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World File Search System数据处理
低地球轨道卫星遥测数据处理的改进方法
摘要 — 卫星遥测数据通常使用预定义的遥测数据表来收集。在选择要收集的数据组后，无论卫星的运行状态如何，都会以预定的间隔重复收集所选数据包中的相同数据。但是，如果卫星运行期间出现特定错误或转换为特定状态，则必须包含与卫星状态相对应的特定数据或修改某些数据集的收集频率。鉴于低地球轨道卫星的接触时间和通信速度有限，在恶劣的通信条件下或卫星处于安全模式时，可能无法完成数据传输。因此，根据当前情况选择性地仅传输必不可少的数据的功能至关重要。本文概述了韩国开发的用于低地球轨道卫星的遥测数据处理方法，并概述了根据卫星运行状态自动调整遥测数据的机制。此外，它还介绍了根据当前条件选择性传输重要数据的各种策略。
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。
实时医疗数据处理的分布式分类方法
摘要开发了基于随机森林方法的复杂分类器。分类器的主要本质是它由几个（当前实现4）二进制分类器模块组成。每个人都经过训练以区分其阶级分离。已经开发了一个真实表，该表允许基于二进制分类器结果，可以将更精确和精细的分类分为大量的类（当前实现中的5个）。已使用在特诺皮尔区域临床心理学医院获得的医疗数据集对开发的分类服务进行了培训和测试，并将患者的抑郁水平估计与动脉脉动振荡振荡震荡图分析数据相匹配。开发的分类器在区分所有5个级别方面表现出很高的精度范围（高达97％）。塑造测试。还在类的混乱和基准中研究了顺序和并行分类模块的性能。1
文献综述重点关注数据处理技术...
整个垦务局的地球科学家和水文学家经常使用 LiDAR 数据进行地貌研究和水力建模。数据的实际使用揭示了一些数据质量问题，包括对河岸、堤坝和水面等景观特征的不准确表示。此外，数据文件大小可能超出用于生成和分析表面模型的软件的处理能力。这些数据质量问题不一定与数据处理的质量保证和质量控制有关，而是与标准过滤程序的广泛认可的局限性有关（Axelsson 1999 和 2000、Bowen 和 Waltermire 2002、Bretar 和 Chehata 2007、Brovelli 和 Lucca 2011、Chen 等人。2007、Evans 和 Hudak 2007、Goepfert 等人。2008、Kraus 和 Pfeifer 1998 和 2001、Meng 等人。2010、Raber 等人。2002、Schickler 和 Thorpe 2001、Silvan-Cardenas 和 Wang 2006、Sithole 和 Vossleman 2004、Wang 和 Glenn 2009）。在此上下文中，过滤是指用于分离地形和非地形数据点的过程（即，将 LiDAR 点云分离为景观表面数据集，表示植被和人造物体的高程值，以及地形表面数据集，表示裸地高程值）。地形表面数据集用于生成数字地形模型 (DTM)；用于地貌研究和水力建模的连续表面模型。
使气候重新分析和CMIP6数据处理简易
气候重新分析和气候投影数据集为研究人员，学生和讲师提供了潜力，可以从20世纪后半叶获得物理知识，全球，时间和空间连续的气候数据，并探索不同的潜在潜在未来气候。尽管这些数据在生物学，环境和社会科学中都具有重要用途，但潜在用户通常会面临处理和访问没有专业知识，设施或帮助的处理和访问无法克服的数据的障碍。因此，在研究和教育社区中，气候重新分析和投射数据目前已实质上不足。为了解决这个问题，我们提出了两个简单的“点击点击”图形用户界面：Google Earth Engine气候工具（Geeclimate），可访问气候重新分析数据产品；和Google Earth Engine CMIP6 Explorer（GeeCe），允许处理和提取CMIP6投影数据，包括创建自定义模型集合的能力。Geeclimt和Geece一起提供了可轻松访问387多个数据的数据，这些数据可以在常用的电子表格（CSV）或栅格（Geotiff）格式中输出，以帮助随后进行平地分析。两个工具中包含的数据包括：20种大气，陆地和海洋重新分析数据产品；根据1950 - 2022年ERA5-Land数据计算出的年度分辨率气候变量（与WorldCLIM相当）的新数据集； 34个模型模拟，SSP2-4.5和SSP5-8.5方案的34个模型模拟的CMIP6气候投影输出。还提供了使用两种工具数据的五个案例研究。新数据产品也可以轻松地添加到工具中，因为它们在Google Earth Engine数据目录中可用。这些表明Geeclimt和Geece是易于扩展的工具，可以删除多个进入的障碍，可以将气候重新分析和投影数据打开到新范围更广泛的用户。
涉及人工智能的个人数据处理活动的审计要求
A. 人工智能组件的识别和透明度 13 控制目标：已审计人工智能组件的清单 13 控制目标：确定责任 13 控制目标：透明度 14 B. 人工智能组件的目的 15 控制目标：确定预期目的和用途 15 控制目标：定义人工智能组件的预期环境 15 控制目标：比例性和必要性分析 16 控制目标：定义数据的潜在接收者 16 控制目标：数据存储的限制 17 控制目标：数据主体类别分析 18 C. 人工智能组件的基础 18 控制目标：确定人工智能组件的开发政策 18 控制目标：数据保护专员的参与 19 控制目标：调整基本理论模型 19 控制目标：方法框架的适当性 20 控制目标：确定人工智能组件的基本架构 20 D. 数据管理 21 控制目标：数据质量保证21 控制目标：定义数据源的来源 22 控制目标：个人数据的预处理 23 控制目标：偏差控制 24 E. 验证和确认 24 控制目标：调整基于人工智能组件的验证和确认过程 24 控制目标：基于人工智能组件的验证和确认 25 控制目标：性能 26 控制目标：一致性 27 控制目标：稳定性和稳健性 27 控制目标：可追溯性 28 控制目标：安全性 29
道路网络和 GPS 跟踪以及数据处理和质量评估
论文清单................................................................................................................................ III
量子相对熵的积分公式意味着数据处理不等式
建立了量子相对熵以及冯·诺依曼熵的方向二阶和高阶导数的积分表示，并用于给出基本已知数据处理不等式的简单证明：量子通信信道传输的信息量的 Holevo 界限，以及更一般地，在迹保持正线性映射下量子相对熵的单调性——映射的完全正性不必假设。后一个结果首先由 Müller-Hermes 和 Reeb 基于 Beigi 的工作证明。对于这种单调性的简单应用，我们考虑在量子测量下不增加的任何“散度”，例如冯·诺依曼熵的凹度或各种已知的量子散度。使用了 Hiai、Ohya 和 Tsukada 的优雅论证来表明，具有规定迹距的量子态对上这种“散度”的下界与二元经典态对上相应的下界相同。还讨论了新的积分公式在信息论的一般概率模型中的应用，以及经典 Rényi 散度的相关积分公式。
评估数据处理中的人类和人工智能思维模式
几十年来，人类认知与人工智能 (AI) 的交集一直是人们着迷和研究的主题。随着人工智能系统在我们生活的各个方面变得越来越先进和普遍，我们很自然地想知道它们的思维模式与人类在数据处理过程中的思维模式相比如何。了解这些思维模式对于优化人工智能系统、增强人机协作以及推动人工智能领域的发展至关重要。在本文中，我们深入研究了人类思维模式与人工智能在数据处理过程中的思维模式的比较，研究了它们的相似之处、差异以及这些观察结果的含义。人类思维模式是各种认知过程的复杂相互作用，包括感知、记忆、推理和决策。虽然人类和人工智能都会接收数据输入，但人类的感官知觉是多模态的，并且富含感官信息 [1,2]。人工智能传感器通常仅限于它们旨在收集的特定数据。人类可以同时感知和处理各种感官数据，例如看到、听到和感觉到一个物体，而人工智能系统可能一次只能处理一种类型的数据。人类记忆具有高度的联想性和情境依赖性。我们可以回忆起来自各种情境的信息，并在看似不相关的数据之间建立联系。相比之下，人工智能记忆虽然精确，但缺乏人类记忆的丰富性和联想能力[3,4]。
向立法机关提交的数据处理项目报告：2023 年报告
尊敬的 Marklein 参议员和 Born 众议员：威斯康星州法规第 46.03(26) 条要求卫生服务部每年报告正在开发的信息系统项目，包括实施时间表、成本估算和确定服务费用的方法（如适用）。我们正在开发以下项目：1）州重要记录信息系统（SVRIS）第 2 部分 2）艾滋病药物援助计划（ADAP）在线门户 3）虚拟 ADRC 和全州资源数据库及实施项目 4）ADRC 取代 Wellsky 5）电子访问验证（EVV）– 家庭健康 6）部落共享储蓄 7）成人事故报告系统（AIRS） 8）出版物现代化项目和 Robohelp 迁移 9）将长期护理（LTC）遭遇整合到 MMIS 中 10）CARES：为儿童提供 12 个月的持续保障 11）CARES：无家属的健全成年人（ABAWD）变更第二阶段 12）CARES：食物共享不明确（FSUC）项目