【廣州蘭瑟電子】*ANYLOAD稱重傳感器現(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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日本YAMATO大和 稱重傳感器
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意大利ANYLOAD 稱重傳感器
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美國MTS 位移傳感器
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比利時Sensy 稱重傳感器
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英國Shering Weighing 稱重儀表
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這是這個城市復雜的問題之一。它會產生健康影響，睡眠中斷，聽力損失，學習障礙，并且還會產生經濟影響。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，ANYLOAD稱重傳感器我們在整個城市部署了傳感器網絡，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查。
我們正在與城市機構密切合作，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。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。我們很想得到可能有更多經驗的志愿者，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ANYLOAD稱重傳感器看到街道清潔工并將聲音與之相關聯(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，酒窖門等街道上滾動的聲音一樣。
