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诊断具有异质数据源微服务中的性能问题
跟踪。分析这些数据并从这些数据中找到异常行为是耗时的。第二，不同微服务的异质性导致不同的症状，这很难找到通用异常模式。不同的技术堆栈可能是微服务体系结构的优势，而这些差异也可能给问题诊断问题带来巨大挑战。在关键问题发生时，微服务之间的第三，复杂和不同的依赖性是灾难性的。典型的大规模微服务系统每天可以更新数百千次，并且微服务依赖关系关系高度动态。因此，诊断微服务的绩效问题确实很麻烦。图1显示了微服务系统中请求流的示例。一个简单的前端请求可能会在低层微服务中引起问题，并进一步影响许多上部微服务。
摘要尽管网络攻击对网络安全的各个方面做出了重大贡献，但不幸的是，网络攻击仍然呈上升趋势。越来越多的国际公认实体，例如美国国家科学基金会和美国国家科学技术委员会，已经注意到人工智能可以帮助分析数十亿个日志文件、暗网数据、恶意软件和其他数据源，以帮助执行基本的网络安全任务。我们举办第 1 届人工智能网络安全分析研讨会 (半天；与 ACM KDD 同一地点举行) 的目标是聚集学术界和从业者，贡献有关人工智能网络安全分析的最新研究。我们组建了一个优秀的跨学科计划委员会，该委员会在人工智能网络安全分析的各个方面拥有丰富的专业知识，以评估提交的工作。在 CTI、漏洞评估和恶意软件分析等领域为半天研讨会做出了重大贡献。
摘要 尽管对网络安全的各个方面做出了重大贡献，但网络攻击仍然令人遗憾地呈上升趋势。越来越多的国际公认实体（如美国国家科学基金会和美国国家科学技术委员会）注意到人工智能可以帮助分析数十亿个日志文件、暗网数据、恶意软件和其他数据源，以帮助执行基本的网络安全任务。我们举办第一届人工智能网络安全分析研讨会（半天；与 ACM KDD 同地举办）的目标是聚集学术界和从业者，为人工智能网络安全分析的最新工作做出贡献。我们组建了一个优秀的跨学科计划委员会，该委员会在人工智能网络安全分析的各个方面拥有丰富的专业知识，以评估提交的工作。在 CTI、漏洞评估和恶意软件分析领域为半天研讨会做出了重大贡献。
从数据源到生命周期阶段 - SENDIMAGE
摘要 随着信息技术的蓬勃发展和对遥感 (RS) 数据的需求不断增长，数据质量评估的重要性显著提升。国际摄影测量与遥感学会遥感数据质量工作组旨在对数据质量原则进行调查。文献综述表明，大多数出版物都介绍了针对特定应用处理链的数据质量模型，并且仅根据特定领域指标逐案构建质量方案。但到目前为止，还没有开发出独立于应用的通用概念。本文重点介绍从信息技术领域采用的 RS 质量概念的制定，描述将数据源、质量维度和生命周期阶段联系起来的三角 RS 数据质量方案。在介绍之后，它提供了国际标准的示例和理论质量建模的基础。在简要概述了平台/传感器之后，介绍了不同质量维度的定义，并按集群组织它们的指标（如分辨率或准确度）。本文的主要成果是将生命周期阶段与高度相关的不同质量维度联系起来。目的不仅是针对 RS 专家，而且是提高一般 RS 用户群体对不确定性的认识。
传感器融合不同系统和数据源的跟踪与识别特性分析
传感器融合中不同系统和数据源的跟踪和识别特性分析 Dean A. Wilson—美国海军中尉 弗吉尼亚理工大学航空工程学士，1990 年 航空工程硕士 –2001 年 6 月 导师：Russell Duren，航空工程系 联合导师：Gary Hutchins，电气工程系 在指挥和控制任务中，‘传感器融合’等新技术旨在帮助减少操作员工作量并提高态势感知能力。本论文探讨了不同传感器和数据源的跟踪特性及其对融合战术图像的贡献。任何传感器融合算法的基本构建块都是与传感器平台上每个传感器相关的跟踪算法。为了支持这项研究，编写了 MATLAB 程序‘fusim’，为采购经理提供评估跟踪和传感器融合算法的工具。 fusim 程序为用户提供了选择以下传感器平台的灵活性：传感器平台、与该平台关联的最多四个传感器、目标类型、问题方向以及要与传感器一起使用的跟踪算法。fusim 程序用于比较多传感器/多目标环境中的跟踪算法。具体来说，概率数据关联滤波器、交互多模型滤波器、卡尔曼滤波器和恒定增益卡尔曼滤波器
传感器融合中不同系统和数据源的跟踪和识别特性分析
传感器融合中不同系统和数据源的跟踪和识别特性分析 Dean A. Wilson—美国海军中尉 弗吉尼亚理工大学航空工程学士，1990 年 航空工程硕士 –2001 年 6 月 导师：Russell Duren，航空工程系 联合导师：Gary Hutchins，电气工程系 在指挥和控制任务中，‘传感器融合’等新技术旨在帮助减少操作员工作量并提高态势感知能力。本论文探讨了不同传感器和数据源的跟踪特性及其对融合战术图像的贡献。任何传感器融合算法的基本构建块都是与传感器平台上每个传感器相关的跟踪算法。为了支持这项研究，编写了 MATLAB 程序‘fusim’，为采购经理提供评估跟踪和传感器融合算法的工具。 fusim 程序为用户提供了选择以下传感器平台的灵活性：传感器平台、与该平台关联的最多四个传感器、目标类型、问题方向以及要与传感器一起使用的跟踪算法。fusim 程序用于比较多传感器/多目标环境中的跟踪算法。具体来说，概率数据关联滤波器、交互多模型滤波器、卡尔曼滤波器和恒定增益卡尔曼滤波器
如何从不同的数据源中创造价值 - SHRM
正如中国古谚所说，千里之行，难在第一步。没有什么旅程比每小时都在变大的山地景观更令人生畏了。然而，这准确地概括了管理数据和获得最全面、最新和最明智的情报所涉及的任务。Rosslyn Analytics 管理和分析数据已有近十年的时间，它见证了最佳和最差的做法，并吸取了教训，因此它可以帮助公司最大限度地在整个组织中应用信息和情报。所有组织都依赖数据，但他们成功利用数据的能力取决于许多变量，例如数据质量、信息访问、及时性和相关性。尽管所有组织在依赖数据方面都有共同的传统，但他们计划、采用和使用数据的方式却大不相同。我们认为，老式、非科学的数据方法类似于阻碍前几代人成长的饮食无知。缺乏对数据效力及其激发组织每个器官的能力的理解是更广泛的弊病的征兆。在接下来的部分中，我们将探讨这些主题并为激发活力的旅程创建路线图。通过这样做，您将能够确保您的组织不会成为 Gartner 估计的 33% 的财富 100 强组织之一，他们将经历信息
DEMMIN – 使用建模和遥感数据演示生物量潜力评估的试验场 Erik Borg 博士 *) 、Holger Maass *) 、Edgar Zabel **) *) 德国航空航天中心 (DLR)、德国遥感数据中心 (DFD) **) 兴趣小组 Demmin Kalkhorstweg 53 D- 17235 Neustrelitz 与会议 2 相关 摘要：通过“全球环境和安全监测 (GMES)”倡议，欧盟 (EU) 和欧洲航天局 (ESA) 制定了一项雄心勃勃的计划，利用空间遥感技术以及其他数据源和监测系统为欧洲市场提供各种环境、经济和安全方面的创新服务。为了实现这一目标，必须实施自动化的实时和近实时基础设施，以便自动处理遥感数据。空间段和地面段的必要开发和实施已经在推进中。将开发用于获取增值产品的自动化处理链和处理器，特别是开发用于校准和验证遥感任务的测试站点。海报介绍了 DLR 测试站点 DEMMIN（持久环境多学科监测信息网络），它是校准和验证生物质和生物能源增值数据产品、区域规模生物质模型（如 BETHY/DLR）的先决条件，并展示了在实践中使用遥感数据和产品获取生物质潜力的可能性。考虑到这一背景，该演示文稿介绍了 DLR 的测试站点 DEMMIN，包括其特定的区域特征、现场测量仪器和现有数据库。测试站点 DEMMIN 是一个密集使用的农业区，位于德国东北部梅克伦堡-前波美拉尼亚州德明镇附近（距柏林以北约 180 公里）。自 1999 年以来，DLR 与 Demmin 利益集团 (IG Demmin) 一直保持着密切的合作。DEMMIN 的范围从北纬 54°2 ′ 54.29 ″、东经 12°52 ′ 17.98 ″ 到北纬 53°45 ′ 40.42 ″、东经 13°27 ′ 49.45 ″。IG Demmin 由 5 家农业有限责任公司组成，占地约 25,000 公顷农田。该地貌属于上一次更新世 (Pommersches stadium) 形成的北德低地。其特点是冰川河流沉积物和冰川湖沼沉积物以及反映在略微起伏的地貌中的冰碛。土壤基质以壤土和沙壤土为主，与纯沙斑或粘土区域交替出现。试验场的海拔高度约为 50 米，试验场东南部托伦塞河沿岸有一些坡度较大的山坡（12°）。年平均气温为 7.6 至 8.2°C。降水量约为 500 至 650 毫米。由于微地形，气候条件在局部范围内可能存在很大差异。该地区的田地面积很大，平均为 80 - 100 公顷。主要种植的作物是冬季作物，覆盖该地区近 60% 的田地。玉米、甜菜和土豆约占 13%。由于 DLR 与 IG Demmin 的合作，科学家们得到了农民的支持，并为他们的调查提供了重要信息。例如，数字准静态数据（如土壤图、地块图）或数字动态数据（如产量图和应用图）。除了数据库之外，DEMMIN 还实现了农业气象网络，它可以自动测量影响成像过程的所有农业气象参数，同时进行空间或机载遥感。
DEMMIN – 使用建模和遥感数据演示生物量潜力评估的试验场 Erik Borg 博士 *) 、Holger Maass *) 、Edgar Zabel **) *) 德国航空航天中心 (DLR)、德国遥感数据中心 (DFD) **) 兴趣小组 Demmin Kalkhorstweg 53 D- 17235 Neustrelitz 与会议 2 相关 摘要：通过“全球环境和安全监测 (GMES)”倡议，欧盟 (EU) 和欧洲航天局 (ESA) 制定了一项雄心勃勃的计划，利用空间遥感技术以及其他数据源和监测系统为欧洲市场提供各种环境、经济和安全方面的创新服务。为了实现这一目标，必须实施自动化的实时和近实时基础设施，以便自动处理遥感数据。空间段和地面段的必要开发和实施已经在推进中。将开发用于获取增值产品的自动化处理链和处理器，特别是开发用于校准和验证遥感任务的测试站点。海报介绍了 DLR 测试站点 DEMMIN（持久环境多学科监测信息网络），它是校准和验证生物质和生物能源增值数据产品、区域规模生物质模型（如 BETHY/DLR）的先决条件，并展示了在实践中使用遥感数据和产品获取生物质潜力的可能性。考虑到这一背景，该演示文稿介绍了 DLR 的测试站点 DEMMIN，包括其特定的区域特征、现场测量仪器和现有数据库。测试站点 DEMMIN 是一个密集使用的农业区，位于德国东北部梅克伦堡-前波美拉尼亚州德明镇附近（距柏林以北约 180 公里）。自 1999 年以来，DLR 与 Demmin 利益集团 (IG Demmin) 一直保持着密切的合作。DEMMIN 的范围从北纬 54°2 ′ 54.29 ″、东经 12°52 ′ 17.98 ″ 到北纬 53°45 ′ 40.42 ″、东经 13°27 ′ 49.45 ″。IG Demmin 由 5 家农业有限责任公司组成，占地约 25,000 公顷农田。该地貌属于上一次更新世 (Pommersches stadium) 形成的北德低地。其特点是冰川河流沉积物和冰川湖沼沉积物以及反映在略微起伏的地貌中的冰碛。土壤基质以壤土和沙壤土为主，与纯沙斑或粘土区域交替出现。试验场的海拔高度约为 50 米，试验场东南部托伦塞河沿岸有一些坡度较大的山坡（12°）。年平均气温为 7.6 至 8.2°C。降水量约为 500 至 650 毫米。由于微地形，气候条件在局部范围内可能存在很大差异。该地区的田地面积很大，平均为 80 - 100 公顷。主要种植的作物是冬季作物，覆盖该地区近 60% 的田地。玉米、甜菜和土豆约占 13%。由于 DLR 与 IG Demmin 的合作，科学家们得到了农民的支持，并为他们的调查提供了重要信息。例如，数字准静态数据（如土壤图、地块图）或数字动态数据（如产量图和应用图）。除了数据库之外，DEMMIN 还实现了农业气象网络，它可以自动测量影响成像过程的所有农业气象参数，同时进行空间或机载遥感。