XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemDAPS
“公共采购和供应链中数据分析国际会议” {icdaps}是由AJNIFM A
20023年3月17日至1823年3月18日在德里Scope会议中心，由Arun Jaitley National Finantal Managements Arun Jaitley National Institute of Arun Jaitley National Institute of Arun Jaitley National Institute of Public Contract和供应链中使用智能合约的会议。会议旨在讨论区块链技术在公共采购中的使用。为期两天的会议包括7个讲座，然后是听众的问题。R. K. Shyamasundar教授，名誉教授孟买教授（主题演讲者），Manoj Kumar Tiwari博士（Nitie Mumbai的主任），Amit Kumar Vishwakarma博士印度埃森哲），Swati Bhide夫人（印度IBM合伙人）和Sandeep Shukla博士（IIT Kanpur教授）发表了他们的演讲。该会议目睹了来自不同组织的近100名代表的参与DTU，MIET MEERUT，GKCIET，RAJDHANI学院，NICF，印度银行，印度联合银行，ONGC，MSCTC Ltd.，BPCL，NHSRCL，MRVC，NBCC，NBCC，BSNL，BSNL，TCIL，NCLC，NCRTC，NCRTC，GOA Shipyard Limited，AVNL，AVNL，AVNL，Metaverse Blove Blovespore Bloverse Brokece Interal Charn，Ircon Internallimits，Ircon Internalys，Trisys。邀请来自不同学术机构的学生和研究人员进行海报演讲，并获得了最佳介绍。
MIIDAPS-AI - noaa/nesdis/star
摘要 — 在本文中，我们利用最先进的人工智能 (AI) 技术，通过微波和红外传感器，在全天候、全地表条件下对温度、湿度、表面和云参数进行卫星遥感。多仪器反演和数据同化预处理系统，人工智能版本，简称 MIIDAPS-AI，适用于极地和地球静止微波和红外探测器和成像仪，以及组合红外和微波探测器对。该算法可生成温度和湿度的垂直剖面以及表面温度、表面发射率和云参数。高光谱红外传感器的其他产品包括选定的痕量气体。从微波传感器，可以从初级产品中获得降雨率、第一年/多年海冰浓度和土壤湿度等其他产品。与传统的操作探测算法相比，MIIDAPS-AI 算法效率高，准确度没有明显下降。这种深度学习算法自动生成的雅可比矩阵可以提供可解释性机制，以建立算法的可信度，并量化算法输出的不确定性。计算增益估计为两个数量级，这为以下两种情况打开了大门：1）处理大量卫星数据，或 2）在处理相同数量的数据的情况下，提高及时性并显着节省计算能力（从而节省成本）。在这里，我们概述了 MIIDAPS-AI 的实现，讨论了它对各种传感器的适用性，并为选定数量的传感器和地球物理参数提供了初步性能评估。