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人工智能在成像应用方面的应用
基于数据流的软件的新项目 最近，Opto Engineering 再次与 Base Class 合作，为 Shake Picker 的新项目提供组件。这一次，机器人没有使用 Penso，而是使用与 Opto Engineering 共同开发的视觉应用程序 FabImage Studio Professional 来控制。Fab Image 是一款基于数据流的软件，专为机器视觉工程师设计。其图形设计允许快速进行软件原型设计，而简单的“导出到代码”功能为开发人员提供了最先进应用程序所需的自由。其架构高度灵活，确保用户可以轻松地根据他们的工作方式和任何项目的特定要求调整产品——就像 Shake Picker – System 版本一样。
UDA1352TS 48 kHz IEC 60958 音频 DAC
当板载时钟锁定到输入频率时，锁定指示位被设置，并且可以通过 L3 总线或 I 2 C 总线接口读取。在内部，PLL 锁定指示可以与输入数据流的 PCM 状态位以及是否检测到任何突发前导的状态相结合。默认情况下，当 IEC 60958 解码器和板载时钟都锁定到输入信号并且输入数据流是 PCM 数据时，将断言引脚 LOCK。但是，当 IC 被锁定但 PCM 状态位报告非 PCM 数据时，引脚 LOCK 将返回到低电平。锁定状态和 PCM 检测的这种组合可以被 L3 总线或 I 2 C 总线寄存器设置否决。
数据记录器 - 仪器设备
• 将数据转换为各种格式，以便使用特定领域的工具进行分析。 • 使用灵活的数据定义格式将数据流中的数据解释为其组成参数。 • 将数据存档到硬盘、CD 或 DVD 以供日后分析或长期存储。 • 数据可视化，以便在 R EVEAL 中使用支持实时和快速回放的框架进行可视化分析（如果有合适的硬件）。可用的可视化工具包括视频、音频、图形、1553、CANBus、仪表、文本和时间。 • 解密 S3DR 数据存储介质。 • 使用补充数据注释记录的数据。 • 自动分析数据流以识别数据模式或流中的事件。
用于系统识别和机器学习中应用的陈 - 弗利斯系列的连续性
在涉及系统识别，自适应控制和机器学习的应用程序中，随着时间的推移会不断处理输入输出数据流，以产生参数/权重估计的效率，以使假定的模型的行为与数据源相匹配。例如，在控制的背景下，这通常意味着模型的动力学应渐近地接近植物的动力学。当模型与工厂不兼容或数据流中包含不良信息时，这可能不会发生。更微妙的失败模式是模型的动力学不持续取决于参数的一种。在这种情况下，参数估计的序列可能会收敛到一定极限，而模型动力学的相应近似序列在任何意义上都无法收敛。
音乐和音频视角 George Tzanetakis，大学......
集成机器学习 ● 声明式数据流架构（计算结构与执行分离） ● >200K LOC，> 1000 次引用 ● 2017 年左右停止积极开发
AI，数据保护和创新：获得监管和...
努力基于具有信任和协议的免费数据流中的国际数据流中的融合，从而使执法机构对数据进行访问。这包括支持和建立诸如全球跨境隐私规则（CBPR），处理器的全球隐私识别（PRP），具有信任的G7数据自由流和OECD原则的政府访问私营部门实体持有的个人数据的原则。这种方法将在执法部门对数据的访问与严格的隐私保护之间取得平衡，以确保跨境数据访问尊重个人权利并遵守国际规范。交叉认可问责制框架，合规性认证或行为的约束代码可以确保组织保护更高水平的数据保护并提高个人的信任。
流式零知识证明
流式交互式证明（SIPS）启用了一种由空间构造的算法，该算法可以一通访问大量数据流，以通过与强大但不受信任的供体通信，验证需要大空间的计算。这项工作启动了对数据流的零知识证明的研究。我们在流设置中定义了零知识的概念，并为流互动证明文献中的两个主要算法构建块构造了零知识SIP：Sumcheck和多项式评估协议。我们最好的知识，所有已知的流互动互动证明都是基于这些工具中的一种，实际上，这使我们能够获得零知识的SIP，以解决中心流问题，例如索引，点和范围查询，中位数，频率力矩和内部产品。我们的协议在时间和空间方面和通信方面都是有效的：验证算法的空间复杂性是Polylog（n），在使用随机的接近线性长度的非相互作用设置后，其余参数为n o（1）。在途中，我们开发了一个用于设计零知识数据流托管的算法工具包，由代数流承诺协议和时间承诺协议组成。我们的分析依赖于平均案例沟通复杂性的微妙代数和信息理论论证和依赖。
2024-2028 年奥地利经济预测
ii NMS-5：波兰、捷克共和国、匈牙利、保加利亚、罗马尼亚 iii 绝对值 资料来源：欧盟统计局、国际货币基金组织、经合组织、CPB、各国统计局、伦敦证券交易所数据流，来自 2024 年 IHS 预测
2022 年《2010 年空气质量标准条例》下英国补充建模评估技术报告
根据 AQSR 的要求，英国已开展 2022 年年度空气质量评估。评估采用将测量和模拟的空气污染物浓度与法规中规定的限值、临界水平、目标值和长期目标进行比较的形式。AQSR 包括一项要求，即扣除自然源对环境 PM 的贡献。结果已于 2023 年 9 月以电子报告数据流（特别是数据流 G 达标情况）的形式公布并向公众提供（UK-Air，2023 年）。英国 2022 年的空气质量报告由年度英国空气污染报告（英国空气污染，2023 年）总结，其中包括合规性评估摘要报告和完整报告，此外，报告还提供了来自英国国家空气质量监测网络的空气质量建模数据和测量数据。