基于众包的 Web 频谱监测系统最近越来越受欢迎。然而,这些系统仅限于政府组织或电信提供商感兴趣的应用,并且仅提供有关频谱统计的汇总信息。结果是普通用户缺乏参与的兴趣,这限制了其广泛部署。我们提出了 Electrosense+,它解决了这一挑战,并使用低成本、嵌入式和软件定义的频谱物联网传感器创建了一个通用的开放频谱监测平台。Electrosense+ 允许用户远程解码无线电频谱的特定部分。它建立在其前身 Electrosense 的集中式架构之上,用于控制和监控频谱物联网传感器,但实现了实时和点对点通信系统,用于可扩展的频谱数据解码。我们提出了不同的机制来激励用户参与部署新传感器并使其在 Electrosense 网络中运行。作为对用户的奖励,我们提出了一种基于虚拟代币的激励会计系统,以鼓励参与者托管物联网传感器。我们介绍了新的 Electrosense+ 系统架构,并评估了其解码各种无线信号(包括 FM 无线电、AM 无线电、ADS-B、AIS、LTE 和 ACARS)的性能。
它是如何工作的?最成功的解决方案通过标准化模板、自动化协议初稿和管理整个谈判过程的工作流程来缩短周期时间并简化合同管理流程。这可以通过将所有已执行的合同整合到一个地方并提供完整的审计跟踪(包括适当的升级和批准)来实现。使用 NLP,这些工具可以帮助识别偏离公司政策的合同语言,并允许合同经理和法律人员审查文件中最相关的条款。
技术(“ICT”)系统,在基于云的系统中,云服务提供商和云客户共享对云系统资源的控制。云的不同服务模式影响他们对计算资源的控制,从而影响在基于云的系统中可以做什么。这意味着,从安全和控制的角度来看,云提供商和云客户也可能共担责任。一般原则是,云客户始终对他们在云中所做的事情负责,而云服务提供商则对云负责。尽管如此,保险和再保险企业在外包(包括外包给云服务提供商)时仍有责任遵守其所有监管义务。这包括期望企业告知其云服务提供商,他们必须遵守这些准则。
工程会议和研讨会在国防、航空航天工程和技术过程中发挥着重要作用,是院士、科学家、研究人员、学生、学者、研究人员、工业和商业专业人士在生产前就研究、模式、改进、制造和创新进行交流和获得反馈,进行生产合作,交流和分享研究成果的主要场所之一。
涉及人类与自动化系统交互的任务变得越来越普遍。由于人类行为的不确定性以及由于人为因素而导致失败的可能性很高,这种集成系统应在必要时通过调整其行为做出智能反应。设计高效交互驱动系统的一种有前途的途径是混合主动范式。在这种情况下,本文提出了一种学习混合主动人机任务模型的方法。建立可靠模型的第一步是获取足够的数据。为此,我们开展了一项众包活动,并根据收集到的数据训练学习算法,以对人机任务进行建模并使用马尔可夫决策过程 (MDP) 优化监督策略。该模型考虑了人类操作员在交互过程中的行为以及机器人和任务的状态。一旦学习了这样的模型,就可以根据代表任务目标的标准优化监督策略。本文中的监督策略涉及机器人的运行模式。基于 MDP 模型的模拟表明,不确定性规划求解器可用于根据人机系统的状态调整机器人的模式。机器人运行模式的优化似乎能够提高团队的表现。因此,来自众包的数据集是一种有用的材料
我们的采购和选择流程会确定具有适当技能和经验的候选人,但我们也会努力寻找能够完美契合企业文化的人才,从而提高候选人融入现有团队的机会和长期承诺的可能性。
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Nedelyn Magtibay-Ramos 和 Gemma Estrada 是亚洲开发银行经济与研究部的经济官员,Jesus Felipe 是该部首席经济学家。作者感谢 2006 年 11 月 2 日在马尼拉亚洲开发银行总部举行的“发展中亚洲的增长与结构变化技术研讨会”的与会者提出的意见。菲律宾商业处理协会的 Albert Mitchell Locsin、菲律宾长途电话公司的 Nerissa Ramos、国家统计协调委员会的 Candido Astrologo 和 Vivian Ilarina、投资委员会的 Jeanette Carillo 和 Paul Tajon、菲律宾经济区管理局的 Weenie Naguit 以及劳工和就业统计局的 Teresa Peralta 提供了非常有价值的信息。