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第二实施的区域雾霾计划
能源与环境保护部（DEEP）的专员发表了修改国家实施计划（SIP）的意图。《清洁空气法》（CAA）的第169A条关于区域雾霾和区域雾霾规则，《联邦法规》第40条第51.308条第51.308条。这是CAA所需的六年计划中的第二个，并评估了实施当前批准的区域雾sip中所采取的措施所取得的进展。上述SIP修订将提交给美国环境保护署（EPA）进行审查和批准。区域雾化是由空气污染物的排放引起的，这些排放量掩盖了I级联邦公园和荒野地区重要的风景秀丽的远景。各州必须每十年重新访问区域雾兹每五年评估进度。康涅狄格州与联邦，部落和附近的州机构通过中大西洋/东北的可见性联盟（MANE-VU）共同行动。康涅狄格州已承诺实施其长期策略以提高可见性。此策略包括使用低硫燃料和要求通过使用现有控制设备来限制大源硫和氮的排放。Deep为联邦土地经理和EPA提供了咨询和评论2020年1月15日拟议的修订的机会，并根据《联邦法规》第40条法规51.308（i）（2）。他们的评论和Deep的回答包含在此拟议的SIP的附录A中。书面评论。有兴趣的人被邀请对该提案发表评论。评论应在2021年1月29日下午4点之前通过电子邮件提交给Kiernan Wholean，网址为kiernan.wholean@ct.gov。公开听证会。除了接受书面评论外，Deep还将在2021年1月29日下午2:00进行公开在线听证会。任何人都可以通过电子邮件向kiernan.wholean@ct.gov提出听证会的请求。这样的请求必须在2021年1月11日下午4:00之前提出。如果在2021年1月11日或之前未收到听证会的请求，则将取消听证会。有关听证会状态的信息，以及有关听证格式和时间安排的详细信息，如果未取消，将在Deep的网站上发布在公开通知：截至2021年1月15日的拟议国家实施计划修订版中。有关取消公开听证会的问题，可以直接送到kiernan.wholean@ct.gov或860-424-3425。其他信息。上述的SIP修订版在Deep网站上发布了公开通知：拟议的州实施计划修订。有关更多信息，请联系
规格蝙蝠雾净调查田纳西野生动物...
2。NET集合 - 一个由两个电线杆组成的雾状部署，通常来自1-3的A型雾状雾网，相互堆叠。典型的净组合至少5 m至9 m高，由两个或更多的网组成，彼此堆叠（没有间隙），从4 m到18 m宽。在某些情况下，例如狭窄的道路走廊，植被延伸低，单个高净组可以接受。NET组应定向，以最大程度地捕获弹跳蝙蝠的机会。例如，应尽可能地将网完全关闭旅行走廊，例如道路和步道。如果净开放式顶篷池塘，则NETS应至少高3个堆积的网，并在整个池塘上延伸。3。净夜 - 日落时打开的单个净设备连续五（5）个小时。
热红外单幅图像去雾及盲图像质量评价
图像去雾是一种减少图像中雾霾、灰尘或雾气影响的方法，以便清晰地查看观察到的场景。文献中存在大量传统和基于机器学习的方法。然而，这些方法大多考虑可见光光谱中的彩色图像。显然，由于热红外光谱的波长较长，受雾霾的影响要小得多。但远距离观测期间的大气扰动也会导致热红外 (TIR) 光谱中的图像质量下降。在本文中，我们提出了一种为 TIR 图像生成合成雾的方法。然后，我们分析了现有的盲图像质量评估措施雾感知密度评估器 (FADE) 对 TIR 光谱的适用性。我们进一步全面概述了当前图像去雾的最新技术，并通过经验表明，许多最初为可见光图像设计的方法在应用于 TIR 光谱时表现得出奇的好。这在最近发布的 M3FD 数据集上进行的实验中得到了证实。
基于人工智能的雾和边缘计算——Huaming Wu 撰文
a 伦敦玛丽女王大学电子工程与计算机科学学院，英国伦敦 b 科特利自由查谟和克什米尔大学，巴基斯坦自由克什米尔科特利 c 中国科学院深圳先进技术研究院，中国深圳 d 莫纳什大学信息技术学院软件系统与网络安全系，澳大利亚 e CSIRO DATA61，澳大利亚 f 天津大学应用数学中心，中国天津 g 宾夕法尼亚州立大学，美国 h 国际信息技术学院（IIIT）电子与通信工程系，新赖布尔，印度 i 阿卜杜拉·古尔大学，土耳其开塞利 j 国家理工学院信息技术系，贾朗达尔，印度 k 马德里理工大学（UPM），西班牙 l 圣安德鲁斯大学计算机科学学院，英国苏格兰 m 卡迪夫大学计算机科学与信息学学院，英国卡迪夫 n 维也纳科技大学分布式系统组，奥地利维也纳
基于深度学习的边缘智能雾多服务平台
2 文献综述和相关工作 15 2.1 面向服务的雾架构 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 30
synfog：基于结束的照片真实合成雾数据集...
为了推进基于学习的融化算法的研究，已经开发了各种合成雾数据集。但是，现有的数据集使用大气散射模型（ASM）或十个实时渲染引擎而努力产生光真实的雾图像，以准确模仿实际的成像过程。这种限制阻碍了模型从合成到真实数据的有效概括。在本文中，我们引入了旨在生成照片现实的雾图图像的端到端模拟管道。该管道全面构建了整个基于物理的雾化场景成像，与现实世界图像捕获的方法紧密相位。基于此管道，我们提出了一个名为Synfog的新合成雾数据集，该数据集具有天空和主动照明条件以及三个级别的雾气状态。实验结果表明，与其他人相比，在与其他模型中相比，与其他人相比，在synfog上训练的模型在视觉感知和检测准确性方面表现出了较高的性能。
优化雾计算体系结构的绿色能源消耗
摘要 - 云已经代表了全球能源消耗的重要组成部分，并且这种消费不断增加。已经研究了许多解决方案，以提高其能源效率并降低其环境影响。然而，随着新要求的引入，特别是在延迟方面，云互补的架构正在出现：雾。雾计算范式代表一个靠近最终用户的分布式体系结构。在最近的作品中不断证明其必要性和可行性。然而，它对能源消耗的影响通常被忽略，尚未考虑可再生能源的整合。这项工作的目的是考虑可再生能源的整合，展示能量良好的雾建筑。我们探讨了三种资源分配算法和三个合并策略。基于实际痕迹，我们的仿真结果表明，在雾环境中节点的固有低计算能力使得很难利用可再生能源。此外，在此上下文中，计算资源之间的通信网络消费量的份额以及通信设备更难通过可再生能源来供电。
大脑雾量表（BFS）：比例开发和验证
最近，我们目睹了脑雾区域研究的研究数量迅速增加，这主要是因为据报道这是一种频繁的长期疾病。然而，脑雾的构造仍然不确定，并且缺乏一种常见的评估方法。因此，本研究的主要目的是开发和验证用于临床和研究环境中的自我报告脑雾量表（BFS）。参与者是1452（n = 996，68.6％）的波兰大学生。数据是通过自我完成问卷匿名收集的。结果表明23个项目的BFS具有良好的心理测量特性。基于主成分分析（PCA）和验证性因素分析（CFA）结果，该量表最好由三因素解决方案捕获，其中六个项目在精神疲劳因子上加载，在认知敏锐度因子受损受损上加载了九个项目，以及在混淆因子上加载的八个项目。我们发现，与从未对COVID-19的从未测试呈阳性的匹配的对照组相比，对COVID-19测试阳性的人的精神疲劳，认知敏锐度受损和混乱得分明显更高。
储能的储能更美好未来
将可续签的可用性和需求调整为间歇性的增长。到2035年，过度供应量可能为25％，过剩可再生能源的限制。尽管会有极端的持续时间（例如风干燥长达3周）大多数可再生波动预计将在10 - 50小时内。PSH的理想技术，用于支持该问题的管理。
与性相关的患者报告的脑雾症状非 -
结果。该研究包括303名患者（79.53％的女性，47.52％的医务人员）。COVID-19发作和问卷完成的中位时间为208（IQR 161–248）天。与男性相比，女性报告的写作，阅读和计数问题的流行率更高（<4周或3.05，95％CI：1.38–6.72; 4-12周或2.51，2.51，95％CI：1.02-6.14;> 12周;> 12周； CI：1.41–4.54; 4-12周，或3.74，95％CI：1.93–7.24;The difference between the two sexes in answering questions in an understandable/unambiguous manner was statistically significant between four and 12 weeks after infection (OR 2.63, 95% CI: 1.36–5.10), while a sex difference in recalling new information was found below 12 weeks (OR 2.54, 95% CI: 1.44–4.48 and OR 2.43, 95% CI: 1.37–4.31 for < 4 and 4–12几周）。在报告多任务处理，记住过去的信息，确定当前日期或现场取向方面没有性别差异。