XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System数据源
从数据源到生命周期阶段 - SENDIMAGE
摘要 随着信息技术的蓬勃发展和对遥感 (RS) 数据的需求不断增长，数据质量评估的重要性显著提升。国际摄影测量与遥感学会遥感数据质量工作组旨在对数据质量原则进行调查。文献综述表明，大多数出版物都介绍了针对特定应用处理链的数据质量模型，并且仅根据特定领域指标逐案构建质量方案。但到目前为止，还没有开发出独立于应用的通用概念。本文重点介绍从信息技术领域采用的 RS 质量概念的制定，描述将数据源、质量维度和生命周期阶段联系起来的三角 RS 数据质量方案。在介绍之后，它提供了国际标准的示例和理论质量建模的基础。在简要概述了平台/传感器之后，介绍了不同质量维度的定义，并按集群组织它们的指标（如分辨率或准确度）。本文的主要成果是将生命周期阶段与高度相关的不同质量维度联系起来。目的不仅是针对 RS 专家，而且是提高一般 RS 用户群体对不确定性的认识。
基于心电图的机器学习模型的多数据源的必要性
摘要。尽管人们对机器学习研究的兴趣正在显著增长，尤其是在医学领域，但研究结果与临床相关性之间的不平衡比以往任何时候都更加明显。造成这种情况的原因包括数据质量和互操作性问题。因此，我们旨在检查公开的标准心电图 (ECG) 数据集中站点和研究特定的差异，理论上这些数据集应该通过一致的 12 导联定义、采样率和测量持续时间实现互操作。重点在于即使是轻微的研究特性是否会影响训练有素的机器学习模型的稳定性。为此，研究了现代网络架构以及无监督模式检测算法在不同数据集上的性能。总的来说，这是为了检查单点心电图研究的机器学习结果的泛化。
如何从不同的数据源中创造价值 - SHRM
正如中国古谚所说，千里之行，难在第一步。没有什么旅程比每小时都在变大的山地景观更令人生畏了。然而，这准确地概括了管理数据和获得最全面、最新和最明智的情报所涉及的任务。Rosslyn Analytics 管理和分析数据已有近十年的时间，它见证了最佳和最差的做法，并吸取了教训，因此它可以帮助公司最大限度地在整个组织中应用信息和情报。所有组织都依赖数据，但他们成功利用数据的能力取决于许多变量，例如数据质量、信息访问、及时性和相关性。尽管所有组织在依赖数据方面都有共同的传统，但他们计划、采用和使用数据的方式却大不相同。我们认为，老式、非科学的数据方法类似于阻碍前几代人成长的饮食无知。缺乏对数据效力及其激发组织每个器官的能力的理解是更广泛的弊病的征兆。在接下来的部分中，我们将探讨这些主题并为激发活力的旅程创建路线图。通过这样做，您将能够确保您的组织不会成为 Gartner 估计的 33% 的财富 100 强组织之一，他们将经历信息
附录 B - SFRA 中使用的数据源
作为主要地方防洪机构 (LLFA)，德比郡议会 (DCC) 提供了该行政区历史洪水事件的信息。环境署 (EA) 的历史洪水地图显示在交互式地图门户中（有关更多信息，请参阅附录 A），环境署的记录洪水轮廓数据集也已用于了解该行政区的洪水历史。此外，联合公用事业公司和塞文特伦特水务公司还提供了该行政区历史下水道洪水事件清单。
交通数据源回顾：潜力、挑战和互补性
摘要：公共交通已成为主要的交通选择之一，特别是在减少机动化个人交通和实现可持续发展的同时减少排放、噪音等方面。过去几十年来，公共交通数据的使用不断发展和迅速改善。事实上，来自不同来源的数据可用性，加上分析和预测方法的进步，促使人们更加关注利用可用数据来改善公共交通服务。在本文中，我们回顾了公共交通数据源的当前发展状况。更准确地说，我们总结和分析了主要数据源的潜力和挑战。此外，我们展示了这些数据源的互补方面，以及如何合并它们以扩大其贡献并应对其挑战。这由信息管理框架补充，以增强数据源的使用。具体来说，我们寻求弥合传统数据源与最新数据源之间的差距，对它们进行统一概述，并展示它们如何利用数据驱动方法的最新进展，以及如何帮助实现交通服务和乘客行为之间的平衡。
诊断具有异质数据源微服务中的性能问题
跟踪。分析这些数据并从这些数据中找到异常行为是耗时的。第二，不同微服务的异质性导致不同的症状，这很难找到通用异常模式。不同的技术堆栈可能是微服务体系结构的优势，而这些差异也可能给问题诊断问题带来巨大挑战。在关键问题发生时，微服务之间的第三，复杂和不同的依赖性是灾难性的。典型的大规模微服务系统每天可以更新数百千次，并且微服务依赖关系关系高度动态。因此，诊断微服务的绩效问题确实很麻烦。图1显示了微服务系统中请求流的示例。一个简单的前端请求可能会在低层微服务中引起问题，并进一步影响许多上部微服务。
传感器融合不同系统和数据源的跟踪与识别特性分析
传感器融合中不同系统和数据源的跟踪和识别特性分析 Dean A. Wilson—美国海军中尉 弗吉尼亚理工大学航空工程学士，1990 年 航空工程硕士 –2001 年 6 月 导师：Russell Duren，航空工程系 联合导师：Gary Hutchins，电气工程系 在指挥和控制任务中，‘传感器融合’等新技术旨在帮助减少操作员工作量并提高态势感知能力。本论文探讨了不同传感器和数据源的跟踪特性及其对融合战术图像的贡献。任何传感器融合算法的基本构建块都是与传感器平台上每个传感器相关的跟踪算法。为了支持这项研究，编写了 MATLAB 程序‘fusim’，为采购经理提供评估跟踪和传感器融合算法的工具。 fusim 程序为用户提供了选择以下传感器平台的灵活性：传感器平台、与该平台关联的最多四个传感器、目标类型、问题方向以及要与传感器一起使用的跟踪算法。fusim 程序用于比较多传感器/多目标环境中的跟踪算法。具体来说，概率数据关联滤波器、交互多模型滤波器、卡尔曼滤波器和恒定增益卡尔曼滤波器
传感器融合中不同系统和数据源的跟踪和识别特性分析
传感器融合中不同系统和数据源的跟踪和识别特性分析 Dean A. Wilson—美国海军中尉 弗吉尼亚理工大学航空工程学士，1990 年 航空工程硕士 –2001 年 6 月 导师：Russell Duren，航空工程系 联合导师：Gary Hutchins，电气工程系 在指挥和控制任务中，‘传感器融合’等新技术旨在帮助减少操作员工作量并提高态势感知能力。本论文探讨了不同传感器和数据源的跟踪特性及其对融合战术图像的贡献。任何传感器融合算法的基本构建块都是与传感器平台上每个传感器相关的跟踪算法。为了支持这项研究，编写了 MATLAB 程序‘fusim’，为采购经理提供评估跟踪和传感器融合算法的工具。 fusim 程序为用户提供了选择以下传感器平台的灵活性：传感器平台、与该平台关联的最多四个传感器、目标类型、问题方向以及要与传感器一起使用的跟踪算法。fusim 程序用于比较多传感器/多目标环境中的跟踪算法。具体来说，概率数据关联滤波器、交互多模型滤波器、卡尔曼滤波器和恒定增益卡尔曼滤波器