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题为“基于星载和低空空中/无人机平台的高光谱遥感——方法、数据处理方法和应用方面的差异”的特刊社论
如今，已有多种基于星载和低空空中/无人机平台的高光谱遥感传感器可用于地球科学应用，具有多种光谱和空间分辨率[1-4]。高光谱遥感图像的发展促进了新型图像处理技术的发展，并在土壤地球化学、水质评估、森林物种制图、农业压力、矿物蚀变制图等广泛领域取得了令人欣喜的成果。在过去的二十年里，不同的空间机构发射了多个星载高光谱传感器（例如，美国国家航空航天局 (NASA) 于 2000 年 11 月发射的 Hyperion；日本宇宙航空研究开发机构 (JAXA) 于 2019 年 12 月发射的高光谱成像仪套件 (HISUI)；意大利航天局 (ASI) 于 2019 年 3 月发射的高光谱应用任务前体探测器 (PRISMA)）[1,5,6]。这些传感器充分利用了高光谱数据，并带来了从噪声消除到光谱制图等数据处理方法的创新。先前的研究强调了高光谱星载传感器在识别纯目标和识别具有弱光谱特征的光谱目标方面的局限性，因为这些高光谱传感器具有粗空间分辨率（通常为 20 m 至 30 m）和较差的信噪比（例如，Hyperion 在短波电磁域中的信噪比 (SNR) 较差）[7-10]。然而，这些星载传感器在环境监测方面取得了令人鼓舞的结果（例如，森林覆盖分类、检测森林的物候变化、土地利用/土地覆盖制图、农业土地覆盖表征、作物压力估计、岩性和矿物制图 [11-13]）。高光谱图像处理解决了与分类方法相关的主要困难，例如相关数据的高维性和标准处理技术的有限可用性[14]。为了克服这些局限性，最近建立了几种机器学习算法，补充了高光谱数据处理的巨大潜力[14]。由于星载高光谱传感器缺乏全球覆盖，不同国家使用不同的先进高光谱传感器进行常规的基于飞机和无人机的高光谱调查，例如先进的可见红外光谱仪（AVIRIS）及其最新版本AVIRIS-下一代（AVIRIS-NG）；HyMap；数字机载成像光谱仪（DAIS）等。这些传感器能够收集
用于在Kubernetes平台上微服务的预测资源扩展的机器学习
资源缩放是根据需求不断变化的需求调整分配给系统或服务的资源量的过程。对于微服务，可以在不同级别（例如容器，POD或群集）上进行资源缩放。但是，当前的资源缩放方法不够好，因为它们依赖于不考虑微服务的动态和复杂性质的反应性或基于规则的方法。这些方法通常会导致资源过度提供或欠缺，既影响服务质量和成本效率。为了解决这些问题，这项工作着重于测试多种机器学习方法，以优化Kuber-Netes平台的POD尺寸问题，通过预测高度尺寸的用户资源需求。所提出的方法旨在解决标准水平POD Autoscaler（HPA）的局限性，这通常会导致资源浪费或次优性能。结果是有希望的，并且表现出多种ML模型的高精度和性能，以准确预测未来的资源需求。
人类胰腺α细胞的异质性和轨迹推断分析，使用集成的单细胞和单核-RNA测序平台
先前的研究表明，胰腺α细胞可以转化为β细胞，并且β细胞脱离分化，并且很容易获得2型糖尿病（T2D）中的α细胞表型。但是，参与α-to-β细胞和β-β-to-α-α细胞转变的特定人α细胞和β细胞亚型尚不清楚。在这里，我们已经整合了分离的人类胰岛和人类胰岛移植物的单细胞RNA测序（SCRNA-SEQ）和单核RNA-SEQ（SNRNA-SEQ），并为α-β细胞命运转换提供了更多洞察力。使用这种方法，我们进行了七个新颖的观察结果。1）有五个不同的GCG表达人的α细胞子序列[α1，α1，α2，α-β-转移1（AB-TR1），α-β-透射2（AB-TR2）和α-β（AB）群集（AB-TR2）和α-β（AB）群集，具有不同的人类小动物的转录组概况。2）AB亚集群显示多摩尼语基因表达，主要从SNRNA-SEQ数据推断出，暗示通过mRNA表达鉴定。3）α1，α2，AB-TR1和AB-TR2亚clus子富含特异性的α细胞功能的基因，而AB细胞富含与胰腺祖先和β细胞途径相关的基因； 4）提取的α-和β细胞簇的轨迹推理分析以及RNA速度/PAGA分析表明，AB对α-和β-细胞的分叉过渡潜力。5）基因通用性分析识别Znf385d，TRPM3，CASR，MEG3和HDAC9是朝向β细胞和SMOC1和SMOC1，PLCE1，PAPAPA2，ZNF331，ZNF331，ALDH1A1，ALDH1A1，SLC30A8，SLC30A8，BTG2，TM4SF4，TM4SF4，NRR4A1和PSC的轨迹的签名α细胞。6）显着地，与体外事件相反，AB亚集群在人类胰岛移植物中没有在体内鉴定，而轨迹推断分析表明，仅在体内从α到β细胞的单向转变。7）对成年人类T2D供体胰岛的SCRNA-SEQ数据集的分析表明，从与去分化或转化为α细胞的β-到α细胞的单向单向过渡。总体而言，这些研究表明，可以利用SnRNA-SEQ和SCRNA-SEQ来确定人胰岛内分泌细胞在体外，体内，非糖尿病和T2D中的转录状态的过渡。他们揭示了参与α-和β细胞之间互连的常见轨迹的潜在基因特征，并突出了研究人类胰岛在体内的单个核转录组的实用性和功能。最重要的是，它们说明了研究人类胰岛在自然体内环境中的重要性。
特刊征文：生成式人工智能及其对数字平台的变革价值
在本期特刊中，我们重点关注生成式人工智能为数字平台带来的机遇和挑战。在过去二十年中，Twitter 和 YouTube 等社交媒体平台、Apple 的 App Store 等移动应用平台、亚马逊等电子商务平台、Upwork 等自由职业平台以及 Airbnb 和 Uber 等共享经济平台重塑并颠覆了整个行业。这些平台公司的共同点是，它们通过促进两个或多个群体之间的互动和商品和服务交换来创造价值，如果没有平台，这些群体很难甚至不可能建立联系 [8, 13]。信息系统 (IS) 学者对数字平台文献做出了重要贡献 [例如 6、10、11、14、18-21]，其中大部分集中在用户、补充者（即为平台贡献内容的人，如应用程序开发者或视频创作者）和平台提供商三者之间的复杂关系上，它们共同构成了平台生态系统。
人工智能增强型在线创意的类型学：应用于数字参与平台
数字参与平台 (DPP) 可使公民大规模在线参与政策制定。然而，这种数字渠道以信息过载和异步对话的形式为公民带来了新的挑战。在线创意的各种学科提供了不同的基于 AI 的方法来应对这些挑战，但相关文献仍然支离破碎。因此，本文开发了一种在线创意类型学，包括六种类型的 AI 增强解决方案。这种类型学在 DPP 中的应用表明，自动化任务占主导地位，AI-人类循环方法很少，目前在集体层面上缺乏应用。这种通用类型学还使我们能够将当前的 DPP 解决方案与其他领域（例如开放式创新或推荐系统）进行比较，并将这些领域作为未来解决方案的灵感。总体而言，本文提出了一种以类型学形式分析 AI 增强的在线创意的理论基础。它在 DPP 中的应用可以确定未来的研究机会，并作为开发用于 DPP 的 AI 的复杂架构的基础。
海上油气平台高能应用电池储能系统技术适用性评估
摘要：选择一种电池储能技术应用于海上平台或船舶可能是一项艰巨的任务。海上石油和天然气平台 (OOGP) 需要具有高体积密度、高重量密度、高安全性、长寿命、低维护和良好操作经验等 BESS 特性的电池储能系统 (BESS)。没有一种电池化学可以完美地满足所有这些因素，这意味着需要一种方法来确定最适合特定应用的电池化学。为此，本文提出了文献中提出的 7 步程序的改进版本，以系统和逻辑地确定最适合 OOGP 高能量应用的 BESS。为了实施 7 步程序，对综合和新兴电池化学的最新进展进行了回顾。作为 7 步程序的一部分，还回顾了电池化学的运行经验。然后将 7 步程序应用于北海真实 OOGP 的案例研究（有两个测试案例）。第一个测试案例考虑将 BESS 用于调峰，为此对六种电池化学成分进行了详细评估。计算技术适用性评估 (TSA) 加权分数，该分数基于在考虑的应用中对储能选择至关重要的五个属性，即重量、空间、安全性、生命周期成本和运行经验。在评估的六种电池化学成分中，磷酸铁锂 (LFP) 具有最高的技术适用性评估 (TSA) 加权得分，因此被认为是最适合调峰的电池化学成分。第二个测试案例考虑将 BESS 用于旋转备用。由于这是一种高 C 率应用，因此仅评估了能够实现高 C 率的电池化学成分。从 TSA 评估来看，LFP 和锂镍锰钴具有最高的 TSA 加权分数，因此被认为是最适合旋转备用的电池化学成分。
在线平台中的自动决策
高管摘要随着技术的发展，人们越来越依赖互联网。在线平台，例如搜索引擎，电子商务网站，社交媒体和按需服务已成为数百万人生的重要性。这些平台利用算法和机器学习通过自动决策（ADM）为用户提供个性化体验。尽管具有有效的性质，但与这些ADM相关的歧视和行为操纵仍然存在。本文的重点是欧盟的方法来解决在在线平台中使用ADM引起的歧视和操纵行为的方法。本论文的主要研究问题是：“目前的欧盟数据保护法律框架以及拟议的人工智能调节，足以解决在在线平台上使用的自动决策（ADM）引起的歧视和操纵行为？”要回答这个问题，论文依赖于书面研究。它主要分析一般数据保护法规（GDPR）和拟议的人工智能法（AIA），以解决法规的充分性，以防止在线平台上ADM引起的歧视和操纵行为。论文揭示了ADM是一种通过基于规则或机器学习算法等基本技术来自动化个人决策的系统。尽管ADM提供了有效的结果，但它有可能带有偏见，产生不准确的结果以及推断有关个人可能导致行为操纵和歧视的数据的数据。本论文区分了在线平台上有问题的行为操纵实践，发现在有问题的方面存在道德上可接受的操纵实践，包括个性化建议，例如利用个人脆弱性的个性化广告。对于歧视性实践，它突出了两个有问题的领域：基于受保护特征的歧视，例如种族和基于非保护特征的歧视，例如社会经济地位。论文研究了GDPR和AIA，并探讨了如何调节使用ADM引起的行为的歧视和操纵。GDPR通过禁令进行监管，并使个人有权获得信息和访问权利的权利。相比之下，AIA 专注于潜在技术，并调节其对个人的影响。 本文发现，不需要新的法规来解决在在线平台中使用的ADM引起的行为的歧视和操纵。 但是，它为GDPR和AIA提供了明确而全面的规则的建议。 对于GDPR，本文建议根据第22条第1款GDPR的ADM规则明确，并将最低保障措施加入第22（3）条GDPR以增加保护。 对于第13,14条和15 GDPR，对所使用的概念的清晰度以及在前委员会和事前信息之间有明确的区别，以包括以用户为中心的透明度。专注于潜在技术，并调节其对个人的影响。本文发现，不需要新的法规来解决在在线平台中使用的ADM引起的行为的歧视和操纵。但是，它为GDPR和AIA提供了明确而全面的规则的建议。对于GDPR，本文建议根据第22条第1款GDPR的ADM规则明确，并将最低保障措施加入第22（3）条GDPR以增加保护。对于第13,14条和15 GDPR，对所使用的概念的清晰度以及在前委员会和事前信息之间有明确的区别，以包括以用户为中心的透明度。对于AIA，有五个建议，其中包括一个明确的AI系统定义，该定义确认了基础技术，推荐系统的定义，添加了非常大的在线搜索引擎，以实现完整的在线平台表示，对重要的
可扩展和可配置的电气接口板，适用于不同立方体卫星平台的总线系统开发
摘要：九州工业大学的 BIRDS 卫星计划设计了一个经过飞行验证的 1U CubeSat 平台电气总线系统。该总线利用背板作为子系统和有效载荷之间的机械和电气接口。背板上的电气线路由软件使用复杂可编程逻辑器件 (CPLD) 配置。它允许在多个 CubeSat 项目中重复使用，同时降低成本和开发时间；因此，可以将资源用于开发任务有效载荷。最后，它为集成和系统级验证提供了更多时间，这对于可靠和成功的任务至关重要。目前 CubeSat 发射的趋势集中在 3U 和 6U 平台上，因为它们能够容纳多个复杂的有效载荷。因此，有必要演示电气总线系统以适应更大的平台。本研究展示了可配置电气接口板在两种情况下的可扩展性：能够容纳 (1) 多个任务和 (2) 复杂的有效载荷要求。在第一种情况下，设计了一个 3U 大小的可配置背板原型来处理 13 个任务有效载荷。使用四个 CPLD 来管理现有总线系统和任务有效载荷之间有限数量的数字接口。测量的传输延迟高达 20 纳秒，这对于 UART 和 SPI 等简单的串行通信来说是可以接受的。此外，测量的背板每轨道 ISS 的能耗仅为 28 mWh。最后，设计的背板被证明是高度可靠的，因为在整个功能测试中没有检测到任何位错误。在第二种情况下，与 1U CubeSat 平台相比，可配置背板在具有复杂有效载荷要求的 6U CubeSat 中实施。CubeSat 部署在 ISS 轨道上，初步在轨结果表明设计的背板支持任务没有问题。
在撒哈拉以南非洲以数字化工作的平台
同样，新兴的全球业务服务部门（传统上称为业务流程外包或“ BPO”）能够通过通过审查，技能和管理工人的产出来管理自由职业市场的技能和质量短缺来利用在自由职业市场中管理技能和质量短缺的国际市场。虽然数字外包领域是从国际演员降低成本的愿望中出现的，但今天我们看到了全球人才库以及管理良好的利基服务提供商的出现。尽管自2000年代初以来，全球BPO就在非洲存在，但在过去几年中，该行业通过正式的托管服务工作实现了更大的规模。