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World File Search System数据集合
第 1 章 GIS 技术：概述
第 1 章 GIS 技术：概述 1. 简介 我们目前正处于二十一世纪初，计算机技术信息系统和虚拟世界的发展趋势迅速，我们可借此获取有关物理和文化世界的数据，并使用这些数据进行研究或解决实际问题。当前的数字和模拟电子设备有助于资源盘点和算术或逻辑运算的快速执行。这些信息系统正在经历很大的改进，与传统方法相比，它们能够以更快的速度创建、操作、存储和使用空间数据。信息系统是数据和用于处理这些数据的工具的集合，包含有关现实世界现象的模拟或数字形式的数据。我们通过选择、概括和综合对世界的感知为我们提供了信息，而这些信息的表示，即数据构成了这些现象的模型。因此，数据集合，即数据库，是现实世界各种视图的物理存储库，代表了我们在某一时间点的知识。信息来自于数据库中的各个数据元素，信息是直接显现的，即信息是由我们的思维过程、制度或基于我们的知识的任何东西从数据中产生的。因此，在数据库环境中，数据、信息和知识这几个术语是有所区别的。可以总结出，在我们从数据到信息、再到知识的过程中，数据非常重要，而且具有附加价值。数据有多种来源和形式，可以是以下任何一种： 1. 真实的，例如地形条件等。 2. 捕获的，即从遥感卫星或任何区域的航拍照片记录的数字数据。 3. 解释的，即来自遥感数据的土地利用情况。 4. 编码的，即雨量计数据、井深数据等的记录。 5. 结构化或组织化的，例如关于特定流域条件的表格。 空间信息系统中的空间和时间概念 空间信息总是与地理空间相关，即大规模空间。这是人体以外的空间，代表周围的地理世界的空间。在这样的空间中，我们不断地移动、导航，并以不同的方式将其概念化。地理空间是地形、土地利用/土地覆盖、气候、地籍和地理世界的其他特征的空间。地理信息系统技术用于操纵地理空间中的对象，并从空间事实中获取知识。地理空间不同于小规模空间或桌面空间。换句话说，比我们小的物体，可以在桌面上移动的物体，属于小规模空间，不是我们感兴趣的对象。
使用人工智能进行定制的常规尿液分析
目的：尿液是临床微生物实验室中最常见的检测材料。目前已经进行了自动分析，可以更快地获得结果并减少实验室技术人员 (LT) 的工作量。这些自动化系统引入了数字成像概念。PhenoMATRIX (PHM) 是一款人工智能软件，它融合了图片算法和用户规则以提供推定结果。本研究旨在使用 PHM 设计定制的工作流程，执行其验证并检查其在日常实践中的性能。方法：使用两个数据集合，包括来自肾造口术/输尿管造口术和人工膀胱 (US) 的 96 和 135 个尿液样本、来自导管 (UC) 的 948 和 1257 个尿液样本以及 3251 和 2027 个中段尿液 (MSU)，将 LT 结果与使用两个版本的 PHM 获得的结果进行比较。另外 19 个 US、102 个 UC 和 508 个 MSU 用于监测常规实施 3 个月后的性能水平。结果：修订前后，PHM 第一版与 LT 结果之间的一致性分别为 83%（95% 置信区间 [CI]，74.3 e 90.2）和 83%（95% CI，75.3 e 90.9）（美国），66.7%（95% CI，63.5 e 69.5）和 71.7%（95% CI，68.8 e 74.4）（UC）以及 65.4%（95% CI，63.8 e 67.1）和 76%（95% CI，74.1 e 77.1）（MSU）。第二版结果有所改善，修订前后与 LT 结果的一致性分别为 96.2% (95% CI, 91.6 e 98.8) 和 97% (95% CI, 92.6 e 99.2) (US)、87.5% (95% CI, 85.5 e 89.2) 和 88.9% (95% CI, 87.0 e 90.5) (UC) 以及 91% (95% CI, 89.7 e 92.1) 和 92% (95% CI, 91.1 e 93.4) (MSU)。常规研究证实了 PHM 结果的可靠性，总体一致性为 92% (95% CI, 90.0 e 94.2)。结论：PHM 性能优异，>90% 的结果与 LT 一致。 PHM 可以帮助标准化和确保结果的准确性，在分析工作流程中优先考虑阳性板，并可能节省 LT 时间。Olivier Dauwalder，Clin Microbiol Infect 2021；27：1168.e1 e 1168.e6 © 2020 欧洲临床微生物学和传染病学会。由 Elsevier Ltd. 出版。保留所有权利。
元素强化学习方法用于自适应资源优化
摘要 - 随着无线网络的增长，可以支持更复杂的应用程序，开放无线电访问网络（O-RAN）架构具有其智能RAN智能控制器（RIC）模块，成为实时网络数据集合，分析，分析以及包括无线电资源块和下降链接电源在内的网络数据收集，分析和动态管理的至关重要的解决方案。利用人工智能（AI）和机器学习（ML），O-Ran解决了具有前所未有的效率和适应性的现代网络的可变需求。尽管在使用基于ML的策略进行网络优化方面取得了进展，但仍然存在挑战，尤其是在不可预测的环境中资源的动态分配中。本文提出了一种新型的元强化学习（Meta-DRL）策略，灵感来自模型 - 现象元学习（MAML），以推动O-RAN中的资源块和下行链路分配。我们的方法利用虚拟分布式单元（DUS）和元DRL策略来利用O-RAR的分类架构，从而实现了适应性和局部决策，从而大大提高了网络效率。通过集成元学习，我们的系统迅速适应了新的网络条件，实时优化了资源分配。这将导致19。与传统方法相比，网络管理性能的增长8％，推动了下一代无线网络的功能。I. I Trattuction通过开放无线访问网络（O-RAN）体系结构，尤其是其RAN Intelligent Controller（RIC）模块[1]，[2]大大增强了无线网络以支持多样化和苛刻应用程序的发展。这些模式通过智能资源管理和复杂的控制技术增强网络功能，对于通过实现实时数据收集和分析提供高级服务至关重要[1]。此外，将人工智能（AI）和机器学习（ML）整合到这些模块中，有助于动态资源分配，提高操作效率并适应快速变化的条件。这项创新的核心，RIC模块采用开放式和标准化的接口进行实时和非实时控制，从而使网络更加智能，完全虚拟化和可互操作[3]。ML的策略，尤其是对于自适应网络的形象，在无线网络的动态领域至关重要。RIC使用关键绩效指标（KPI）并执行实时服务分析的能力使NET工作能够适应动态的波动需求。尽管对基于ML的权力和资源分配进行了深入的研究，但在不可预测的条件下管理实时资源管理的复杂性
社论：人类和医学基因组学洞察：2022
在过去的几十年里，基因组学已经相当成熟。越来越多的基因组规模的遗传数据伴随着其他组学数据：代谢组学、蛋白质组学、表观遗传学或甲基组学、单细胞和空间、脂质组学、多种器官或组织类型、外泌体、成像、体内和模型生物、电子健康记录 (EHR)、可穿戴设备、认知或内在能力以及其他健康和健康寿命数据。在基因组学的前沿，我们越来越欢迎整合多种数据类型的研究。更重要的是：基因组学的成熟不仅仅是扩展到多维组学数据空间的更多维度，还包括在分析和解释中应用越来越多的智慧（Weiskittel 等人，2021 年）。大多数现代转化科学建立在两个认识论支柱之上：统计显着性和强度。然而，20 世纪最具影响力的转化知识——吸烟致癌——要求使用更加多样化和稳健的认识论技术，统称为 Hill 标准（图 1）。系统生物学整合了所有这些证据，提供了对生物医学问题的整体看法（Brigandt，2013）。这些分析通过将数据集合与先前知识一致地拟合，特别利用了连贯性和合理性的认识论概念。在转化研究的背景下，这种强调被称为生物学合理性（Fedak 等人，2015）。这种协同作用源于来自各种证据流的知识整合，尤其是多组学（Hood，2013）。生物学合理性将当前的研究连贯一致地置于先前研究的背景下。对新的观察结果的解释不仅要基于过去和现在的观察，还要基于先前的知识。今天，与几年前相比，更全面地实施转化基因组学的认识论更加可行 — — 因为那时我们对人类分子生理学的了解要少得多。对于复杂疾病，包括许多对公共健康有重大影响的疾病，如痴呆症、过敏症、传染病、癌症、自身免疫性疾病和代谢疾病，有必要调整认识论一致性的标准。复杂疾病的假设必须假设多种原因和潜在的干预措施。因此，在寻找一致性证据时，我们不应预期单一统一的一致性系统，而应预期几个潜在不同的一致性系统。奥卡姆剃刀原理很少适用于研究这些复杂疾病，因为大量证据已经指向由非简约进化过程形成的复杂相互作用。通过一次检查一个维度是无法理解复杂系统的。以单维假设为中心的研究组合将耗费数个世纪的时间，
更新：高但略有下降的Covid-19-19疫苗接受和接受疫苗的原因，芬兰，4月至2020年12月
在我们最近的出版物[1]中，我们报告了芬兰COSMO研究的前四轮数据集合的结果。从那以后，我们在2021年4月16日至4月19日之间进行了另一轮数据集合1。在2020年11月/12月，疫苗接受率为64％，是自2020年4月收集数据以来最低的。然而，在2021年4月，疫苗接收已升至74％，是自数据收集开始以来的最高记录。participant的百分比与接受疫苗的同意从2020年11月/ 12月的37％增加到2021年4月的50％。 div>先前50岁时所描述的疫苗接受率的明显下降被更逐渐的年龄梯度取代（图1）。在考虑医疗保健提供者的建议仍然与50岁以下的年龄组接受疫苗接种的可能性更高（估计：0.16，95％CI 0.01 - 0.32，p -value = 0.041）相关，但方便不再与该组的疫苗接收（P = 0.201）显着相关。担心一个自我的严重疾病和保护不再与50年组的疫苗接受程度显着相关（分别为p值= 0.421和0.920）。随着芬兰的疫苗接种运动在数据收集时已经近4个月了，我们添加了一个有关COSMO研究芬兰改编的第五轮也是最后一轮疫苗接种的其他问题。2）。2）。但是，有一群参与者更喜欢等待接种疫苗。2）。，我们询问了参与者何时/是否已经提供疫苗的反应，并且如果他们尚未收到要约，就会向他们提供反应。64岁以上（79％）的大多数诊断者已经收到了疫苗或预订预约以接受该疫苗，而其他年龄组仍在等待要约（图值得注意的是，在所有年龄段的人群中，参与者要么已经收到了疫苗/预约预约，要么正计划在提供疫苗后立即接种疫苗（图。这个组在最古老的年龄组中相当小（6％），但在年龄较大，有29％的30岁以下年龄段的人反应（图。总体而言，已经收到要约的人中只有6％回答说，他们宁愿在接受免疫之前等待，而尚未邀请的人中有24％的人报告说他们会在预订之前等待。我们已经看到了2020年11月/12月至2021年4月之间的变化，即在几个月内，尤其是在发生重大变化的时期，对Covid-19-19疫苗的接受可能会发生很大变化。在2020年11月/12月至2021年4月之间，有关疫苗接种的问题从假设的（如果可能在不久的将来）转变为现实的情况。除了了解相关风险增加
全球标准化地震仪网络
一个很好的例子是，世界标准化地震仪网络 (WWSSN) 是第一个使全球地震学成为定量预测科学的社区仪器。在我作为一名新研究生首次进行地震学研究的经历中，美国西部 WWSSN 站的地震图非常重要。这些图像中的许多都是个人标志，展示了应该如何看待大地震的体波和表面波。通常，我们使用来自微缩胶片的大型扩展地震图副本，但偶尔我们会在发生重大地震后向地震站操作员索取数据，从而获得原始图像的一对一照片副本。WWSSN 数据对于我们的波形建模者小组来说是“黄金”，因为这些数据来自时间准确且具有标准校准仪器响应的地震仪器。首次，我们可以通过定量地震学比较某个区域或整个地球的波形振幅、形状和时间变化，从而推断震源和传播介质的特征。WWSSN 的数据在 20 世纪 60 年代板块构造范式的形成中发挥了关键作用。可以选取可靠的 P 波和 S 波行进时间来定位远震距离内的数百次地震，并且可以使用良好的初动来推断断层面解，从而阐明地球板块的应力状况和几何形状。在使用这个精致的模拟数据集的过程中，很明显，地震图定量分析的进一步发展需要数字数据，最终形成我们今天拥有的数字全球地震网络。按照现代数字标准，WWSSN 是一个动态范围非常低的系统。正如 Jon Peterson 和 Bob Hutt 在本报告中指出的那样，要拥有与当今记录器相当的模拟 WWSSN 系统，需要一个宽度为 17 公里 (km) 的摄影记录鼓，振镜和鼓之间的距离为 54 公里！即便如此，仍有许多“最佳点”距离，可以充分观察到各种规模的地震。今天，整个地球的数字地震观测数量惊人，因此人们可能想知道模拟数据在现代地震问题中起着什么作用。答案很简单。地震学是一个非常年轻的科学领域，历史数据集是了解过去的宝贵资源。地震危险评估取决于对历史地震源参数的分析。Chuck Langston 2014 年 3 月 28 日模拟数据可能是过去地震中唯一可用的数据，这些地震发生在以前建筑环境未开发的区域。模拟时代之后发现的新现象，例如“慢”地震、非火山震颤或俯冲带中的间歇性滑动，可以通过查看历史 WWSSN 数据来审查这些信号与以前大地震发生之间的关系。未来发现的新信号可能会记录在模拟 WWSSN 档案中。任何进行过地震实验的人都知道，收集好的数据非常困难，如果由于仪器故障或收集错误而丢失数据，那将是一场悲剧。WWSSN 是一项宏大的实验，它从全球大约 100 个站点生成了前所未有的高质量连续数据集合。仅凭这一点，它就成为地震学最成功的案例之一。使用这些数据进行的波形研究推动了该领域的各方面发展，并激发了当今大多数（如果不是全部的话）大规模地震实验和网络。这些数据对于历史和科学原因都很重要。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。