Страта вады ў Азіі

Страта вады ў Азіі

From November 08, 2022 until November 10, 2022

Аўтар: Canton Fair Net

[электронная пошта абаронена]

https://www.waterlossasia.com/

катэгорыі: Прыродаахоўныя паслугі

Ключавыя словы: Штучны Інтэлект, вада, Інтэлект

Колькасць праглядаў: 5981


Страта вады ў Азіі 2022

Віртуальная канферэнцыя і семінар Water Loss Asia 2022-08 лістапада 10 г. Апошнія паведамленні ў блогу і навіны ад AitThemes.com.

У гэтым годзе канферэнцыя Water Loss Asia (WLA 2022), якая праходзіць раз у два гады, вяртаецца ў віртуальны фармат 8-10 лістапада. Міжнародная асацыяцыя водных рэсурсаў (IWA), Група спецыялістаў па стратах вады, падтрымлівае WLA 2022. Гэта 3-дзённае мерапрыемства збірае лідэраў і экспертаў індустрыі недаходнага водазабеспячэння (NRW). Яна засяроджваецца на кантролі недаходнай вады шляхам глыбокага вывучэння лічбавых тэхналогій і штучнага інтэлекту, даступных сёння.

Пандэмія аказала разбуральны ўплыў на водную прамысловасць, выклікаўшы беспрэцэдэнтныя затрымкі і змены ў метадах працы. Гэта таксама паскорыла лічбавую трансфармацыю. Пастаўшчыкі паслуг водазабеспячэння сутыкаюцца як з праблемай, так і з магчымасцю ў аднаўленні камерцыйнай і сацыяльнай дзейнасці. Прыняцце правільных лічбавых тэхналогій для забеспячэння доўгатэрміновай воднай бяспекі можа дапамагчы аднавіць водны сектар, які стане больш устойлівым і ўстойлівым.

Паколькі пастаўшчыкі паслуг, падрыхтаваныя да лічбавых тэхналогій, былі больш здольныя справіцца з пандэміяй, лічбавым тэхналогіям надавалася вялікая ўвага. Растучая занепакоенасць дэфіцытам вады яшчэ больш абвастраецца. Гэтая тэндэнцыя пагаршаецца ростам сусветнай занепакоенасці дэфіцытам вады. Многія стартапы ў краінах з развіваючайся эканомікай ствараюць лічбавыя рашэнні, якія могуць быць таннейшымі і больш прыдатнымі для мясцовых умоў.

Інтэлектуальныя метады выяўлення страты вады ў грамадскіх сетках на аснове дадзеных хутка набіраюць папулярнасць. У гэтых рашэннях выкарыстоўваюцца метады Інтэрнэту рэчаў (IoT) і штучнага інтэлекту (AI), якія ствараюць буйнамаштабныя наборы даных аб ціску і расходзе ў рэальным часе з разумных лічыльнікаў. Машыннае навучанне выкарыстоўваецца для здабывання даных, праверкі гідраўлічных мадэляў, выяўлення заканамернасцей і вылучэння анамалій.