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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。
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
跨域通过双匹配转换
跨域少数射击语义分割（CD-FSS）旨在训练可以从不同域中分割具有一些标记图像的域类别的广义模型。以前的作品证明了特征转化在顾问CD-FSS中的有效性。但是，他们完全依靠支持图像进行特征转换，并且反复使用每个班级的一些支持图像很容易导致过度拟合并忽略了类内部外观差异。在本文中，我们提出了一个双重匹配的基于转换的网络（DMTNET）来解决上述问题。我们建议自我匹配转换（SMT），而不是完全依靠支持图像，以基于查询图像本身本身构建特定于特定的转换矩阵，以将特定于域特异性的查询特征转换为域。计算特定特定的转换矩阵可以防止过度拟合，尤其是对于元测试阶段，仅将一个或几个图像用作支撑图像来分割数百或数千个图像。获得了域 - 不足的特征后，我们利用了双关联构建（DHC）模块，以与Support图像的前景和背景之间的查询相关之间的超相关性，基于前景和背景图的前景和背景预测映射的产生和超级映射，并具有分为分段，以增强其分段。此外，我们提出了测试时间自我填充（TSF）策略，以更准确地自我调整看不见的域中的查询预测。代码可在https://github.com/chenjiayi68/dmtnet上找到。在四个流行数据集上进行的实验实验表明，DMTNET比最新方法实现了卓越的性能。
录用稿件，非最终出版稿 - 工程科学学报
因此，跨个体、跨场景的脑电分析方法逐渐成为研究热点。越来越多的研究人员将广泛应用脑 电信号分析的特征于跨个体、跨场景的脑电信号分析研究中。 Touryan 等人采用经典的独立成分分 析的特征分析方法描述特征空间，计算功率谱密度（ Power Spectral Density ， PSD ），并采用顺序 前向浮动选择方法识别频谱特征中的独立成分集，结果表明该方法可以识别出跨场景脑电信号中的 共同成分 [88] 。 Kakkos 等人采用了特征融合的方法，将 PSD 与功能连接特征相结合，提高了跨场景 分类的性能，并证明了脑特征融合在跨场景中的应用更为有效 [89] 。 Xing 等人将模糊熵特征用于跨 场景脑电信号分析，发现模糊熵特征相对于其他特征更能适合跨场景 [90] 。卷积神经网络 （ Convolutional Neural Networks ， CNN ）和递归神经网络（ Recurrent Neural Networks ， RNN ）等基 于深度学习的新型跨任务模型在跨场景脑电分析中展现了巨大潜力。这些模型能够自动提取特征和 学习复杂的脑电特征，从而有效地缩小不同任务和场景之间的差距，提高模型的泛化能力 [91][92][93] 。 近年来，一些跨学科的方法被创新性地应用于跨场景研究， Zhao 等人提出了一种跨学科的对齐多 源域自适应方法，用于跨个体的 EEG 疲劳状态评估，显著提高了模型的泛化能力 [94] ， Zhou 等人在 此基础上进行改进，提出了一种跨任务域自适应方法，有效提升了跨场景认知诊断的性能 [95] 。
利用多AI代理以获取跨域知识...
在人工智能快速发展的领域中，利用和整合各个领域知识的能力是最重要的挑战和机会。这项研究通过部署多ai代理，介绍了一种新型的跨域知识发现方法，每种代理都专门从事不同的知识领域。这些旨在充当领域专家的AI代理商在统一的框架中合作，合成并提供了超越单域专业知识局限性的全面见解。通过促进这些代理之间的无缝互动，我们的平台旨在利用每个代理的独特优势和观点，从而增强知识发现和决策的过程。我们对不同的多代理工作流程场景进行了比较分析，该方案在效率，准确性和知识整合的广度方面评估了它们的表现。通过一系列涉及复杂的跨学科查询的实验，我们的发现证明了域特异性多AI剂系统在识别和弥合知识差距方面具有出色的能力。这项研究不仅强调了协作AI在推动创新方面的重要性，而且为AI驱动的跨学科研究和应用中的未来进步奠定了基础。我们的方法在一个小的试点数据上进行了评估，它显示了我们预期的趋势，如果我们增加了习惯训练代理的数据量，则趋势有望更平稳。