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World File Search System数据源
地理空间数据检索的自主GIS代理框架
* zhenlong@psu.edu摘要：由新兴的大语言模型（LLMS）提供支持，自主地理信息系统（GIS）代理有可能完成空间分析和制图任务。但是，存在一个研究差距来支持完全自主的GIS代理：如何使代理商发现和下载必要的数据进行地理空间分析。本研究提出了一个自主GIS代理框架，能够通过生成，执行和调试程序来检索所需的地理空间数据。该框架利用LLM作为决策者，从预定义的源列表中选择适当的数据源，然后从所选源中获取数据。每个数据源都有一个手册，可记录数据检索的元数据和技术细节。所提出的框架以插件样式设计，以确保灵活性和可扩展性。人类用户或自主数据刮擦者可以通过添加新手册来添加新的数据源。我们根据框架开发了原型代理，以QGIS插件（Geodata检索代理）和Python程序发布。实验结果证明了其从各种来源检索数据的能力，包括OpenStreetMap，美国人口普查局的行政界限和人口统计数据，来自ESRI World Imagery的卫星基本图，Opentopography.org的Global Digital Heipation.org，来自Opentopography.org的Global Digital Heipation.org，来自商业提供商的天气数据，来自Covid9 Case covid9 Case case the nytimmer github github github github。我们的研究是开发自主地理空间数据检索剂的首次尝试。
通过保证 UAS 自主减轻危害...
处理这些数据以影响飞机运行的航空电子系统。商用无人机系统经常依赖商用现货和开源航空电子组件和数据源，而这些组件和数据源的可靠性和完整性很难得到保证。为了减轻不符合传统航空安全标准的飞机的故障事件，监管机构通常会规定操作限制。《联邦航空条例》第 107 部分就是减轻小型无人机系统风险的操作限制的一个很好的例子。然而，这些限制限制了该行业的增长可能性。实现所有类型无人机常规运行的任何合理途径都必须解决航空电子系统（尤其是其软件）的保证需求。本文讨论了战略性地使用保证系统作为无人机常规运行的垫脚石的可能性。一个称为 Safeguard 的保证地理围栏样本系统被描述为这种垫脚石的一个例子。
人工神经网络：概述
一个非线性数据建模系统，其中在输入和输出之间建立复杂关系的模型或模式被称为人工神经网络（ANN）。神经网络具有卓越的学习能力。它们通常被用于手写和面部识别等更复杂的任务。神经网络也称为“ perceptron”。它首次出现在1940年代初期。他们最近才成为人工智能的重要组成部分。神经网络被视为可观察的数据显示设备，其中显示了数据源之间的关系。神经网络由由三个单元的神经层组成，并说明了流量，并用“输入”单元以及一层“封闭的UP”单元组成，这对应于“输出”单元[1]。数据到达数据源，并通过网络逐层通过网络传播，直到达到输出为止。本研究中使用的神经网络在以下各节中进行了详细介绍。如图1。
统计标准系列 - FAO知识存储库
正如官方统计数据1的基本原理以及FAO统计和数据质量保证框架（SDQAF）所述，2的传播元数据是可访问性和清晰度的组成部分（SDQAF的原理16），需要质量维度，需要沿所有统计生产周期的所有阶段进行预先文档。本文档定义了在统计数据库中准备和传播数据集的参考元数据时要遵循的标准，并建议对跨粮农组织统计单元进行统计过程的报告框架。该标准包含了涵盖粮农组织SDQAF中所有质量维度的一般指南和建议。当前版本已进行了审查，以包括使用非统计数据源（包括大数据）3在粮农组织统计中使用非统计数据源（包括大数据）3的质量保证规定，并包括与用户就此事进行交流的要求。
将飞行数据与社交媒体数据融合 - NATO STO
军事决策通常基于信息系统，其中人类参与其中，必须解释来自多个来源的数据。当数据源产生大量数据时，这个过程对人类来说可能非常难以承受。我们研究大数据分析和信息融合技术在多大程度上可用于支持人类处理大量异构数据，并作为 OODA 循环的观察和定位步骤的一部分提高对正在展开的事件的理解。我们的工作重点是融合来自两个非常不同的数据源的数据：来自社交媒体平台 Twitter 的用户生成内容和来自 OpenSky 传感器网络的空中交通管制数据。我们的目标是查找并提供与航空领域相关的事件的详细信息，这些信息同时出现在两个数据源中。挑战在于融合来自飞机通信的准确和明确的数据与 Twitter 中使用的非常广泛和不精确的自然语言。为了弥合这些来源之间的语义鸿沟，我们开发了一种先进的信息融合模型，该模型允许我们使用每个来源作为事件的触发器，同时使用来自另一个来源的信息丰富数据。使用我们几个月来收集的真实数据，我们展示了多个证据表明两个来源相互丰富。这是以自动化方式完成的，但通常会导致更松散和不准确的关系，需要人类进行适当的解释和理解。尽管如此，这种组合增强了理解，因此非常有助于作为决策者评估事件进展并采取相应行动的基础。
适用于 AI/ML 的 MBSE
MBSE 对航空航天 AI/ML 的优势 • 数据源（模型、虚拟、操作等） • 用例 • 支持对生命周期影响的理解 • AI/ML 在系统级的影响 • 在高保真虚拟环境中验证安全保证架构概念 • 汽车领域的经验
预测和监视工具
•根据历史数据（可选数据源）创建静态销售预测•预测优化：模拟具有多达10个预测的预测，具有多达10个预测模型，具有替代性历史时期，平滑因素或数据源或数据源（包括滚动；具有图形可视化的结果图形可视化）在结果中进行预测或通过材料进行启动时，并保存材料的启动[第34页]•在启动下进行启动[第34页]•预测•使用可以单独配置的关键人物配置文件。关键数据可用于存储手动校正，或表示来自数据库表中的不同消耗和预测数据，或计算出其他关键数据的总数。您还可以包括其他计划信息，例如促销计划。您可以创建和使用任何数量的不同关键图形配置文件，每个配置文件都有任何数量的不同关键图形。•确定现有和模拟预测模型的各种预测错误（比标准SAP系统中的多种预测错误（比标准SAP系统中更多）•基于模拟结果的预测和MRP主数据的大量维护•大量维护预测值或计划的独立需求或与外部系统集成•与外部系统集成•使用Microsoft Excellant和MICROFOFT OFFICE的外部系统•在不同级别的级别上•在不同的级别上进行销售•诸如soppart inters ander Plange•scross和MRM（依赖于数据）（依赖于数据）（依赖MR），依赖于数据，依赖MR的依据（依赖MR）。同时有两个级别。例如，对于材料，可以在工厂层面显示和执行计划，并且可以同时显示和执行计划。您可以为两个计划级别中的每个级别选择一个单独的密钥图配置文件，从而提供最大的灵活性。•使用特定于客户的材料主属性[第29页]，用于显示单个属性，也来自特定于客户表。这些属性可以显示在计划表中，但也可以用于过滤和排序。•可选的不同数据源和数据目标可用于历史记录和预测
海牙，2018 年 6 月 14 日 MARISA 工具包
任务规划：通过向最终用户提供基于 MARISA 数据源和信息计算出的资产最佳部署图，最终用户将能够以图形方式评估在关注区域内自动进行的最佳航线船舶规划，同时考虑到极端海况预测威胁
GPS中导航的多源数据集成-IJEER
░摘要 - 自动驾驶正在迅速发展，无人驾驶汽车的未来接近成果。当前自动驾驶的最大障碍是导航系统的可靠性和可靠性。导航系统主要基于GPS信号，尽管它高度可用，但在某些情况下，GPS不存在或不可用，例如在隧道，室内环境和具有高信号干扰的城市地区。本文提出了一种自适应决策算法，该算法利用多源数据源集成在GPS贬低的环境中进行导航。该算法可以在不同的数据源（例如LTE或5G）之间进行无缝切换，以便自主驾驶系统即使无法使用GPS信号，也可以保持准确的导航。总体而言，这种方法代表了开发导航系统的合理方法，该方法可以可靠地支持在现实情况下自主驾驶应用程序。关键字：GPS，蜂窝，导航，自动驾驶，5G，LTE。
自主人工智能的最新进展回顾
摘要 本文基于最先进的算法，提出了一种自主人工智能 (AI) 的新设计，并描述了一种名为“AutoAI”的新型自主 AI 系统。该方法用于组装基于使用新兴数据源 (NEFD) 的自我改进算法的设计。本文的目的是概念化一种新型 AutoAI 算法的设计。概念方法用于推进构建新的和改进的算法。本文整合并巩固了现有文献的研究结果，并将 AutoAI 设计推进到 (1) 使用新兴数据源来教授和训练 AI 算法和 (2) 使 AI 算法能够使用自动化工具来训练新的和改进的算法。这种方法超越了 AI 算法的最新水平，并提出了一种设计，使自主算法能够自我优化和自适应，并在更高层次上能够自我繁殖。