XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System收集的
从人工智能角度看深度学习数据收集的质量挑战
摘要：随着大数据和计算机基础设施推动的强化学习，以数据为中心的人工智能正在推动软件开发方式的根本性转变。为了将数据视为与代码同等重要的一等公民，在这种情况下必须重新考虑软件工程。一个令人惊讶的发现是在整个机器学习过程中花费了多少时间在数据准备上。即使是最强大的机器学习算法，在没有高质量数据的情况下也难以充分发挥作用。因此，以数据为中心的先进技术被更频繁地使用。不幸的是，许多现实世界的数据集很小、不干净、有偏见，有时甚至被污染。在本研究中，我们关注科学界对深度学习应用的数据收集和数据质量的关注。数据收集至关重要，因为深度学习的现代算法主要依赖于大规模数据收集，而不是分类技术。为了提高数据质量，我们研究了数据验证、清理和集成技术。即使数据无法完全清理，强大的模型训练策略也使我们能够在训练模型期间处理不完美的数据。此外，尽管这些问题在传统数据管理研究中没有得到太多关注，但偏见和公平是机器学习现代应用中的重要主题。为了防止不公正，我们研究了模型训练之前、期间和之后的公平控制和策略。我们相信信息管理界有能力解决这些问题。
使用之前收集的数据训练人工智能时的法律问题
许多公司都拥有大量客户数据，并意识到这些数据对于训练 AI 模型非常有价值。但有些公司没有考虑清楚的是，他们是否可以正确地将这些数据用于此目的。有时，这些数据是在多年前收集的，通常是在公司考虑将其用于训练 AI 之前很久。但是，以超出或超出数据收集时有效的隐私政策所允许的方式使用客户数据可能会带来问题。[1] 当公司思考这些问题并考虑如何克服这个问题时，一些公司已经或将更新其服务条款或隐私政策来解决这个问题。在公司做出此类更改之前，确保任何此类更改具有法律效力至关重要。适当的通知和同意是明智的。考虑更改其服务条款或隐私政策的公司应该了解联邦贸易委员会的最新指导。2 月 13 日，联邦贸易委员会发布了题为“AI（和其他）公司：悄悄更改您的服务条款可能是不公平或欺骗性的”的指导。[2] 在该指导中，联邦贸易委员会警告称：
用于 GIS 数据收集的移动测绘技术 - ASPRS
引言地理信息系统（Geological Information System，简称 GIS）的快速实施及其对准确和最新空间数据的无休止需求促进了自动和快速数据采集新方法的发展。理想情况下，操作员应该完全被数据收集系统取代，该系统识别空间对象、分析它们的关系并直接将它们存储在地理数据库中。必须集成各种数据收集传感器才能实现此目标并创建对现实世界的完整表示。定位和成像传感器可以通过视频和音频进行补充，以生成真正的多媒体数据集。许多大地测量学家、摄影测量学家和数据库专家已将他们的研究方向转向解决自动制图问题（Schenk 等，1991；Flaala 和 Hahn，1993；McKeown 和 McGlone，1993）。然而，进展缓慢，未能跟上政府机构、交通部门、公用事业公司和许多私营企业对数字地图数据日益增长的需求。三年前，我在
人类机器人协作数据集收集的立体虚拟现实tretoperation
需要大型和多样化的数据集来训练NLP，计算机视觉和机器人操纵中的通用模型。但是，现有的机器人数据集具有在静态环境中交互的单个机器人，而在许多现实世界中，机器人必须与人类或其他动态代理进行交互。在这项工作中，我们提出了一个虚拟现实（VR）远程操作系统，以启用人类机器人协作（HRC）任务的数据收集。使用VR系统的人类操作员获得了具有立体深度效应的沉浸式和高保真性自我的视野，从而提供了远程远程进行机器人以执行各种任务所需的情境意识。我们建议收集有关一组HRC任务的数据，并引入分类法以对任务进行分类。我们设想我们的VR系统将扩大机器人可以
从利益相关方收集的隐私信息模型数据
尊敬的公民，我们想告知您，“关于在个人数据处理和此类数据自由流通方面保护自然人的欧洲法规 2016/679”（以下简称“GDPR”）规定了在个人数据处理方面对个人和其他主体的保护。公司提供的服务。 De Besi – Di Giacomo SpA 主要从事风险咨询和保险中介活动以及在其他服务背景下提出赔偿请求。保险是帮助您管理与紧急情况或事故发生相关的风险的血清。为此，有必要在保险过程中与保险市场的工作人员共享包括不同类别人员的个人数据在内的信息。根据 GDPR 第 13 和 14 条，我们向您提供以下信息：
理解回归，并在长期内以高频收集的观察结果 *
在本文中，我们通过长时间的时间间隔收集的观测值分析回归。对于形式的渐近分析，我们假设样品是从连续的时间随机过程中获得的，并让采样间隔δ缩小至零，样品跨度t增加到无穷大。在此设置中，我们表明，只要δ→0相对于t→∞，标准的WALD统计量向无穷大和回归偏差就会变得虚假。这种现象确实是本文中考虑的回归类型在实践中经常观察到的现象。相比之下，我们的渐近理论预测，如果我们使用适当的长期差异估计的WALD测试的强大版本，则伪造性消失。使用长期对短期利率的长期回归我们的经验说明，这得到了强烈和明确的支持。
genRC：稀疏图像收集的生成3D房间完成
摘要。稀疏的RGBD场景完成是一项具有挑战性的任务，尤其是在整个场景中考虑一致的纹理和几何形状时。与依赖人类设计的文本提示或预定义相机轨迹的现有解决方案不同，我们建议GenRC（一种无自动训练的管道）来完成带有高保真纹理的房间尺度3D网格。为了实现这一目标，我们首先将稀疏的RGBD图像投射到高度不完整的3D网格上。我们利用提出的电子扩散来生成视图一致的全景RGBD图像，而不是填充空白的新视图来填补空白，以确保全局几何形状和外观一致性。此外，我们通过文本内版本维护输入输出场景风格的一致性，以替换人类设计的文本提示。为了弥合数据集之间的域间隙，电子扩散利用了在大规模数据集中训练的模型，以生成各种外观。genRC在Scan-Net和Arkitscenes数据集上的大多数外观和几何指标下的最新方法都优于ART方法，即使没有在这些数据集上训练GENRC，也没有使用预定义的摄像机轨迹。项目页面：https：//minfenli.github.io/genrc/
电动汽车在带收费收集的电动道路上的动态无线充电
这种动态的无线充电是电动汽车的游戏规则改变者，该技术可实现无线充电。随着电动汽车变得越来越流行，对有效和高效充电解决方案的需求变得更加明显。动态无线充电，在开车或旅途中也称为无线充电，有可能解决与电动汽车行业相关的一些最大问题。太阳能电池板将热能转换为电能。主电路从电网和太阳能电池板接收电源，动态无线电源传输与电动汽车的概念可以在道路上移动或在特殊区域存储时动态充电，这两者都配备了充电站。这种方法消除了手动将汽车连接到充电器的必要性。它采用电磁和感应的通信原理，无线传输能量从道路传输到车辆的电池，而无需实现物理链接。这为研究动态无线充电提供了机会，该概念有可能加快电动汽车行业的接受并带来可持续和高效的运输的新时代。动态无线功率传输（DWPT）研究最广泛的方法。，由于电动汽车的动态无线电气充电系统，无需等到电池充满电。在本文中，我们正在添加收集收集系统，这意味着，当汽车进入电气路线时，将出现一些嵌入式系统以及传输线圈。收集系统接收到汽车中的电池数据。根据电池的数据，它计算出电气化道路上的汽车行驶期间的充电费用，并根据每单位的价格转移了多少电源来收集收取的费用。
用于物联网传感器射频能量收集的整流天线系统
解决方案将集成用于能量收集的多端口整流天线、电源管理单元 (PMU)、微控制单元 (MCU)、RF 收发器模块和传感器。 关键组件是多端口整流天线系统。它从蜂窝和无线系统收集环境 RF 能量以提供直流电源，即使在光线不足和黑暗的室内或嵌入式环境中也是如此。 为了补充低 RF 能量区域的环境 RF 能量，无线电力传输 (WPT) 还可以与独立 RF 源 (>900 MHz) 一起使用以补充 RF 环境。 PMU 用于合并多个输入功率并将其重新分配给多个输出负载。PMU 系统可以容纳具有不同电压规格的传感器或收发器。在 IoT 传感器节点中，功率流以 μW 到 mW 为单位。
下一代太阳能解决方案综述：可持续能源收集的开创性材料和设计
摘要。作为迈向清洁和可持续能源的重要第一步，本研究侧重于创新材料和结构设计，以最大限度地提高太阳能的转换和收集。研究了现代太阳能热和光伏系统技术和供应，以展示替代电力如何变得更便宜、更可持续。主要关注的是多结和串联太阳能电池等复杂的想法，这些想法可以提高单结系统的效率。这篇评论文章研究了创新的太阳能存储解决方案，包括电池技术和储能材料，以满足对安全且易于获得的清洁能源日益增长的需求。本研究论文探讨了平板集热器、管式集热器和太阳能发电厂的技术和用途，以及它们在住宅和商业太阳能热系统中的使用方式。随着材料和建筑的创新，太阳能转换效率和可持续性将得到改善。建筑一体化光伏 (BIPV) 是最简单的太阳能系统架构之一，可以集成到任何住宅或商业建筑中。量子点太阳能电池、光伏 (PV) 太阳能框架，例如 CIGS 薄膜太阳能电池和有机光伏 (OPV)。有机光伏便于携带且重量轻，但能量转换率低，而量子点太阳能电池的能量转换率高，但面临制造挑战。