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OPL L-29 喷气式飞机手册_v(9.09.20).indd
后座多功能显示屏 • 分辨率为 1920x1080，21 英寸对角线 • 触摸屏 • 高亮度 • 日光下可读 飞行加固 COTS 计算机 • 5 台 PC、1 台 Linux 计算机 • 提供便捷的客户软件集成和飞行测试 认知航空电子工具集 (CATS) • 用于同步计算、记录和显示人体生理状态、性能和飞机状态的软件工具 • 功能 • 软件工具包括基于生理状态的认知工作量 • ECG 监测 眼动仪 • 集成在 F-35 头盔中的双目眼动仪 • 安装在 F-35 头盔中的 Dikablis Professional 眼动仪 • 计算、记录和广播实时注视和眼球运动。高清音频和视频录像机 • 后座 MFD 帧缓冲器 • 头盔 HMD 帧缓冲器 • 飞行员面对摄像头视图 • 眼动仪计算机帧缓冲器 • 前座前视图 • 四通道音频记录和线性时间码 飞机在环 (AIL) 模拟器 • 两架 L-29 飞机都配备齐全，可用作机库中的 AIL 模拟器 • 模拟集成控制装置可实现完整的驾驶舱模拟 • F-35 HMD 头盔在模拟模式下完全可操作 • 可以在任何（虚拟）位置飞行 • 与 Coalescence 混合现实系统集成，实现完全沉浸式体验 • Prepar3d 模拟软件完全集成，可用于飞行和模拟 • CORE 模拟软件可进行 A/G 和 A/A 模拟
tflop：带有布局指针机制的表结构识别框架
表结构识别（TSR）是旨在将表图像转换为机器可读格式的任务（例如，html），促进其他应用程序，例如信息检索。最近的作品通过识别HTML标签和文本区域来解决此问题，后者用于从表文档中进行文本推断。这些作用 - 曾经，将文本映射到确定的文本区域时遭受了未对准问题的困扰。在本文中，我们介绍了一个新的TSR框架，称为Tflop（带有L ay o ut p ointer机制的T sr f ramework），该框架将传统的文本区域预测重新定义，并将其匹配为直接文本区域指向问题。具体来说，TFLOP同时使用文本区域信息来同时识别表的结构标签及其对齐文本区域。不需要区域前字典和对齐，TFLOP绕过了拟定的文本区域匹配阶段，这需要精心校准的后处理。tflop还掌握了跨度意识的对比监督，以使指向机制在具有综合结构的表中。因此，TFLOP在诸如PubTabnet，fintabnet和synthtabnet等多个基准座上实现了最先进的性能。在我们广泛的实验中，TFLOP不仅表现出竞争性能，而且还显示出在工业文档TSR方案（例如带有水印或非英语领域的文档）的有希望的结果。我们工作的源代码可公开可用：https：//github.com/pupstageai/tflop。
媒体领域的数字化和人工智能
本文探讨了数字媒体和人工智能 (AI) 之间的动态相互作用及其对媒体行业的影响。数字媒体涵盖可通过电子设备访问的平台和内容，彻底改变了通信、内容自然语言处理 (NLP) 和机器学习、创作和消费。人工智能的兴起通过在各种媒体格式中实现个性化体验和创新应用，改变了数字媒体。本文研究了数字媒体的类型，包括基于文本、基于音频、基于图像和基于视频的内容，以及它们在当代媒体领域的特点和意义。本文还研究了人工智能在新闻编辑室、广告、音乐、电视、电影、增强现实 (AR) 和虚拟现实 (VR) 等各种媒体行业的整合。这些领域中人工智能的例子凸显了其在提高生产力、个性化和观众参与度方面的作用。关键词：人工智能、大众媒体、电影、新闻业、数字媒体。介绍数字媒体是指以机器可读格式编码的媒体内容。它包括软件、数字图像、音频文件、视频、网页、社交媒体平台、数字数据和电子书，允许在计算机、平板电脑和智能手机等数字设备上创建、查看、修改和保存信息（Das，2020 年）。报纸和杂志等传统媒体形式已被电子报纸和电子杂志等新兴数字平台所补充。数字媒体的这种发展极大地提高了可访问性，使得内容的分发和消费变得容易。
FEP 关于人工智能 (AI) 的立场文件 2023 年 6 月 15 日
• 为了塑造输入阶段，欧盟已经在其 2019 年《数字单一市场版权指令》（DSM）中为人工智能提供了明确的框架，该指令引入了两项关于 TDM 的强制性例外，TDM 是人工智能训练或创作的一部分。这些例外允许复制受版权保护的作品用于科学研究或其他目的。然而，这两项例外都要求运营商在挖掘作品之前必须合法访问作品。此外，如果 TDM 是出于非商业研究以外的目的进行的，规则为权利人提供了选择退出的选择，以防止他们的作品被挖掘（例如，因为他们选择许可这种使用，或者如果他们意识到他们的作品对矿工感兴趣，他们会考虑这样做）。人工智能参与者应充分尊重欧洲的版权框架，包括与权利人合作采用机器可读选择退出的联合解决方案——无论是通过技术工具还是条款和条件——以及许可。由于这些必须严格执行的保障措施，TDM 例外在输入层面提供了合适的法律框架。然而，如果人工智能提供商没有更强的责任感，内容使用权持有者没有透明的权利，这一法律框架的执行就无法有效。• 在输出阶段，生成式人工智能生成的内容的版权状态应遵循与任何其他内容相同的版权资格规则：如果内容是由人工智能生成的
使用ECMWF Microphysics方案探索NWP域的高级编程模型
摘要。我们探索用于实现ECMWF的集成预测系统（IFS）的相关切线线性和相关算法的域特异性Python库GT4PY（用于Python的Gridtools）。gt4py以抽象和硬件的方式编码stenciL运算符，从而实现了更简洁，可读和可维护的Sciminifififififuction应用程序。图书馆通过将应用程序转换为有针对性的低级编码实现来实现高性能。在这里，主要目标是研究Python的控制性和性能可移植性与GT4PY相对于参考fortran代码的重写，以及由ECMWF创建的自动和手动移植变体。目前的工作是为与GT4PY python提供港口天气和气候模型的更大跨机构努力的一部分。当前工作的重点是IFS预后云微物理学方案，这是一种由综合代码表示的核心物理参数化，该代码占据了总预测模型执行时间的显着份额。为了验证数值天气预测（NWP）系统的GT4PY，我们将进一步强调了数据同化中使用的切线线性和伴随模型版本的实现和验证。我们将所有原型代码基于三个欧洲超级计算机上的所有原型代码，这些代码为特征，这些代码具有不同的图形处理单元（GPU）和中央处理单元（CPU）硬件，节点设计，软件堆栈和编译器套件。一旦将应用程序移植到gt4py到python，我们才会发现极好的
公共改进计划首先提交清单
•描述如何解决每个供应/开发条件。所有响应均应针对项目，并证明如何满足每个供应/发展条件（部分或完全）。•请勿填写“已确认”。所有确认的事件发生在申请人同意所有雇员时进行分发/发展条件谈判时。•请勿在合规方法列中重复求职者。相反，请描述该计划如何部分或全部解决信息/开发条件的要求。请使用特定的计划参考（即msp，sp，pi等。），因为可以使用多个计划来实现合规性。•为每个供应/开发条件的每个小节提供单独的合规方法。•在您的合规说明中不要使用任何“可能”或“应”。在此阶段，应满足或不适用的所有要求。•相关的站点计划编号和表号码应在正确的列中列出。2）可读性对于审阅者进行彻底的审查和现场检查员以在施工期间执行批准的计划所必需的可读计划。降低可读性的因素包括但不限于：重叠线，标签或信息；线类型或线重之间的区别不足；不准确或缺少传说；掩盖潜在信息的沉重线条或阴影；错位或失踪的领导者；没有标签的线条或功能；规模太小，无法清楚地描述所有信息；现有功能与拟议的工作没有区别；和不可读的文本（小于0.1英寸，模糊，被线条遮盖，重叠的文本）。
NA24数据管理计划指南
a）数据共享。受赠人必须将本赠款合同协议收集或创建的环境数据及时可见，免费或以最小的成本，不超过向用户分配成本的费用，除非受法律，法规，政策或国家安全要求的限制。受赠人必须以允许进一步分析或重复使用的形式提供数据：数据必须以机器可读格式进行编码，最好使用现有的开放格式标准；必须对数据进行充分记录，最好使用开放元数据标准，以使用户能够独立阅读和理解数据。数据的位置（Internet地址）应包括在最终报告中。根据NOAA信息质量指南，数据应接受质量控制（QC），元数据中应引用QC过程和结果的描述。未能执行质量控制并不构成不共享数据的借口。NOAA将考虑没有QC的“实验产品”的数据，并且受赠人必须传播上述数据，并伴随其质量或指定的不确定性程度。b）时间表。数据可访问性必须在收集和验证数据后的两年后，或在赠款的原始结束日期之后的两年（不包括任何扩展或后续资金）之后的两年之后，必须根据数据发布经过同行评审的文章的发布时间，除非NOAA资助计划已授权，否则c）免责声明。根据本奖项生产的数据并提供给公众的数据必须伴随以下声明：“这些数据和相关信息尚未由NOAA正式传播，并且不代表任何机构的决定，观点或政策。”
节能无线传感器网络的演变
在人类努力的不同领域中，正在开发无线传感器网络（WSN），以实时收集，汇总，融合和发送收集的数据。开发无线网络的数据传输路由系统时，能源消耗是最重要的组件之一。设计节能（WSN）路由框架是具有挑战性的。存在几种能源有效的路由算法，可有效地在群集成员（CM）和群集头（CH）之间传输数据包。有些人建议，如果节点不感应发送数据作为一种能量优化的方法，而构成网络的节点状态的变化，而其他节点则减少了节点之间的距离，因为节点之间的距离与数据传输过程中的能量使用量直接成比例。无论方法是什么，由于需要长期的网络寿命和网络效率，在WSN环境中实现降低的能源消耗是一项艰巨的任务。本文回顾了一些在一段时间内在WSN上进行的研究和节能技术。关键字：集群头，群集成员，优化，能量，无线传感器网络。简介传感器是将非电气值转换为电气值的设备。它配备了无线收发器或替代无线消息传递设备，该设备通过电磁波传输并通过无线通道传递数据。传感器还具有一个调节器，用于控制数据和内存，以保存软件和数据一会儿。传感器是感知或跟踪生理参数（例如温度，脉搏，血压，呼吸速率，湿度，速度，运动，振动等）的微设备。它将这些参数转换为信号。网络上的这些信号很少以人类可读形式出现；它们通常是0和1的电脉冲。他们是通过网络召集的
我对建模语言的愿景
本文是我论文“优化中的建模语言：编程的新范式” [21] 25年前发表的。它揭示了我为什么需要新的编程语言范式的想法。In the meantime a lot has happened: The paradigm of constraint programming has been established, new “packages” in mathemati- cal modeling in modern programming languages, as Python, Julia, C++, a.o., have popped up recently, several commercial modeling systems are on the market, such as AIMMS, MOSEL, HEXALY, and several algebraic modeling languages, as AMPL, GAMS, LINGO, etc.已扩展。我用自己的建模语言（即LPL）做出了贡献。在我作为研究人员的职业生涯开始时，我实施了LPL（线性编程语言）作为制定几种较大LP（线性程序）的工具，我们在弗里博格大学信息学系的各种现实生活项目中使用了这些工具。很快我发现这种语言符号可以用于许多其他不同的应用程序。我在语言中添加并删除了许多功能，始终在任务中找出什么是制定和建模具体问题作为数学模型的“最简单，最短，最可读，高效）的方法。它已成为许多严重且不那么严重的应用和模型的主要操场和研究对象。寻求找到我想到的建模语言到现在还没有结束的。本文收集了我作为老师，研究人员和领事的实际问题所提出的一些想法和要求，我认为这是基本的。它可能会刺激具有正式语言设计能力更多的人，而不是我挑选这些想法并做得比到目前为止更好。尽管本文描述性而不是正式，但我坚信这些想法值得写下。未来将表明它们是否落在富有成果的土壤上。
DNS解析器中的网络安全机制
使用当今的Internet，最终用户和自动化系统都依靠域名系统（DNS）将人类可读域名转换为IP地址，以进行机器之间的通信。该系统从1985年开始才近年来才看到了解决安全性和隐私问题的互联网标准。在客户端和分布式的层次范围内的机器中，我们找到了DNS解析器。由于其转发，查找和缓存的查询和响应的目的，除了客户和名称服务器之间的位置外，DNS解析器也成为实施这些安全性和隐私功能的关键点。这些功能的广泛采用，它们在实施方面的变化以及对客户和其他名称服务器的影响仍然是研究界的有趣主题。本论文的目的是分析野外服务器，并对在DNS解析器中配备的安全性和隐私机制进行全面调查。使用Internet测量方法，我们通过生成和观察我们自己的询问和从分解器中生成和观察自己的查询来探讨这些功能的采用和实施趋势。我们还调查了客户和DNS生态系统的整体如何受到解析器配置的影响。我们使用并改进方法来测量各种安全性和隐私功能的采用。基于这些测量结果，我们报告了随着时间的推移的当前采用和采用水平，调查异常并通过测量方法确定局限性。我们通过对查询模式进行分类，为流行的开源DNS解析器提供软件和版本。比较我们分析转发行为及其对安全性和隐私功能的可用性和有效性的影响。我们还将DNS解析器中的特征交叉分析以发现相关性，这可以帮助我们了解采用障碍和发现解决方案。