Vandens praradimas Azijoje

Vandens praradimas Azijoje

From November 08, 2022 until November 10, 2022

Paskelbė Canton Fair Net

[apsaugotas el. paštu]

https://www.waterlossasia.com/

Kategorijos: Aplinkosaugos paslaugos

Žymos: Dirbtinis intelektas, Vanduo, Žvalgybos

Hitai: 5985


Vandens netekimas Azija 2022 m

„Water Loss Asia 2022“ virtuali konferencija ir seminaras 08 m. lapkričio 10–2020 d. Naujausi tinklaraščio įrašai ir naujienos iš AitThemes.com.

Šiemet kas dvejus metus vykstanti konferencija „Water Loss Asia“ (WLA 2022) grįžta į virtualų formatą lapkričio 8–10 d. Tarptautinė vandens asociacija (IWA), vandens praradimo specialistų grupė, remia WLA 2022. Šis 3 dienų renginys suburia nepelningo vandens pramonės (NRW) lyderius ir ekspertus. Jame pagrindinis dėmesys skiriamas nepelningo vandens kontrolei giliai tyrinėjant skaitmenines technologijas ir šiandien prieinamą dirbtinį intelektą.

Pandemija turėjo niokojantį poveikį vandens pramonei, sukeldama precedento neturinčius vėlavimus ir darbo metodų pasikeitimus. Tai taip pat paspartino skaitmeninę transformaciją. Vandens paslaugų teikėjai, atnaujindami komercinę ir socialinę veiklą, susiduria su iššūkiu ir galimybe. Tinkamų skaitmeninių technologijų naudojimas siekiant užtikrinti ilgalaikį vandens saugumą gali padėti atkurti atsparesnį ir tvaresnį vandens sektorių.

Kadangi skaitmeniniu būdu pasiruošę paslaugų teikėjai geriau susitvarkė su pandemija, skaitmeninėms technologijoms buvo skiriama daug dėmesio. Didėjantis susirūpinimas dėl vandens trūkumo dar labiau didėja. Šią tendenciją dar labiau sustiprina didėjantis pasaulinis susirūpinimas vandens trūkumu. Daugelis besikuriančių ekonomikos šalių pradedančiųjų įmonių kuria skaitmeninius sprendimus, kurie gali būti pigesni ir labiau tinkantys vietinėms aplinkybėms.

Išmanieji duomenimis pagrįsti metodai vandens praradimui viešuosiuose tinkluose aptikti greitai populiarėja. Šie sprendimai naudoja daiktų interneto (IoT) ir dirbtinio intelekto (DI) technologijas, kurios iš išmaniųjų skaitiklių sukuria didelio masto, realaus laiko slėgio ir srauto duomenų rinkinius. Mašininis mokymasis naudojamas duomenims išgauti, hidrauliniams modeliams patvirtinti, modeliams nustatyti ir anomalijas pabrėžti.