XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System处理
OSD32MP2X-PM - ST STM32MP2处理器 + DDR4 SIP
遵守与您或我们实施的任何行业标准，Stmicroelectronics NV及其子公司（“ ST”）保留对ST产品进行更改，更正，改进，改进以及改进ST产品和本文档的改进的权利。购买者应在下订单之前获取有关ST产品的最新相关信息。ST产品根据ST在订单确认时的销售条款和销售条件出售。
SBA对COVID-19的处理经济伤害灾难贷款重新审议请求
I.评估目的2014年联邦信息安全现代化法案（FISMA）要求联邦机构，包括联邦通信委员会（“ FCC”或“委员会”），以对其信息安全计划和实践进行年度独立评估，并向管理和预算办公室（OMB）报告评估结果。Fisma指出，机构监察长（IG）或IG确定的独立外部评估者必须执行独立评估。与Kearney＆Company，P.C。合同的FCC监察长办公室（OIG）办公室 （本报告中定义为“ Kearney”，“ We”和“我们的”），以进行FCC的财政年度（FY）2023评估。 本评估的目的是确定信息安全政策，程序和实践的有效性，该策略和实践的代表性子集和通用服务行政公司（USAC）的信息系统，包括遵守FISMA及其相关信息安全政策，程序，程序，标准和准则。 USAC是FCC指定为联邦通用服务基金管理员的非营利性公司。与Kearney＆Company，P.C。合同的FCC监察长办公室（OIG）办公室（本报告中定义为“ Kearney”，“ We”和“我们的”），以进行FCC的财政年度（FY）2023评估。本评估的目的是确定信息安全政策，程序和实践的有效性，该策略和实践的代表性子集和通用服务行政公司（USAC）的信息系统，包括遵守FISMA及其相关信息安全政策，程序，程序，标准和准则。USAC是FCC指定为联邦通用服务基金管理员的非营利性公司。
污水处理厂三级处理的 RFP 设计服务。......
1. 目的阿德兰托市 (City) 正在寻求合格的专业公司 (顾问) 提交提案，提供专业设计服务，以提供工程设计服务，从而为现有的阿德兰托污水处理厂 (WWTP) 提供三级处理能力。提交此项目提案的顾问必须具有为其他城市、机构和水区提供类似服务的经验。此提案征求书 (RFP) 预计将产生一份合同 (专业服务协议)，其成本不超过所列金额。选定的顾问应执行 RFP 的“工作范围”部分中指定的任务。鼓励顾问建议对范围进行补充或修改，以增强或澄清所要求的服务，并将建议纳入提案中。此提案征求书 (RFP) 的部门联系人 (联系人) 是此采购的唯一联系人。所有通信均应以书面形式提交给下面指定的联系人。除非联系人另有指示，否则顾问不得与其他部门/市工作人员或官员就此 RFP 进行沟通，除非在提案前会议和/或面试期间。请将与此 RFP 相关的书面问题和/或信函直接发送至：Brenda Lopez，市书记员电子邮件：blopez@adlantoca.gov 有意参与此 RFP 的顾问应立即向联系人提供电话号码、传真号码和电子邮件地址，以便分发附录和/或补充信息（如适用）。未能提供上述联系信息可能会导致通知延迟和/或提案不完整。
图像处理及计算机视觉 -CUHK CSE
课程：ENGG5104课程ID：011157 AFF日期：2024-07-01 CRSE状态：主动批准。状态：批准的[新课程]图像处理和计算机视觉图像处理及计算机视觉本课程将涵盖图像处理和计算机视觉中的基本知识和高级主题，包括特征检测，细分，运动估算，全景构建，3D重建，场景检测和分类，颜色图像处理和恢复。还将引入计算机图形中的应用程序，包括图像转换和摄像机校准。将讨论相关算法和数学背景的基本概念。
卫星图像处理中的人工智能＆...
卫星图像处理是管理我们星球资源的强大工具之一。最近，它在应对全球挑战（例如资源管理，可持续性，气候变化，灾难管理和响应，作物监测等）等全球挑战方面非常重要。图像处理中AI技术的演变已成为处理卫星图像的动力。通过提供高级工具进行分析。FDP旨在深入了解AI在卫星图像处理及其应用中的范围和影响。
回顾利用自然语言处理和人工智能进行实时分析中的高级数据可视化
本综述探讨了自然语言处理 (NLP) 和人工智能 (AI) 的集成，以增强实时分析的数据可视化。在数据呈指数增长的时代，传统的静态可视化越来越不能满足实时决策的需求。NLP 和 AI 提供了复杂的工具来动态解释和可视化数据，将大量原始信息转化为各个领域的可操作见解。本文综合了 NLP 和 AI 在数据可视化方面的当前研究、方法和应用，重点介绍了关键进展，例如增强的数据可解释性、实时数据处理能力以及通过自然语言查询和交互元素改善的用户交互。它还解决了实施这些技术所面临的挑战和局限性，包括计算复杂性、数据质量问题和道德考虑。本综述确定了重要的趋势和未来方向，例如增强现实和虚拟现实 (AR/VR) 的集成以及生成式 AI 模型的使用，这些趋势和方向有望进一步推动该领域的发展。通过全面概述数据可视化中 NLP 和 AI 的现状，本文旨在为未来的研究和开发工作提供参考和指导，以利用这些技术实现更有效、更高效的数据驱动决策。
FITAI：用于 GNSS 后拟合残差和位置联合分析的人工智能。Jason 插件，Rokubun 云 GNSS 处理服务
● 模型训练：在训练模型之前，读取 (2) 生成的特征并进行预处理。例如，如果需要，对数据进行归一化，并根据可用数据量按比例拆分为训练、验证和测试数据集。模型训练完成后，将与 model.json 文件一起存储 (3)，该文件包含有关训练模型的相关信息，例如每个隐藏层的神经元数量、隐藏层数量、使用的变量（后拟合残差、SNR 等）等。● 批量推理：模型训练完成后，可以通过加载保存的模型 (3) 并对新的 GNSS 数据执行推理过程将其部署到生产中。
人工智能在远程监控数据处理任务中的应用Yu.Yu.格罗莫夫 1，I.N.伊什丘克 1，V.V.罗季奥诺夫 1
摘要 本文提出了一种使用深度学习卷积神经网络U-net对地表多时相多光谱图像进行分类的方法。使用无人驾驶飞机的多光谱光电系统获取可见光和红外图像，并用于构建该地区的正射影像图。根据获得的数据，训练神经网络来解决检测人造物体的问题。基于深度学习和热物理参数评估的远程监控对象智能识别方法允许使用遗传算法创建背景目标环境。该算法解决了热导率的系数反问题，并提供了材料热物理参数的估计。为了训练模型，引入了 18 类物体，根据人造物体和背景（人为或自然景观）之间的热对比差异进行研究。每天以 4 小时为间隔对地球表面进行 6 次勘测。该实验于2021年夏季进行，具体日期为8月4日至5日。在人造物体的检测和分类任务中，发现该模型表现出具有不同可靠性的适用性。进行的研究表明，在模型运行过程中发现了所需的对象类别。关键词1 深度学习，分类，分割，远程监控，神经网络，遗传算法，背景目标环境，光电系统，热物理参数。人工智能在远程监测数据处理任务中的应用 YY Gromov 1、IN Ishchuk 1、VV Rodionov 1
关于在人工智能模型背景下处理个人数据的某些数据保护问题的第 28/2024 号意见
在此背景下，考虑到这些技术引发的数据保护问题，爱尔兰监管机构要求 EDPB 根据 GDPR 第 64(2) 条就一般适用事项发表意见。该请求涉及在人工智能（“AI”）模型的开发和部署阶段处理个人数据。该请求更详细地询问：（1）何时以及如何将 AI 模型视为“匿名”；（2）控制者如何证明合法利益作为开发和（3）部署阶段的法律依据的适当性；（4）在 AI 模型的开发阶段非法处理个人数据会对 AI 模型的后续处理或运行产生什么影响。