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Terapixel图像处理的集成光子编码器
摘要（150个单词）现代镜头设计能够解决> 10吉像素，而相机框架速率和高光谱成像的进步使Terapixel/S数据获取成为了真正的可能性。阻止这种高数据率系统的主要瓶颈是功耗和数据存储。在这项工作中，我们表明模拟光子编码器可以应对这一挑战，从而可以使用比数字电子设备低的功率来实现高速图像压缩。我们的方法依赖于硅 - 光子学前端来压缩原始图像数据，预言了能量密集型图像调理并减少数据存储要求。压缩方案使用被动无序的光子结构来对原始图像数据进行内核型随机投影，其功耗最少和低潜伏期。后端神经网络可以以超过90％的结构相似性重建原始图像。此方案有可能使用小于100 FJ/Pixel处理Terapixel/S数据流，从而为超高分辨率数据和图像采集系统提供了途径。
联合国可持续发展目标6（清洁水和卫生设施）监测评估进展与展望
摘要 摘要 清洁水和卫生设施（SDG 6）是联合国17个可持续发展目标（SDG）之一，但迄今为止，世界并未走上实现SDG 6目标的正确轨道。为改变这一现状，引领世界实现可持续水资源管理目标，联合国发起了包括融资、数据和信息、能力发展、创新和治理在内的SDG 6全球加速框架。本研究从服务于SDG 6目标监测与评估的数据和信息视角，分析了当前全球数据进展、地球大数据的作用、技术以及在SDG 6目标监测与评估中的综合应用。研究总结出全球SDG 6监测与评估面临的两个问题：1）仍然缺乏可持续提供的高精度指标监测数据集。2）缺乏集数据获取、指标计算和目标评估为一体的可操作体系。在此基础上，研究建议建立标准化的统计表和技术指南，为SDG 6各项目标和指标的监测与评估搭建系统平台。
UNISAT。联合发展技术......
近几十年来，卫星遥感系统的快速发展导致从各种观测仪器获得的卫星数据量呈爆炸式增长 [1]。地球遥感数据的应用领域正在扩大，因为这些数据现在广泛应用于自然环境和人为物体领域的各种研究和应用任务。反过来，所有这些都导致对提供卫星数据处理的系统的需求显著增加，特别是对维护卫星数据档案的系统的需求，这些系统为数据分析提供了后端。现代卫星数据存档系统的主要要求之一是支持操作具有不同技术特性（观测频率、空间分辨率、观测重复性等）的观测设备获得的异构卫星数据。这导致需要统一数据存档程序、开发通用数据库结构和实现通用软件接口以访问各种卫星数据类型。另一个重要要求是支持超大型分布式卫星数据档案，这使得位于多个卫星数据获取和存储中心的档案能够联合运行，从而形成单一信息资源。因此，无论用户身在何处，他们都可以访问数据。
关于拟议的森林参考排放水平的技术评估报告和2024年提交的科特迪瓦的森林参考水平
2019 Refinement to the 2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories AD activity data AT assessment team CH 4 methane CO 2 carbon dioxide CO 2 eq carbon dioxide equivalent COP Conference of the Parties EF emission factor ERP Emission Reduction Program of Côte d'Ivoire FREL forest reference emission level FRL forest reference level GHG greenhouse gas HAC high activity clay HWSD Harmonized World Soil Database IPCC气候变化的政府间小组lac lac低活性粘土n 2 o氧化二氮+减少森林砍伐的排放；减少森林退化的排放；保护森林碳库存；森林的可持续管理；并增强森林碳库存（决策1/CP.16，第1段，70）用于地球观察数据获取，加工和分析的隔离系统，用于土地监测SOC土壤有机碳TA技术评估
使用财务报表
在第 2 章中，我们讨论了一些财务报表和现金流量的基本概念。第 2 部分（本章和下一章）继续我们之前的讨论。我们的目标是扩展您对财务报表信息的用途（和滥用）的理解。财务报表信息将在本书的其余部分的各个地方出现。第 2 部分对于理解这些材料并非必不可少，但它将有助于让您全面了解财务报表信息在公司财务中的作用。对财务报表有良好的实际知识是可取的，因为这些报表以及从这些报表中得出的数字是公司内部和外部传达财务信息的主要手段。简而言之，公司财务的大部分语言都植根于我们在本章中讨论的思想。此外，正如我们将看到的，使用财务报表信息的方式有很多种，用户也有很多种。这种多样性反映了这样一个事实：财务报表信息在许多类型的决策中发挥着重要作用。在最理想的情况下，财务经理掌握公司所有资产的完整市场价值信息。这种情况很少发生（如果有的话）。因此，我们依赖会计数据获取大部分财务信息的原因是，我们几乎总是无法获得我们想要的全部（甚至部分）市场信息。唯一有意义的衡量标准是
通过未来技术预测未来
摘要 - 随着大型模型的整合，尤其是那些采用深度学习技术的集成，气象预测的领域已经发生了重大的转变。本文回顾了这些模型在天气预测中的进步和应用，强调了它们在转变传统预测方法中的作用。诸如FourcastNet，Pangu-Weather，Graphcast，Climax和Fengwu之类的模型通过提供准确的高分辨率预测，超出了传统数值天气预测（NWP）模型的功能，从而做出了明显的贡献。这些模型利用先进的神经网络体系结构，例如卷积神经网络（CNN），图形神经网络（GNN）和变压器来处理各种气象数据，从而提高了各种时间尺度和空间分辨率的预测准确性。本文解决了该领域中的挑战，包括数据获取和计算需求，并探讨了模型优化和硬件进步的未来机会。它强调了人工智能与常规气象技术的整合，有望提高的天气预测准确性，并为应对与气候相关的挑战做出了重要贡献。这种协同位置将大型模型视为在气象预测不断发展的景观中的关键。
Safran DSI确保与Bell Textron的合同，以为美国陆军未来的远程突击飞机提供飞行测试解决方案和天线
safran Defense＆Space，Inc。（Safran DSI）是世界测试和遥测解决方案的世界领导者，已从Textron Inc.公司Bell Textron Inc.获得订单，以在美国陆军未来的Long Rangeault Apercraft（FLRAA）计划下为六架飞机提供全面的机上和地面飞行测试解决方案。这标志着下一代垂直提升能力的发展是一个重要的里程碑。Safran DSI将利用尖端技术提供全面的端到端解决方案，以确保飞机的精确数据获取，记录和分析。“ Flraa是美国陆军现代化努力的关键发展，我们很高兴通过我们先进的飞行测试解决方案为这项任务做出贡献。“该合同强调了我们团队在为美国政府提供可靠的关键任务技术方面的奉献精神和专业知识。” FLRAA旨在彻底改变陆军的垂直升降功能。由贝尔开发的Flraa是一架底型飞机，将直升机的垂直起飞和着陆能力与双涡轮螺旋桨飞机的速度和范围结合在一起。这架飞机有望成为陆军未来空运战略的关键要素。
通过多任务元学习实现数据高效的脑连接组分析
脑网络将脑区之间的复杂连接表征为图结构，为研究脑连接组提供了有力的手段。近年来，图神经网络已成为一种流行的结构化数据学习范式。然而，由于数据获取成本相对较高，大多数脑网络数据集的样本量有限，这阻碍了深度学习模型的充分训练。受元学习的启发，元学习可以在有限的训练样本下快速学习新概念，本文研究了在跨数据集环境中分析脑连接组的数据高效训练策略。具体来说，我们建议在大样本量的数据集上对模型进行元训练，并将知识迁移到小数据集。此外，我们还探索了两种面向脑网络的设计，包括图谱变换和自适应任务重新加权。与其他预训练策略相比，我们基于元学习的方法实现了更高、更稳定的性能，这证明了我们提出的解决方案的有效性。该框架还能够以数据驱动的方式获得有关数据集和疾病之间相似性的新见解。
Cydalima Perspectalis扩展区域的预测性确定
黄杨木被用作各个领域的原材料来源，并以其生态特性为大自然做出了巨大贡献，它正由于害虫而灭绝，主要是由于虫蛾（Cydalima Perspectalis），不受控制的切割，真菌干燥和疾病。除此之外，气候变化还对生物多样性和许多物种的分布起负面作用。因此，需要采取必要的措施来最大程度地减少气候变化对物种的影响。在这项研究中，使用了借助现场研究和文献获得的45个黄杨木位置的信息。通过现场研究观察到在这些位置的Cydalima Perspectalis的存在。数据获取后，黄杨木的当前潜在分布区（Buxus spp。）及其害虫，即自然散布在Türkiye的黄杨幼蛾（Cydalima Perspectalis），是使用Maxent 3.4.4程序和从Google Earth Engine（GEE）平台获得的WorldClim V1数据库进行了建模的。根据建模结果，预计害虫将主要在黑海地区和西马马拉地区和黄杨木（Buxus spp。）有望在爱琴海和地中海地区传播。还观察到，当前位置在很大程度上与潜在的分布区域重叠。
人力资源管理中人工智能的采用因素 Mohand Tuffaha * 和 M Rosario Perello-Marin 西班牙巴伦西亚理工大学 mohtuf@hotmail.com 摘要
人工智能现象已在多个领域得到广泛研究。相反，就人力资源管理中的人工智能而言，文献对人力资源管理中人工智能 (AI) 的采用因素的研究有限。从人员配置到管理绩效或薪酬，人工智能已进入人力资源管理的多个领域。提出了一系列关于如何在人力资源管理中采用人工智能的建议。这项研究旨在确定人力资源管理中人工智能六种场景的采用因素。这些场景是使用人工神经网络进行离职预测、使用基于知识的搜索引擎进行候选人搜索、使用遗传算法进行员工排班、使用文本挖掘进行人力资源情绪分析、使用信息提取进行简历数据获取以及使用交互式语音响应进行员工自助服务。因此，兼容性、相对优势、复杂性、管理支持、政府参与和供应商伙伴关系是影响人力资源管理中采用人工智能的决定性因素。本文试图通过探索采用人工智能的决定性因素，最大限度地降低人力资源管理某些领域采用人工智能所带来的风险，为从业者和学者提供新的见解。