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World File Search System三角测量
510 的 POS |艾普兰尼克斯
POS AV 是用于机载直接地理定位的首屈一指的商业 GNSS 惯性解决方案。POS AV 与数码相机、胶卷相机、激光雷达系统、SAR 系统和数字扫描仪配合使用，每秒可精确测量数百次空中传感器的位置和方向，并在数据捕获的准确时刻考虑所有运动变量。实时或使用高效的 POSPac 移动测绘套件 (MMS) 软件进行后期处理，数据可用于将传感器数据精确地地理定位到地球或本地测绘框架，而无需地面信息，从而消除了耗时的空中三角测量步骤。POS AV 非常适合支持精确测绘工作，尤其是在恶劣环境和快速响应能力下，在这些环境中，地面控制数据可能无法获得或无法物理收集。
气候变化、移民和经济变化的交汇
为了证实气候变化对人们经济活动影响的信息，我们进行了一项定性调查，采访了库尔纳和杰肖尔的50名从事虾类和鱼类加工、孵化场、运输和家政行业的工人以及返乡农民工。样本总和包括28名（56%）女性和22名（44%）男性。在杰肖尔，接受采访的男性和女性人数相等（14人）。在库尔纳，采访了8名男性和14名女性。我们使用了一份结构化问卷来了解人们的概况、他们从事的经济活动以及他们未来的计划。最后，我们在库尔纳和杰肖尔与男性和女性工人进行了两次焦点小组讨论，以对从其他来源收集到的信息进行三角测量。讨论主题包括各自地区气候变化的性质和程度、低薪工人的经济活动以及当前的国内和海外移民趋势。
AAS 20-745 HERMES：基于立方体卫星...
高能快速模块化卫星组 HERMES 是一项具有挑战性的科学空间任务，旨在为新型多信使天体物理学做出贡献，通过在轨道上巧妙分布一组传感器，及时定位伽马射线爆发 (GRB)，引力波产生的踪迹，同时持续监测天球。六个新型微型 X 和伽马射线探测器安装在一颗专用的 3U 立方体卫星上，构成准赤道低地球轨道星座的核心。1 这些多重空间资产通过三角测量执行协调的天空监测和定位，即使用一个分割的大型探测器。天空监测应尽可能广泛，并且必须及时将宇宙事件定位坐标（无论何时发生）传输到地面（数量级：15 分钟），以允许强大的地球仪器调查更多检测到的相关天空区域。
渡过运营动荡期
这种量化是基于自下而上的计算，利用行业认可的数据库，如 IATA、Cirium、Flightstats、Eurocontrol 和国家民航局。我们的团队还采访了航空业的领先高管，以确定挑战的优先次序，并形成对其影响和数字解决方案价值的基线假设。我们将这些输入与技术解决方案提供商通过其客户案例研究提出的主张进行三角测量。我们适当地折算了相关结果，以避免任何偏见并确保定义的结果是现实的。然后，将这些好处外推到全球航空业整整一年（2018 年）。它有助于平衡因航空公司业务模式、规模或地区而产生的任何差异。由于许多航空公司长期以来一直在应用数据和分析来制定运营决策，因此我们在建模中排除了正在进行的数字计划的好处。因此，本报告中的数字显示了数字技术带来的增量价值，超过了已经在进行的计划。
渡过运营动荡期
这种量化是基于自下而上的计算，利用行业认可的数据库，如 IATA、Cirium、Flightstats、Eurocontrol 和国家民航局。我们的团队还采访了航空业的领先高管，以确定挑战的优先次序，并形成对其影响和数字解决方案价值的基线假设。我们将这些输入与技术解决方案提供商通过其客户案例研究提出的主张进行三角测量。我们适当地折算了相关结果，以避免任何偏见并确保定义的结果是现实的。然后，将这些好处外推到全球航空业整整一年（2018 年）。它有助于平衡因航空公司业务模式、规模或地区而产生的任何差异。由于许多航空公司长期以来一直在应用数据和分析来制定运营决策，因此我们在建模中排除了正在进行的数字计划的好处。因此，本报告中的数字显示了数字技术带来的增量价值，超过了已经在进行的计划。
1 信托委员会患者安全事件和事件学习...
报告目的 本报告为 2024 年 9 月和 10 月，为 LPT 事件管理和“坦诚责任”合规流程提供保证。该流程审查了控制系统，这些系统仍然强大、有效和可靠，强调了我们致力于通过减少事件和伤害来不断改进，保障患者和员工的安全。该报告还保证了“开放”、事件调查的数量、最近完成的调查行动计划中出现的主题、对最近的 Ulysses 事件的回顾以及相关的学习。 问题分析 团队正在协同工作，以不断提高我们利用现有的事件数据审查和三角测量事件与其他质量数据源的能力。我们的数据质量和三角测量这些信息的能力对于持续改进的文化至关重要。我们正在探索内部和外部的机会，以开发安全仪表板和改进这些数据的方法，并提供更接近临床团队的更有意义的数据。 NHS 继续面临资源和优先事项方面的挑战，为了提供保证，我们正在与患者安全改进小组 (PSIG) 合作，努力改进组织内的安全数据和情报，确保我们也在审查 NHS 全国范围内确定的学习成果，并在 LPT 中实施学习。作为我们改进工作第二阶段的一部分，我们有两个工作流，正在开发团队的技能和能力，以识别学习成果并设计基于系统的改进行动，另一个工作流正在开发一个模型，以确保我们有适当的流程来全面扫描国家学习成果并据此评估自己，如果存在差距或需要改进的地方，我们的治理小组将制定适当的计划。快速改进计划自收到 HM 验尸官 (第 28 条) 的三份预防未来死亡报告以来，在对这些报告以及当地情报进行专题审查后，我们通过快速改进计划实施了一系列改进行动。快速改进的这一阶段现已结束，我们已进入第二阶段，旨在为安全改进提供力量和弹性，以期使临床治理业务照常进行。包含的工作流包括：-
组织 AI 准备因素的访谈研究
摘要 人工智能 (AI) 为组织提供了巨大的潜力。考虑到多种应用领域、AI 固有的复杂性以及新的组织需求，公司在采用 AI 时会遇到陷阱。有关组织准备情况的明智决策会增加成功采用 AI 的可能性，并且对于成功利用 AI 的商业价值至关重要。因此，公司需要评估其资产、能力和承诺是否已为个人 AI 采用目的做好准备。关于 AI 准备情况和 AI 采用的研究仍处于起步阶段。因此，研究人员和从业者缺乏采用 AI 的指导。本文介绍了五类 AI 准备因素及其说明性可操作指标。AI 准备因素是通过对 25 位 AI 专家的深入访谈研究得出的，并与科学和实践文献进行了三角测量。因此，本文提供了一套完善的组织 AI 准备因素，得出
金融领域的人工智能和机器学习
要消除算法偏差，仅仅从数据中排除受保护的属性（通过无意识实现公平）不仅不够，而且适得其反。即使排除受保护的指标，算法通过三角测量进行歧视的风险仍然存在，从而导致抵押贷款分配等出现歧视性结果（Fuster、Goldsmith-Pinkham 和 Ramadorai，2022 年）。统计模型会从数据中提取尽可能多的信息，以帮助它们优化性能，而机器学习模型在这项任务上表现出色：深度学习甚至可以从未标记的医学影像中预测种族（Banerjee 等人，2021 年）。相反，受保护的属性可用于主动监控、识别和纠正算法偏差。这种策略（通过意识实现公平）还允许使用机器学习模型主动检测现有决策过程中的偏差，无论是否自动化（Martinello、Mønsted、Matin、Steffensen 和 Laursen，2021 年）。
无人机与智能设备测绘摄影测量精度对比评估
摘要 本文评估了使用智能手机和智能相机的无人机摄影测量系统。根据相机自校准确定的内部方向参数进行图像三角测量。生成精确的正射镶嵌图像和数字表面模型，并使用航空和地面激光雷达数据评估其准确性。数字表面模型用于估算土方量并验证无人机摄影测量在施工现场使用的适用性。地理参考精度表明，智能相机在检查点和多边形部分方面的性能大约是智能手机的两倍。考虑到智能手机中的滚动快门，可以提高精度。特别是在倾斜和崎岖的地形中，智能手机可以从应用滚动快门方法中受益。一些国家通常将土方工程体积误差作为一项法律要求，我们的研究结果表明，在土方工程中可以有效且经济地使用带有无人机的智能相机。
渡过运营动荡期
这种量化是基于自下而上的计算，利用行业认可的数据库，如 IATA、Cirium、Flightstats、Eurocontrol 和国家民航局。我们的团队还采访了航空业的领先高管，以确定挑战的优先次序，并形成对其影响和数字解决方案价值的基线假设。我们将这些输入与技术解决方案提供商通过其客户案例研究提出的主张进行三角测量。我们适当地折算了相关结果，以避免任何偏见并确保定义的结果是现实的。然后，将这些好处外推到全球航空业整整一年（2018 年）。它有助于平衡因航空公司业务模式、规模或地区而产生的任何差异。由于许多航空公司长期以来一直在应用数据和分析来制定运营决策，因此我们在建模中排除了正在进行的数字计划的好处。因此，本报告中的数字显示了数字技术带来的增量价值，超过了已经在进行的计划。