XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System时间差
1孕妇的养育和自愿的选择性育种...
本文考虑了一种新型的多代理线性随机近似算法，该算法是由多维亚噪声和一般共识型相互作用驱动的，其中每个剂的局部随机近似过程都取决于其邻居的信息。用定向的图形描述了代理之间的互连结构。当通过双随机矩阵（至少在预期中）描述了基于共识的随机近似算法的收敛性，而当互连矩阵简单地是随机的情况下，对这种情况的了解较少。对于任何相关相互作用矩阵的均匀连接的图形序列，该论文在均方误差上得出有限的时间界限，定义为算法偏离相关普通微分方程的唯一平衡点的偏差。对于互连矩阵随机的情况，在没有通信的情况下，平衡点可以是所有局部平衡的任何未指定的凸组合。都考虑了恒定和随时间变化的台阶尺寸的情况。分布式的时间差学习将作为说明性应用。©2023 Elsevier Ltd.保留所有权利。在要求凸组合必须是直接平均值并且任何一对邻近代理之间的互动的情况下，可能是单向的，因此不能以分布的方式实现双重随机矩阵，本文提出了按下的Push-type分布式近似算法，并为时间限制的范围分析范围，以实现其范围，并为时间限制范围，以实现其范围，以实现时间表，以实现时间表的范围，以实现时间范围的范围，以实现时间范围，以实现有限的范围，以实现有限的范围，以实现有限的范围，以实现有限的范围，以实现有限的范围，以实现范围的范围，以实现时间范围。带有随机矩阵的算法，并开发了Push-sum算法的新型特性。
PNT 愿景 2035 - Navisp
A2AD 反介入区域拒止 AAM 先进空中机动 ADAS 自动驾驶辅助系统 ADC 模数转换器 A-GNSS 辅助 GNSS AoA 到达角 AI 人工智能 AR 增强现实 CAS 商业认证服务 COTS 商用现货 CSAC 芯片级原子钟 D2D 设备到设备 DL-AoD 下行链路出发角 DL-TDOA 下行链路到达时间差 DME 测距设备 EASA 欧盟航空安全局 EDA 欧洲防务局 EKF 扩展卡尔曼滤波器 E-LORAN 增强型远程导航 EU 欧洲联盟 EUSPA 欧盟太空计划署 GEO 地球静止轨道 GDP 国内生产总值 GNSS 全球导航卫星系统 HAS 高精度服务 ICD 接口控制文件 IoT 物联网 IF 中频 INS 惯性导航系统 KF 卡尔曼滤波器 LANS 月球增强导航服务 LEO 低地球轨道 LCRNS 月球通信中继和导航系统 LITS 线性离子阱 LNA 低噪声放大器 LNSS 月球导航卫星系统 LORAN 远程导航 MAAS 海上自主表面 MCS 主控站 MEMS 微机电系统 MEO 中地球轨道多 RTT 多往返时间行程 NAVAC 导航创新支持计划咨询委员会 NLoS 非视距 OSNMA 开放服务 - 导航消息认证 PKF 粒子滤波器 PNT 定位导航和授时 PPP 精密单点定位 PRS 公共监管服务 PTF 精密授时设施 QKD 量子密钥分发 QoS 服务质量 QZSS 准天顶卫星系统 RAIM 接收器自主完整性监测 RF 射频
意图一致的人工智能系统会削弱人类的能动性
人工智能 (AI) 系统的快速发展表明，通用人工智能 (AGI) 系统可能很快就会到来。许多研究人员担心 AI 和 AGI 会通过故意滥用 (AI-misuse) 或意外事故 (AI-accidents) 伤害人类。关于 AI-accidents，人们越来越致力于开发算法和范例，以确保 AI 系统与人类的意图保持一致，例如，AI 系统产生的行动或建议可能被人类判断为与他们的意图和目标一致。在这里，我们认为，与人类意图保持一致不足以保证 AI 系统的安全，而长期保护人类的能动性可能是一个更强大的标准，需要在优化过程中明确和先验地将其分开。我们认为 AI 系统可以重塑人类的意图，并讨论了保护人类免于失去能动性的生物和心理机制的缺乏。我们提供了第一个保护能动性的 AI-人类互动的正式定义，该定义侧重于前瞻性的能动性评估，并认为 AI 系统（而不是人类）必须越来越多地承担这些评估的任务。我们展示了在包含嵌入式代理的简单环境中如何发生代理丧失，这些代理使用时间差分学习来提出行动建议。最后，我们提出了一个名为“代理基础”的新研究领域，并提出了四个旨在提高我们对人工智能与人类互动中代理的理解的初始主题：仁慈博弈论、人权的算法基础、神经网络中代理表示的机械可解释性和从内部状态进行强化学习。
成绩单，“网络安全就是国家安全”
Dave Luber：分析师们正在共同解决网络安全问题。这就是我们能够以过去从未有过的方式扩展网络安全的地方。John Parker：欢迎收听 No Such Podcast 的另一集。我的名字是 John Parker。Brian Fassler：我是 Brian Fassler。John Parker：今天我们有两位非常特别的嘉宾，美国国家安全局网络安全主管 Dave Luber 以及作战支援网络安全副主管 Jerry Carter 少将。先生们，欢迎你们加入我们，非常感谢你们。Jerry Carter 少将：谢谢。Dave Luber：很高兴来到这里。约翰·帕克：我们总是喜欢先让嘉宾介绍一下自己，以此作为开场。戴夫，我们从你开始。你能告诉我们你的背景吗？戴夫·卢伯：嘿，谢谢。我叫戴夫·卢伯。我已经在国家安全局工作了 37 年。高中毕业后，我就开始了我的职业生涯，加入了国家安全局，非常喜欢我们所做的工作。也有机会在晚上上学并获得学位。在过去的 37 年里，我有机会参与各种任务，包括信号情报、网络安全，现在我担任国家安全局的网络安全主管。约翰·帕克：少将。杰瑞·卡特少将：是的，非常感谢。再次，杰瑞·卡特。我于 1985 年加入海军陆战队。很幸运，1992 年通过莫尔豪斯学院获得任命。所以我服役的时间差不多有 37 年了。就背景而言，我曾担任信号情报电子战军官，指挥过营，以及 O-6 级别。作为一名将军，我有机会担任情报局局长和情报界的各个部门。约翰·帕克：当我们谈论网络安全时，您能否告诉我们这对 NSA 意味着什么？
方差分析
深度学习（DL）培训算法利用非确定性来提高模型的准确性和训练效率。因此，多个相同的培训运行（例如，相同的培训数据，算法和网络）产生了具有不同准确性和训练时间的不同模型。除了这些算法因素外，由于并行性，优化和浮点计算，dl libraries（例如Tensorflow和Cudnn）还引入了其他方差（称为实现级别差异）。这项工作是第一个研究DL系统差异以及研究人员和实践中这种差异的认识的工作。我们在三个具有六个流行网络的数据集上进行的实验显示了相同的培训运行中的总体准确性差异。即使排除了弱模型，精度差也为10.8％。此外，仅实施级别的因素会导致相同培训运行的准确性差异高达2.9％，每类准确性差异高达52.4％，训练时间差为145.3％。所有核心库（Tensorflow，CNTK和Theano）和低级库（例如Cudnn）在所有评估版本中均显示实现级别的差异。我们的研究人员和从业人员的调查显示，有83.8％的901名参与者不知道或不确定任何实施级别差异。此外，我们的文献调查显示，最近顶级软件工程（SE），人工智能（AI）和系统会议中，只有19.5±3％的论文使用多个相同的培训运行来量化其DL AP-ap-paraches的方差。本文提高了对DL差异的认识，并指导SE研究人员执行诸如创建确定DL实现之类的挑战任务，以促进调试和提高DL软件和结果的可重复性。
国际民航组织 – 附件 X 第 IV 卷 - Webthesis
• 一次监视雷达 (PSR) 发射高功率信号，部分信号被飞机反射回雷达。雷达根据信号发射和信号反射（范围）接收之间的时间间隔以及天线位置（方位）确定飞机的位置。PSR 不提供飞机的身份或高度，但不需要飞机上的任何特定设备，例如应答器。 • 二次监视雷达 (SSR) 由两个主要元素组成，一个地面询问器/接收器和一个飞机应答器。应答器响应来自地面站的询问，从而确定飞机的身份、距离和地面站的方位。 • S 模式 SSR 是 SSR 的改进。它包含 SSR 的所有功能，还允许通过使用独特的 24 位飞机地址选择性寻址目标，并在地面站和飞机之间建立双向数据链路以交换信息。 • 在许多不需要入侵者检测的国家，ATC 仅使用 SSR 进行航路雷达管制。 • 组合式 PSR/SSR 可在一次安装中利用两种雷达的优势。 • 多点定位依靠飞机应答器发出的信号在多个接收站被检测到来定位飞机。它使用一种称为到达时间差 (TDOA) 的技术来确定飞机的位置。 • 合同式自动相关监视 (ADS-C) 使用自动位置报告系统为运营商和其他人员提供商业服务。它已广泛使用 30 多年，特别是在海洋空域。它要求飞机运营商和地面服务提供商之间签订合同。 • 广播式自动相关监视 (ADS-B) 使用 GPS 技术确定飞机的位置、空速和其他数据，并将该信息广播到收发器网络，收发器网络将数据中继到空中交通管制显示器。
宾夕法尼亚州全州自杀计划尾巴风险缓解策略
该基金从IPS中描述的目标资产分配中具有显着的基于广泛的股权风险敞口。由于这种暴露，该基金有望在严重的股权下降期间遭受损失。这被称为左尾风险或简单的尾巴风险。左尾风险事件已知大，并且发生的频率比正态分布所预测的更频繁。在长期投资持有期间，多元化的投资组合通常提供更好的风险调整回报，而不是多元化的投资组合。潜在的多样化的潜在结果是依赖于基本资产之间的历史相关性较低。在严重的股票市场压力期间，大多数资产的相关性往往会增加；因此，鉴于预测风险的增加，预期损失增加。在IPS的投资理念部分（第五节），信念陈述4。风险指出（i）随着时间的推移，应减少收益随时间差的途径，（ii）应减轻缩减风险，（iii）应管理流动性，以确保在市场错位期间该基金可以履行其义务。通过在此类股权缩减中提供可观的回报，旨在和期望降低风险降低策略。降低风险减轻补充剂多样化的资产，例如长期国库（名义债券），通常为股票市场风险提供一定程度的保护；但是，减轻尾巴风险以更明确的方式进行。该战略的成功必须使其长期至上。作为针对大量股权缩减的“保险”，此保护有相关的成本。，投资办公室（“ IO”）的目标是通过积极管理该战略来最大程度地减少这一成本，同时在股市严重下降的情况下提供最大的回报。主动，系统和透明地管理尾巴风险降低策略是IO的目的。管理费，交易成本和其他费用将受到监控和控制。
公用事业规模太阳能条例和政策建议
谢南多厄河谷联盟公用事业规模太阳能法令和政策建议 2023 年 7 月更新 背景：公用事业规模太阳能 (USS) 已在谢南多厄河谷出现，并将继续发展。这些建议从 2019 年更新而来，旨在帮助山谷地区、土地所有者和开发商及时了解政策和法令，以解决这种土地使用的重要和不断变化的方面。 谢南多厄河谷联盟于 2019 年与中央谢南多厄规划区委员会和北部谢南多厄河谷区域委员会合作，为当地工作人员和官员举办了了解 USS 的研讨会。这些活动邀请了各种专家演讲者来提供所需的观点和信息。 2022 年春季，联盟与弗吉尼亚合作推广部合作举办了两场农业和太阳能研讨会，将农民、农村电力合作社代表、社区太阳能倡导者和太阳能供应商聚集在一起。这进一步讨论了在蓬勃发展的农业景观中融入太阳能的挑战和机遇。虽然与弗吉尼亚州中部和南部地区相比，硅谷的申请数量较少，项目规模相对较小，但几乎所有县都收到了申请，许多城镇也收到了申请。大多数硅谷地区都至少制定了一些太阳能法规，许多项目已获准实施。由于许可和建设之间存在时间差，因此只有少数项目得以实施。这些建议侧重于如何最好地评估拟议的 USS 项目，并鼓励将影响降至最低、效益最大化的设计。它由以下部分组成：I. 太阳能基础知识：预期结果，II：法令和政策建议，III：按主题考虑。如需更深入的了解，最后提供了资源和当地示例链接。这些建议来自许多来源：该地区和全州的当地经验；州资源；对问题专家的采访；主题网络研讨会和研究；以及最近的研究。后者包括立法工作组、州立大学、机构和非营利组织最近发布的报告。
用于多发性硬化症患者脑部疾病活动的计算机辅助评估的临床兼容工作流程
在过去的 10 年中，已批准用于治疗多发性硬化症 (MS) 局部炎症过程的疾病调节药物的数量从 3 种增加到 10 种。这种广泛的选择为个性化医疗提供了机会，目标是使每个患者都无需进行临床和放射学活动。这种新模式需要优化纵向 MRI 上新 FLAIR 病变的检测。在本文中，我们描述了一个完整的工作流程 - 我们开发、实施、部署和评估的流程 - 以便于在 MS 患者的纵向 MRI 上监测新 FLAIR 病变。该工作流程旨在供法国的医院和私人神经科医生和放射科医生使用。它由三个主要组件组成：(i) 一个软件组件，允许自动且安全地匿名化并将 MRI 数据从临床图片档案和通信系统 (PACS) 传输到处理服务器（反之亦然）； (ii) 一个全自动分割核心，可以从 T1 加权、T2 加权和 FLAIR 脑部 MRI 扫描中检测出患者的局部纵向变化，以及 (iii) 一个专用的网络查看器，为放射科医生和神经科医生提供新病变的直观可视化。我们首先介绍这些不同的组件。然后，我们在 54 对纵向 MRI 扫描上评估了该工作流程，这些扫描由 3 位专家（1 位神经放射科医生、1 位放射科医生和 1 位神经科医生）在使用和不使用所提出的工作流程的情况下进行分析。我们表明，我们的工作流程为临床医生在检测新的 MS 病变方面提供了宝贵的帮助，无论是在准确性方面（不使用工作流程时每位患者和每位专家检测到的病变平均数量为 1.8，使用工作流程时为 2.3，p = 5.10 − 4 ），还是在专家投入的时间方面（平均时间差 2 ′ 45 ′′，p = 10 − 4 ）。检测到的病变数量的增加对 MS 患者被归类为稳定或活跃有影响，即使是最有经验的神经放射科医生也是如此（不使用工作流程时平均敏感度为 0.74，使用工作流程时平均敏感度为 0.90，无差异 p 值 = 0.003）。因此，这对 MS 患者的治疗管理有潜在影响。
WORLDDEM – 一种新型全球基础层
WORLDDEM – 新型全球基础层 G. Riegler、S. D. Hennig、M. Weber 空中客车防务与航天 – 地理情报，88039 Friedrichshafen，德国 - (gertrud.riegler、simon.hennig、marco.weber)@astrium.eads.net 关键词：WorldDEM、TanDEM-X 任务、高质量全球数字高程模型 摘要：空中客车防务与航天的 WorldDEM™ 提供具有空前质量、准确性和覆盖范围的全球数字高程模型。该产品在 12m x 12m 栅格中的垂直精度为 2m（相对），优于 6m（绝对）。其精度将超过任何现有的全球卫星高程模型。WorldDEM 是一项改变游戏规则的颠覆性技术，将定义全球高程模型的新标准。德国雷达卫星 TerraSAR-X 和 TanDEM-X 在太空中形成高精度雷达干涉仪，并为 WorldDEM 获取数据基础。这项任务与德国航空航天中心 (DLR) 联合执行。空中客车 DS 完善了数字表面模型（例如编辑采集、处理工件和水面）或生成数字地形模型。提供三个产品级别：WorldDEMcore（处理输出，不应用任何编辑）、WorldDEM™（保证无空隙地形描述和水文一致性）和 WorldDEM DTM（代表裸地高程）。精确的高程数据是任何精确地理空间产品的初始基础，特别是在基于它进行多源图像和数据集成时。融合数据可提高可靠性、增强置信度并减少歧义性。本文将介绍产品开发活动的现状，包括生成这些活动的方法和工具，如地形和水体编辑以及 DTM 生成。此外，还将介绍对 WorldDEM 产品的验证和确认研究。1.简介 数字高程模型 (DEM) 是许多商业和科学活动的关键，例如用于分析和预测环境和地球物理过程或事件，以进行危机干预规划，如洪水和风险测绘，用于水文、林业、多源地理数据正射校正和测绘、基础设施规划和导航等应用。例如，在石油和天然气业务中，高程信息对于进行石油和天然气田的可行性研究、勘探、开发和管理至关重要。高程模型的质量和可靠性至关重要。对高程信息的可用性、覆盖范围、准确性和同质性的要求日益提高。如今，市场上有许多来自各种机载和星载系统的 DEM 产品。大面积高度信息，尤其是全球 DEM，通常是来自各种来源的数据的拼凑，其中包含许多不同精度、分辨率、时间差、格式和投影的不同数据。结果很难统一，地球上每个点的质量也都不一样（Gantert 等人2011 年）。从 TanDEM-X 任务期间获取的 TanDEM-X DEM 衍生的 WorldDEM 是第一个来自同一来源的全球极点到极点数字高程模型。TanDEM-X 任务（TerraSAR-X 数字高程测量附加组件）是在德国航空航天中心 (DLR) 和空中客车防务与航天公司之间的公私合作伙伴关系 (PPP) 下实现的。空中客车 DS 拥有该数据的独家商业营销权，并负责根据全球商业用户的需求调整和完善高程模型 (Riegler 2013)。