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文章利用人工智能对基于智能手机的电化学发光传感器数据进行数据驱动建模
摘要：了解从基于智能手机的电化学发光 (ECL) 传感器提取的多模态数据之间的关系对于开发低成本的即时诊断设备至关重要。在这项工作中，使用随机森林 (RF) 和前馈神经网络 (FNN) 等人工智能 (AI) 算法定量研究 Ru(bpy) 3 2+ 发光体浓度与其实验测量的 ECL 和电化学数据之间的关系。使用一次性丝网印刷碳电极开发了一种带有 Ru(bpy) 3 2+ /TPrA 的基于智能手机的 ECL 传感器。在施加 1.2 V 电压后，同时获得 ECL 图像和电流图。通过 RF 和 FNN 算法分析这些多模态数据，从而可以使用多个关键特征预测 Ru(bpy) 3 2+ 浓度。在 0.02 µM 至 2.5 µM 的检测范围内，实际值和预测值之间实现了高相关性（RF 和 FNN 分别为 0.99 和 0.96）。使用 RF 和 FNN 的 AI 方法能够使用易于观察的关键特征直接推断 Ru(bpy) 3 2+ 的浓度。结果表明，数据驱动的 AI 算法在分析多模态 ECL 传感器数据方面非常有效。因此，这些 AI 算法可以成为建模库的重要组成部分，并成功应用于 ECL 传感器数据建模。
亚投行数字战略草案.pdf
i. 服务和应用。这包括但不限于建筑信息系统 (BIM)、计算机应急响应小组 (CERT) 和安全运营中心 (SOC) 等应用程序和服务，以及金融科技、数字身份和电子平台等新型技术服务。服务和应用允许 (1) 系统和网络运行，(2) 基础设施专用应用程序可提高网络效率并推动可持续性，以及 (3) 为整个生态系统提供技术支持。ii. 终端和设备。这包括但不限于用于优化所有基础设施部门并提高其效率和可持续性的传感器和设备。例如智能电网、智能电表和公众使用的终端设备，如手机或电脑。
以及 Eric Péré 在 PHM 框架中为广播系统监控进行数据准备和预处理。（2019）在：第六届国际控制会议，Decis
摘要 — 如今，生产商品的公司使用配备不同传感器的生产系统来有效监控其行为。大多数时候，这些传感器收集的信息主要用于生产监控，而不是分析生产系统的健康状况。这样，这些公司就拥有大量且不断增长的数据。这些数据使人们能够提取信息和知识，以便更好地控制系统，从而提高其效率和可靠性。随着几年前预测和健康管理 (PHM) 范式的出现，人们已经能够研究设备的健康状况并预测其未来发展。从全球来看，PHM 的原理是将在受监控设备上收集的一组原始数据转换为一个或多个健康指标。在此框架下，本文解决了与原始数据相关的问题。提出了一种通用方法来获取可靠且可在 PHM 应用中利用的监控数据。所提出的方法基于两个步骤：收集数据和预处理数据。该方法将应用于广播行业的真实案例，以证明其可行性。索引词——预测和健康管理、数据收集、数据清理、数据预处理、有用信息。
飞行数据监控 (FDM) 未知危险检测...
摘要 — 航空公司安全部门分析机上记录的飞机数据 (FDM) 以检查安全事件。此活动依靠人类专家创建一个基于规则的系统，该系统根据一小组参数是否超过一些预定义的阈值来检测已知的安全问题。但是，罕见事件最难手动检测，因为模式通常无法一目了然。专家一致认为，进近和起飞程序都更容易发生安全事故。在本文中，我们进行了描述性和预测性分析，以检测 LEBL 机场 25R 跑道进近阶段的异常情况。从描述的角度来看，聚类技术有助于在数据中发现模式和相关性，并识别类似观察的聚类。此外，这些聚类可能会将某些点揭示为与其他观察值隔离的罕见事件。可以使用预测分析以及更简洁的深度学习 ANN 和自动编码器来检测这种异常事件。该方法依赖于学习“正常”观察的样子，因为它们通常是大多数情况。之后，如果我们处理异常飞行，由于与训练数据的偏差，模型将返回较高的重建误差。这表明预测方法可以作为安全专家和 FDM 分析师极其有用的取证工具。关键词 — 异常检测、危险识别、安全、聚类、深度学习、LSTM、自动编码器、HDBSCAN
飞行数据监控 (FDM) 未知危险检测...
摘要 — 航空公司安全部门分析机上记录的飞机数据 (FDM) 以检查安全事件。此活动依靠人类专家创建一个基于规则的系统，该系统根据一小组参数是否超过一些预定义的阈值来检测已知的安全问题。但是，罕见事件最难手动检测，因为模式通常无法一目了然。专家一致认为，进近和起飞程序都更容易发生安全事故。在本文中，我们进行了描述性和预测性分析，以检测 LEBL 机场 25R 跑道进近阶段的异常情况。从描述的角度来看，聚类技术有助于在数据中发现模式和相关性，并识别类似观察的聚类。此外，这些聚类可能会将某些点揭示为与其他观察值隔离的罕见事件。可以使用预测分析以及更简洁的深度学习 ANN 和自动编码器来检测这种异常事件。该方法依赖于学习“正常”观察的样子，因为它们通常是大多数情况。之后，如果我们处理异常飞行，由于与训练数据的偏差，模型将返回较高的重建误差。这表明预测方法可以作为安全专家和 FDM 分析师极其有用的取证工具。关键词 — 异常检测、危险识别、安全、聚类、深度学习、LSTM、自动编码器、HDBSCAN
飞行数据采集平台开发、集成和...
无人驾驶飞行器 (UAV) 在民用、军事和研究应用中的普及度正在迅速提高，作为这一上升趋势的一部分，人们付出了巨大的努力将越来越多的传感功能集成到这些飞行器中。这种传感，或者说传感器数据采集，是 UAV 的核心功能之一 — 如果没有传感能力，无人机就无法运行。通过智能地将传感器集成到飞行器中并与其进行适当的接口，人们能够从这些传感器中获取数据流，从而使飞行器能够飞行并执行所需的任务。在过去几年中，随着 UAV 使用的上升趋势，评估和改进飞行器性能和飞行特性的研究也随之增加。所有这些努力都依赖于从大量传感器和设备获取和利用高保真数据的能力。本文将首先概述数据采集系统的开发。然后，它将重点介绍所涉及的设计方面，包括系统架构、传感接口、通用传感器和用户界面。接下来，本文将介绍无人机研究中使用的数据采集系统和飞行控制系统及其规格。最后，将提供航空电子集成示例来展示其在无人机中的应用。
使用 Python 从头进行数据分析：分步指南
AI Sciences Books 使用 Python 和 R 等计算机科学编程语言探索人工智能和数据科学的各个方面。我们的书籍可能是最适合初学者的书籍；对于任何想要从头开始学习人工智能和数据科学的人来说，它都是循序渐进的指南。它将帮助您打下坚实的基础，并让您轻松学习任何其他高级课程。
将飞行数据与社交媒体数据融合 - NATO STO
军事决策通常基于信息系统，其中人类参与其中，必须解释来自多个来源的数据。当数据源产生大量数据时，这个过程对人类来说可能非常难以承受。我们研究大数据分析和信息融合技术在多大程度上可用于支持人类处理大量异构数据，并作为 OODA 循环的观察和定位步骤的一部分提高对正在展开的事件的理解。我们的工作重点是融合来自两个非常不同的数据源的数据：来自社交媒体平台 Twitter 的用户生成内容和来自 OpenSky 传感器网络的空中交通管制数据。我们的目标是查找并提供与航空领域相关的事件的详细信息，这些信息同时出现在两个数据源中。挑战在于融合来自飞机通信的准确和明确的数据与 Twitter 中使用的非常广泛和不精确的自然语言。为了弥合这些来源之间的语义鸿沟，我们开发了一种先进的信息融合模型，该模型允许我们使用每个来源作为事件的触发器，同时使用来自另一个来源的信息丰富数据。使用我们几个月来收集的真实数据，我们展示了多个证据表明两个来源相互丰富。这是以自动化方式完成的，但通常会导致更松散和不准确的关系，需要人类进行适当的解释和理解。尽管如此，这种组合增强了理解，因此非常有助于作为决策者评估事件进展并采取相应行动的基础。
飞行数据分析计划良好实践指南
前言-1 00 01 11月2017年11月1日2017年11月1日ROR -2 00 01 NOV 2017 49 00 01 NOV 2017 LOE -3 00 01 NOV 2017 50 00 50 00 01 NOV 2017 NOV 2017 NOV 2017 NOV 2017 51 NOV 2017 NOV 2017 NOV 2017年11月1日至2017年11月1日至2017年11月1日2017年11月1日2017年11月8日01 NOV 2017年11月7日2017第1章 - 9 00 01 11月2017年11月54 00 01 11月2017年11月10日01 NOV 2017 55 00 01 NOV 2017 11 00 01 NOV 2017 Chapter 9 - 56 00 01 NOV 2017 Chapter 2 -12 00 01 NOV 2017 57 00 01 NOV 2017 13 00 01 NOV 2017 58 00 01 NOV 2017 Chapter 3 -14 00 01 NOV 2017 Chapter 10 - 59 00 01 NOV 2017 15 00 01 NOV 2017 60 00 01 NOV 2017 16 00 01 NOV 2017 61 00 01 NOV 2017 17 00 01 NOV 2017 Chapter 11 - 62 00 01 NOV 2017 18 00 01 NOV 2017 63 00 01 NOV 2017 19 00 01 NOV 2017 Appendix A - 64 00 01 NOV 2017 20 00 01 NOV 2017 65 00 01 NOV 2017 Chapter 4 - 21 00 01 NOV 2017 66 00 01 NOV 2017 22 00 01 NOV 2017 Appendix B - 67 00 01 NOV 2017 23 00 01 NOV 2017 68 00 01 NOV 2017 24 00 01 NOV 2017 69 00 01 NOV 2017 25 00 01 NOV 2017 70 00 01 NOV 2017 26 00 01 NOV 2017 71 00 01 NOV 2017 27 00 01 NOV 2017 72 00 01 NOV 2017 28 00 01 NOV 2017 73 00 01 NOV 2017 29 00 01 NOV 2017 Appendix C - 74 00 01 NOV 2017 Chapter 5 - 30 00 01 NOV 2017 75 00 01 NOV 2017 31 00 01 NOV 2017 76 00 01 NOV 2017 32 00 01 NOV 2017 77 00 01 NOV 2017 33 00 01 NOV 2017 78 00 01 NOV 2017 34 00 01 NOV 2017 79 00 01 NOV 2017 35 00 01 NOV 2017 80 00 01 NOV 2017 36 00 01 NOV 2017 81 00 01 NOV 2017 37 00 01 NOV 2017 Appendix D - 82 00 01 NOV 2017 38 00 01 NOV 2017 83 00 01 NOV 2017 39 00 01 NOV 2017 84 00 01 NOV 2017 Chapter 6 - 40 00 01 NOV 2017 85 00 01 NOV 2017 41 00 01 NOV 2017 86 00 2017 年 11 月 01 日 42 00 2017 年 11 月 01 日 87 00 2017 年 11 月 01 日 43 00 2017 年 11 月 01 日 附录 E - 88 00 2017 年 11 月 01 日 44 00 2017 年 11 月 01 日 89 00 2017 年 11 月 01 日 45 00 2017 年 11 月 01 日 附录 F - 90 00 2017 年 11 月 01 日 第 7 章 - 46 00 2017 年 11 月 01 日 91 00 2017 年 11 月 01 日 47 00 2017 年 11 月 01 日 附录 G - 92 00 2017 年 11 月 01 日 附录 H - 93 00 2017 年 11 月 01 日