XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System跟踪数据
电动车能量的概率深度学习 -
电动汽车的持续传播为支持数字基础设施带来了新的挑战。例如，此类车辆的长途路线计划依赖于预期的旅行时间和能源使用的预测。我们设想一个两层体系结构来产生此类预测。首先，路由和旅行时间预测子系统生成了建议的路线，并预测速度沿路线的变化。接下来，预期的能源使用将从速度轮廓和其他上下文特征（例如天气信息和坡度）中预测。为此，本文提出了通过电动汽车跟踪数据构建的深度学习模型。首先，由于路线的速度轮廓是能源使用的主要预测指标之一，因此探索了构建速度配置文件的不同简单方法。接下来，提出了八个不同的能量使用预测模型。四个模型是概率的，因为它们预测了单点估计值，而是该路线上能量使用的概率分布的参数。在预测EV能量使用时，这特别相关，这对许多输入特征非常敏感，因此几乎无法准确地预测。具有两个现实世界EV跟踪数据集的广泛实验验证了所提出的方法。本研究的代码已在GitHub上提供。
![arxiv：2307.07687v3 [q-bio.qm] 1824年3月18日](/simg/g:\will\search\icon\source\5\5476cc4e3465d4ab6353876f6bc0bb47268d0bff.webp)
arxiv：2307.07687v3 [q-bio.qm] 1824年3月18日
现代生物学的核心挑战是如何从高维基因表达数据的人群级时课程中推断单个细胞的轨迹。细胞的出生和死亡带来了一个特殊的困难：现有的轨迹推理方法无法将净增殖的变异性与细胞分化动力学区分开，因此需要准确地对增殖率进行准确的知识。在全球waddington-ot（GWOT）上建造，在可以忽略生育和死亡的情况下执行严格的理论保证，我们展示了如何使用最近开发的基于CRISPR的测量技术可用的谱系树，以消除enterangle的扩散和差异。尤其是，当既没有死亡或细胞子采样时，我们表明我们以相似的理论保证和计算成本扩散地将GWOT扩展到了案例，而无需任何先前的信息。在死亡和/或亚采样的情况下，我们的方法引入了偏见，我们明确地描述了这些谱系跟踪数据所固有的。在两种情况下，我们都证明了这种方法可靠地从模拟数据集的时间表中可靠地重建分支SDE的景观，并使用谱系跟踪，甚至使用实验上不可用的真实分支率超过了基准。
附件
1）使用摄像机，闭路电视和类似技术来监视一系列工作场所的工人，包括监狱，青年正义环境和一些面对面的客户服务环境。在公共场所合法地将摄像机用于监视目的，并根据《 1999年监视设备法》（VIC）（SD法案）进行监管。根据该法案，收集的有关工人的数据可用于监视和/或管理绩效并调查不当行为的指控，前提是雇主已建议工人使用摄像机记录或监视工作场所设置。根据《 2014年隐私与数据保护法》（《 PDP法》），还允许收集摄像机的工人信息，如2020年1月8日在维多利亚时代的民事和行政法庭（VCAT）裁决，Kaliszewski诉司法与社区安全部。5 2）在2010年惩教维多利亚州引入的囚犯护送车辆中使用CVTrack技术，目的是安全追踪囚犯。根据《 SD法》，雇主可以在工人的“暗示同意”下使用跟踪技术。被告知跟踪技术的存在后，工人对车辆的使用被视为隐含的同意。鉴于个人的身份从查看原始跟踪数据中并不明显，因此根据《 2000年信息隐私法》（VIC）（IP ACT），该数据不被视为“个人信息”。
推荐引用 推荐引用 Kenney, William A.. “使用弹丸跟踪数据改进弹道风预测”(2017)。理学硕士 (MS)，论文，计算建模与仿真工程，Old Dominion 大学，DOI：10.25777/h8yz-9d19 https://digitalcommons.odu.edu/msve_etds/7
6.多点风预测 ................................................................................................................67 6.1 多点数据生成 ................................................................................................................ 68 6.2 确定风预测参数 ................................................................................................................ 68 6.3 多点风预测方法 ................................................................................................................ 70 6.4 模拟描述 ............................................................................................................................. 74 6.5 结果 ................................................................................................................................ 76 6.6 结果分析 ............................................................................................................................. 76 6.7 改变状态 ............................................................................................................................. 81 6.8 结论 ................................................................................................................................ 88
推荐引用 推荐引用 Kenney, William A.. “利用弹丸跟踪数据改进弹道风预测”（2017 年）。理学硕士 (MS)，论文，计算建模与仿真工程，Old Dominion University，DOI：10.25777/h8yz-9d19 https://digitalcommons.odu.edu/msve_etds/7
6. 多点风预测 ................................................................................................................................ 67 6.1 多点数据生成 ................................................................................................................ 68 6.2 确定风预测参数 ................................................................................................................ 68 6.3 多点风预测方法 ................................................................................................................ 70 6.4 模拟描述 ............................................................................................................................. 74 6.5 结果 ................................................................................................................................ 76 6.6 结果分析 ............................................................................................................................. 76 6.7 改变状态 ............................................................................................................................. 81 6.8 结论 ................................................................................................................................ 88
锆石：基于零水印的数据的方法...
摘要。物联网（IoT）几乎将互联网和智能设备集成到家庭自动化，电子保健系统，车辆网络，工业控制和军事应用等域。在这些扇区中，从多个来源收集的感官数据，并通过多个节点进行管理，用于决策过程。确保数据完整性并跟踪数据出处是在如此高度动态的环境下的核心要求，因为数据出处是确保数据可信度的重要工具。由于物联网网络工作中的计算和能源有限，处理此类要求是具有挑战性的。这需要解决一些挑战，例如处理开销，安全出处，带宽消耗和存储效率。在本文中，我们提出了锆石，这是一种新型的零水印方法，以在物联网网络中建立端到端数据可信度。在锆石中，出处信息存储在通过水印的防篡改集中式网络数据库中，在传输前在源节点生成的水印。我们提供了广泛的安全性分析，显示了我们计划针对被动和主动攻击的弹性。我们还将我们的计划与基于绩效指标（例如计算时间，能源利用率和成本分析）的现有作品进行了比较。结果表明，与先前的艺术相比，锆石对几种攻击，轻量级，储存效果和能量利用和带宽消耗效果更好。
数据与商业智能策略
• 发布数据路线图。 • 开发数据目录，以便查看 NCC 数据资产，并为数据治理和共享奠定基础。 • 开发可信数据框架。构建可信、可共享和高质量的数据产品，为整个 NCC 提供洞察力。使跨服务协作成为可能、一致且得到良好治理。 • 使集中管理的基础参考数据可供操作系统使用。 • 记录数据架构。 • 最大限度地利用 NCC 对现有云数据技术和服务的投资。构建一个分析和报告数据平台，为数据分析、共享和报告提供一套一致的模式。 • 停止创建单人成功点，开始创建企业级、可支持的高质量数据产品。 • 投资于单一的、组织范围的仪表板工具。构建适合其目标受众的可访问可视化效果。 • 启动数据治理计划。为管理数据质量、安全性、隐私和合规性制定明确的政策、角色和职责。 • 随着时间的推移测量和跟踪数据质量。 • 商定发布开放数据的框架。 • 同意并发布地理信息系统 (GIS) 战略。投资地理空间技能并展示位置的价值。 • 认识到现有和新兴人工智能技术对 NCC 业务的影响。制定一套关于在 NCC 中使用人工智能的规则/指南。
美国空军武器图库 - 空军杂志
执行摘要 美国空军飞机事故调查 F-16C，T/N 86-0317 密歇根州海华沙国家森林 2020 年 12 月 8 日 2020 年 12 月 8 日晚，当地时间 (L) 大约 19:17，事故飞机 (MA)，一架 F-16C，尾号 (T/N) 86-0317，坠毁在密歇根州海华沙国家森林的一片树林中。事故飞行员 (MP) 当时正在威斯康星州 (WI) 特鲁阿克斯空军国民警卫队基地第 115 战斗机联队执行航空控制警报 (ACA) 练习任务。撞击后，事故导致 MP 受重伤，MA 被毁。事故飞行计划是两机夜间练习 ACA 任务，包括由 WI 民航巡逻队 (CAP) 支持的空对空拦截作为关注轨迹。由于格林贝的天气状况，小型 CAP 飞机取消了飞行的拦截部分，事故出击以两机练习紧急起飞，使用备用仪表剖面。起飞后不久，在终止练习紧急起飞时，MP 发现由于没有卫星跟踪数据，全球定位系统 (GPS) 性能下降。MP 选择执行惯性导航系统 (INS) 的飞行中对准。在排除 GPS 无轨迹故障和飞行中对准期间，事故机组执行了领先交换。角色发生积极变化后不久，MA 进入天气条件，MP 与事故机失去目视联系
区块链技术实现有效的组织治理
区块链技术可以改变目前大多数事物的工作方式。web3 和区块链的革命性力量可以创造奇迹。快速去中心化可以产生巨大的协同效应。随着系统的个性化和参与度的提高，预测数字宇宙的未来变得更容易。这肯定会产生比云更开放、更透明、更安全的数据。它在房地产智能合约中的应用令人钦佩。在这里，房地产（资产）买卖的历史是可追溯的，在处理此类房产的所有权问题方面大有帮助。在医院管理中使用该技术来存储患者记录、病理记录和医疗记录是一场伟大的革命，可以使记录更加私密和安全。在教育系统中，如果使用区块链技术上传成绩单和记录，它可以被证明对成绩单和记录的验证有很大帮助。在这里，您可以参考但不能篡改记录，因为它存储在不同的计算机上。因此，研究表明，它如何通过提高安全性和信任度在财产记录、政府记录、众筹管理中发挥作用。一些例子谈到了它在选举投票系统中的使用，其中区块链技术（在非洲使用）具有去中心化记录的特点，使得操纵是不可能发生的。它的加密功能有助于保护数据，并使用“哈希”逻辑地和系统地跟踪数据。该技术的跟踪功能使查找和纠正供应链中的质量问题变得非常容易。
IBM 对生成式 AI 的观点
• watsonx.data 是我们的数据存储库，基于 Lakehouse 架构和开放数据格式，旨在信任并放心地管理基础模型的企业数据。 • watsonx.governance 是一套功能强大的工具，用于指定和管理企业范围的治理流程以及控制风险。 watsonx 是开放的 我们的方法是开放的。您可以受益于 IBM 模型、最佳开源模型，甚至与我们共同创建的模型，来创建灵活且适用的企业解决方案，而不是依赖单一模型。我们利用 IBM Research 和开放研究社区的尖端创新来确保性能、定制、速度和效率。 watsonx 是值得信赖的企业需要保护其专有数据和 IP，在多种环境中部署，并通过工具支持以降低风险。在 IBM，我们优先考虑您可以信赖的 AI。Watsonx.governance 跟踪数据、策划方法和模型，从而支持可更新的 AI，以满足不断变化的业务和监管要求。 IBM 的生成式 AI 卓越中心可帮助客户实现完整的 AI 生命周期并开发符合道德规范的生成式 AI 解决方案。watsonx 的目标是消费者 AI 与企业 AI 不同。watsonx 旨在解决实际业务问题。在 IBM，我们专注于那些能够快速提高企业生产力和价值实现时间的领域 - 增强和自动化人力资源、客户服务和代码生成。我们专注于可扩展且与每个行业相关的用例，例如：