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通过使用L波段缩放参考
摘要 - 建造土壤水分（SM）的气候数据记录（SM）需要通过合并板载不同卫星的传感器的检索来计算长时间序列，这意味着在原始时间序列上执行偏见校正或重新缩放。由于它们的长时间跨度和高时间频率，模型数据可以用作重新缩放的常见参考。但是，某些应用程序需要避免观察性气候数据记录中的模型依赖性。在本文中，讨论了从L -band传感器之一专门设计用于测量SM的L-带传感器之一的参考遥感数据的可能性。高级微波扫描辐射计2 SM时间序列通过将其累积分布函数（CDF）与土壤水分和海洋盐度（SMOS），土壤水分积极被动（SMAP）和全球土地数据同化系统（GLDAS）Noah Noah模型时间序列相匹配，从而重新缩放。CDF计算作为时间序列的函数进行了批准，从四年到九年中发现了显着差异。通过空间差异代替时间不允许我们从短时间序列中计算出更好的CDF。重新定义的时间序列显示高相关性（r> 0。8）相对于参考，原始的偏差（<0.03 m 3·m -3）。还对使用几个SMO或SMAP数据集进行重新缩放的时间序列也针对原位测量进行了评估，并显示出类似于或使用模型GLDAS重新缩放的表演。评估了观察数据的随机误差和差距对重新恢复的影响。这些结果表明，实际上可以将L-带数据用作来自其他传感器的Rescale时间序列的参考来构建SM的长时间序列。
减轻透射视觉噪声以增强车辆安全
软件定义的车辆（SDVS）依靠摄像机来智能和关键安全应用，但面临着动态环境噪音（包括天气和遮挡）的挑战。与静态传感器不同，SDV摄像机会遇到受驱动速度影响的噪声模式，这在先前的研究中经常被忽略。为了解决这一差距，我们使用公共数据集，Carla Simulator，机器人车辆和真实车辆的数据对透射噪声影响进行定量分析。我们的发现表明，以低于40 km/h的速度的主要速度可能是确保在嘈杂的城市条件下基于相机的可靠应用程序的门槛。此外，我们提出了Transitnet，这是一种新型模型，旨在减轻传输相机噪声并增强驾驶安全性，尤其是在较高速度下。与多个基线相比，实验结果表明，转运网将F量度提高了5.1％，MAP@50提高了3.6％，并且在所有数据集中将FPS提高了56.7％。我们还提供了广泛测试的详细观察和见解。
gt alert_virginia准备成为第二个国家，以制定全面的AI立法
HB 2094对AI开发人员和部署者履行义务，以减轻与算法歧视相关的风险并确保透明度。它为高危AI系统开发人员建立了护理，披露和风险管理要求，以及消费者披露义务和对部署的影响评估。开发人员必须记录AI系统中已知或合理已知的限制。必须使用行业标准的工具可识别和可检测到来自生成AI高风险系统的生成或经过实质修改的合成内容，并符合可行的适用可访问性要求，并确保在发电时识别合成内容，并在发电时识别出异常，并且具有低风险或创造性的应用程序，以使其“不阻碍显示或享受此类工作或程序或程序的享受”。”该法案参考建立了AI风险框架，例如NIST AI RMF和ISO/IEC 42001。
denoising的广义特征组成的教程...
本文的目的是对广义特征组成（GED）提出理论和实用的介绍，这是用于降低尺寸和源源分离多通道信号处理中的强大而灵活的框架。在认知电生理学中，GED用于创建空间过滤器，以最大程度地提高研究人员规定的对比。例如，人们可能希望利用一个不同的来源具有不同的频率含量，或者来源在实验条件下的大小变化。GED快速易于计算，在模拟和真实数据中表现良好，并且易于适应各种特定的研究目标。本文以一种将GED联系在一起的方式介绍了GED，该方式将GED在电生理学中的众多个人出版物和应用联系在一起，并提供了可以测试和调整的样品MATLAB和PYTHON代码。在应用中经常出现的实际考虑和问题。
les trois de l'Histoire定量
历史学家谈论他们的资料，数据的经济学家。这不是纪律词汇的简单问题。资料来源是为研究人员提供的文档，档案或其他痕迹，他将其解释为撰写历史。为了进行这种解释，对来源的分析使用了理论概念。来源包括一个定量维度（许多相同的文档，提及许多个人或可比事实的文件）时，概念类别的定义使得有可能系统地接近此维度。数据是此分类的结果。尽管“数据”一词表明相反，但数据是第一次科学发展的结果。他们仅适用于研究人员 - 社会科学领域的许多人 - 他们在第一次操作中依靠他人。科学劳动部导致它委托给统计机构，尤其是在这种建筑成本很高的情况下，无论是在工作时间还是财务手段方面。那些未建造数据的人相关使用数据的条件是微妙的，因为他们必须了解从中解决某些问题的限制。将源转化为数据也是一个微妙的练习。自19世纪以来，官方的统计机构已经逐渐实施了精致和国际同质的方法论。有些人倾向于忘记他们，因为“数据”似乎很熟悉，因此对他们来说很自然，缺乏统计类别的“重新化”（以真实的事实为例），这是人们永远不会保护自己的能力，并且特别震惊的历史学家更有能力观察某些类别对某些eras的不合人类本质。历史学家已将其脱离或启发，并学会了开发适合其问题和对象的严格数据库1。在这里，我们想强调将资源转化为数据的重要一点，这些数据在每个时代都会影响经济学家，也影响了历史学家：他们共享的理论框架。在大规模上，关于经济数据的一般概念框架，可以在20世纪进行三个主要时刻，这是我们称为价格时代，数量时代和个人时代的时刻。在第一个中，经济活动主要是通过价格观察到的，这是由价格理论的优势证明的。在第二个中，有组织的数量测量是由国民叙述在SO所谓的凯恩斯主义宏观经济理论的框架内产生的，然后是生长理论。当今对这些先前框架的批评导致了大量措施的实验，这些措施以分析的信息质量，源和数据之间的含糊不清以及多种概念框架。这三个阶段，如果他们想与以前的阶段打破每个阶段，那么仍然保持了很大一部分成就。
里奇兰社区学院和伊利诺伊大学斯普林菲尔德分校 2025 年春季
AFAM 100 3 AFAM 103 3 AFAM 104 3 ANTHR 101 3 AFAM 120 3 ANTHR 110 3 AFAM 140 3 ENGL 115 3 ECON 231 3 ENGL 124 3 ECON 232 3 ENGL 126 3 ENGL 160 3 HIST 101 4 ENGL 162 3 HIST 102 4 ENGL 201 3 ENGL 202 3 POL S 100 3 ENGL 240 3 POL S 110 3 ENGL 251 3 POL S 120 3 ENGL 252 3 ENGL 253 3 PSYCH 110 3 ENGL 280 3 PSYCH 145 3 HIST 111 4 PSYCH 150 3 HIST 112 4 PSYCH 210 3 HIST 201 4 HIST 202 4 SOCIO 110 3 HIST 270 4 SOCIO 150 3 HIST 271 4 SOCIO 200 3 HUMAN 104 3 SOCIO 225 3 HUMAN 106 3 PHIL 100 3 PHIL 110 3 PHIL 120 3 AFAM 103 3 PHIL 210* 3 AFAM 120 3 PHIL 215* 3 AFAM 140 3 PHIL 230 3 ART 100 3 SIGN 105* 3 ART 171 3 SIGN 202 4 ART 172 3 SPAN 202 4 ART 173 3 英语 140 3 英语 240 3 英语 241 3 人类 104 3 人类 106 3 音乐 100 3 音乐 180 3 温度 150 3 温度 210 3 温度 230 3
量子力学中的白噪声 - 塞缪尔·爱泼斯坦
量子信息理论是指使用量子力学的属性来执行进化处理和传播。它具有许多子字段，包括量子计算，量子算法，量子密钥分布，量子复杂性理论，量子传送和量子误差校正。它利用量子叠加和纠缠作为资源来定义经典力学无法实现的方法和算法。然而，本文表明，除了指数少的量子状态以外，所有量子均实际上都是白噪声。因此，将它们描述为“垃圾”不会不准确。从这些状态下，无法通过测量结果获得任何信息，并且由于保护不平等，没有通过量子通道进行处理可以增加其“信号含量”。本文中详细介绍的事实需要与现代量子信息理论进行核对。一个人如何处理几乎所有量子状态实际上都是白噪声，而在信息处理或传输方面没有价值的事实？唯一具有高信号含量的量子状态是经典的基础状态，例如| x⟩，对于x∈{0，1} ∗，并且在希尔伯特空间中与它们接近的状态。这就提出了一个问题：
在傅立叶过滤波前传感，基本限制和定量比较中建模噪声传播
上下文。自适应光学器件（AO）是一种允许地面望远镜的角度分辨率的技术。波前传感器（WFS）是此类系统的关键组成部分之一，驱动基本的性能限制。目标。在本文中，我们专注于特定类别的WFS：傅立叶过滤波前传感器（FFWFSS）。此类以其极高的灵敏度而闻名。然而，缺乏任何类型的FFWF的清晰而全面的噪声传播模型。方法。考虑到读出的噪声和光子噪声，我们得出了一个简单而全面的模型，使我们能够了解这些噪声如何在线性框架中的相重建中传播。结果。这种新的噪声传播模型适用于任何类型的FFWF，它允许人们重新审视这些传感器的基本灵敏度极限。此外，还进行了广泛使用的FFWFSS之间的新比较。我们专注于使用的两个主要FFWFS类：Zernike WFS（ZWFS）和金字塔WFS（PWFS），从而带来了对其行为的新理解。