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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
ADS-B可伸缩性解决方案和飞行数据处理
航空旅行已成为人们生活中必不可少的一部分。不仅是为了方便起见，而且是因为它是前往遥远国家的最快方式，有时涵盖了其他运输方式可能需要几天甚至几个月的距离。因此，航空业的竞争加剧和降低的飞行成本使航空旅行更加负担得起，从而使其能够吸引更多的受众。到2023年，全球航空业为大约45亿乘客提供了服务。根据2021年的数据，任何给定时间的空气中估计的平面数为15,500至17,500。随着航空业的发展，全球飞行数量增加了，因此进行更好的飞机跟踪和安全性的必要性变得更加至关重要。确保乘客安全的需求推动了新技术进步的发展。这是ADS-B（自动依赖性监视广播）技术发挥作用的地方，可以增强飞机跟踪并提高空中交通管理的效率。ADS-B技术通过在飞机的速度，高度和位置提供实时数据来提供帮助，从而可以更准确，更安全地跟踪飞机。尽管有好处，但实现全球ADS-B覆盖范围仍然是一个重大挑战。传统的部署方法通常受到高成本和后勤障碍的阻碍，尤其是在稀缺地面站的农村和服务不足的地区。然而，巨大的尚未开发的潜力在于将这一基础设施分散，并激励个人有助于扩大ADS-B覆盖范围。目前，营利性公司主导了ADS-B地面站基础设施，导致可扩展性缓慢和诸如土地租金和维护之类的高昂经常性成本。此覆盖范围不仅会影响航空安全性，而且还限制了利用ADS-B数据来用于更广泛用例（包括物流，研究和情报收集）的能力。derad网络在这一点上步骤，并授权个人使用便宜且易于安装的设备建立和操作ADS-B地面站。参与者被DRD令牌激励，创建了一个互惠互利的系统，其中贡献者在增强全球航空安全的同时获得奖励。通过分散ADS-B基础架构，DERAD网络克服了传统系统效率低下，实现了更快的可扩展性和较低的成本。该模型提高了航空安全性，并为ADS-B数据的创新应用创造了机会。例如，研究人员，记者和物流公司可以访问分散的市场以获取实时飞行数据，从而在跟踪和分析中解锁了新的可能性。derad网络将复杂的集中系统转换为可访问，可扩展的解决方案，为全球空中交通管理设置新标准
GC×GC-TOFMS中的高级数据处理技术用于生物夸张分析
•GC×GC-FID可以进行规范和量化，但仅适用于杂原子含量较低的样品•GC×GC-TOFMS识别数百种化合物，为准确的样品表示形成了基础。• Large datasets increase the risk of human error in manual analysis.• Automatic data handling may improve accuracy and reduces errors in biocrude analysis.
深度学习驱动的数据处理，建模... -LAAS
近年来，从机器学习中使用方法来解决光子系统设计和模式的问题的增长显着增长。最近的许多评论已广泛涵盖了（Nano）光子学[1-7]中深度学习的领域。在这里，我们提供了一个介绍，涵盖了深度学习神经网络的一些相关背景，然后提供了许多更深入的应用程序，这些应用程序涉及纳米光子学研究的各个方面，其中神经网络可以在其中发现应用。我们描述了纳米结构内部电磁场的广义预测网络的开发，该网络允许在向前迭代设计中替换数值模拟，一旦网络得到了全面训练，可以通过数量级加速设计过程。接下来，我们将说明使用串联神经网络来预测多子集成电路中的复杂散射模式，作为神经网络启用逆设计的示例。最后，我们讨论了在高级和实时数据处理中的神经网络的使用，以及在光学数据存储和高光谱成像中的最新应用。
职位： 研究人员小组副教授（卫星数据处理） 学科： 自动化，电子，电气工程和
AGH 空间技术中心研究人员团队的全职副教授职位。该职位的任务是开发基于创新思维和科学卓越的研究计划，以补充目前在卫星数据处理、卫星数据采集方法改进和卫星图像处理算法开发方面的专业知识。担任此职位的人员将负责国际层面的研究计划，设计和实施卫星数据处理和广义上的学术创业研究，并为基于国家和国际基金的项目筹集资金，包括来自航天工业实体的资金。作为研究活动的一部分，他或她将与学术单位、利益相关者和行业伙伴建立国际伙伴关系。该职位的候选人应具有建立和加速初创企业的经验。主题领域：卫星数据处理、卫星图像处理算法、光学传感器开发全职工作，固定期限合同至 2025 年 12 月 31 日，可延长，包括永久合同延长。计划从 2025 年 3 月 24 日起就职。
分布式云架构中大数据处理的可扩展和容错算法
数字数据的快速增长是当今时代的特征，预计到 2025 年，全球数据量将超过 175 ZB。这种巨大的数据融合对处理系统提出了巨大的要求，因为传统方法难以跟上数据量、速度和种类的不断增长。云计算已成为一种重要的推动因素，为管理和分析这些无尽的数据集提供了灵活的基础。尽管云平台具有这些功能，但大数据处理的效率通常取决于处理大规模操作所需的计算的优化。由于数据处理速度通常落后于数据生成速度，因此迫切需要升级处理解决方案。
