XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System观测值
使用计算机视觉对居民空间对象检测到轨边缘的AI检测
太空领域的意识（SDA）对于确保空间操作的安全性和可持续性至关重要，尤其是当太空领域向有争议，退化和操作限制的环境过渡时。居民空间对象（RSO）的数量继续增长，传统的地面传感器面临覆盖范围和延迟的限制。这些传感器由于可预测的观察期而容易受到欺骗的影响。操纵可以将足够的错误引入轨道确定以引起轨道关联问题。此外，由于当前大多数高准确的SDA资产都是基于地面的，因此存在观测值的角度多样性。相关的是，随着月球和火星轨道政权变得越来越拥挤，SDA在这些地区的重要性将增长，对地面SDA面临重大挑战。
科学8级评估锚和合格内容
s8.a.2.1.1使用证据，观察结果或各种量表（例如质量，距离，体积，温度）来描述关系。s8.a.2.1.2使用空间/时间关系，在操作上定义概念，提出可检验的问题或提出假设。s8.a.2.1.3通过指定如何操纵自变量，如何测量因变量以及将哪些变量保持恒定来设计受控的实验。s8.a.2.1.4解释数据/观测值；基于数据/观察结果将变量之间的关系发展为设计模型作为解决方案。S8.A.2.1.5使用调查的证据清楚地沟通和支持结论。S8.A.2.1.6在简单的技术系统中确定设计缺陷，并设计了可能的工作解决方案。s8.a.2.2为特定目的应用适当的工具，并描述仪器可以提供的信息。
NPROVS 手册（ATBD）
1。简介本文档主要用作有关NPROVS数据收集和图形分析应用程序的用户手册。nprovs汇编了全球辐射（和Dropsonde），卫星和NWP观测值的每日搭配数据集，并促进“回顾性”卫星产品评估。其中包括来自Gruan和JPSS专用辐射计划的特殊辐射程序。自2008年以来，将20多种国际卫星发声产品系统（和NWP）与每个辐射仪和广泛的搭配数据库并存（Star）。搭配是从每个产品套件到每个辐射仪的最接近的单一搭配，提供了有效且内容丰富的观测值。图形应用程序允许用户分析从整体全球监测到深度潜水案例研究的搭配样本，包括访问原始的卫星轨道数据；随时随地。nprovs不仅支持卫星数据的评估，还支持辐射仪，包括辐射仪器类型的下采样的滴滴。nprovs具有企业评估，即多个卫星产品套件与相同的辐射观测值的比较。企业评估（可行）被认为是产品比较的最佳选择。该文件涵盖了四个涵盖数据源，预处理，搭配处理和评估的基本领域。还提供了企业验证的介绍性讨论，这是NPROV的独特核心目标。2。企业评估NPROV的目标植根于企业验证，定义为使用相同的基础真理（RadioSondes…）来评估多个卫星产品套件。最初的想法是在NOAA上创建一个集中式计划，该计划将与每个“常规”辐射仪的所有（操作，遗产…）响起。这包括用于常规监视的每个产品套件的全球统计信息与辐射仪的生成。nprovs还可以访问提供商提供的内部“测试（R＆D）”产品，以量化相对于操作对应物的差异，并支持RTO。NPROVS计划于2006年在Star（OPDB）启动，在（2年）的开发阶段，人们认识到，识别搭配的搭配的灵活性是针对分析（垂直统计）（垂直统计）组合的任何指定组合（套件）组合的灵活性；诀窍在于选择它们。这表现在配置文件显示（PDISP）图形分析应用程序中，这是NPROV的核心。在2006年之前（ATOV，TOVS，DMSP），单独的系统为每种产品（10多个单独的系统）进行划分（在ORA后来成为Star），并且是（个人）操作评估的主要基础（回到卫星在NWP中同化的卫星声音在这些单独的“系统差异）中，这些单独的“系统差异）是在这些单独的“合并”系统（方法）。
报告编号DODIG-2024-016
根据国防部指令 8521.01E，生物识别是基于可测量的解剖、生理或行为特征识别个人的过程。该指令将生物识别数据定义为在生物识别过程中创建的计算机数据。生物特征数据包括原始传感器观测值、生物特征样本、模型、模板和相似度得分。执行海外行动的军事单位使用生物特征识别在战场上遇到的个人，包括友军和其他协助美国的个人，并与其他单位和其他联邦机构共享此信息。生物特征数据用于描述在注册、验证或识别过程中收集的信息，但该术语不适用于最终用户信息，例如用户名、人口统计信息或授权。
美国地质调查局区域全国摘要...
第 20 页 #7 - 国家洪水频率 (NFF) 程序允许使用回归估计的等效记录年限和观察记录的年数作为加权因子对估计和观察到的峰值流量的对数进行加权。当回归方程有等效记录年限时，系统会提示用户输入观察记录的年限和观察到的峰值流量。NFF 已更改为允许用户输入 500 年洪水的观测值并计算 500 年洪水的加权估计值，即使给定州没有 500 年回归方程。此计算中使用了 100 年回归方程的等效记录年限和推断的 500 年洪水。
间歇性还是不确定性？可再生能源的影响...
注：此图显示了 2019 年各个时间段的四种价格分散度指标，x 轴表示一天中的小时数。左上角的面板显示了 8 月 20 日的价格分散度指标，右上角的面板显示了 8 月 20 日的价格分散度指标，左下角的面板显示了 8 月的价格分散度指标，右下角的面板显示了年内价格分散度指标。浅蓝色圆圈表示用于计算公式 (1) 中平均价格的所有价格观测值。在底部面板中，深蓝色圆圈表示某一天的价格。三角形显示了我们为该天计算的价格分散度指标。为了便于查看，左侧的价格 y 轴被截断为每兆瓦时 200 美元。
理解回归，并在长期内以高频收集的观察结果 *
在本文中，我们通过长时间的时间间隔收集的观测值分析回归。对于形式的渐近分析，我们假设样品是从连续的时间随机过程中获得的，并让采样间隔δ缩小至零，样品跨度t增加到无穷大。在此设置中，我们表明，只要δ→0相对于t→∞，标准的WALD统计量向无穷大和回归偏差就会变得虚假。这种现象确实是本文中考虑的回归类型在实践中经常观察到的现象。相比之下，我们的渐近理论预测，如果我们使用适当的长期差异估计的WALD测试的强大版本，则伪造性消失。使用长期对短期利率的长期回归我们的经验说明，这得到了强烈和明确的支持。
机会 - 地质和地球物理特性的地理空间机器在全球范围内，我们对EAR的集体理解
机会 - 地质和地球物理特性在全球范围内的地质机器学习，我们对地球特性的集体理解受到直接观察地质的观察（例如，井原木，核心等）或间接通过遥感（例如地球物理或卫星观测）。这一事实导致在高空间分辨率（至sub-km量表）处的地球特性的稀疏数据集，或者从卫星观测值中产生了一个连续但低分辨率的数据集。因此，需要自动插值（例如Kriging）和/或人类知情轮廓，以在高分辨率下持续了解这些属性。在这项工作中，我们致力于改进这些方法。利用机器学习，深度学习和/或物理知情神经网络（PINN）的新发展，我们可以在空间和深度上智能插入或预测地球参数。这项工作利用了地质观察的各种数据源（即“大数据”），例如：科学钻孔，挖出和疏ed和地球物理观察，例如由乘员船（例如，船舶），自主平台（例如，AUV）（例如，AUV）和Satellites和Satellites和Satellites和Satellites和Satellites。我们将这些数据集与基于物理学的地质过程模型（例如压实）和数据驱动方法（例如机器学习）结合使用，以产生对地球特性的连续且准确的估计。这些方法的示例包括从稀疏的船板观测值中预测连续的重力场，或使用核心数据预测沉积物岩性与深度。鼓励基本的地质理解，但不需要。我们寻求具有地质/地球物理学经验的合格申请人，遥感/地理位置，机器学习/数据科学和/或运输/摇滚物理建模。申请人将有一些计算经验，并且在基本的编程/脚本中保持舒适（不需要特定语言）。实验室地点：海洋科学部海军研究实验室Stennis Space Center，MS POC：Benjamin Phrampus海军研究实验室，代码7352建筑物1005 Stennis Space Center，MS 39529电话：228-688-4899电子邮件：Benjamin.phrampus.civ@us.civ@us.navy.mil
联合国人权报告2023
在解决歧视时，我们支持的全球“自由和平等运动”吸引了令人印象深刻的4,150万个社交媒体，并在日益回归的LGBTI人权环境中进行了持续的观点。我们的倡导分别促进了马其顿北部和乌兹别克斯坦的刑法改革，分别是强奸和家庭暴力。和在乍得，我们帮助促进了促进性别平等和平等的观测值的ES库，其中包括与性别相关的数据分析中心。可持续发展目标（SDG）歧视指标的数据可用性是我们托管下的四个指标之一，自2030年提高可持续发展议程以来，已经乘以五倍，目前有62个国家收集至少一个数据点。
大数据，机器学习和人工智能
监督的学习监督学习算法在给定的一组输入数据和关联的输出之间执行复杂的“连接点”操作。他们经过多个输入和一组已知输出的示例训练，学习如何处理输入以重现相关输出。然后可以给予全面训练的算法，并可以为结果提供新的输入集，并对相关输出的内容进行预测（图1A）。例如，可以培训算法以对图片中像素的配置（输入）中的配置分类（输入）（输出）（输出）。有监督的算法用于两种类型的问题：分类（以预测观测值属于哪种“类”，例如，例如，病例与控制）和回归（以预测连续价值，例如，诊断时间）。