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World File Search System数据关联
1964 年至 1973 年新闻杂志上的摄影报道
作者非常感谢内布拉斯加大学奥马哈分校新闻学副教授 Michael p, sherer 博士的帮助和指导。感谢圣路易斯县图书馆 Tesson-Ferry 和主要分馆的工作人员帮助获取尽可能多的实际新闻杂志副本，这些副本是本论文研究部分所必需的。最后，作者感谢密苏里大学圣路易斯分校计算机服务部在数据关联方面提供的帮助。
视觉检测研究项目 - ROSA P
建立 AANC 的 FAA 机构间协议提供了以下任务摘要：“任务分配将要求桑迪亚支持技术转让、技术评估、技术验证、数据关联和自动化适应作为持续的过程。”简而言之，桑迪亚国家实验室已被要求开展研究，以改进老化飞机项目的无损检测 (NDI)。认识到目视检查在民航机队维护中的重要性，AANC 建立了目视检查可靠性计划。本报告介绍了该计划的基准测试阶段的结果。基准测试包括从 AANC 的波音 737 飞机上的 12 名经验丰富的检查员那里获取检查结果。所有检查员都使用相同的工作卡并检查 AANC 测试台的相同区域。
根据艺术处理个人数据的信息。 2016/679 号法规第 13 条和 Cookie 政策
• 导航数据，即包括连接到网站的用户使用的计算机的 IP 地址和域名的信息；所请求资源的URI（统一资源标识符）地址、请求的时间、向服务器提交请求的方法、从服务器响应中获得的文件大小、表示服务器给出的响应的状态的数字代码（成功、错误）；收集与操作系统和用户 IT 环境有关的其他参数的唯一目的是获取有关网站使用情况的匿名统计信息并检查其是否正常运行。此类数据即使从未收集与已识别的相关方相关联，通过处理和与第三方持有的数据关联，仍然可以识别用户。最后，如果网站发生假设的计算机犯罪，这些数据可以用来确定责任。
EDUTEC 人工智能与教育报告
AI可以定义为“基于关系算法的自动化”。当机器和应用程序根据数据关联（或从专家知识推断出的关联）自动进行推理时，会发生两个超越传统教育技术的根本变化：一方面，从捕获数据转变为检测同一数据中的模式；另一方面，从提供教育资源访问权限转变为自动化有关教学和其他培训过程的决策。检测模式和自动化决策都是可委托给计算机系统的责任级别的飞跃。但开发人工智能系统的过程可能会导致模式检测中的偏见和决策中的不公平。因此，作为教育工作者，我们必须批判地关注人工智能系统的使用。本报告概述了利用人工智能改善教育的机会，认识到将出现的挑战，并提出了指导新政策制定的建议。
卷积神经网络的深度图像挖掘
图像挖掘是一种从庞大的图像数据集中搜索和发现有价值的信息和知识的方法。图像挖掘基于数据挖掘、数字图像处理、机器学习、图像检索和人工智能。图像挖掘处理隐藏信息提取、图像数据关联和图像中不清晰可见的附加模式。选择适合图像挖掘过程的适当对象或图像特征是程序员面临的主要挑战。该过程包括在更短的时间内找出最有效的路线并节省用户的工作量。本文的主要目标是设计和实现具有更高性能的图像分类系统，其中使用 CIFAR-10 数据集来训练和测试使用 CNN 的分类模型。卷积神经网络是值得信赖的，它可以产生高质量的结果。使用深度卷积神经网络 (DCNN) 获得了 98% 的高准确率。
追踪技术：隐私监管、执行和风险
科技巨头们以各种方式响应了 CCPA 的号召，包括苹果在 2020 年首次推出的一系列 iOS 隐私功能，谷歌同年宣布将逐步淘汰 Chrome 中的第三方 Cookie。苹果新的 iOS 隐私功能包括应用程序跟踪透明度，要求应用程序事先征得用户同意才能进行跨应用程序跟踪（将从某个应用程序收集的数据与从其他公司的应用程序或资产收集的数据关联起来），并阻止发布商访问未同意用户的广告 ID。苹果的举措比 CCPA 的选择退出指令更进一步，对跨应用程序跟踪施加了选择加入要求，对广告收入和移动设备上成熟的广告投放和衡量模式产生了立竿见影的影响，再加上谷歌的声明，进一步强调了需要新的广告模式，以更保护隐私的方式处理消费者数据。
基于LIDAR的在线导航算法的自治
摘要：在本文中，我们提出了一种新的方法，用于在农业中农作物行之间的自主机器人导航。通过将2D光检测和范围（LIDAR）数据投影到机器人的运动方向上，以执行具有噪声（DBSCAN）的应用程序的一维空间聚类来实现。通过将DBSCAN的虚拟地标与机器人的位置相结合，从粒子过滤器中更新了映射和定位（MAL）。此方法映射的结果并在一次扫描中同时估算机器人的位置。每个机器人的位置取决于当前扫描和以前的扫描的LIDAR数据信息。数据关联是通过将许多连续扫描和卡尔曼过滤器组合在一起的数据来实现全局路径。通过组合本地位置创建的全局轨迹允许机器人实时自动导航，而无需经历从裁剪领域收集所有数据的先前阶段。本文还使用不同的参数进行FIR滤波器校正，以增强所提出的方法的有效性。
UROLOGIAVERONA.IT“隐私政策”（依据第 196/2003 号立法法令）
用于操作本网站的计算机系统和软件程序在正常运行过程中会获取一些个人数据，然后在使用互联网通信协议时隐式传输这些数据。收集这些信息并不是为了与已识别的相关方相关联，但就其本质而言，通过处理和与第三方持有的数据关联，可以识别用户。此类数据包括连接到网站的用户所使用的计算机的 IP 地址或域名、所请求资源的 URI（统一资源标识符）地址、请求的时间、向服务器提交请求所使用的方法、响应中获得的文件的大小、指示服务器给出的响应状态的数字代码（成功、错误等）以及与操作系统和用户 IT 环境有关的其他参数。该数据仅用于获取有关网站使用情况的匿名统计信息并检查其是否正常运行，并在处理后立即删除。如果网站发生假设的计算机犯罪，这些数据可用于确定责任：除这种可能性外，网络联系人的数据不会保留超过七天。
用于软机器人应用的大面积和低成本力/触觉电容传感器
抽象的外观变化是在室外环境中自动驾驶汽车可视定位的最具挑战性问题之一。当前图像与地图中的地标之间的数据关联可能很困难，如果地图是在不同的环境条件下构建的。本文提出了一种解决方案，以构建和使用多条件地图，其中包含在不同条件下记录的序列（白天，夜晚，雾，雪，雨，雨，季节的变化等）。在视觉定位期间，我们利用排名函数从地图中提取最相关的信息。此排名功能旨在考虑车辆的姿势和当前环境状况。在映射阶段，通过不断向地图添加数据来涵盖所有条件，从而导致地图大小的持续增长，进而导致定位速度和性能。我们的地图管理策略是一种增量方法，旨在限制地图的大小，同时使其尽可能多样化。我们的实验是对使用我们的自主班车以及广泛使用的公共数据集收集的真实数据进行的。结果表明，我们的方法在不同的挑战性条件下显着改善了本地化性能。