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安全协议和数据模型（SPDM）规范
10实施本标准或拟议标准的某些要素可能受第三方专利权的约束，包括临时专利权（此处“专利权”）。dmtf不向标准用户陈述有关此类权利的存在，也不承担承认，披露或确定任何或所有此类第三方专利权所有者或索赔人，也不对任何不完整或不准确的认同或不准确的认同或披露此类权利，所有者，所有者或索赔人。dmtf不应以任何法律理论，无论采用任何方面的任何方面或任何情况，都无法承认，披露或确定任何此类第三方专利权，或者对于该方在其产品，协议或测试程序中对标准或其成立的依赖。dmtf对任何执行此类标准的一方不承担任何责任，无论是否可以预见，对任何专利所有人或索赔人都不承担任何责任，并且如果出版后撤回或修改了标准的成本或损失，并且在出版后撤回或修改了损失，并且由任何人予以实施的任何一方无害，以任何人的索赔代理和所有所有者的索赔。
安全协议和数据模型（SPDM）体系结构白皮书
10实施本标准或拟议标准的某些要素可能受第三方专利权的约束，包括临时专利权（此处“专利权”）。dmtf不向标准用户陈述有关此类权利的存在，也不承担承认，披露或确定任何或所有此类第三方专利权所有者或索赔人，也不对任何不完整或不准确的认同或不准确的认同或披露此类权利，所有者，所有者或索赔人。dmtf不应以任何法律理论，无论采用任何方面的任何方面或任何情况，都无法承认，披露或确定任何此类第三方专利权，或者对于该方在其产品，协议或测试程序中对标准或其成立的依赖。dmtf对任何执行此类标准的一方不承担任何责任，无论是否可以预见，对任何专利所有人或索赔人都不承担任何责任，并且如果出版后撤回或修改了标准的成本或损失，并且在出版后撤回或修改了损失，并且由任何人予以实施的任何一方无害，以任何人的索赔代理和所有所有者的索赔。
头目 - 通过部分查询翻译的虚拟数据模型组成
大多数应用程序都有理想的数据模型，应通过以下方式通过：通过关系，社交网络，通过图表进行社交网络，通过文档进行消息应用程序和向量的机器学习。不幸的是，需要针对“不那么理想的”（我们使用“强加”一词）的数据模型来实施许多应用程序：业务数据存储在文档中，学习的模型必须嵌入在向量中。该问题的教科书解决方案是物理集成：从施加的数据模型中提取，转换和加载数据。虽然有效，但此ETL过程却很昂贵，并导致稳定性。虚拟集成（通过查询重写）避免了这些问题，但会导致理想到型模型映射的组合爆炸。我们建议通过开发一个“桥式表示”来解决此问题，该“桥梁表示”可在可能的情况下通过查询翻译实现虚拟集成，并在必要时通过数据转换来实现虚拟集成。在本文中，我们概述了这个想法，研究了许多指导用例，并将研究议程制定针对这种桥梁表示和实现该方法的系统。我们还提供了一些初步结果，表明即使是非基础数据模型集成，也可以在物理整合成本的一小部分中支持矢量嵌入。
TfS PCF 数据模型：如何报告 PCF 数据
• 标题：数据方面模型关键部分的常规名称。 • 字段标签：数据方面模型数据字段的常规名称。 • 技术字段名称：TfS 的 PCF 数据交换平台采用的技术名称。 • 强制、可选、默认：数据字段的特征，指示对于符合 PCF 的数据交换，它是被定义为强制 (M) 还是可选 (O)。默认 (D) 表示数据字段将在技术数据交换工具（例如，TfS 的 PCF 数据交换平台）中默认为给定值。如果从给定年份（202X）开始将数据字段定义为强制，则使用命名法 M202X 1。 • 类型：符合 PCF 数据交换所需的数据类型的特征（例如，字符串、值）。 • 描述：数据字段的简要描述，包括各自的目的、要求、与其他数据字段的关系以及其他指南、标准和举措。 • 技术规范：兼容格式和数据字段的附加技术说明。 • 值列表/默认值：适用于兼容 PCF 数据交换的数据字段的值列表或默认值。 • 示例值：具有兼容格式的数据字段值的示例。
在量子计算的不同数据模型中编码和配置数据
量子计算机具有比古典计算机快得多的计算速度。它们可以在各种应用领域（例如优化，机器学习或搜索算法）中使用，仅命名一些示例[1，2]。根据概率，与经典计算机相比，可以假定多项式或指数加速度[3]。这是最重要的数学优势。这是因为将量子计算机嵌入数据库景观或软件架构时，必须克服一般挑战。嵌入的主要原因是，从数据驱动的用例和参数进行处理以计算量子计算机上的解决方案的数据是在数据库系统中管理的。以下两个挑战与嵌入：挑战1：量子计算机无法直接从数据库系统访问数据和信息[4]。但是，量子算法假定其数据已经以合适的形式访问[5]。挑战2：在不同的结构和模型中存在的数据必须相应地编码，然后才能在量子计算机上使用。数据的有效编码也是一个挑战[5，6]和研究主题[1]。原因是相应的编码例程的高时间征收，这在最坏情况下是指数的[4，7]。
使用因果关系，相关性和面板数据模型对蓝色经济部门的影响
结果：分析表明，人均收入与蓝色经济的其他因素有关，PCI（Granger）导致沿海旅游和人口密度，并且还有其他五个因素积极影响PCI的增长，即温室气体排放（GHG），海上运输，非生存资源和港口的活动。本文为理论增添了一些新的理解，并尤其是对社会的关注，尤其是蓝色经济学。例如，如果决策者想增加这些地区的人均收入，则应对某些变量采取行动，例如人类发展指标（HDI），温室气体（GHG）排放，生活资源，海上运输和海洋能源。结果表明，蓝色经济是促进经济增长和PCI的好选择。
空间数据模型现代化，用于主动和...
现代空间领域感知的挑战和目标与几十年前人们首次发射卫星时不同。但是，我们仍然依赖为反应式目录维护而开发的数据模型，其目的是提供每颗卫星的最新轨道更新。在本文中，我们提出了现代化的空间数据模型，重新定义时间和数据表示，以实现主动和机器辅助决策。目录更新的平面列表不足以实现这一点，因为它不代表每颗卫星随时间的行为历史，而是提供传感器集合的历史记录。此外，它没有提供表示多个同时当前或未来假设所需的时间构造，这在评估或预测表现为非确定性轨道机动的卫星动作时很重要。无法用清晰的数学结构表示这种现实的卫星行为是机器自动评估、检测和预测轨道动作的障碍。
数据模型融合的通用框架
本报告汇编了六份独立报告，总体重点是定义海军领域数据模型融合的基本框架。我们从第 1 章开始，对数据模型融合的方法、差距和机会进行文献调查。接下来，我们在第 2 章中定义了数字孪生的统一理论，然后在第 3 章中描述了海军领域的数字孪生类型。在第 4 章中，我们讨论了数据持久性技术，这些技术可以存储孪生所需的几何模型、测量值和环境数据。在第 5 章中，我们将重点转回到数据模型融合，概述了可用于指导海军系统设计和运行的工具和技术。我们开发了方法来理解和管理数字海军工程在自主海军平台和系统的设计和运行方面的影响、风险和机遇。第 6 章旨在为海军研究工程师和科学家提供基于人工智能的决策支持方法、工具和技术的入门知识。最后，我们通过讨论技术转让、能力差距和进一步研究的机会来结束本报告。