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首次演示使用多基线 l 波段数据的机载 SAR 断层扫描 - 地球科学和遥感，IEEE 交易
摘要—在合成孔径雷达 (SAR) 干涉测量中，两个不同传感器位置之间的相位差用于估计地形地貌。虽然可以通过这种方式找到三维 (3-D) 表面表示，但在固定距离和方位角位置的高度方向上不同散射体的分布仍然未知。与此相反，断层扫描技术能够在高度方向上实现真正的几何分辨能力，并为许多应用和反演问题引入了新的可能性。即使是因重叠和缩短效应导致的 SAR 图像中的误解也可以通过断层扫描处理解决。本文首次展示了极化机载 SAR 断层扫描的成功实验实现。我们提出了针对多基线成像几何的断层成像孔径合成概念，并讨论了有限飞行轨迹数量带来的限制。我们提出了一种方法，用于减少与成像位置不规则和欠采样空间分布相关的高度模糊性。最后，我们解决了极化机载 SAR 断层扫描的实验要求，并使用德国奥伯法芬霍芬附近试验场的 DLR 实验 SAR（E-SAR）在 L 波段获取的多基线数据集展示了实验结果。
通过游戏化方式监控建筑信息
摘要：为了实现高效的设施管理，监测建筑信息（如能耗、室内温度、占用率以及建筑结构变化）非常重要。在本文中，我们提出了一种通过游戏化监测建筑信息的新方法。在我们的方法中，设施的员工通过玩竞争性手机游戏来记录建筑元素的状态。传统上，外部传感器用于自动收集有关建筑物使用的信息。与此相反，我们的方法利用员工的个人手机作为传感器来识别感兴趣的对象并报告其状态。此外，我们建议使用众包作为数据收集工具。这样，手机游戏的用户就可以收集积分并相互竞争。游戏结束时，获胜的团队将获得奖励。我们利用各种游戏化策略来提高用户收集建筑数据的积极性。我们扩展了具有时间域的传统 3D BIM 模型，以便能够跟踪建筑物随时间的变化。最后，我们对真实用例建筑进行了实验，其中员工使用我们的系统持续了三个月。我们在实验后研究中研究了我们的方法和激励策略。我们的结果表明，游戏化可以成为建立信息监控的可行工具。此外，我们注意到，激励在游戏化的数据获取中起着关键作用。
CEH（经过认证的道德黑客）CEH（经过认证的道德黑客）
黑客）这是一门特殊的课程，旨在解决年轻人的失业。该课程旨在通过一支拥有丰富市场/工作经验的专业专业人员团队的实践培训交付实现上述目标。因此，本课程不仅用于建立对学员的理论理解/背景。与此相反，它主要是为了使学员以独立能力或作为团队成员的成员在市场空间中的商业表演。因此，该课程旨在不仅授予技术技能，还授予软技能（即人际关系/沟通技巧；对学员的个人修饰等）以及企业家技能（即营销技能；自由职业等）。该课程还试图灌输职业道德，以培养更好的公民身份，并特别改善巴基斯坦劳动力的形象。主要期望：简而言之，专业教练应以强大的动手方式提供参考课程，以至于学员可以舒适地利用自己的技能来赚钱（通过工资/自谋职业）。因此，本课程显然超出了Vogue传统培训实践的领域，并强调了一个以市场为中心的方法在交付时将采用以市场为中心的方法。因此，教师应经历足够的经验，以便能够确定可用的市场角色的培训需求。此外，他们还应该知道每个受训者在培训期间/之后的这种市场角色的优势和劣势。
人工智能用于直线车辆顺序控制
摘要 制造业（尤其是汽车行业）的客户对个性化产品的需求很高，而其价格水平与传统大规模生产相当。提供各种产品和以最低成本运营的目标与此相反，因此引入了基于混合模式装配线稳定订单顺序的高度生产计划和控制机制。这一发展面临的主要威胁是顺序混乱，它是由操作和产品相关的根本原因引发的。尽管引入了准时制和固定生产时间，但汽车行业的顺序混乱问题仍然没有得到部分解决。负面的下游影响包括准时制供应链中断，以及生产过程中断。在早期阶段精确预测顺序偏差允许引入对抗措施，在出现混乱之前稳定顺序。虽然程序原因在研究中得到了广泛解决，但手头的工作需要从不同的角度来考虑产品相关的观点。基于来自现实世界全球汽车制造商的独特数据，对监督分类模型进行了训练和评估。这包括设计、实施和评估 AI 工件的所有必要步骤，以及数据收集、预处理、算法选择和评估。为了确保长期预测稳定性，我们包括一个持续学习模块来应对数据漂移。我们表明，最多 50% 的主要偏差可以提前预测。但是，我们不考虑任何与过程相关的信息，例如机器状况和轮班计划，而只关注产品特征的利用，例如车身类型、动力传动系统、颜色和特殊设备。
循环经济中的社区修复——不仅仅是修复物品
摘要 循环经济话语强调产品应当可修复，且修复工作量正在增长。然而，修复可以由企业实体、独立修复者、外行和社区以不同的方式组织和执行。一些公司将维修和保养整合到其产品中，同时限制消费者打开、修理或修改其产品。与此相反，出现了一场“维修权”运动，该运动致力于维护消费者修理和修改产品的合法权利，推动免费提供备件和手册。近年来，维修咖啡馆和其他形式的 DIY 社区维修空间也在增长。本文通过两个瑞典案例研究探讨了 DIY 社区维修的话语——一个是由非政府组织领导的全国性维修运动，另一个是当地政府发起的开放 DIY 维修空间倡议。我们的案例研究展示了 DIY 社区维修如何使所有人，尤其是边缘群体，能够参与并在低影响的未来过上好日子。与主流的循环经济话语不同，社区修复的目的不仅仅是修复破损的东西和减少浪费，还在于建立社会关系和实践非消费主义形式的公民身份。通过阐明这些不同的修复观点——谁来做、用什么技能做、出于什么目的——我们强调了如何以允许公民消费者发挥不同的作用和权力的方式实施和引导向未来更循环的经济的过渡。
巴基斯坦国家职业和...
AI（机器人技术）中的可就业技能和动手实践这是一门特殊课程，旨在解决年轻人的失业。该课程旨在通过一支拥有丰富市场/工作经验的专业专业人员团队的实践培训交付实现上述目标。因此，本课程不仅用于建立对学员的理论理解/背景。与此相反，它主要是为了使学员以独立能力或作为团队成员的成员在市场空间中的商业表演。因此，该课程旨在不仅授予技术技能，还授予软技能（即人际关系/沟通技巧；对学员的个人修饰等）以及企业家技能（即营销技能；自由野生等）。该课程还试图灌输职业道德，以培养更好的公民身份，并特别改善巴基斯坦劳动力的形象。主要期望：简而言之，专业教练应以强大的动手方式提供参考课程，以至于学员可以舒适地利用自己的技能来赚钱（通过工资/自谋职业）。因此，本课程显然超出了Vogue传统培训实践的领域，并强调了一个以市场为中心的方法在交付时将采用以市场为中心的方法。因此，教师应经历足够的经验，以便能够确定可用的市场角色的培训需求。此外，他们还应该知道每个受训者在培训期间/之后的这种市场角色的优势和劣势。
参议院关于使用人工智能工具和学术诚信的决议鉴于第 5 条第 41301 款和加州社区学院校长办公室法律意见 07-12 和 95-31 号通过概述学术和职业道德及纪律处分来促进学术诚信并旨在阻止学术不诚实行为；鉴于教育法典 76224(a) 规定，在没有错误、欺诈、恶意或不称职的情况下，教师对成绩确定拥有最终决定权；鉴于人工智能 (AI) 进步神速，OpenAI 的 ChatGPT、人工智能驱动的 Bing 和谷歌的 Bard 等生成技术已经创造出强大的工具，学生可以借此对非个人努力的查询生成强有力的答案，并可能导致与学术诚信有关的潜在问题和道德困境；鉴于，众多学术部门和项目已经认识到生成式 AI 工具的变革潜力，并积极引导学生负责任且合乎道德地使用这些工具；鉴于，与此相反，有些学术部门和项目主张彻底禁止生成式 AI 工具，并对其对学术诚信和教育过程的潜在影响表示担忧；鉴于，塞里托斯学院缺乏专门针对和规范生成式 AI 工具使用的全面政策；鉴于，学生未经授权和不当使用生成式 AI 工具的现象日益普遍。塞里托斯学院教务委员会确认，接受或拒绝集成生成式 AI 工具的决定仍由个别教师自行决定。进一步决议：参议院要求将以下不诚实行为的例子纳入学区的官方学术诚信/不诚实政策中：
参议院关于使用人工智能工具和学术诚信的决议鉴于第 5 条第 41301 款和加州社区学院校长办公室法律意见 07-12 和 95-31 号通过概述学术和职业道德及纪律处分来促进学术诚信并旨在阻止学术不诚实行为；鉴于教育法典 76224(a) 规定，在没有错误、欺诈、恶意或不称职的情况下，教师对成绩确定拥有最终决定权；鉴于人工智能 (AI) 进步神速，OpenAI 的 ChatGPT、人工智能驱动的 Bing 和谷歌的 Bard 等生成技术已经创造出强大的工具，学生可以借此对非个人努力的查询生成强有力的答案，并可能导致与学术诚信有关的潜在问题和道德困境；鉴于，众多学术部门和项目已经认识到生成式 AI 工具的变革潜力，并积极引导学生负责任且合乎道德地使用这些工具；鉴于，与此相反，有些学术部门和项目主张彻底禁止生成式 AI 工具，并对其对学术诚信和教育过程的潜在影响表示担忧；鉴于，塞里托斯学院缺乏专门针对和规范生成式 AI 工具使用的全面政策；鉴于，学生未经授权和不当使用生成式 AI 工具的现象日益普遍。塞里托斯学院教务委员会确认，接受或拒绝集成生成式 AI 工具的决定仍由个别教师自行决定。进一步决议：参议院要求将以下不诚实行为的例子纳入学区的官方学术诚信/不诚实政策中：
使用自然语言处理作为人工智能来分析消费者对广告的看法
随着技术在商业中的出现和融合，营销人员开始投资众多媒体平台来影响消费者的情绪。人工智能已被证明是改变消费者媒体习惯的数字化创新工具之一。由于电子商务的日益发展，传统的广告模式已不足。因此，广告商正在利用人工智能技术来满足当前的需求。因此，需要更深入地了解产品广告，并参考消费者情绪及其影响。当前的研究描述了人工智能在分析消费者注意力、认知和情感方面的贡献。目标产品是三星 Galaxy。当前研究的研究人员采用了 Think-aloud 程序进行数据分析。推文数据集分为 2 类。国际消费者情绪有 30,877 条推文，而巴基斯坦消费者情绪推文数据集有 26,834 条。对于数据分析，作者使用 Nvivo 生成主题。Nvivo 生成词云。使用巴基斯坦推文生成的词云显示，消费者对三星产品的依恋基于情感和注意力，三星产品的首选功能与情感和注意力相关。与此相反，世界其他地区的推文揭示了情感、注意力和认知在选择三星产品时决定了消费者的偏好。这项研究对移动公司针对全球人口很有用。消费者在选择手机时偏好各不相同。本研究将为手机公司提供更好的思路，帮助他们制造面向消费者的手机，从而获得更好的结果。此外，未来的研究应添加更多国家单独的数据，并对发达国家消费者和发展中国家消费者偏好进行比较研究。此外，对消费者有更好了解的公司可以在广告中突出手机最吸引人的功能。
制定循环经济指数来衡量宏观...
摘要：循环经济 (CE) 是许多国家在获得经济效益的同时解决全球环境问题的一种有趣方法。实施 CE 有望最大限度地减少资源和材料的使用，从而促进可持续发展。许多文献讨论了 CE 评估指标及其评估，但迄今为止，还没有提出任何单一指标来全面衡量 CE 实施的宏观水平。本研究旨在制定一个 CE 指数来衡量宏观层面的 CE 实施。此外，它概述了 CE 实施对经济的金融、社会和环境方面的影响。为此，首先，进行深入的文献综述和描述性分析，以确定现有的全球 CE 指标，并根据可用的一手和二手数据将其分为金融、社会和环境类别。然后，使用数学方程构建 CE 指数，其中考虑 CE 框架、每个方面的单个指标作为变量以及变量的权重。最后，应用 CE 指数评估印度尼西亚宏观层面的 CE 实施水平。关键词：循环经济，CE指数，印度尼西亚，宏观层面，数学方程式引言为履行《巴黎协定》承诺，许多国家采用循环经济（CE）方式解决全球环境问题，同时获得经济效益。《巴黎协定》由包括印度尼西亚在内的196个缔约方通过，印度尼西亚的目标是通过具有约束力的国际法协议将全球变暖降低到2℃以下，这些协议强调气候变化的威胁[1]。一般来说，循环经济的CE原则不同于线性经济，线性经济利用自然资源通过生产满足消费需求，同时产生废弃物[2]。与此相反，循环经济提出了一种可持续发展的方法，通过理解处理自然资源的价值来最大限度地减少资源和环境污染。
具有未知单个粒子的量子过程层析成像...
量子过程层析成像 (QPT) 方法旨在识别（即估计）给定的量子过程。QPT 是一种主要的量子信息处理工具，因为它特别允许人们表征量子门的实际行为，而量子门是量子计算机的基石。然而，通常的 QPT 程序很复杂，因为它们对用作要表征过程的输入的量子态设置了几个约束。在本文中，我们扩展了 QPT 以避免两个这样的约束。一方面，通常的 QPT 方法要求人们知道，因此要非常精确地控制（即准备）用作所考虑量子过程输入的特定量子态，这很麻烦。因此，我们提出了一种盲目或无监督的 QPT 扩展（即 BQPT），这意味着这种方法使用的输入量子态的值是未知的和任意的，只是要求它们满足一些一般的已知属性（并且这种方法利用了所考虑量子过程的输出状态）。另一方面，通常的 QPT 方法要求人们能够准备相同（已知）输入状态的多个副本，这具有限制性。与此相反，我们提出了“单准备 BQPT 方法”（SBQPT），即只能对每个考虑的输入状态的一个实例进行操作的方法。这里通过数值验证的实用（S）BQPT 方法说明了这两个概念，在以下情况下：（i）使用随机纯态作为输入，并且它们所需的属性特别与定义它们的随机变量的统计独立性有关；（ii）所考虑的量子过程基于圆柱对称海森堡自旋耦合。作为基准，我们还引入了专用于所考虑的海森堡过程的非盲 QPT 方法，我们分析了它们的理论行为（这需要本文针对随机输入状态开发的工具），并通过数值测试它们对系统性和非系统性误差的敏感性，这些误差在实践中最有可能出现。这表明，即使对于非常低的准备误差（尤其是系统误差），这些非盲 QPT 方法的性能也远低于我们的 SBQPT 方法。我们的盲目和单一准备 QPT 概念可以扩展到更广泛的过程类别和基于其他量子态属性的 SBQPT 方法，如本文所述。