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使用 Microsoft Power BI 实现人工智能 - BI 课程
1. 企业中 AI 入门：您的数据. ... 17 实时数据提取与批处理 19 Power BI 中的实时数据集 19 使用 Power BI 批量处理数据 22 在数据流中使用 Power Query 导入批量数据 23 数据流计算引擎 24 数据流选项 24 Power BI 中的 DirectQuery 25 导入与直接查询：实用建议 25 高级版、专业版和免费版 Power BI 26 总结 27
i＆t和香港的智慧城市发展
ITIB于2023年12月发布了有关促进数据流和保护数据安全性的政策声明，阐明了政府的管理原则和有关数据流和数据安全的关键策略，并提出18个具体的行动项目。（https://www.itib.gov.hk/en/publications/）
用于传感器应用的流数据库服务器
摘要 我们提出了一个流数据处理框架，该框架将流数据库服务器作为基本组件。服务器充当分布式数据流源阵列与访问和分析流的最终用户客户端之间的流控制过滤器。底层框架提供新颖的流管理和查询处理机制，以支持在线获取、管理、存储、非阻塞查询。和分布式多传感器网络的数据流集成。在本文中，我们为流数据库定义了 OUT 流模型和流表示，并描述了流处理框架关键组件的功能和实现，包括源流的查询处理接口、流管理器、流缓冲区管理器、非阻塞查询执行，以及一类用于连接受滑动时间窗口约束的多个数据流的新连接算法。我们使用真实数据流进行实验，以评估新算法相对于传统流连接算法的性能。实验显示了显着的性能改进，也证明了我们的系统在处理数据流方面的灵活性。介绍了一种用于智能检测危险材料的多传感器网络应用程序，以说明我们框架的功能。
适用于传感器应用的流数据库服务器
摘要 我们提出了一个流数据处理框架，该框架将流数据库服务器作为基本组件。服务器充当分布式数据流源阵列与访问和分析流的最终用户客户端之间的流控制过滤器。底层框架提供了新颖的流管理和查询处理机制，以支持分布式多传感器网络的在线获取、管理、存储、非阻塞查询和数据流集成。在本文中，我们为流数据库定义了 OUT 流模型和流表示，并描述了流处理框架关键组件的功能和实现，包括源流的查询处理接口、流管理器、流缓冲区管理器、非阻塞查询执行以及一类用于连接受滑动时间窗口约束的多个数据流的新连接算法。我们使用真实数据流进行实验，以评估新算法与传统流连接算法的性能。实验表明性能显著提高，同时也证明了我们的系统在处理数据流方面的灵活性。我们介绍了一种用于智能检测危险材料的多传感器网络应用，以说明我们框架的功能。
用于摄影测量和远程监控的数字存储设备...
使用卫星或飞机进行环境监测、摄影测量、制图或资源管理需要高几何分辨率和多光谱方法，以满足现代高度指定的分析需求。因此，产生了高传感器数据速率（Reiniger，1997），对数据流的存储和传输到地面部分进行进一步处理和归档提出了严格的要求。然而，只有通过安装全球地面接收站网络，能够在数据接收期间实时记录数据流（如 ERS 卫星），或通过机载存储选定的全分辨率（SPOT 卫星）或低分辨率（ENVISAT 卫星）场景，才能实现数据集的全球获取。数据流的技术特性导致了专门用于记录和保存遥感数据的存储设备的开发。在从数据生成到最终应用或保存以供未来使用的过程中，高容量存储设备遵循数据流，如图 1 所示。原则上必须考虑以下不同的存储设备：
鼓励欧盟中小企业采用人工智能 - nxedge.io
由于数据可用性成本高昂，而且这些数据单独来看可能价值不大，因此数据流并未得到充分利用。例如，行业级制造业数据可能对所有公司都很有价值，但来自一家中小企业的数据流价值就低得多。欧盟可以通过提供公共投资基金来协调激励措施，以便公司能够量化业务流的各个方面——前提是这些数据随后被提交给公共数据信托，该信托可供行业内所有公司使用。这本质上是将行业数据流视为一种需要政府投资才能充分实现的公共基础设施。根据其构建方式，这种方法可以与欧盟数据战略中提出的欧洲数据空间理念兼容。26
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。
在完全沉浸式 VR 中同步使用脑电图和眼动追踪的方法
本研究探索了多模态生理数据流的同步，特别是脑电图 (EEG) 与具有眼动追踪功能的虚拟现实 (VR) 耳机的集成。通过在完全沉浸式 VR 环境中实现基于混合稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 的脑机接口 (BCI) 拼写器，展示了同步数据流的潜在用例。硬件延迟分析显示 EEG 和眼动追踪数据流之间的平均偏移为 36 毫秒，平均抖动为 5.76 毫秒。该研究进一步介绍了 VR 中脑机接口 (BCI) 拼写器的概念验证，展示了其在现实世界中的应用潜力。研究结果强调了将商业 EEG 和 VR 技术结合起来进行神经科学研究的可行性，并为在生态有效的 VR 环境中研究大脑活动开辟了新途径。未来的研究可以集中在改进同步方法和探索各种情况下的应用，例如学习和社交互动。
引用Shoushtari，M。（2021）。集成网络增强遥测（INET）中的保密编码。国际遥测会议记录，
数据安全在数据传输，处理和存储的所有领域都起着至关重要的作用。本文考虑了对航空遥测系统中无线通信链接的窃听攻击的安全性。这些系统中的数据流通常由传统的加密算法（例如高级加密标准（AES））进行加密。在这里，我们为集成网络增强遥测（INET）通信系统提供了一种安全的编码技术，该技术可以与现代加密方案相结合。我们考虑一个窃听场景，其中测试条款（TA）和合法接收器或地面站（GS）之间存在两个遥测链接。我们展示了如何使用这两个链接来传输加密和未加密的数据流，同时确保两个流的安全。假定一个单个窃听者可以通过其嘈杂的频道介绍两个链接。由于我们的方案不需要对未加密的数据流进行加密，因此提出的方案提供了减小所需秘密密钥大小的能力，同时确保传输数据安全。