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World File Search System数据流
用于节能数据流的空间架构......
卷积在 CNN 操作中占主导地位，占运行时间的 90% 以上。尽管这些操作可以利用高度并行的计算范例，但由于伴随的带宽要求，吞吐量可能无法相应扩展，并且由于数据移动可能比计算更昂贵，因此能耗仍然很高。
一项关于延迟部分标记数据流的半监督学习的调查
未标记的数据出现在许多域中，并且与流应用程序特别相关，即使数据丰富，标记的数据也很少见。要解决与此类数据相关的学习问题，人们可以忽略未标记的数据，而只专注于标记的数据（监督学习）；使用标记的数据并尝试利用未标记的数据（半监督学习）；或假设可以根据要求提供一些标签（主动学习）。第一种方法是最简单的，但是可用的标记数据量将限制预测性能。第二个依赖于查找和利用数据分布的基本特征。第三个取决于外部代理以及时提供所需的标签。本调查特别注意在半监督环境中利用未标记数据的方法。我们还讨论了延迟的标签问题，这会影响完全监督和半监督的方法。我们提出一个统一的问题设置，讨论学习保证和现有方法，解释相关问题设置之间的差异。最后，我们审查当前的基准测试实践，并提出改编以增强它们。
deepriver：数据流的深度学习库
在当今快速发展的景观中，机器学习（ML）算法在基于可用数据的决策过程中起着关键作用。这些算法虽然加速分析，但仍需要对动态数据结构进行连续适应，因为模式可能会迅速发展。要解决这种命令，采用在线学习和连续的ML技术变得至关重要。虽然深度学习技术在静态，预定义的数据集上表现出了出色的表现，但它们在动态和不断发展的数据流中的应用仍未得到充满激光。在实时决策中，深度学习中没有广泛的集成到在线，流媒体和持续的学习方案中妨碍了这些高级算法的全部潜力（Kulbach等，2024）。Deepriver Python软件包的出现填充了数据流的深度学习领域的关键空隙。利用河流的能力（Montiel等，2021）和Pytorch（Paszke等，2017），Deepriver为监督和无人看管的学习提供了统一的API，为您提供了无缝的桥梁，从而提供了深入的深度学习技术与动态数据流构成的挑战之间的无缝桥梁。此外，该软件包为从业人员提供了用于数据流预处理的基本工具，并在动态的实时环境中评估深度学习模型。此类功能已应用于流动异常检测（Cazzonelli＆Kulbach，2022）。此软件包是一项宝贵的资产，可以解锁深度学习技术在在线，流媒体和持续学习方案中脱颖而出的潜力。随着对机器学习系统对发展数据结构的有效和有效适应的需求不断增长，因此将深层的整合到景观中变得至关重要。在寻求动态不断变化的环境中利用机器学习的全部力量，确保我们的决策过程在面对不断发展的数据景观时保持准确，相关和敏捷性。
Jan Schoenke、Nils Aschenbruck、Roberto Interdonato、Rushed Kanawati、Ann-Christin Meisener 等人。Gaia-AgStream：用于挖掘农业复杂数据流的可解释 AI 平台。2021 年 6 月，法国，在线，国际智能和可持续农业会议。第 71-83 页。hal-03636208
摘要。我们提出了一份关于农业领域人工智能 (AI) 和数据流平台概念的立场文件。我们项目的目标是通过提供一个名为 Gaia-AgStream 的人工智能和数据流平台，在碳农业和生物多样性保护方面支持农业生态学，该平台加速了人工智能在农业中的应用，可供农民和农业公司直接使用。我们提出的技术创新侧重于智能传感器网络、统一不确定性管理、可解释的人工智能、根本原因分析和混合人工智能方法。我们的人工智能和数据流平台概念为欧洲开放数据基础设施项目 Gaia-X 做出了贡献，包括数据和人工智能模型的互操作性以及数据主权和人工智能基础设施。我们设想的平台和为碳农业和生物多样性开发的人工智能组件将使农民能够采用可持续和有弹性的生产方法，同时通过将碳封存和人工智能就绪数据流货币化来建立新的和多样化的收入来源。开放和联合的平台概念允许将研究、工业、农业初创企业和农民聚集在一起，以形成可持续的创新网络。我们在这些背景下描述了我们提出的方法的核心概念和架构，概述了我们平台的实际用例，并最终概述了挑战和未来前景。
功能+数据流：指定数字孪生型机器学习管道的框架
数字双胞胎（DTS）用于物理系统的开发，以实现人工智能（AI），尤其是用于来自不同来源的综合数据或创建计算效果，减少尺寸的模型的数据。的确，即使在非常不同的应用程序域中，Twinning也采用了常见技术，例如使用混合数据（即来自基于物理学的模型和传感器）的模型订单降低和模型化（即数据）。尽管这种明显的普遍性，但当前的开发实践是临时的，使AI管道的设计用于数字孪晶复杂且耗时。在这里，我们建议函数+数据流（FDF），该域特异性语言（DSL）描述了DTS中的AI管道。FDF旨在促进数字双胞胎的设计和验证。特别是，FDF将功能视为一流的公民，从而有效地操纵了使用AI学习的模型。我们说明了FDF对两种混凝土用例的好处：预测结构的塑性应变并建模轴承的电磁行为。
转换数据流：ETL管道自动化中的生成AI
为此，量身定制的算法旨在处理用户请求，采用复杂的数据表示技术来封装这些查询中嵌入的语义细微差别和上下文提示。此用户请求的分布式表示形式是从可用选项的曲目中识别最合适的ETL解决方案的基础。随后，通过生成模型对确定的解决方案进行了罚款，该模型将其与原始用户规范相一致，从而提高了最终结果的一致性和相关性。在提出的管道的配方中，评估和测试了一组选定的嵌入技术和生成模型，最终在识别最有效的方法中，这些方法可以为用户提供最有效的答案，如论文中所阐明的那样。
第1部分的特殊主题，以实现新时代的弹性和声音数据流社会
在1980年代末和1990年代初，在互联网传播之前，许多人使用了个人计算机连接，其中计算机通过电话线或ISDN连接到电信提供商的计算机来发送和接收信息1。个人通信除了现有的语音信息传播外，还为数据通信铺平了道路，尽管此类数据通信主要是基于文本的服务，例如电子邮件，mes-sage板和聊天，但它们稳步流行。之后，互联网的商业用途也在日本开始，随着1995年Windows 95的发布，互联网向普通家庭的传播迅速发展。在1990年代后期，当互联网开始传播时，主流电信环境是通过电话线拨打连接的，并且存在诸如沟通速度不足，付费付费服务以及无法在连接到互联网时拨打电话的问题。
EGNN-C+：可解释的演化粒状神经网络及其在弱监督 EEG 数据流分类中的应用
摘要 — 我们引入了一种改进的增量学习算法，用于进化粒神经网络分类器 (eGNN- C+)。我们使用双边界超框来表示颗粒，并定制自适应程序以增强外框对数据覆盖和噪声抑制的鲁棒性，同时确保内框保持灵活性以捕获漂移。分类器从头开始发展，动态合并新类别，并执行局部增量特征加权。作为一种应用，我们专注于脑电图 (EEG) 信号中与情绪相关的模式的分类。情绪识别对于增强计算机系统的真实感和交互性至关重要。挑战恰恰在于开发高性能算法，能够有效地管理生理数据中的个体差异和非平稳性，而无需依赖特定于受试者的校准数据。我们从 28 名玩电脑游戏的人获得的 EEG 信号的傅里叶频谱中提取特征 - 这是一个公共数据集。每个游戏都会引发不同的主要情绪：无聊、平静、恐惧或快乐。我们分析单个电极、时间窗口长度和频带，以评估由此产生的独立于用户的神经模型的准确性和可解释性。研究结果表明，两个大脑半球都有助于分类，尤其是颞叶 (T8) 和顶叶 (P7) 区域的电极，以及额叶和枕叶电极的贡献。虽然模式可能出现在任何波段中，但 Alpha (8-13Hz)、Delta (1-4Hz) 和 Theta (4-8Hz) 波段按此顺序与情绪类别表现出更高的对应性。eGNN-C+ 证明了学习 EEG 数据的有效性。即使面对高度随机的时变 4 类分类问题，它也能使用 10 秒时间窗口实现 81.7% 的准确率和 0.0029 II 的可解释性。
跨境数据流：欧洲的选择
在日益碎片化的数字世界中，欧洲面临着跨境数据流方面的威胁和挑战。威胁来自专制的中国，中国试图在保持与全球数据流联系的同时，维护国家对数据的访问权。挑战来自在数字领域占主导地位的美国，其市场领先地位和先发优势制约了欧洲国内挑战者的增长。在这种背景下，围绕欧洲数字主权的辩论取得了进展，特别是当国家和欧洲政策制定者在自由流动效率和保护其数据不被其他国家行为者侵犯之间取得平衡时。监管跨境数据流的多边努力遭遇挫折，面临执法、相互不信任和系统差异等问题。从欧盟的《通用数据保护条例》到中国的网络安全和数据保护立法、印度的“中立立场”，再到《数据保护法案》等多国协议，各国政府和其他行为者越来越多地选择国家或充其量是多边的解决方案。本政策报告以中国和印度为例，重点研究云计算和基础设施问题，盘点了迅速演变的国际环境。通过分析这场辩论的各个方面以及现有安排，总结了十条关于监管跨境数据流的经验教训。
测量数据和数据流的价值
该报告由Simon Lange，John Mitchell，Vincenzo Spiezia和Jorrit Zwijnenburg起草。它是在经合组织科学，技术与创新局（STI）的主任安迪·维科夫（Andy Wyckoff）和STI数字经济政策部主管Audrey Plonk的监督下准备的。该报告受益于经合组织科学，技术和创新局（Angela Attrey，Gallia Daor，Christian Reimsbach-Kounatze等）的评论和建议，以及Virtual OECD工作室的参与者，“衡量数据和数据流的价值”，在4月7日举行。Angela Gosmann和Mark Foss提供了编辑支持。本出版物是对数字经济政策委员会的2021-2022工作和预算计划的IOR 1.3.1.2.3的贡献。