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World File Search System数据处理
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]。
“SAR数据处理及其应用”
引言 遥感是一种利用卫星或飞机观察地球表面各种特征的技术。随着太空传感器的进步，遥感已成为探测地球表面各种特征的有效方法。光学红外 (OIR) 遥感主要用于使用 OIR 传感器对地球表面进行成像。然而，OIR 传感器受到阳光可用性和大气条件（如雾霾和云层）干扰的限制。因此，使用微波或雷达遥感对于对地球表面进行成像非常有用。通过合成孔径雷达 (SAR) 系统进行的雷达成像扩展了微波遥感技术在各种应用中的应用。要理解 SAR 图像，需要了解电磁波与地球表面特征相互作用背后的物理现象。SAR 数据处理也不同于光学数据处理，因为它涉及许多信号处理技术。SAR 数据处理使用脉冲压缩技术、线性调频 (LFM) 概念、距离和多普勒信息以及各种其他 SAR 参数。距离-多普勒算法 (RDA) 是一种常用的聚焦 SAR 数据的技术。由于 SAR 是一种测距仪器，因此与光学图像相比，SAR 图像中的几何失真更为普遍。因此，需要使用 SAR 地理定位、地理编码和正射校正技术进行几何校正。SAR 地理定位也与光学传感器有很大不同，因为它使用距离和多普勒方程来对目标进行地理定位。
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。
SAGE — 防空数据处理系统*
AG Favret（美国机械铸造公司，弗吉尼亚州亚历山大市）：解释一下在执行相同操作时，一元程序和二元程序之间的区别。Robinson 博士：假设你正尝试使用数字计算机来模拟某种动态响应，例如飞机的响应。可以使用许多不同程序中的任一个来尝试模拟给定通道。一元程序将生成一个等于输入的当前值乘以一个常数的输出。可能有两个不同的二元程序。一个将生成一个等于输入的当前值乘以一个常数的输出，加上前一个采样周期的输入值乘以一个不同的常数。另一个将生成一个等于输入的当前值乘以一个常数的输出，加上
SAGE — 防空数据处理系统*
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机载 LiDAR 数据处理考古学专用工作流程文档
摘要：机载激光雷达是一种广泛接受的考古勘探工具。在过去十年中，考古学专用的数据处理工作流程不断发展，从原始数据采集和处理、点云处理和产品派生到考古解释、传播和存档。但目前尚未就具体步骤或术语达成一致。此工作流程是一种解释性知识生产过程，必须进行记录，以确保基于证据的考古解释所需的知识透明度和问责制。然而，这种情况很少见，而且没有公认的模式，更不用说标准了。因此，存在这样的风险：工作流程的数据处理步骤可能会被视为黑箱过程，其结果可能会被视为“硬数据”。记录科学过程的第一步是定义它。因此，本文对现有的针对机载 LiDAR 地形数据处理的考古学专用工作流程进行了批判性回顾，得出了具有一致术语的 18 步工作流程。其新颖性和重要性在于，现有的综合研究已经过时，而较新的研究则侧重于工作流程的某些方面。基于更新的工作流程，介绍了其文档的一个很好的实践示例。
3D可伸缩量子卷积神经网络用于分类应用中的点云数据处理
由于嘈杂的中间量子量子（NISQ）时代已经存在，因此量子神经网络（QNN）绝对是对许多经典神经网络无法解决的许多问题的承诺解决方案。此外，量子卷积神经网络（QCNN）现在正在受到很多关注，因为它可以处理与QNN相比的高维输入。但是，由于量子计算的性质，很难扩大QCNN以提取由于贫瘠的高原而提取足够数量的特征。这在具有高维数据输入的分类操作中尤其具有挑战性。但是，由于量子计算的性质，很难扩大QCNN以提取由于贫瘠的高原而提取足够数量的特征。这尤其是具有高维数据输入的分类操作中的挑战。为此，提出了一种新颖的3D可伸缩QCNN（SQCNN-3D），以用于分类应用中的点云数据处理。此外，在SQCNN-3D顶部还考虑了反向保真度训练（RF-Train），用于使用量子计算的保真度有限的Qubits多样化特征。我们的数据密集型性能评估验证了所提出的算法是否达到了所需的性能。