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1 数据处理信息...
数据控制者。 A&DWEA SRL - Pagnana Lane n. 35, 31033 Castelfranco Veneto (TV)，增值税号为 03437570264。如需任何信息或行使本信息中列出的权利，请联系 info@weagroup.it。数据处理的目的和类别。 (1) 数据控制者为合同前和/或合同过程中的需要处理相关方的公共数据（例如姓名、姓氏、住所、出生日期和地点、公司名称、注册办事处、增值税号、任何其他公共和非敏感数据），包括行政和会计目的以及与关系的合同前和/或合同阶段相关的任何其他方面。特别是，数据控制者处理相关方的数据是为了向相关方提供服务和/或产品，以及履行合同产生的所有义务。 (2) 数据控制者处理相关方的公共数据，以履行国家、欧洲或超国家立法规定的立法义务。 （3）数据控制者处理普通数据而非利害关系人的数据，是为了在司法和外部环境中确定、行使或捍卫数据控制者的权利。 (4) 数据控制者处理相关方的公共数据（例如电子邮件地址）以发送广告材料或商业通信、优惠和促销、直接销售，或进行市场研究或民意调查（这些活动合在一起被定义为“直接营销活动”）。法律依据。参考第（1）点，客户或潜在客户提供的数据将根据艺术进行处理。 6 杆。 1 封信。 b) GDPR 或为执行根据相关方要求采取的预合同或合同措施。参考第 (2) 点，法律依据在于履行数据控制者所承担的法律义务（GDPR 第 6 条第 1 款 c）项）。参考第（3）点，法律依据在于数据控制者的合法利益（GDPR 第 6 条第 1 款 f）项）。事实上，如果利益相关方和数据控制者之间出现争议/争论/辩论，后者有权处理利益相关方的数据以维护其权利。参照第（4）点，法律依据在于：i）利益相关方的可选同意（GDPR 第 6 条第 1 款 a）项）； ii) 在艺术中。新隐私法第 130 条第 4 款，但仅限于通过电子邮件处理以及发送与已“出售”给客户的服务类似的服务有关的通信的情况； iii) 根据艺术规定的合法利益。 6 杆。 1 封信。 f) （与序言号结合）47 GDPR) 当相关方预期数据控制者进行此类处理并且这不侵犯其权利和自由时（有关该法律依据的更多信息，请通过上述地址联系数据控制者）。数据保留条款。参考第（1）点，如果在没有后续合同规定的情况下提供数据，潜在客户的数据将被保留，直到处理这些数据的理由消失为止（例如，一旦完成相关的行政程序，数据将被销毁）。相反，在随后签订合同并提供数据的情况下，数据保留的最长期限为合同生效之日起 10 年。仅就供应商而言，如果业主对供应商提供的估价客观上不感兴趣，则供应商的数据将被立即删除。万一。相反，对于提交时“有趣”但不必要的报价，供应商的数据将被保留一年，以评估以后签订合同的机会。相反，如果签订了合同（与客户和供应商签订），数据将在合同终止后最多保留 10 年，以满足数据控制者依法遵守的税务、会计和法律要求。参考第（2）点，保留期取决于数据控制者在处理时所采用的规则。参照第（3）点，数据控制者仅在有合理可能性需要采取法律行动的情况下才会为此目的保留相关方的数据。参照第（4）点，供应商数据将保留一年，以便评估以后签订合同的机会。相反，如果签订了合同（与客户和供应商签订），数据将在合同终止后最多保留 10 年，以满足数据控制者依法遵守的税务、会计和法律要求。参考第（2）点，保留期取决于数据控制者在处理时所采用的规则。参照第（3）点，数据控制者仅在有合理可能性需要采取法律行动的情况下才会为此目的保留相关方的数据。参照第（4）点，供应商数据将保留一年，以便评估以后签订合同的机会。相反，如果签订了合同（与客户和供应商签订），数据将在合同终止后最多保留 10 年，以满足数据控制者依法遵守的税务、会计和法律要求。参考第（2）点，保留期取决于数据控制者在处理时所采用的规则。参照第（3）点，数据控制者仅在有合理可能性需要采取法律行动的情况下才会为此目的保留相关方的数据。参照第（4）点，
第二讲《大数据处理系统架构》
建立一个收集点，在此为收集的数据提供本地元数据并将其存储或传输以进行进一步处理。由于任何原因未通过收集点的数据将被忽略。对于结构化数据，使用预定义的算法从原始格式进行转换。如果已知数据结构，这是最有效的过程。但是，如果数据以二进制形式呈现，数据之间的结构和关系就会丢失，那么开发基于它们进行数据处理的算法和软件就会变得极其困难。
机载计算机、数据处理系统和微电子档案
ADHA 模块产品（ADHA-MP）： - ADHA 车载计算机模块（AOBCM） - ADHA 大容量存储器模块（A3M） - ADHA 计算模块（支持人工智能） - ADHA 通用 I/O 模块（RTU/ICU 模块） - 用于 AOCS 传感器和执行器的 ADHA 专用 I/O 模块 - 用于推进阀的 ADHA 专用 I/O 模块 - ADHA 数据处理模块 - ADHA 电机驱动电子模块 - 用于 PF 和/或 PL 的 ADHA 安全模块 - …
对CRISPR脱离目标网站预测的数据处理和问题表达的系统评估
crispr/cas9系统被广泛用于广泛的基因编辑范围。虽然该基因编辑技术在目标区域非常准确，但可能有许多计划外的靶标地点。因此，已经开发了大量计算方法，以预测给定指导RNA和参考基因组的靶向切割位点。但是，这些方法基于通过实验技术生成的小规模数据集（仅数十个到数百个目标位点），以检测具有较低信噪比比率的O杀目标位点。最近，一种新的体外实验技术来检测目标位点，用于生产前所未有的规模和质量的数据集（超过110个指导RNA超过200,000个O杀靶网站）。此外，同一项研究还包括58个指南RNA的指南seq实验，以产生靶位点的体内测量。在这里，我们通过利用这些数据来对数据处理进行系统评估和CRISPR OB-OR杀害目标站点预测问题的系统评估，从而填补了以前的计算方法的差距。我们的评估表明，在模型培训之前，数据转换作为预处理阶段至关重要。此外，我们通过在培训数据集中添加潜在的无效目标站点来证明获得的改进。此外，我们的结果表明，将导向RNA和o靶位点之间的不匹配数量添加为特征的重要性。在本文中，我们提出了基于体外转移学习的体内模型中的预处理的靶标模型。我们的结论将对基于高通量数据集的o实量预测变量的未来开发有所帮助。
数据处理至关重要：SRPH-Konvergen AI 为 WMT'21 打造的机器翻译系统
本文介绍了三星菲律宾研究中心和 Konvergen AI 联合团队为 WMT'21 大规模多语言翻译任务提交的机器翻译系统。我们的团队参加了 Small Track #2，其任务是为五种东南亚语言（爪哇语、印尼语、马来语、他加禄语和泰米尔语 1 ）以及英语制作一个多语言机器翻译系统，涵盖所有 30 个方向。我们将首先描述用于预处理数据的过滤启发式方法，然后概述我们训练和评估模型所采取的步骤。特定的超参数、预处理决策和其他训练参数将在其相应的部分列出。最后，我们报告在 FLORES-101（Goyal 等人，2021 年）隐藏测试集以及竞赛隐藏测试集上的结果。
![通过分层相关性传播增强核电站 AI 模型的可解释性 Seung Geun Kim a*、Seunghyoung Ryu a、Hyeonmin Kim b、Kyungho Jin b、Jaehyun Cho ba 应用人工智能实验室/b 韩国原子能研究院风险评估与管理研究团队，韩国大田儒城区大德大路 989 号街 111，34057 * 通讯作者：sgkim92@kaeri.re.kr 1.简介 随着人工智能 (AI) 技术的快速发展，各个领域的应用数量巨大。核领域也紧跟这一趋势，许多研究利用 AI 模型解决事件诊断和自动/自主操作等问题。然而，占据近期 AI 技术应用最大份额的深度神经网络 (DNN) 具有不透明且可解释性低的局限性。对于基于 DNN 的模型，很难了解模型的内部逻辑或模型如何从给定的输入推断出输出。由于这一限制，尽管基于 DNN 的模型的性能可以接受，但人们对将其实际应用于安全关键领域和与道德/法律问题相关的领域仍犹豫不决。为了克服可解释性低的限制，已经提出了许多可解释的人工智能 (XAI) 方法。XAI 方法可以提供详细的解释，例如模型的内部逻辑和输入与输出之间的关系。然而，尽管可解释性问题对于安全关键的核领域至关重要，但缺乏处理 XAI 的研究。在本研究中，为了提高核领域人工智能模型的可解释性和实用性，研究了分层相关性传播 (LRP) [1]，它是 XAI 方法之一，与其他 XAI 方法相比，它在许多应用中表现出更好的性能。论文的其余部分组织如下。在第 2 章中，对 XAI 和 LRP 进行了简要说明。第 3 章描述了可行性检查实验，第 4 章总结了本文。 2. 前言 2.1 可解释人工智能 可解释人工智能 (XAI) 是一种使人类轻松理解 AI 模型的技术。大多数 AI 模型在数据处理和解决问题的方法方面与人类不同。例如，AI 模型识别具有像素 RGB 值的图像，而人类则不能。提出 XAI 是为了减轻理解 AI 模型内部过程或推断某些输出的原因的难度。](/simg/d/dd5abf0752fcc9f891dc4a96743f916f96f28350.png)
通过分层相关性传播增强核电站 AI 模型的可解释性 Seung Geun Kim a*、Seunghyoung Ryu a、Hyeonmin Kim b、Kyungho Jin b、Jaehyun Cho ba 应用人工智能实验室/b 韩国原子能研究院风险评估与管理研究团队，韩国大田儒城区大德大路 989 号街 111，34057 * 通讯作者：sgkim92@kaeri.re.kr 1.简介 随着人工智能 (AI) 技术的快速发展，各个领域的应用数量巨大。核领域也紧跟这一趋势，许多研究利用 AI 模型解决事件诊断和自动/自主操作等问题。然而，占据近期 AI 技术应用最大份额的深度神经网络 (DNN) 具有不透明且可解释性低的局限性。对于基于 DNN 的模型，很难了解模型的内部逻辑或模型如何从给定的输入推断出输出。由于这一限制，尽管基于 DNN 的模型的性能可以接受，但人们对将其实际应用于安全关键领域和与道德/法律问题相关的领域仍犹豫不决。为了克服可解释性低的限制，已经提出了许多可解释的人工智能 (XAI) 方法。XAI 方法可以提供详细的解释，例如模型的内部逻辑和输入与输出之间的关系。然而，尽管可解释性问题对于安全关键的核领域至关重要，但缺乏处理 XAI 的研究。在本研究中，为了提高核领域人工智能模型的可解释性和实用性，研究了分层相关性传播 (LRP) [1]，它是 XAI 方法之一，与其他 XAI 方法相比，它在许多应用中表现出更好的性能。论文的其余部分组织如下。在第 2 章中，对 XAI 和 LRP 进行了简要说明。第 3 章描述了可行性检查实验，第 4 章总结了本文。 2. 前言 2.1 可解释人工智能 可解释人工智能 (XAI) 是一种使人类轻松理解 AI 模型的技术。大多数 AI 模型在数据处理和解决问题的方法方面与人类不同。例如，AI 模型识别具有像素 RGB 值的图像，而人类则不能。提出 XAI 是为了减轻理解 AI 模型内部过程或推断某些输出的原因的难度。
通过分层相关性传播增强核电站 AI 模型的可解释性 Seung Geun Kim a*、Seunghyoung Ryu a、Hyeonmin Kim b、Kyungho Jin b、Jaehyun Cho ba 应用人工智能实验室/b 韩国原子能研究院风险评估与管理研究团队，韩国大田儒城区大德大路 989 号街 111，34057 * 通讯作者：sgkim92@kaeri.re.kr 1.简介 随着人工智能 (AI) 技术的快速发展，各个领域的应用数量巨大。核领域也紧跟这一趋势，许多研究利用 AI 模型解决事件诊断和自动/自主操作等问题。然而，占据近期 AI 技术应用最大份额的深度神经网络 (DNN) 具有不透明且可解释性低的局限性。对于基于 DNN 的模型，很难了解模型的内部逻辑或模型如何从给定的输入推断出输出。由于这一限制，尽管基于 DNN 的模型的性能可以接受，但人们对将其实际应用于安全关键领域和与道德/法律问题相关的领域仍犹豫不决。为了克服可解释性低的限制，已经提出了许多可解释的人工智能 (XAI) 方法。XAI 方法可以提供详细的解释，例如模型的内部逻辑和输入与输出之间的关系。然而，尽管可解释性问题对于安全关键的核领域至关重要，但缺乏处理 XAI 的研究。在本研究中，为了提高核领域人工智能模型的可解释性和实用性，研究了分层相关性传播 (LRP) [1]，它是 XAI 方法之一，与其他 XAI 方法相比，它在许多应用中表现出更好的性能。论文的其余部分组织如下。在第 2 章中，对 XAI 和 LRP 进行了简要说明。第 3 章描述了可行性检查实验，第 4 章总结了本文。 2. 前言 2.1 可解释人工智能 可解释人工智能 (XAI) 是一种使人类轻松理解 AI 模型的技术。大多数 AI 模型在数据处理和解决问题的方法方面与人类不同。例如，AI 模型识别具有像素 RGB 值的图像，而人类则不能。提出 XAI 是为了减轻理解 AI 模型内部过程或推断某些输出的原因的难度。
快速视觉呈现以支持地理空间大数据处理
鉴于任何组织中人类GIS/图像分析师数量有限，其时间和组织资源的使用很重要，尤其是考虑到大数据应用方案，当组织可能被大量地理空间数据淹没时。目前的手稿专门用于实验研究的描述，概述了人类计算机共生的概念，其中计算机执行任务（例如在大图像数据集上的分类），以及，依次进行分析，人类通过脑电脑接口（BCIS）进行分析，以对机器学习困难的这些图像进行分类。添加BCI分析是利用大脑更好地回答问题的能力：“该图像中的对象是要寻找的对象吗？”为了确定这种系统的可行性，对监督的多层卷积神经网络（CNN）进行了训练，以检测卫星图像数据中的“船”和“无船”之间的差异。然后将一个预测层添加到经过训练的模型中，以输出给定图像在这两个分类中的每个分类中的概率。如果概率在以0.5为中心的高斯分布的平均值的一个标准偏差之内，则将它们存储在单独的数据集中，以使用Psyhopy实施的快速串行视觉呈现（RSVP），使用低成本的情绪“ Insigh” EEG BCI BCI HEADSET对人类分析师实施。在RSVP阶段，可以顺序证明每分钟数百张图像。以这样的速度，人类分析师无法就每个图像中的内容做出任何有意识的决定。但是，耳机仍然可以检测到潜意识的“ aha-moment”。这些时刻的发现是通过事件相关电位（ERP）（特别是p300 ERP）的说明来解析的。如果生成了p300 ERP来检测船，则相关图像将移至其应有的指定数据集；否则，如果尚不清楚图像分类，则将其预留在另一次RSVP迭代中，其中每次都会增加分析师观察每个图像的时间。如果分类在大量的RSVP迭代后仍不确定，则所讨论的图像将位于其较大图像场景的网格矩阵中。然后将相邻的图像添加到网格上的图像中，然后将其添加到演示文稿中，以通过扩展的视野为分析师提供更多上下文信息。如果分类仍然不确定，则提供了视野的最终扩展。最后，如果以某种方式不确定图像的分类，则将图像存储在存档数据集中。
神经技术：欧盟个人数据处理背景下的脑机接口和脑数据或神经数据的保护
神经技术的发展极大地促进了健康研究。基于脑电图分析的BCI研究是治疗医学和神经科学领域最有前景的。神经技术和人工智能的最新进展使我们能够更多、更快地获取人类大脑中积累的信息，使机器能够读取我们的心理冲动，对其进行处理、解释和操纵，甚至可能改变我们对人类的概念。这个新的神经技术生态系统为获取大量敏感信息、与健康相关的神经数据以及人们最私密的想法创造了完美的场景。
使用前馈神经网络和卷积神经网络进行脑电图数据处理的比较∗
通过大脑活动过程中产生的信号[10]。BCI的目的是建立人脑与计算机之间的通信链路，它提供了一种不使用肌肉将脑电波转化为物理效应的方法[11]。在BCI技术诞生的几十年里，脑电图（EEG）信号分类方法的研究一直是BCI技术不断发展的驱动力。EEG是BCI系统中的一种非侵入式采集方法[1]。它通过将电极放置在头皮上来检测微弱的EEG信号，并记录脑神经活动过程中电信号的变化。然而，由于EEG在穿过大脑皮层到头皮时会大大减弱，提取出的信号的信噪比极低，增加了后续特征提取和分类的难度[13]。传统的分类方法很难找到很好区分和代表性的特征来设计具有优异性能的分类模型。然而，近年来，深度学习方法在图像和语音领域取得了巨大的成功，例如良好的泛化能力以及对数据特征的逐层自动学习[12]。本研究创建了一个可以识别和自动提取脑电信号特征的卷积神经网络，并使用来自同一公共数据库的数据比较了传统特征提取和分类方法的准确性。我们在这个项目中使用了PhysioNet脑电数据，该数据由109名受试者的1500多个一分钟和两分钟的脑电图记录组成。我们的工作目标是通过检测从八个头皮通道获得的脑电活动来探索快速傅里叶变换（FFT）信号分析技术，以区分睁眼（EO）和闭眼（EC）两种状态。