XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System信息量
今天赢得未来 - 武装部队部
在不到三十年的时间里，新技术和数字技术已经渗透到我们的社会，甚至渗透到我们日常生活中最细微的时刻。由此得出一个推论：信息流动的速度越来越快，数量也越来越大。冲突也未能逃脱这场即时性的革命。法国军队已经能够预测、整合并适应这一新形势。在这期新刊中，Esprit Défense 将带您沉浸在“信息化协同作战”的核心之中，特别是军备总局 (DGA) 领导的旗舰计划之一。凭借三辆超现代的 Griffon-Jaguar-Serval 装甲车，Scorpion 重新提升了陆军的作战能力。当然是从现代性的角度来说。而且在互连方面也是如此。从前线的士兵到指挥所的军官，地面上不同参与者之间传输的速度和交换的信息量继续不成比例地增长。这一切让我们在与敌人的斗争中赢得了宝贵的几秒钟时间，对于新任军备总代表 Emmanuel Chiva 来说，这是一件值得骄傲的事情。
增强 AI 对图像编码伪影的适应性
摘要 — 在机器对机器 (M2M) 传输环境中，非常需要使用有损压缩来减少传输的信息量。然而，常用的图像压缩方法是为人类感知而设计的，而不是为人工智能 (AI) 算法的性能而设计的。众所周知，这些压缩失真会影响许多基于深度学习的架构在多个计算机视觉任务上的表现。在本文中，我们专注于分类任务，并提出了一种名为专家训练的新方法，以增强卷积神经网络 (CNN) 对压缩失真的弹性。我们在 ImageNet 数据集上使用 MnasNet 和 ResNet50 架构验证了我们的方法，以抵抗三种常用方法 (JPEG、J2K 和 BPG) 引入的图像压缩失真。结果表明，使用所提出的专家训练方法，这两种架构对测试的编码伪影具有更好的鲁棒性。我们的代码可在 https://github.com/albmarie/expert training 上公开获取。索引术语 — 人工智能 (AI)、图像编码、机器对机器 (M2M)
数字经济工具在空间产业中的应用
摘要。研究的主题是在融入数字经济的背景下应用于空间工业和企业的数字经济工具。经济和社会的数字化进程、信息量的增加、数据复杂性和数据源的多样性以及信息价值的同步增加，需要全新的空间工业管理方法和工具。研究的目的是研究数字经济工具对俄罗斯联邦空间工业有效运作的贡献。这项研究得到了引入新的经济工具以确保空间工业数字化进程的需要的支持。在企业中引入数字技术和数字经济工具需要考虑到生产过程的具体特征、现有技术基础设施、生产设施的组成和结构以及人员培训。本文得出结论，在空间工业中引入数字经济工具对于优化生产过程、适应该行业的新数字时代以及发展空间工业至关重要。关键词：数字经济；数字经济工具；空间工业。
红外识别系统 -
简介 射频识别和注册系统（RFID 系统）最近已得到广泛应用 [1]。这些系统包括门禁和管理系统、汽车防盗系统、贸易、仓储物流等。物体通过附着在物体上的电子标签（应答器）发出的唯一数字代码来识别。 RFID 标签的扫描是使用手持式或固定式收发器读取设备（读取器）进行的。目前，根据系统的用途，使用有源（具有自主电源）和无源应答器。无源RFID标签接收从读取器的读取信号生成响应信号所需的能量。目前不同制造商现有的RFID系统在交换协议和记录信息量、编码和调制方法以及工作信道的频率范围等方面存在差异。许多国际标准已被采用，以提高不同 RFID 系统之间的互操作性。目前，RFID系统最常见的标准是ISO 1800-6C（Gen2）和ISO 15693，它们描述了信息传输协议、无线电通信接口、逻辑编码和数据存储方法。
提高物理现象建模的准确性
在建立物理现象或过程的模型时，科学家不可避免地要在模型的简单性（定性-定量变量集）和准确性之间做出妥协。数百年来，定律的直观简单性证明了提出它的科学家的物理思维的天才和深度。目前，对周围世界和新发现的物理现象有更深的物理理解的渴望促使研究人员增加模型中考虑的变量数量。这个方向导致选择不准确甚至错误模型的可能性增加。本研究描述了一种估计测量精度极限的方法，其中考虑了模型构建阶段在存储、传输、处理和观察者使用信息方面的信息。由于模型中存储的信息量有限，这个限制允许您选择最佳变量数以最好地再现观察对象，并计算测量理论中模型与所研究现象之间的阈值差异的精确值。我们考虑两个例子：声速的测量和物理常数的测量。
地球观察和经济研究：交叉施有透视
在过去的十年中，越来越多的卫星图像和其他地球观察（EO）数据已成为广泛的最终用户，包括经济学家和其他社会科学家，促进了他们可以获得的信息量，以研究，分析和管理其领域的不同研究主题。反过来，经济学家正在促进与政府，公司和公民对EO服务以及EO服务的日益增长使用和应用相关的利益量化的进步。从最近的文献中汲取灵感，我们自己的研究一方面探讨了社会科学家，尤其是经济学家如何从EO数据中获得显着利益，相反，EO的社会经济影响如何如何利用特定的经济方法。本文提出了经济学，社会科学和遥感之间的交叉利用和相互作用，以提高对我们社会的理解，并更严格地评估EO服务和应用的社会经济影响。本文提出了可能的新研究途径。©2021 Elsevier Ltd.保留所有权利。
利用 AI 推动知识发现和知识流动
石油工程师协会的愿景是使全球石油和天然气勘探与生产行业能够以安全和环保的方式共享满足世界能源需求所需的技术知识。SPE 是业内领先的技术论文、最佳实践和经验教训出版商。然而，信息量的不断增加和渠道的多样性使得与解决问题所需的知识和主题专家建立联系变得困难。因此，跨行业知识流受到损害。为了应对这一挑战，SPE 实施了一个新的研究门户，由人工智能 (AI) 支持。该门户将主题专家知识与 AI 自然语言处理和机器学习相结合。它通过将文档归类为相关分类法、对油田进行地理标记以及提取关键概念、作者和机构来自动丰富文档。这些丰富的内容使 SPE 成员能够集中精力了解所有 SPE 渠道的相关信息，并以图形方式分析时间范围、地理位置、相关概念和跨行业协作（使用社交网络分析）。
练习表 2：测量和公司。
编码经典比特。我们知道描述量子系统需要指数数量的经典比特。那么，我们能否使用量子态来存储指数数量的比特？或者，有多少经典比特可以通过这种方式在 ad 维量子系统中被编码和（完美）解码？在这个练习中，我们看到，我们需要测量才能访问存储在量子态中的信息，这一事实限制了我们可以从量子系统状态中提取的经典信息量。设 H 为 ad 维希尔伯特空间。我们的目标是将 n 个经典比特编码到量子态空间中作为密度矩阵 D(H)。n 个经典比特有 2 n 种可能的不同排列：|{0, 1} n | = 2 n。为此，我们选择一组 2 n 个状态 {ρx}x∈{0, 1}n⊂D(H)，每个状态对应一个比特串。现在我们想提出一个测量协议，这样，当测量每个 ρ x 时，我们观察到相应的位串 x ∈ { 0 , 1 } n
迈向遗传模型生物：加州风信子（毛茛目）稳定遗传转化的有效方法
摘要 加州罂粟 (Eschscholzia californica) 是毛茛目的一员，是所有其他真双子叶植物的姊妹目，因此在系统发育上具有很高的信息量。毛茛目以其多样的花形态和许多药学相关生物碱的生物合成而闻名。加州罂粟被广泛用作研究花发育控制基因保存的模型系统。然而，在毛茛目中，稳定的遗传操作选择很少，因此很难建立遗传模型系统。在这里，我们介绍了一种通过农杆菌介导的转化、体细胞胚诱导和再生加州罂粟进行高效、稳定的遗传转化的方法。此外，我们还提供了一种快速分离和转化原生质体的方法。这使得可以在单细胞和全植物环境中研究基因功能，从而能够通过基因组编辑技术进行基因功能分析和生物碱生物合成途径的修改，为遗传模型生物E. californica提供重要资源。
无限维量子信息理论及其在光通道中的应用
摘要 | 信息论涉及信息源的有效表示，并为通过信道可靠地传输的信息量提供基本限制。这些源和信道通常是经典的，即由标准概率分布表示。量子信息论将其提升到一个新的水平，我们允许源和信道是量子的。从量子态的表示到量子信道上的通信，该理论不仅从本质上概括了经典的信息论方法，而且还解释了叠加、纠缠、干涉等量子效应。在本文中，我们将回顾并重点介绍无限维量子信道的信息论分析。需要无限维来模拟当今实用网络、分布式量子通信和量子互联网中无处不在的量子光信道。与有限维信道相比，无限维引入了一些独特的问题，并且尚未在文献中从量子信息理论的角度进行深入探讨。对于这些信道，我们提供了基本概念和最先进的信道容量结果。为了使本文自成体系，我们还回顾了有限维结果。