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传感器数据质量分析与插值框架
信息质量评估基本上可以从五个共同维度进行评估：完整性、正确性、一致性、合理性和时效性。[ 29 ] 提供了一个用于描述数据质量维度之一的不同术语表。此外，它们还提供了数据质量维度和数据质量评估方法之间的映射。[ 19 ] 引入了 Sieve，这是一个灵活表达质量评估方法和融合方法的框架。由于移动人群感知 (MCS) 应用会产生大量感知数据，这些数据由能源供应有限的设备收集和预处理，因此在传感器管理方面出现了挑战，以确保实现节能和质量驱动的数据采集过程。[ 18 ] 提出了 G-MCS 模型，并评估了其在不同应用要求和地理传感器分布场景下的节能效果。语义互操作性是平台合作的先决条件，已在文献中得到广泛讨论。symbIoTe[ 31 ] 更进一步，通过引入物联网平台联盟和漫游物联网设备的概念，提出了组织互操作性的新方面。这些平台功能可用于验证用户和数据模式。评估传感物联网数据质量指标的主要挑战之一是缺乏基本事实。当试图在没有任何参考的情况下评估单张图片的质量时，这个问题在图像处理领域是众所周知的。该任务通常被描述为盲图像质量评估 [ 17 ] 或无参考图像质量评估 (NR-IQA) [ 20 ]。为了获得客观的质量指标，NR-IQA 会分析边缘的锐度或噪声水平。虽然这些方法可用于确定数据质量，但它们不适合对
缺少数据：关于评估插补方法的标准
经验数据分析通常需要完整的数据集。在不完全观察到的数据集的情况下，对于未观察到的数据产生了合理的值（归纳），方法很有吸引力。这个想法是然后以简单的方式分析完整的数据集，例如使用公开可用的软件。因此，已经提出和评估了各种插补方法。用于评估这些方法的流行措施基于模拟研究中应用的真实值和估算值之间的距离。在本文中，我们通过一个理论示例和模拟研究表明，这些度量可能具有误导性：量度值的少量值是估算和真实值之间距离的函数的函数，并不意味着基于估算数据集的推论在某种程度上靠近（有效的）基于完全数据集的（有效的）推论，而没有丢失值集。因此，我们建议比较基于估算数据集的有效推论的插补方法。
农业人工智能与无人农场
人工插秧1人1天最多只能插1亩地 Rice seedlings planting by human can only reach up to 1 mu (≈666.66m2) of land per person per day
电是1.((stationo, parallel) 时是电2, (charges, ...
21 de ago. de 2024 — 当电 2,（电荷，电路）通过获得或失去 3.（分支，电子）在 n 物体上积累时，电就是 1.（（静止，平行）......
电润湿、电脱湿和电子控制...
在 PC 行业中，网络制造生态系统（本文中也称为“网络系统”）旨在通过让对 EWOD 设计、制造和操作知之甚少的人们利用数字微流体作为便捷的液体处理平台来推动数字微流体领域的发展。...................... 52
irdm：室内无线电图插值的生成扩散模型
I. I Tratsuction下一代网络（包括5G及以后）将需要使用动态频谱共享和功率域多次访问来处理不断增加的移动数据流量[1]。为了使这一点成为可能，我们需要开发更准确的估计无线电环境的方法，包括信号强度和拟议服务区域中的频谱可用性。路径损失信息，指示由于不同访问点（AP）而提出的服务区域中信号质量的信息是室内无线电环境中网络部署计划的重要组成部分。因此，在部署AP之前获得预测的室内路径损耗图（IPM）或接收的信号强度（RSS）图是必不可少的，因为它可以准确估算建筑物内的信号强度和覆盖范围，并有助于APS的放置。此外，精确的IPM可以启用应用程序，例如精确的室内定位[2]，认知无线网络[3]和移动机器人[4]。获得准确的IPM可以是耗时且劳动密集型的过程，因为它需要在拟议的服务区域中的许多参考点（RPS）进行测量以及测试AP的安装。为了解决此问题，已经提出了各种技术，例如基于参考点上进行的测量值预测IPM的插值方法，以及在不使用RPS的情况下预测IPM的生成方法。Racko等。[5]使用无线电图生成的线性和Delaunay插值技术。通过测量指定位置的RSS，他们能够通过使用两种不同的插值方法来计算完整的RSS。
