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DarkTrace从您特定的数字环境中摄入实时数据，以连续训练，并与第三方数据和警报集成以构建更全面的图片。值得注意的是，使用这种类型的数据，我们的安全性将针对每个特定部署量身定制。其他由AI驱动的工具在大型数据湖上学习以训练通用模型，这可能导致过分的简化和假设。通过培训您组织的特定数据，DarkTrace AI没有比较企业并推断它们之间的行为差异。相反，每个AI系统都是每个企业所独有的，创建高保真检测。
遥感的基础和大型视觉模型
近年来，基础模型已成为一个强大的框架，可以适应各种下游视觉任务。在遥感领域，先前的工作集中在特定于特定任务的特定任务模型上（例如，精确农业，目标识别，对象检测等来自特定的传感器）。在开发和部署任务不合时宜的通用模型中具有重大且新兴的兴趣，这些模型可以针对各种下游任务进行定制。同样，对部署视觉语言模型进行遥感也很感兴趣。本期特刊将为在基础模型，大型视觉模型和地球观察应用的交集中工作的研究人员提供途径，以贡献其最新研究。主题包括（但不限于）：
为什么定制是解决生成人工智能幻觉的关键
未来的关键在于在泛化和特异性之间取得平衡。虽然像 ChatGPT 这样的通用模型非常适合一般对话和信息收集，但它们仍然不足以解决严肃的、特定领域的问题。随着企业和科技公司弄清楚这些局限性，似乎出现了几种前进的道路：使用 RAG 实现更高的准确度，使用更专业的数据微调现有模型，在某些情况下，甚至从头开始构建自定义模型。有了这些，定制的价格可能很高，但对于需要精确度和可靠性的行业来说，这可能是确保 AI 兑现承诺的唯一方法。随着 AI 的不断改进，对更定制化和更精确的系统的需求也将增加，从而进一步扩大这些模型的功能范围。
基于通用 MATLAB 模型的锂离子电池数字孪生改进
摘要：本文介绍了基于 MATLAB/Simulink 通用模型的锂离子电池单元数字孪生。数字孪生基于恒流/恒压充电和放电循环的测量数据，健康状态 (SoH) 高达 79%，还包括快速充电。数字孪生使用的数学方程是通过对测量的 SoH、电池容量和电池单元电流进行 3D 数据拟合获得的。所提出的数字孪生的输入仅仅是测量的电池单元电流，其输出包括充电状态 (SoC)、SoH 和电池单元电压。对设计的数字孪生进行了测试，并与 MATLAB/Simulink 通用模型和电池单元测量值进行了比较，以获得恒定放电电流和动态生成的放电电流曲线。结果表明，通用 MATLAB/Simulink 模型有显著改进。
绝热压缩空气储能技术
在技术文献中可以找到大量关于 ACAES 的理论和模拟研究的例子，预测的往返通常在 50 — 75 % 的范围内，即 8,2 。在这些研究中，系统的各个子组件（即压缩机、热交换器、涡轮机）通常基于“黑箱”热力学模型，从给定数量的输入生成性能指标，而不考虑内部组件的细节。虽然这种方法对于概念研究和描述一般操作原理很有用，但它忽略了重要的设备技术限制和/或设计挑战。这可能导致对操作条件和性能指标的预测不切实际。也有论文指定了动态组件性能 9 ，但这些论文仍然基于通用模型，而不是特定的定制设计组件。在最近的一篇论文 1 中，我们推导出等容 ACAES 系统的理想性能极限，提供
越来越多的回报，垄断竞争和...
本节开发了我将在下一节中使用的垄断竞争的基本模型。模型是Dixit和Stiglitz开发的模型的简化版本。本文不是试图开发通用模型，而是为实用程序和成本功能采用特定表格。选择的功能形式为模型提供了简化的结构，从而使分析更容易。因此，考虑一种只有一个稀缺生产因素的经济，劳动力。经济被认为能够生产大量商品中的任何一种，并由I索引。我们订购货物，使实际生产的商品从1到N不等，其中N也被认为是大数量，尽管相对于潜在产品的数量很小。所有居民都被假定共享相同的公用事业功能，所有商品对称进入，
驾驶舱工作量估计的眼动追踪指标...
摘要。未来的驾驶舱将通过改进的航空电子设备得到增强，这些电子设备可以适应飞机和操作员的状态。眼动追踪可以对飞行员的眼球运动进行非侵入性分析，从中可以得出一组指标，以有效、可靠地表征工作量。这项研究确定了与飞机自动化条件相关的眼动追踪指标，并确定了飞行员工作量与相同自动化条件的相关性。扫视长度被用作飞行员工作量的间接指标：与引导和手动飞行条件相比，全自动条件下的飞行员平均扫视运动更大。数据集本身还提供了人类眼球运动行为的通用模型，因此表面上可以通过与工作量算法开发相同的指标来描述驾驶舱内不同自动化程度的着陆任务的视觉注意力分布。
一种检测潜在模式混淆的自动化方法
通过观察、问卷调查和其他技术，心理学家已经能够引出个体操作员（通常是飞行员）的心理模型。然而，将设计与特定个体的心理模型进行比较只能提供非常具体的信息；我们感兴趣的是设计是否容易产生模式混淆，为此，将设计与通用心理模型进行比较比将设计与个体心理模型进行比较更有用。这种通用模型可以从培训材料中提取（培训手册的目的之一，通常是隐含的，就是诱导足够的心理模型），也可以指定为明确的要求（例如，“这个按钮应该像一个切换按钮一样运行”）。认知研究对这些模型的性质提供了两个重要见解：首先，它们可以用称为“状态机”的数学结构紧凑地表示；第二，它们往往相当简单（这可以通过应用两个规范的简化来解释[3]）。