【廣州蘭瑟電子】*美國load celLcentral現(xiàn)代心理學表明,好奇是人類行為的基本動機之一。美國杰克遜州立大學劉安彥教授說:“探索與好奇,似乎是一般人的天性,對于神秘奧妙的事物,往往是大家所熟悉關(guān)心的注目對象。”那些顧客不熟悉、不了解、不知道或與眾不同的東西,往往會引起人們的注意,tui銷員可以利用人人皆有的好奇心來引起顧客的注意。
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這是這個城市復雜的問題之一。它會產(chǎn)生健康影響,睡眠中斷,聽力損失,學習障礙,并且還會產(chǎn)生經(jīng)濟影響。我們想讓紐約變得更安靜。
整個項目試圖監(jiān)測,分析和減輕噪音污染。首先,美國load celLcentral我們在整個城市部署了傳感器網(wǎng)絡(luò),然后我們訓練模型以識別城市中不同的噪聲源,以及他們測量的響度。由此,我們可以更好地了解噪音,然后為城市代理商構(gòu)建工具,幫助他們更好地理解噪音并執(zhí)行噪音代碼。
要求志愿者確定噪音的類型。如果您已經(jīng)知道該區(qū)域有多大,那么為什么類型很重要?
它使事情更具可操作性。如果我們只知道城市的某個特定部分發(fā)出巨響并且我們不知道是什么原因造成的,那就很難減輕噪音。但是,如果我們知道這是一個導致聲音達到這個大峰值的打樁機,我們可能會測量它,如果它超過了噪音代碼中的閾值,例如。我們可以部署檢查員進一步調(diào)查。
我們正在與城市機構(gòu)密切合作,幫助他們并為他們建立工具。這是未來的工作,所以我現(xiàn)在不能說很多,但我們想要幫助,例如,建筑工人了解噪音足跡和自我調(diào)節(jié),這樣他們就不會被罰款,市民也能理解城市中的噪音。對他們的生活做出更明智的決定。我們還想讓這些數(shù)據(jù)可供人們在其上構(gòu)建自己的工具。
機器學習如何進入所有這一切?
從理論上講,我們可以有成千上萬的人一直在傾聽,以識別這些不同的聲音,并記錄下來,但我們需要大量的人。我們的想法是通過機器學習來擴展該過程。
我們可以讓他們聽一些較少數(shù)量的錄音并標記它們,而不是讓人們不斷地聽傳感器。我們將這些信息提供給機器學習算法,并培訓他們快速完成這項任務(wù)。我們要求公民科學家自愿花時間聽錄音并給他們貼上標簽,我們希望由于這是一個問題,很多人都會關(guān)心這些問題,他們會幫助我們找到解決方案。
需要注釋多少條錄音?
我們估計約有50,000。我們也有很多冗余。我們要求每個錄音由三個不同的人注釋,我們在這些人之間尋求協(xié)議。
你是否擔心錯誤和人們不善于識別噪音來源?
這是一項艱巨的任務(wù)。我們很想得到可能有更多經(jīng)驗的志愿者,比如潛在的一些建筑工人,他們了解手提鉆和鋤頭之間的區(qū)別。
我們喜歡瞄準紐約人的一個原因不僅僅是因為他們住在這里,所以也許有些紐約人對這些聲音的含義有一些潛意識的理解。你可能沒有意識到這一點,但你可以分辨出街道清潔工和鋸子之間的聲音差異。如果你住在紐約并且你一直四處走動,美國load celLcentral看到街道清潔工并將聲音與之相關(guān)聯(lián),那么當你正在收聽錄音時,你可能會更好地區(qū)分它們,即使它們都非常嘈雜。并且有一些奇怪的聲音一直發(fā)生在紐約,就像汽車在道路建設(shè),酒窖門等街道上滾動的聲音一樣。