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智能系统中的多传感器集成与融合
摘要-人们对使用多个传感器来提高智能系统能力的兴趣日益浓厚。将多个传感器集成到系统运行中所涉及的问题是在这些传感器能够提供的独特信息类型的背景下提出的。通过协同使用多传感器信息所获得的优势可以分解为四个基本方面的组合：信息的冗余性、互补性、及时性和成本。多个传感器在特定系统运行中的作用可以定义为这四个方面在传感器提供的信息中的存在程度。多传感器集成与更严格的多传感器融合概念之间存在区别，以将在系统架构和控制级别集成多个传感器设备所涉及的更一般的问题与实际组合（或融合）多传感器信息所涉及的更具体的问题（可能是数学或统计问题）区分开来。本文概述了近年来文献中出现的越来越多的多传感器集成与融合问题方法，包括集成与融合多传感器信息的一般范例、框架和方法，以及用于不同应用领域的现有多传感器系统。本文概述了一般的多传感器融合方法、传感器选择策略和世界模型，以及集成与融合来自不同类型传感器组合的信息的方法。本文简要描述了多传感器集成与融合在许多现有移动机器人操作中的作用，并提出了适用于移动机器人导航和控制的高级多传感器表示。本文概述了现有多传感器系统在以下应用领域的应用：工业任务，如材料处理、零件制造（例如焊接）、检查和组装；军事指挥与控制，用于战斗管理；空间；目标跟踪；惯性导航；以及沿海水域的遥感。讨论包括创建多传感器集成和融合的通用方法可能出现的问题，重点关注用于建模集成和融合过程中的误差或不确定性的方法（例如，配准问题）、实际传感信息（即传感器模型）以及整个系统的操作（例如，多传感器校准）。
还原计划
循环回收），使用功率模式来最大程度地减少能源消耗，从而减少垃圾填埋场。ee确保其在整个供应链中购买的每种产品都符合政府的ICT设备购买标准，并且它符合每个产品的最低标准规范。这意味着我们所有采购的产品都符合能源效率和能量星标准。此过程由我们的可持续发展专家小组约束，该专家由高级管理层和外部绿色顾问组成。我们确保所有供应商都符合政府绿色标准，并确保它们具有与我们自己相同的可持续性目标，请参阅下面的一些示例：HPE Aruba Corporate Environmentaling footprint | HPE Microsoft Microsoft到2030年将是碳负的 - 官方Microsoft博客Fortinet尊重环境| Fortinet Dell气候变化和可再生能源|戴尔技术通过我们的内部生态系统，所有制造商产品环境统计数据都记录在我们的质量管理系统（QMS）中。所有制造商产品均根据政府购买标准的办公室ICT设备进行评分。每个产品分数可用于会员机构。通过我们的Caeser认证，会员机构可以轻松地通过我们的个人资料页面在线获取此信息。在我们通过此框架和网站上生成的每个引号上都提供了一个链接。产品使用的信息类型包括但仅限于能源标签，能源效率评级，电力和冷却，行业合规性和电力管理。我们还通过在我们的解决方案和服务中促进云和基于数据中心的服务的使用来帮助买家实现能源效率目标，并认识到还需要对基于云的服务中的能源消耗进行审查，并在确保满足相关能源目标中。EE承诺要计算和抵消所有在向会员机构提供设备的供应，交付和安装中产生的所有二氧化碳和其他温室气体。我们的碳偏移措施包括内部公司计划，当地社区和环境项目，以及通过QAS批准的合作伙伴Carbon Footprint（www.carbonfootprint.com）在组织外部筹集措施。
Hearepean MarieSkłodowska-core委员会...
AI和VICE的物理学基本问题，反之亦然9博士学位奖学金和计算机科学人工智能领域不仅在数据分析中突破了效率和精度的界限，而且可以改变我们在科学环境中思考数据的方式。同时，高能量物理学在数十年的高质量数据分析中建立了基础，将严格的不确定性处理与对量子场理论的数据的基本了解相结合。AIPHY程序汇集了粒子物理和计算机科学的专家，以在粒子物理学的背景下开发新的AI方法。该计划在哥本哈根，日内瓦，海德堡，米兰和巴黎的大学和研究机构之间建立了一个跨学科的博士网络。在这种情况下，我们邀请向国际招聘的博士生开放9个三年博士学位奖学金的申请。候选人有望拥有物理，计算机科学或与数学相关领域的硕士学位。出色的沟通能力（包括英语能力）以及对跨学科工作的热情对于所有项目至关重要。成功的申请人将从2024 - 2025年学年开始参加各自大学的研究生课程（2024年秋季），并有望在2026 - 2027年学年结束之前完成博士学位的要求。他还将期望他在网络中合作，参加欧洲培训活动，并在合作伙伴研究所度过几个月的时间，并在网络的私营部门合作伙伴中进行借调。研究主题着重于新物理学的发展，启发了AI方法，用于反问题，不确定性估计和可解释的AI。基于计算机科学的项目将重点关注方法开发，而基于物理的项目将包括应用理论或实验物理。主要主管将来自计算机科学，实验性物理学或理论物理学，但一个共同的人将来自互补领域。工作信息类型合同：临时工作状态：奖学金开始日期：2024年10月1日资金：欧盟研究框架计划 - Horizon Europe -MSCA
智能系统中的多传感器集成与融合
摘要-人们对使用多个传感器来提高智能系统能力的兴趣日益浓厚。将多个传感器集成到系统运行中所涉及的问题是在这些传感器能够提供的独特信息类型的背景下提出的。通过协同使用多传感器信息所获得的优势可以分解为四个基本方面的组合：信息的冗余性、互补性、及时性和成本。多个传感器在特定系统运行中的作用可以定义为这四个方面在传感器提供的信息中的存在程度。多传感器集成与更严格的多传感器融合概念之间存在区别，以将在系统架构和控制级别集成多个传感器设备所涉及的更一般的问题与实际组合（或融合）多传感器信息所涉及的更具体的问题（可能是数学或统计问题）区分开来。本文概述了近年来文献中出现的越来越多的多传感器集成与融合问题方法，包括集成与融合多传感器信息的一般范例、框架和方法，以及用于不同应用领域的现有多传感器系统。本文概述了一般的多传感器融合方法、传感器选择策略和世界模型，以及集成与融合来自不同类型传感器组合的信息的方法。本文简要描述了多传感器集成与融合在许多现有移动机器人操作中的作用，并提出了适用于移动机器人导航和控制的高级多传感器表示。本文概述了现有多传感器系统在以下应用领域的应用：工业任务，如材料处理、零件制造（例如焊接）、检查和组装；军事指挥与控制，用于战斗管理；空间；目标跟踪；惯性导航；以及沿海水域的遥感。讨论包括创建多传感器集成和融合的通用方法可能出现的问题，重点关注用于建模集成和融合过程中的误差或不确定性的方法（例如，配准问题）、实际传感信息（即传感器模型）以及整个系统的操作（例如，多传感器校准）。
智能系统中的多传感器集成与融合
摘要-人们对使用多个传感器来提高智能系统能力的兴趣日益浓厚。将多个传感器集成到系统运行中所涉及的问题是在这些传感器能够提供的独特信息类型的背景下提出的。通过协同使用多传感器信息所获得的优势可以分解为四个基本方面的组合：信息的冗余性、互补性、及时性和成本。多个传感器在特定系统运行中的作用可以定义为这四个方面在传感器提供的信息中的存在程度。多传感器集成与更严格的多传感器融合概念之间存在区别，以将在系统架构和控制级别集成多个传感器设备所涉及的更一般的问题与实际组合（或融合）多传感器信息所涉及的更具体的问题（可能是数学或统计问题）区分开来。本文概述了近年来文献中出现的越来越多的多传感器集成与融合问题方法，包括集成与融合多传感器信息的一般范例、框架和方法，以及用于不同应用领域的现有多传感器系统。本文概述了一般的多传感器融合方法、传感器选择策略和世界模型，以及集成与融合来自不同类型传感器组合的信息的方法。本文简要描述了多传感器集成与融合在许多现有移动机器人操作中的作用，并提出了适用于移动机器人导航和控制的高级多传感器表示。本文概述了现有多传感器系统在以下应用领域的应用：工业任务，如材料处理、零件制造（例如焊接）、检查和组装；军事指挥与控制，用于战斗管理；空间；目标跟踪；惯性导航；以及沿海水域的遥感。讨论包括创建多传感器集成和融合的通用方法可能出现的问题，重点关注用于建模集成和融合过程中的误差或不确定性的方法（例如，配准问题）、实际传感信息（即传感器模型）以及整个系统的操作（例如，多传感器校准）。
智能系统中的多传感器集成与融合
摘要-人们对使用多个传感器来提高智能系统能力的兴趣日益浓厚。将多个传感器集成到系统运行中所涉及的问题是在这些传感器能够提供的独特信息类型的背景下提出的。通过协同使用多传感器信息所获得的优势可以分解为四个基本方面的组合：信息的冗余性、互补性、及时性和成本。多个传感器在特定系统运行中的作用可以定义为这四个方面在传感器提供的信息中的存在程度。多传感器集成与更严格的多传感器融合概念之间存在区别，以将在系统架构和控制级别集成多个传感器设备所涉及的更一般的问题与实际组合（或融合）多传感器信息所涉及的更具体的问题（可能是数学或统计问题）区分开来。本文概述了近年来文献中出现的越来越多的多传感器集成与融合问题方法，包括集成与融合多传感器信息的一般范例、框架和方法，以及用于不同应用领域的现有多传感器系统。本文概述了一般的多传感器融合方法、传感器选择策略和世界模型，以及集成与融合来自不同类型传感器组合的信息的方法。本文简要描述了多传感器集成与融合在许多现有移动机器人操作中的作用，并提出了适用于移动机器人导航和控制的高级多传感器表示。本文概述了现有多传感器系统在以下应用领域的应用：工业任务，如材料处理、零件制造（例如焊接）、检查和组装；军事指挥与控制，用于战斗管理；空间；目标跟踪；惯性导航；以及沿海水域的遥感。讨论包括创建多传感器集成和融合的通用方法可能出现的问题，重点关注用于建模集成和融合过程中的误差或不确定性的方法（例如，配准问题）、实际传感信息（即传感器模型）以及整个系统的操作（例如，多传感器校准）。
国家法律的隐私影响评估...
以非技术术语提供信息技术（例如应用程序、工具、自动化流程）的高级概述，描述信息技术、其目的、信息技术如何运作以实现该目的、所涉及的一般信息类型、如何使用和共享信息，以及为什么要进行隐私影响评估。（注意：本节是概述；以下问题将引出更多细节。）2022 年 5 月 25 日，总统发布了第 14074 号行政命令，推进有效、负责任的警务和刑事司法实践，以增强公众信任和公共安全（“行政命令”）。行政命令第 5 节指示司法部长建立国家执法问责数据库（“NLEAD”），用于记录执法人员（“LEO”）不当行为、表彰和奖励的官方记录。行政命令致力于通过改进执法行动官员的招聘和背景调查来进一步提高问责制和透明度。根据行政命令，司法部建立了 NLEAD 系统，以促进加强招聘实践和背景调查的过程，同时保护 NLEAD 中确定的执法行动官员的安全、隐私和正当程序权利。NLEAD 将使用指针系统进行操作，这是一种数据库管理模型，它利用“指针”来指示被搜索个人存在特定类型的记录，并将请求者指向记录的位置（即源机构）。根据行政命令的规定，NLEAD 将包括表明存在与官员不当行为相关的以下类别的记录的数据：刑事定罪；执法行动官员的执法权被暂停，例如取消认证；解雇；民事判决，包括与公务有关的金额（如果公开可用）；因严重不当行为接受调查期间辞职或退休；以及持续投诉或根据严重不当行为的调查结果受到纪律处分的记录。仅当 NLEAD 中确定了这些其他类别的信息之一时，才会包括官员表彰和奖励。NLEAD 将根据适用法律，在联邦执法人员的招聘、工作分配和晋升方面使用，方法是将查询 NLEAD 的用户与保存详细说明不当行为、表彰和奖励的基础记录的联邦执法机构联系起来。本 PIA 仅涵盖 NLEAD 系统，而不涵盖源机构持有的基础记录。基础记录由源机构自己的隐私文件（例如，记录系统通知和 PIA）适当地涵盖。第 2 节：信息技术的目的和用途
隐私政策
版本日期：2021年1月20日，通用量子计算报告LLC（“公司”，“我们”，“我们”或“我们的”或“我们的”）尊重其用户（“用户”或“ you”）的隐私，该隐私使用我们的网站位于QuantumComputingReport.com上，包括其他媒体，媒体表格，媒体频道，移动网站，移动网站或相关的媒体频道或相关或相关的thereto（Collectife thereto（Collectional）（“集体”）。以下公司隐私政策（“隐私政策”）旨在告知您作为网站的用户，有关公司可能与您使用网站有关的信息类型。它还旨在解释公司使用并披露该信息的条件以及与该信息有关的权利。在本文档末尾讨论了本隐私政策的更改。每次使用网站时，都将适用本隐私政策的当前版本。因此，每次使用网站时，都应检查本隐私政策的日期（在本文档的开头出现），并检查以来上一次使用网站以来的任何更改。该网站在美国托管，受美国和联邦法律的约束。如果您是从其他司法管辖区访问我们的网站，请告知您将您的个人信息转移到美国，并使用我们的网站，您同意根据本隐私政策的转移和使用您的个人信息。您还同意遵守有关您对网站使用以及与我们达成协议的适用法律和美国联邦法律的适用法律。从任何司法管辖区访问我们网站的任何人，以及有关使用互联网使用的法律或法规，包括个人数据收集，使用和披露，与上述管辖权的不同，只能以其管辖权中的合法方式使用该网站。如果您对网站的使用在您的管辖区中是非法的，请不要使用该网站。通过使用或访问网站，您正在接受本隐私政策中描述的实践。收集，使用和披露本网站的非个人识别信息用户通常“非个人身份信息”是信息，这些信息在不用其他信息的情况下就无法直接与特定人员联系起来。“个人识别信息”是诸如姓名或电子邮件地址之类的信息，而没有更多信息可以与特定人直接相关。像大多数网站运营商一样，公司从网站用户中收集了非个人识别的信息，该信息根据其设置而定，可以提供该网站的信息。该信息包括用户的Internet协议（IP）地址，操作系统，浏览器类型以及网站的位置，在到达，导航和离开网站后立即到达之前，用户视图立即视图。尽管此类信息不是个人识别信息，但公司可能可以从IP地址确定用户的Internet服务提供商和
UIRS的隐私影响评估
隐私影响评估1。目前，美国劳工部（DOL）就业和培训管理局（ETA）提供了各个位于州场所的州服务器。状态利用服务器上传和传达失业保险（UI）计划相关的绩效和评估数据与ETA报告的大型机数据库。状态数据已上传并存储在ETA的失业保险数据库管理系统（UIDBMS）中。如本PIA所述，UIDBMS正在大修中，并替换为一个名为“失业保险报告系统（UIRS）”的新系统。从历史上讲，在UIDBMS下，州服务器和DOL管理的任何数据库都存在分离。在UIRS下，国家提供的数据将直接上传到由DOL首席信息官办公室（OCIO）管理的基于云的数据库，并由OCIO合同的第三方供应商托管。UIRS现代化计划的主要目标是消除物理服务器，将报告数据迁移到云中，并在输入点上增强数据验证以避免错误，从而改善状态数据收集，访问更好的数据安全和数据设计。通过这种现代化，国家和DOL地区和国家应用都将在新的现代化UIR中的相同基础设施上。包含个人身份信息（PII）的状态数据将上传到DOL托管的安全云服务器上。此PIA描述了将可以访问UIR中数据的用户以及该访问的限制。通常，用户将仅限于其角色所需的访问水平，而仅访问UIR中用户开展业务所需的信息类型。例如，州业务用户，区域/国家DOL业务用户以及DOL或供应商技术团队用户只能具有以下访问权限：州业务用户：这些用户只能按照当前的实践访问UIR中的州数据。各州将确定并将授权用户提交给DOL。DOL计划人员有权批准州业务用户，将指示OCIO在应用程序级别上授予授权用户的访问权限。区域/国家DOL业务用户：这些用户只会看到汇总级别数据，而不是任何州特定的PII数据。访问将由用户角色和访问控制由授权DOL员工（OUI）确定并与OCIO安全团队共享。div> dol或供应商技术团队用户：持有PII数据的表/文件仅适用于可以根据需要访问云组件的这些用户。使用OCIO安全团队确定的授权，监视和加密限制访问。
空气污染、远程排放的地理空间测量...
本测试方法涉及使用装有仪器的地面车辆获取位于行驶路线附近的空气污染源信息的一般做法。通过 OTM 33 的特定子方法，可以执行源排放评估，范围从小型逃逸排放的近场检查到整个设施的质量排放率测量。空气污染的地理空间测量 (GMAP) 是一个通用术语，指的是使用移动格式的快速响应仪器和精确的全球定位系统 (GPS) 在各种使用场景中时空解析空气污染模式。一般的“移动测量”或 GMAP 应用可以利用许多不同的仪器和移动方案来调查一系列空间尺度上的众多空气质量问题。该方法由 EPA 研发办公室 - 国家风险管理研究实验室提交给 EPA 空气质量、规划和标准办公室 - 空气质量评估部 - 测量技术组 (MTG)，以纳入 EPA 排放监测中心 (EMC) 网站的其他测试方法 (OTM) 类别：http://www.epa.gov/ttn/emc/tmethods.html#CatC/ 。在 EMC 的 OTM 部分发布测试方法既不代表 EPA 认可该测试方法的有效性，也不代表监管机构批准该测试方法。EMC 的 OTM 部分的目的是促进对开发排放测量方法的讨论，并为监管机构、受监管社区和广大公众提供可能有用的工具。其他测试方法是尚未受到联邦规则制定过程约束的测试方法。EMC 工作人员审查了这些方法以及支持这些方法的可用技术文档，发现它们可能对排放测量界有用。审查的技术信息类型包括现场和实验室验证研究；协作测试结果；同行评审期刊的文章；同行评审意见；以及方法本身的质量保证 (QA) 和质量控制 (QC) 程序。可在以下链接中找到总结每种方法可用技术信息的表格。EPA 强烈建议提交额外的支持现场和实验室数据以及有关这些方法的评论。这些方法也可被视为满足 40 CFR 第 60、61 和 63 条联邦要求的替代方法的候选者。这些方法可考虑用于联邦强制执行的州和地方计划（例如，Title V 许可证、州实施计划 (SIP)），前提是它们受 EPA 区域 SIP 批准流程或许可否决权和公众通知的约束，并有机会发表评论。但是，在来源可以将它们用于此目的之前，它们必须根据 60.8、61.13 或 63.7(f) 获得批准作为替代方案。考虑方法是否适用于特定目的应基于所述适用性以及表中概述的支持技术信息。这些方法可用于其他非 EPA 计划用途，包括州许可计划以及科学和工程应用，而无需 EPA 监督。