Quantified AG公司是干什么的
时间: 2024-01-24 21:05:09 浏览: 47
Quantified AG公司是一家农业科技公司,专注于提供智能农业解决方案。他们利用先进的传感器技术、数据分析和人工智能算法来帮助农民和养殖户优化农业生产过程。他们的解决方案包括监测和管理动物的健康状况、精确测量和管理饲料摄入量、预测和预防疾病爆发等。通过提供实时数据和智能分析,Quantified AG致力于提高农业生产效率、降低成本、提高动物福利,并减少环境影响。
相关问题
Unlike the classical encryption schemes,keys are dispensable in certain PLS technigues, known as the keyless secure strat egy. Sophisticated signal processing techniques such as arti- ficial noise, beamforming,and diversitycan be developed to ensure the secrecy of the MC networks.In the Alice-Bob-Eve model, Alice is the legitimate transmitter, whose intended target is the legitimate receiver Bob,while Eve is the eavesdropper that intercepts the information from Alice to Bob.The secrecy performance is quantified via information leakagei.ethe dif ference of the mutual information between the Alice-Bob and Alice-Eve links. The upper bound of the information leakage is called secrecy capacity realized by a specific distribution of the input symbols, namely,capacity-achieving distribution.The secrecy performance of the diffusion-based MC system with concentration shift keying(CSK)is analyzed from an informa- tion-theoretical point of view,providing two paramount secrecy metrics, i.e., secrecy capacity and secure distance[13].How ever, only the estimation of lower bound secrecy capacity is derived as both links attain their channel capacity.The secrecy capacity highly depends on the system parameters such as the average signal energy,diffusion coefficientand reception duration. Moreover, the distance between the transmitter and the eavesdropper is also an important aspect of secrecy per- formance. For both amplitude and energy detection schemes secure distance is proposed as a secret metricover which the eavesdropper is incapable of signal recovery. Despite the case with CSK,the results of the secure metrics vary with the modulation type(e.g.pulse position,spacetype) and reception mechanism(e.g.passive,partially absorbingper fectly absorbing).For ease of understanding,Figure 3 depicts the modulation types and the corresponding CIRs with different reception mechanisms. Novel signa processing techniques and the biochemical channel properties can further assist the secrecy enhancement in the MC system.The molecular beam forming that avoids information disclosure can be realized via the flow generated in the channel.Besidesnew dimensions of diversity, such as the aforementioned molecular diversity of ionic compounds, can beexploited. Note that the feasibility of these methods can be validated by the derived secrecy metrics.
该论文主要介绍了在某些物理层安全技术中,与传统加密技术不同的是,密钥并不是必须的,这种技术被称为“无密钥安全策略”。通过使用先进的信号处理技术,如人工噪声、波束成形和多样性等,可以确保分子通信网络的安全性。文章还介绍了Alice-Bob-Eve模型,其中Alice是合法的发射器,其目标是合法的接收器Bob,而Eve是窃听者,从Alice到Bob的信息进行拦截。通过信息泄漏的度量,即Alice-Bob和Alice-Eve之间的互信息差异,来量化保密性能。信息泄漏的上界称为特定输入符号分布实现的保密容量。从信息论的角度分析了基于扩散的浓度偏移键控分子通信系统的保密性能,提供了两个重要的保密度量,即保密容量和安全距离。然而,只得到了保密容量的下界估计,因为两条链路都达到了其信道容量。保密容量高度依赖于系统参数,如平均信号能量、扩散系数和接收持续时间。此外,发射器与窃听者之间的距离也是保密性能的重要方面。对于幅度和能量检测方案,提出了安全距离作为一种保密度量,超过这个距离窃听者无法恢复信号。尽管使用CSK的情况,保密度量的结果会随着调制类型(如脉冲位置、空间类型)和接收机制(如被动、部分吸收、完全吸收)而有所不同。为了方便理解,图3描述了不同接收机制下的调制类型及其相应的通道冲激响应。此外,新的信号处理技术和生物化学通道特性可以进一步提高分子通信系统的保密性。通过通道中产生的流可以实现分子波束成形,避免信息泄露。此外,还可以利用分子离子化合物等新的多样性维度。需要注意的是,这些方法的可行性可以通过推导的保密度量进行验证。
LQT问题的强化学习方法
LQT问题(也称为Language-Quantified Temporal Reasoning问题)是一类关于自然语言中的定量时间推理的问题。强化学习方法可以应用于解决这类问题。具体而言,可以使用强化学习中的马尔可夫决策过程(MDP)框架来建模LQT问题。
在这个框架中,LQT问题可以被看作是一个智能体与环境的交互过程。智能体通过观察环境中的状态,并采取行动来最大化累积奖励。在LQT问题中,状态可以表示为自然语言句子或推理任务的状态,行动可以表示为对句子进行操作(例如添加、删除或修改句子的部分内容),奖励可以根据问题的要求进行设计(例如正确性或效率)。
为了解决LQT问题,可以使用基于值函数的强化学习方法,如Q-learning或深度强化学习算法(如DQN或DDPG)。这些方法可以通过训练智能体在不同状态下采取不同行动的价值函数,从而实现自动学习和推理。此外,还可以使用基于策略梯度的方法,如REINFORCE算法,来直接学习采取行动的策略。
需要注意的是,LQT问题的复杂性可能会导致在实践中应用强化学习方法存在挑战。因此,一些研究工作还在探索如何将强化学习与其他技术(如自然语言处理或逻辑推理)结合使用,以提高LQT问题的解决效果。