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“协作数据共享与人工智能推动互联产业发展”
②日本的情况................................................................................................................................................ 9
国家重点领域国际合作联盟（UAAT）计划提案方式与项目
提案程序 1. UAAT 12 所会员院校现时各担任一学科之召集人。 2. 各学科召集机构向所有 UAAT 机构发出机会公告。 3. 各学科将有独立之提案征集，但总体方法类似。 4. 台大发出单一综合计划征集（新台币 480 万元）；其余 11 所学科发出子计划征集（新台币 200 万元）。 5. 实施期间：2024/12/01 至 2025/11/30。 6. 申请时间： • 台大：2024/08/01 至 2024/09/20。 • 其他学科：2024/08/01 至 2024/09/01（各学科子计划各 1 项）。
显着论文和传感器，信号和成像信息学的新方向
摘要目的：识别并突出显示2020年信号，传感器和成像信息学中值得注意的发展的研究论文。方法：在PubMed和Scopus数据库上进行了广泛的文献搜索。我们将医学主题标题（网格）术语和关键字组合在一起，以构建有关传感器，信号和图像信息学的特定查询。我们仅考虑在期刊上发表的Pa Pers，这些期刊在查询响应中至少提供了三篇文章。部分编辑者随后独立审查了以三点李克特量表评估的预选论文的标题和摘要。纸张的评分从1（不包括）到3（应包括在内），而平均得分为2或以上的纸张随后由三个共同编辑中的两个再次读取和评估。最后，根据共识考虑了最高合并分数的前14个论文。结果：搜索论文于2021年1月执行。删除了重复和会议记录后，该查询分别返回了传感器，信号和成像信息学的101、193和529篇论文。我们滤除了查询结果中少于三篇论文的期刊，分别将论文数量减少到41、117和333。从这些共同编辑中确定了22个候选人
轻量级显着对象检测的比例自适应网络
显着对象检测（SOD）广泛用于运输中，例如道路损坏检测，辅助驾驶等。但是，由于其大量计算和参数，重量级草皮方法很难在计算能力低的情况下应用。大多数轻型SOD方法的检测准确性很难满足应用程序要求。我们提出了一个新颖的轻质尺度自适应网络，以实现轻质限制和检测性能之间的权衡。我们首先提出了比例自适应特征提取（安全）模块，该模块主要由两个部分组成：多尺度特征交互，可以提取不同尺度的特征并增强网络的表示能力；和动态选择，可以根据输入图像根据其贡献自适应地分配不同的权重。然后，基于安全模块，设计了一个轻巧和自适应的骨干网络，并结合了多尺度特征聚合（MFA）模块，将规模自适应网络与比例自适应网络相结合。我们在六个公共数据集上对模型进行定量和定性评估，并将其与典型的重量级和轻量级方法进行比较。只有2.29 M参数，它可以在GTX 3090 GPU上实现62 fps的预测速度，远远超过其他型号，并且可以保证实时性能。模型性能达到了一般重量级方法的性能，并超过了最先进的轻量级方法。
通过显着引导的贴片转移的遮挡人重新识别
近年来，仿制药的重新识别已取得了显着改善，但这些方法的设计是在人们可以使用的整个身体的假设下设计的。当由现实世界应用中的各种障碍物引起的遮挡时，这种假设会带来明显的表现降解。为了解决这个问题，已经出现了数据驱动的策略，以增强模型的遮挡性稳健性。在随机擦除范式之后，这些策略通常采用随机生成的噪声来取代随机选择的图像恢复以模拟障碍物。但是，随机策略对位置和内容不敏感，这意味着它们不能在应用程序方案中模仿现实世界的遮挡案例。为了克服此限制并充分利用数据集中的真实场景信息，本文提出了一种更直观，更有效的数据驱动策略，称为显着性贴片传输（SPT）。与视觉变压器结合使用，SPT使用显着贴片选择了人员实例和背景障碍。通过将人实例转移到不同的背景障碍物中，SPT可以轻松生成光真实的遮挡样品。此外，我们提出了一个与联合（OIOU）进行遮挡意识到的交叉点，以筛选面罩，以过滤更合适的组合和类临时策略，以实现更稳定的处理。对封闭和整体人士重新识别基准进行的广泛的实验评估表明，SPT在遮挡的REID上提供了基于VIT的REID算法的显着性能增长。
实现多域指挥和……的愿景
多域指挥与控制 (MDC2)，也称为联合全域指挥与控制 (JADC2)，代表了将所有军种的传感器连接到单一、可互操作、可操作的数据环境的作战愿景。1 尽管基于早期的网络中心作战愿景，但现代 MDC2 的不同之处在于，它从根本上代表了数据中心，包括跨所有军种的不同传感器、通信和处理能力的数据级互操作性。由于数据互操作性的这种中心性，跨军种的分析人员和操作员（包括人类和协助人类的人工智能数字代理）可以共同克服数据过载、与重要信息相关的弱噪声信号检测以及同时跨越不同防御域的指挥和控制信息复杂性的挑战。2
D2.1 跨域参考架构...
摘要 本报告对应于 OPEN DEI 项目的“WP2 - OPEN DEI 跨行业数字平台联盟”的可交付成果 D2.1，并为构建数字平台的参考架构领域最相关的工作提供了有用的见解，以支持 OPEN DEI 所针对的四个行业（即制造业、农业、能源和医疗保健）的数字化转型之旅。第 2 章中介绍的最新技术描述了通用架构和标准架构，而第 3 章介绍了 OPEN DEI 所涉及领域的一些相关项目示例。第 4 章代表了 OPEN DEI 参考架构框架 (RAF) 规范的基础，定义了基本原则、互操作性需求和 RAF 规范的首次发布。OPEN DEI RAF 将基于 6 个主要基本原则（互操作性、开放性、可重用性、避免供应商锁定、安全性和隐私性、支持数据经济）并遵循 6C 架构模型。此处描述的见解将用于 OPEN DEI 项目的后续活动（例如跨领域工作组），而进一步的进展和经验教训将在本报告的下一轮迭代中记录，该报告将于 M24（2021 年 5 月）发布。
E3(*) 域的国防标准化 - AFCEM
1 - E3 标准化 2 - “国防”规范要求的演变 3 - 北约有关 E3 标准化的政策 4 - 欧洲国防工业政策 5 - 新技术的影响 6 - 当前举措和观点 7 - 结论
跨域数据融合的若干研究
摘要：在现实世界中，对一个对象（例如：人、机器等）的分析和决策并不依赖于单个领域（例如：社交网络、地理、实时媒体等）或单个来源。为了提供更好的调查和质量推理，需要组合（融合）来自不同来源的数据。数据集成用于集成来自不同来源的数据以增强信息的目的，但它不适合大数据集。数据融合是一种数据分析技术，它融合了代表同一对象的多种单独类型的数据（大数据集）。针对一个对象的多种数据协同工作产生的效果大于它们单独效果的总和。数据融合的关键挑战是很难检索和融合不同领域的数据。为了解决这个问题，提出了跨域数据融合应用和技术。本文全面讨论了数据融合的发展及其应用。提出了一种用于医疗保健领域的预测模型的新框架。关键词：大数据、数据融合、数据集成、跨域数据融合、沉淀。 1. 简介 传统数据挖掘仅分析项目的物理存在与否，不考虑数据的语义方面 [1]。但在大数据时代，人类每天都会从各种来源（例如传感器、社交媒体、物联网、外部互联网）以各种形式创建出数以千万亿字节的数据