with 201 layers are among the architectures tested. Experiment data consists of two groups, sick and healthy X-ray pictures. To take appropriate action against plant diseases as soon as possible, rapid disease identification models are preferred. DenseNet201 has shown no overfitting or performance degradation in our experiments, and its accuracy tends to increase as the number of epochs increases. Further, DenseNet201 achieves state-of-the-art performance with a significantly a smaller number of parameters and within a reasonable computing time. This architecture outperforms the competition in terms of testing accuracy, scoring 95%. Each architecture was trained using Keras, using Theano as the backend.

Artificial Intelligence (AI) is used to create more sustainable production methods and model climate change, making it a valuable tool in the fight against environmental degradation. This paper describes the paradox of an energy-consuming technology serving the ecological challenges of tomorrow. The study provides an overview of the sectors that use AI-based solutions for environmental protection. It draws on numerous examples from AI for Green players to present use cases and concrete examples. In the second part of the study, the negative impacts of AI on the environment and the emerging technological solutions to support Green AI are examined. It is also shown that the research on less energy-consuming AI is motivated more by cost and energy autonomy constraints than by environmental considerations. This leads to a rebound effect that favors an increase in the complexity of models. Finally, the need to integrate environmental indicators into algorithms is discussed. The environmental dimension is part of the broader ethical problem of AI, and addressing it is crucial for ensuring the sustainability of AI in the long term.

建筑物和校园的电力负荷预测随着分布式能源（DERs）的渗透而越来越重要。高效的操作和调度DER需要合理准确的未来能耗预测，以便进行现场发电和存储资产的近实时优化派遣。电力公用事业公司传统上对跨越地理区域的负载口袋进行了负荷预测，因此预测不是建筑物和校园运营商的常见做法。鉴于电网交互式高效建筑域中的研究和原型趋势不断发展，超出简单算法预测精度的特点对于确定智能建筑算法的真正效用很重要。其他特性包括部署架构的整体设计和预测系统的运行效率。在这项工作中，我们介绍了一个基于深度学习的负载预测系统，将来预测1小时的时间间隔18小时。我们还讨论了与此类系统的实时部署相关的挑战，以及通过在国家可再生能源实验室智能校园计划中开发的全功能预测系统提供的研究机会。

Object detection models commonly deployed on uncrewed aerial systems (UAS) focus on identifying objects in the visible spectrum using Red-Green-Blue (RGB) imagery. However, there is growing interest in fusing RGB with thermal long wave infrared (LWIR) images to increase the performance of object detection machine learning (ML) models. Currently LWIR ML models have received less research attention, especially for both ground- and air-based platforms, leading to a lack of baseline performance metrics evaluating LWIR, RGB and LWIR-RGB fused object detection models. Therefore, this research contributes such quantitative metrics to the literature .The results found that the ground-based blended RGB-LWIR model exhibited superior performance compared to the RGB or LWIR approaches, achieving a mAP of 98.4%. Additionally, the blended RGB-LWIR model was also the only object detection model to work in both day and night conditions, providing superior operational capabilities. This research additionally contributes a novel labelled training dataset of 12,600 images for RGB, LWIR, and RGB-LWIR fused imagery, collected from ground-based and air-based platforms, enabling further multispectral machine-driven object detection research.

近年来，由于深度学习解决复杂的“物理”问题，近年来，基于计算的热管理方法的兴起已经取得了巨大的关注，否则难以使用常规技术难以接近。电子系统需要热管理，以防止它们过热和燃烧，提高其效率和寿命。长期以来，已经采用了数值技术来帮助热管理电子产品。但是，他们带来了一些限制。为了提高传统数值方法的有效性和解决传统方法所面临的缺点，研究人员在热管理过程的各个阶段使用人工智能。本研究详细讨论了“电子”热管理领域深度学习的当前用途。

癌症是全球死亡的主要原因之一。快速安全的早期，术中和术中诊断可以显着有助于成功的癌症识别和治疗。在过去的15年中，人工智能在增强癌症诊断技术方面发挥了越来越多的作用。这篇评论涵盖了在MRI和CT等良好技术中人工智能应用的进步。此外，它显示出高潜力以及基于光谱的方法，这些方法正在开发用于移动，超快速和低侵入性诊断的方法。我将展示基于光谱的方法如何通过使薄薄或甲莫妥蛋白和欧洲蛋白染色过时来减少组织制备进行病理分析的时间。我将介绍用于快速和低侵入性前和体内组织分类的光谱工具的例子，以确定肿瘤及其边界。另外，我将讨论与MRI和CT相反，光谱测量不需要化学剂来提高癌症成像的质量，这有助于开发更安全的诊断方法。总体而言，我们将看到，光谱和人工智能的结合构成了一个非常有前途且快速发展的医疗技术领域，它将很快增加可用的癌症诊断方法。

滑坡在陡峭的斜坡上具有破坏性和反复发生的自然灾害，并代表了生命和财产的风险。了解遗物滑坡的位置对于了解其机制，更新库存图并改善风险评估至关重要。但是，在覆盖着雨林植被的热带地区，遗物滑坡映射很复杂。提出了一种新的CNN方法，用于半自动检测遗物滑坡，该检测使用由K均值聚类算法生成的数据集并具有预训练步骤。在预训练中计算的权重用于微调CNN训练过程。使用CBERS-4A WPM图像进行了建议和标准方法之间的比较。使用三个用于语义分割的CNN（U-NET，FPN，Linknet）带有两个增强数据集。总共测试了42种CNN组合。在测试的组合之间，精度和回忆的值非常相似。每种组合的召回率都高于75 \％，但是精度值通常小于20 \％。假阳性（FP）样品被称为这些低精度值的原因。提出的方法的预测更准确，正确检测到更多的滑坡。这项工作表明，在被雨林覆盖的区域发现遗物滑坡存在局限性，这主要与牧场的光谱响应与与\ textit {gleichenella sp。}蕨类植物的森林砍伐区域之间的相似性有关，通常用作lands斑scars的指示。

建筑变更检测是许多重要应用，特别是在军事和危机管理领域。最近用于变化检测的方法已转向深度学习，这取决于其培训数据的质量。因此，大型注释卫星图像数据集的组装对于全球建筑更改监视是必不可少的。现有数据集几乎完全提供近Nadir观看角度。这限制了可以检测到的更改范围。通过提供更大的观察范围，光学卫星的滚动成像模式提出了克服这种限制的机会。因此，本文介绍了S2Looking，一个建筑变革检测数据集，其中包含以各种偏离Nadir角度捕获的大规模侧视卫星图像。 DataSet由5000个批次图像对组成的农村地区，并在全球范围内超过65,920个辅助的变化实例。数据集可用于培训基于深度学习的变更检测算法。它通过提供（1）更大的观察角来扩展现有数据集; （2）大照明差异; （3）额外的农村形象复杂性。为了便于{该数据集的使用，已经建立了基准任务，并且初步测试表明，深度学习算法发现数据集明显比最接近的近Nadir DataSet，Levir-CD +更具挑战性。因此，S2Looking可能会促进现有的建筑变革检测算法的重要进步。 DataSet可在https://github.com/s2looking/使用。

室内环境中的热舒适感会对乘员的健康，福祉和表现产生巨大影响。鉴于对能源效率和实现智能建筑的关注，机器学习（ML）越来越多地用于数据驱动的热舒适度（TC）预测。通常，提出了用于空调或HVAC通风建筑物的基于ML的解决方案，这些模型主要是为成年人设计的。另一方面，在大多数国家 /地区，自然通风（NV）的建筑物是常态。它们也是节能和长期可持续性目标的理想选择。但是，NV建筑物的室内环境缺乏热调节，并且在空间环境中差异很大。这些因素使TC预测极具挑战性。因此，确定建筑环境对TC模型性能的影响很重要。此外，需要研究跨不同NV室内空间的TC预测模型的概括能力。这项工作解决了这些问题。数据是通过在5个自然通风的学校建筑中进行的为期一个月的实地实验，涉及512名小学生。空间变异性对学生舒适度的影响通过预测准确性的变化（高达71％）来证明。还通过特征重要性的变化来证明建筑环境对TC预测的影响。此外，对儿童（我们的数据集）和成人（ASHRAE-II数据库）进行了模型性能的空间变异性比较分析。最后，评估了NV教室中热舒适模型的概括能力，并强调了主要挑战。

全景牙科射线照相（PDR）图像处理是法医医学中最广泛使用的方法之一。深度学习模型由于其高处理速度，准确性和稳定性而被广泛用于当今放射学图像的自动分析。提出了一些使用转移学习的方法来分类PDR图像。在这项研究中，使用了Densenet121卷积神经网络（CNN）分类器，该分类器是预先训练的深度学习体系结构之一。提出的Densenet121网络已在最后一层之前进行了几层扩展和微调，以提高其从数据中理解更复杂模式的能力。在此阶段结束时，它已经通过包含PDR图像的牙科数据集进行了培训，并变得更有经验。采用了K折的交叉验证方法来提高所提出的Densenet121模型的准确性。在这项研究中，对于4,800个测试数据集的分类精度为97.25％，实现了最佳性能。提出的模型以及基于Grad-CAM的分析还表明，下颌骨和牙齿是性别分类中最重要的领域。

深度学习模式和地球观察的协同组合承诺支持可持续发展目标（SDGS）。新的发展和夸张的申请已经在改变人类将面临生活星球挑战的方式。本文审查了当前对地球观测数据的最深入学习方法，以及其在地球观测中深度学习的快速发展受到影响和实现最严重的SDG的应用。我们系统地审查案例研究至1）实现零饥饿，2）可持续城市，3）提供保管安全，4）减轻和适应气候变化，5）保留生物多样性。关注重要的社会，经济和环境影响。提前令人兴奋的时期即将到来，算法和地球数据可以帮助我们努力解决气候危机并支持更可持续发展的地方。

人类宇航员的风险和行列距离导致缓慢而有限的沟通驱动科学家们追求一种自治方法来探索遥远的行星，如火星。通过自主收集和分析Mars Rovers和Mars Express Orbiter，通过自主收集和分析Marian数据进行了一部分探索火星。这些火星勘探航天器和地球上使用的自主权分析这些车辆收集的数据主要由机器学习组成，一个人工智能领域，其中算法收集数据和自我改善。 MARS探索机器学习技术的额外应用有可能解决沟通限制和行列勘探的人类风险。此外，通过机器学习分析火星数据有可能在许多域中更加了解火星，例如气候，大气，潜在的未来居所。为了探讨MARS勘探机器学习技术的进一步利用，本文将首先总结MARS的一般特征和现象，以提供该行星的一般性概述，详细说明MARS的不确定性，这将有利于探索和理解，总结每次当前或之前使用机器学习技术在MARS探索中，探索将在未来火星勘探任务中使用的机器学习的实现，并探索地球域中使用的机器学习技术，为前面描述的火星的不确定性提供解决方案。