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协调和控制转移 - 欧洲空中航行安全组织
协调是将航班控制权移交给另一个连续的 ATS 单位或控制部门的过程的一部分。要进行协调，需要事先做好一些基本准备：ATC 单位提供飞行计划和控制数据、单位之间的地对地通信设施、协议书 (LoA)、责任区 (AoR) 和随后的空域边界，这些都会导致航班控制权的转移。在接受 ATC 单位时，必须了解即将到来的航班，这就是通知。在 ATC 单位，作为协调过程的一部分，各个航班的数据传递可以通过电话或连接飞行数据处理系统 (FDPS) 来进行，后者已在很大程度上取代了口头估计。国际民航组织定义的飞行阶段是为了确保通知阶段的时间和内容标准，从而确保航班身份。协调是确认先前商定的条件导致控制权转移 (TOC) 的一部分；或者提出替代条件，接收 ATS 单位必须同意这些条件后才能进行 TOC。
嵌入式应用中的机器学习基础知识
神经网络是可以部署在小型嵌入式设备上的最强大的 ML 方法之一。神经网络的灵感来自人类大脑，是一组旨在识别模式的算法。神经网络通过一种机器感知来解释感官数据，它们标记或聚类原始输入并将该输入映射到正确的响应。它们识别的模式是数字，包含在向量中，任何数据（如图像、声音、文本或时间序列）都必须转换成向量。神经网络被描述为具有层、输入层、一个或多个隐藏层和输出层。每个节点或人工神经元都连接到另一个节点，并具有相关的权重和阈值。如果任何单个节点的输出高于指定的阈值，则该节点被激活，将数据发送到网络的下一层。否则，没有数据传递到网络的下一层。
中央车辆控制器使软件定义车辆成为可能
考虑车舱摄像头和车舱内用户体验应用程序之间的交互，例如检测遗留物体的应用程序。在区域架构中，摄像头可能会将低压差分信号帧发送到区域控制器，区域控制器又将来自摄像头和其他设备的数据聚合到汽车以太网链路上，再发送到 CVC。然后，CVC 将提取相关数据，并通过其服务将数据传递给专用于车舱内用户体验的 OSP，可能通过 PCIe 传输，以确保尽可能高的传输速度。CVC 可以同时使用收集的数据进行分析、处理并通过以太网或 PCIe 连接将其发送到 RTU，RTU 又会通过 5G 蜂窝服务将该分析数据传输到云端。这将使“遗留物体”应用程序能够有效利用车载计算，同时有选择地应用基于云的对象识别或连接，以在需要时通知用户。
使用人工智能的实时智能绑定棒
摘要：随着全球视障人士和盲人人口的稳步增长，开发低成本辅助设备的需求也随之增加。盲杖减少了人力，让人们更好地了解周围环境。此外，它还为视障人士提供了一个机会，让他们无需他人帮助即可从一个地方移动到另一个地方。该设备还可用于养老院，老年人由于视力下降，日常活动困难重重。本文旨在帮助人们“看到”周围的环境。由于人工智能领域现在取得了长足的进步，物体检测等功能变得越来越简单且计算上可行，因此本文实现了这些功能。本文专门研究了安装在棍棒上的设备所捕获的图像上的物体检测和类型，然后可以通过声音或语音的方式将统计数据传递给人。
![arXiv:2402.09524v2 [quant-ph] 2024 年 12 月 10 日](/simg/g:\will\search\icon\source\a\ac497b3be659e4ece169e1e308c9b2b81bcaef78.webp)
arXiv:2402.09524v2 [quant-ph] 2024 年 12 月 10 日
量子机器学习提供了一种从根本上不同的数据分析方法。然而，许多有趣的数据集对于目前可用的量子计算机来说过于复杂。目前的量子机器学习应用通常通过在将数据传递到量子模型之前降低数据的维数（例如通过自动编码器）来降低这种复杂性。在这里，我们设计了一个经典量子范式，将降维任务与量子分类模型统一为一个架构：引导量子压缩模型。我们举例说明了这种架构如何在具有挑战性的二元分类问题上胜过传统的量子机器学习方法：在 LHC 的质子-质子碰撞中识别希格斯玻色子。此外，当仅使用我们数据集中的运动变量时，引导量子压缩模型与深度学习基准相比表现出更好的性能。
国家科学技术委员会海洋科学与技术小组委员会
地球的气候和海洋正在迅速变化，迫使我们的国家面临复杂的社会，经济和国家安全决定。显然需要更多的海洋观测来改善天气和气候预测，极端天气预报以及对沿海社区的影响。1,2收集这些数据需要新的，具有成本效益的工具，例如下一代neargo观察阵列。实现这种全球覆盖范围，实时数据传递和多学科应用程序将使它成为监测海洋，了解气候变化，验证模型并推进海洋科学的宝贵工具。一个完全实施的阵列将为海洋经济中现有和新兴行业的数据驱动决策蓬勃发展，并允许创新者探索和开发新的应用程序和产品，从而使更广泛的美国GDP受益。
生成AI -Kalray的数据管理注意事项
要连续地从多个来源组装和摄取如此广泛的数据，可以艰苦地进行手动过程，或依靠自动数据管理。数据管理Shepherds数据传递到存储和通过管道时，确保数据从一端到另一端的一致流动，并最大程度地减少了iDLE GPU的昂贵风险。存储速度在这里很重要，但是这并不是一切。存储利用率将确定数据如何有效地进入管道。530b参数llm仅需要.95Mbps的训练性能。到检查点相同的模型需要103GB/s的写作性能。缓慢的检查点在闲置时，在仅2个小时内就会生成7,420GB。连续运行，此过程生成了将近90t的新检查点数据，这些数据可能永远不会使用。这意味着更多的存储支出，更多的时间
jsp886 国防后勤支援链手册第 3 卷供应...
4. 联合需求跟踪系统 (IS) 提供货物处理活动的可视性。英国国防联合需求跟踪使用两个接口的 IS 进行，即皇家海军发票和交付系统 (RIDELS) 和资产运输日志可视性 (VITAL)。这些系统由总资产可视性 (减) (TAV(-)) 补充，这是一个基于主动射频识别 (RFID) 的系统，可将移动数据传递给 VITAL。此外，联合需求跟踪系统与其他 LogIS 接口以交换数据。联合需求跟踪系统 (JDTS) 为更广泛的后勤和国防社区提供后勤决策支持，它是一种后勤工具，允许用户在 JSC 中查找其物资需求的状态。JDTS 为“我的需求在哪里”这个问题提供了答案。JDTS 查询一系列 LogIS，将信息传递到单个界面。LogIS 包括 CRISP、MJDI、SS3、VITAL、RIDELS 和 WITS。此外，运输物资管理 (MMiT) 允许操作、集成和整合这些底层 CT 系统提供的数据。
jsp886 国防后勤支援链手册第 3 卷供应...
4. 货物处理活动的可视性由 CT 信息系统 (IS) 提供。英国国防 CT 使用两个接口 IS 进行，即皇家海军发票和交付系统 (RIDELS) 和资产运输日志可视性 (VITAL)。这些系统由总资产可视性 (减) (TAV(-)) 补充，这是一个基于主动射频识别 (RFID) 的系统，可将移动数据传递给 VITAL。此外，CT 系统与其他 LogIS 接口以交换数据。联合需求跟踪系统 (JDTS) 为更广泛的后勤和国防社区提供后勤决策支持，它是一种后勤工具，允许用户在 JSC 中查找其物资需求的状态。JDTS 为“我的需求在哪里”这个问题提供了答案。JDTS 查询一系列 LogIS，将信息传递到单个界面。LogIS 包括 CRISP、MJDI、SS3、VITAL、RIDELS 和 WITS。此外，还有运输中物资管理 (MMiT)，它允许操作、集成和合并这些底层 CT 系统提供的数据。
卫星中有关AI驱动图像处理的调查
近年来，卫星发射到太空的数量大大增加了。截至2024年11月，卫星跟踪网站“立即轨道” [1]列出了各种地球轨道中的10,500多个活跃卫星。大多数（80％）与通信1052相关的是地球观察（EO）卫星，每天产生数千吨数据。通过传统的射频（RF）通信渠道将这些数据传递到地球是不可行的，因此已经研究了其他解决方案，包括处理生成数据的卫星上的数据。该解决方案类似于引入边缘计算的引入，该计算是一种分布计算的模型，该模型更接近数据源，该模型是为了管理连接到通常称为Internet Internet（IoT）的Internet的设备的扩散。机器学习（ML）一直是Edge Computing成功的关键推动力。Furano等人于2020年底发表的一篇文章。[2]探讨了需要部署ML板上卫星以进行图像处理的一些令人信服的原因。这包括通过响应数据下载能力增加的传感器所产生的数据量的增长，限制了较小卫星中的功率，以下载大图像和地面电台可用性的问题。还指出了挑战，包括资源不足，板载存储或工作内存不足以及模型培训所需的数据集的有限可用性