Rahul Tayal

基于Hyperledger fabric的海鲜市场, 利用物联网捕捉龙虾从澳大利亚等产地到中国等市场的实时旅程.

基于人工智能/机器学习的工具可以轻松地将龙虾与其区块链上的数字孪生体集成在一起. 然后，物联网数据被加密并与区块链同步, 所以买家知道他们买到的是高质量的产品, at the same time, 像欣赏故事一样欣赏龙虾的整个旅程.

A real-time tele-ultrasound solution, 通过5G实现有效的即时护理系统的愿景.

The solution has two main features. First, 它有一个医疗协作系统，可以将医生或初级保健专业人员与患者连接起来，进行实时诊断, anomaly detection, remote visualization, and consultation. Second, 它有一个基于人工智能的医生协助和分诊系统，可以快速诊断, recommendations, and automated reports. Based on a configurable decision engine, 该解决方案采用微服务架构，具有分布式边缘云数据聚合和5G多接入边缘计算，以满足实时性能需求.

一种机制，允许住院医生分配对服务提供者执行特定任务的同意.

Previously, 没有一个系统允许UIDAI完成诸如提交2022-2023年所得税申报表或允许运营商更新存储在Aadhaar中的居民人口统计数据等任务. 作为解决方案，UIDAI设想了同意服务，并由我实施. 该服务对居住者进行身份验证，并显示服务提供者请求的特权列表. If the resident agrees, 系统为一个任务分配一个JSON Web Token给操作员, allocating the approved privileges. 它使用OAuth2协议，并在Spring Boot中实现. 目前，该系统已经完成了阶段测试，但尚未部署.

自动驾驶智能汽车(aiv)使用5G实现复杂, 实时计算支持完全自主的物流操作, especially around a factory environment.

5G通过将大部分计算从AIV卸载到边缘，提供了显著的性能和成本效益. The AIV is fitted with an inertial navigation system; hence there is dead reckoning or zero dependence on predefined tracks or pre-installed laser infrastructure for navigation. It uses camera-supplemented, 同时定位和绘图，纠正累积误差，提高可靠性. Its other features also include:

•易于适应工厂基础设施. 该解决方案可以很容易地利用现有的摄像机来降低实现的总体成本.
•实时高精度拾取和丢弃以及人工智能支持的复杂计算，可动态检测和重新定向AIV，以实现10毫米内的精确操作.
•通过支持5g的边缘控制算法进行分布式管理和控制, 在不降低解决方案性能的情况下从AIV卸载到边缘服务器.

开发了一个基于音频处理的系统，包括以下内容:

•与人类对话的能力;
• Convert audio to text;
• Using AI, 对转换后的文本进行概率分布，并在需要时对文本进行更正;
•使用NLP来检测句子的上下文和含义;
•查找用户的当前上下文，并将其与用户当前命令的上下文和含义进行匹配. Take any action required. Pull back the results.
•创建一个响应，并将其转换为文本;
•将文本转换为音频并播放给用户.

使用机器视觉/图像处理/目标检测实现了以下内容:

•使用人工智能和目标检测进行矿山作业和安全监控;
•使用人工智能和图像处理检测道路障碍物;
•使用AI根据地形和需求创建爆破轮廓;
•使用AI进行车辆安全监控和导航;
•使用AI和强化学习的5G+MEC的矿用车辆自动化.

我的经验包括基于人工智能的交互系统，它利用语音到文本和文本到语音技术来创建一个全双工通信平台. 我所从事的产品是通过自助语音系统围绕基于DISA遵从性的自动化审计和解决方案展开的. Essentially, 当客户机调用系统并提供正在审核的远程系统的授权详细信息时, 该系统将安全登录并检查各种服务和资产，以确定需要测试的内容. 然后，客户端将返回需要测试的服务和资产, 客户端和系统之间将进行进一步的通信，直到系统明确需要做什么. Finally, 该系统将采取进一步行动，以简洁的格式提出口头报告，同时通过电子邮件发送详细报告.

我所从事的项目涉及使用STM32F103等廉价且易于访问的微控制器构建自主无人机飞行控制器. 飞行控制器依赖于几个传感器，包括基于气压的高度传感器, an accelerometer and gyro, GPS, and a compass. 为了便于遥测，我们使用Reyax rylr998创建了一个系统. 对于手动操作和远程控制，我们使用了带有IA6B接收器的ppm模块. 为了调试系统，我们使用了附在GDB上的ST link V2调试器. 我负责编写整个飞行控制器, telemetry, and drone movement system, 它有几个优点，比如能够与人工智能/机器学习模型集成，并采用新的传感器来满足各种需求. Additionally, 该系统提供了新的飞行模式，由于使用低成本的硬件，价格非常实惠.