XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System卫星成像
通过物理积雪模型标签从卫星SAR图像中从卫星SAR图像中湿雪检测
摘要 - 卫星成像对湿积雪的检测目前是无监督的，由于难以在极端环境中收集地面真相，因此缺乏定量评估。在本文中，我们建议考虑与物理模型相关的信息，以使用合成孔径雷达（SAR）图像进行监督学习雪性能的目的。此数据集由Sentinel-1 SAR图像构造，并增强了从数字高程模型（DEM）获得的地形信息。使用Crocus物理雪模型在北阿尔卑斯山的规模上完成此数据的标签。然后，我们对标记数据集的13种组合进行了培训，这些数据集是广泛的机器学习模型，以定量确定湿积雪检测任务的最相关学习者。结果证明了不同算法之间的一致性，在将偏振法组合和地形方向数据纳入模型的输入中时，观察到了很大的改进。通过比较法国大型Rousses的验证区域上获得的湿雪地图与现有的哥白尼产品，分数雪覆盖（FSC）和SAR湿雪（SAR湿雪（SWS）），评估了在此数据集上训练的最佳算法解决方案。我们还比较了在测试区域的一个气象站获得的时间结果。结果显示，使用监督的学习方法，在熔融期间更好地表示湿积雪，以及在冬季被分类为湿的区域的减少。
使用 IoSiS 对太空中的卫星和物体进行高分辨率成像
如今，空间碎片已成为卫星系统的主要威胁之一，尤其是在低地球轨道 (LEO) 上。据官方估计，有超过 700,000 个碎片物体有可能摧毁或损坏卫星。通常，无法从地面直接识别撞击的影响。但是，高分辨率雷达图像有助于检测这种可能的损坏。此外，还可以对未知的空间物体或卫星进行调查。因此，DLR 开发了一种名为 IoSiS（太空卫星成像）[2, 3] 的实验雷达系统，该系统基于现有的转向天线结构和名为 GigaRad [1] 的多用途高性能雷达系统，在传播方向上的分辨率优于 5 厘米。在横向或方位角方向上，通过使用逆合成孔径雷达 (ISAR) 技术，可以获得高空间和距离独立分辨率。该技术基于沿合成孔径从不同角度对物体进行相干观察，需要在轨道通过期间精确跟踪物体。因此，要在距离和方位角上获得相似的分辨率，就必须进行宽方位角观测。对于一个 ISAR 图像，5 厘米的预期空间分辨率意味着大约 25° 的观测角。如此高的空间分辨率不是遥感雷达应用的标准。目前的地球观测系统实现的分辨率在几分米的数量级，比现有系统差一个数量级。因此，这种改进需要相应更高的系统和轨道校正性能。特别是，对雷达电子设备、天线和馈电频率响应进行足够精确的校准至关重要。此外，还必须对观测物体进行精确的轨道测定。本文概述了 IoSiS 雷达系统的主要技术特点。讨论了主要的误差源和相应的解决方案。说明了最终生成几厘米分辨率的雷达图像的校准工作。
非人类人道主义：当“人工智能向善”时可能会造成伤害
摘要 人工智能 (AI) 应用已被引入人道主义行动，以帮助应对该领域面临的重大挑战。本文重点介绍聊天机器人，它被认为是一种有效的方法，可以改善与受影响社区的沟通并提高对受影响社区的责任感。聊天机器人与其他人道主义人工智能应用（如生物识别、卫星成像、预测模型和数据可视化）通常被理解为“人工智能造福社会”这一更广泛现象的一部分。本文对人道主义和批判算法研究进行了去殖民化批判，重点关注人道主义和人工智能背后的权力不对称。本文询问聊天机器人作为“人工智能造福社会”的典范，是否会在全球背景下重现不平等。基于一项包括对七组利益相关者进行访谈的混合方法研究，分析发现人道主义聊天机器人并不能满足“智能”等要求。然而，人工智能应用仍然会产生巨大的影响。除了与错误信息和数据保护相关的风险之外，聊天机器人还将沟通简化为最简单的工具形式，从而导致受影响社区与援助机构之间的脱节。从数据中提取价值和使用未经测试的技术进行实验加剧了这种脱节。通过反映设计者的价值观并在其程序化交互中主张欧洲中心主义价值观，聊天机器人再现了权力的殖民性。本文的结论是，“人工智能造福人类”是一种“技术魅力”，它重塑了人道主义的殖民遗产，同时也阻碍了权力动态的发挥。
麦克奈特脑研究所 (MBI) - UF 研究
佛罗里达大学麦克奈特脑研究所是美国最全面、技术最先进的中心之一，致力于探索正常大脑如何运作，以及如何修复受伤、患病或衰老后的大脑。MBI 拥有医疗和研究成像套件和设施，其中包括一些世界上最强大的磁共振成像 (MRI) 系统，这些系统位于“AMRIS”（高级磁共振成像和光谱设备）中，这是佛罗里达州塔拉哈西国家高磁场实验室的卫星成像操作。细胞和组织分析核心 (CTAC) 和 CTAC 组织学资源中心 (CTAC HRL) 已建立，旨在为 UF/MBI 研究界提供集中资源，用于体外和体内成像以及研究模型的组织学研究。核心维护高端仪器以及用于体外和体内分析的标准显微镜系统，并为研究人员提供组织学服务和仪器。 CTAC 可为佛罗里达大学校园内以及校外 NIH 资助实体的研究人员提供帮助。有两个“洁净室”实验室用于基因和细胞替代疗法实验。放射外科/生物学研究实验室探索针对脑癌和其他神经系统疾病的强大新型放射外科治疗方法。运动障碍中心汇集了世界上一些最熟练和最敬业的医生和研究人员，他们在帕金森病、肌张力障碍和其他运动障碍方面拥有专业知识。再生项目是一个国际智囊团，旨在根据我们从再生友好型生物体中学到的知识创造新的人类疗法，以增强人体的自然再生和修复过程。
信息技术在可持续环境管理中的作用
本评论全面概述了信息技术 (IT) 与全球范围内可持续环境管理之间的复杂关系。随着世界努力应对环境挑战，了解 IT 在促进可持续发展方面的关键作用变得越来越重要。评论首先承认全球面临的紧迫环境问题，包括气候变化、资源枯竭和生物多样性丧失。它强调了 IT 作为应对这些挑战和促进各行业可持续实践的变革力量的潜力。评论探讨了 IT 如何通过改进监测、数据收集和分析来促进环境可持续性。它深入探讨了物联网 (IoT) 设备、传感器和卫星成像等技术在提供实时环境数据方面的作用。这些信息有助于更好地决策、资源管理和实施环保实践。此外，评论还研究了 IT 在促进能源效率和减少碳足迹方面的作用。它讨论了采用智能电网、能源管理系统和可持续软件解决方案，这些解决方案有助于优化能源消耗和减少环境影响。这篇评论还探讨了“绿色 IT”的概念，强调在 IT 设备的设计、生产和处置过程中采用环保做法的重要性。它讨论了旨在减少电子垃圾和促进 IT 行业循环经济的举措。此外，这篇评论的全球视角揭示了 IT 如何促进国家和组织之间的协作和知识共享。这篇评论强调了国际合作在利用 IT 进行可持续环境管理方面的重要性，强调了技术在实现全球环境目标中的作用。总之，这篇评论强调了 IT 在促进全球可持续环境管理方面的多方面作用。它强调了 IT 在应对环境挑战、促进创新和推动合作努力实现更可持续和更具弹性的未来方面的变革潜力。
人工智能及应用
在计算机视觉和图像处理研究领域的众多主题中，边缘检测在从卫星成像到医学筛查、物体识别等广泛领域中发挥着重要作用。它是一种图像处理技术，用于在具有不连续性的数字图像中查找边界/边缘，以呈现图像的全局视图和图像的最关键轮廓。强大的基于边缘的形状特征为计算机视觉应用提供了更具体的分析。传统边缘检测方法利用低级视觉线索来构建手工特征，然后使用基于阈值的方法对边缘和非边缘像素进行分类。传统方法的结果在对象级别缺乏语义。如今，基于卷积神经网络的方法已成为图像处理领域的主流。在基于深度网络的边缘检测方法中，整体嵌套边缘检测 (HED) [1] 是成功的框架之一。它产生五个中间侧输出并沿网络路径进行深度监督。其最终融合结果与人类视觉的差距在 2% 以内。从那时起，几种方法使用类似的架构来进一步提高准确性。这些努力主要集中在提高中间输出的质量或增强深度监督策略上。然而，这些方法融合了中间层，而没有考虑每个侧输出内的层次边缘重要性。这给网络带来了困境：要包含所需的特征，它必须接受许多不需要的数据，反之亦然。因此，结果通常包含更多噪声和粗边缘，同时缺少一些关键边界。为了解决这个问题，尺度不变显著边缘检测（SISED）框架[2]可以在不增加网络复杂度的情况下，定位和提取重要的尺度不变显著边缘（SISE）作为每个侧输出的子集。归一化哈达玛积是SISED的关键操作，其中应用乘法运算来促进多尺度侧输出之间相互一致的特征，同时抑制尺度表达较弱的特征。SISED分层计算边缘重要性以增强边缘结果并达到最先进的性能。通讯作者：胡刚（hug@buffalostate.edu）
地理空间情报在增强城市安全中的不断发展的作用：对应用和结果的审查
地理空间情报（GEOINT）已成为解决城市安全复杂性的关键工具，面对不断发展的威胁，为有效的决策和资源分配提供了至关重要的见解。本评论研究了GEOINT在增强城市安全方面的多面应用和结果，包括其在监视，风险评估，灾难管理和基础设施保护方面的利用。先进的卫星成像，航空摄影和地理信息系统（GIS）的扩散彻底改变了城市安全工作。通过整合各种数据源，GEOINT可实现对城市景观的全面映射和监视，从而促进易受伤害区域和潜在安全风险的识别。这种积极主动的方法使当局能够先发制人部署资源并实施目标干预措施，从而在升级之前减轻潜在威胁。此外，Geoint在增强紧急情况和危机期间的情境意识方面起着关键作用。通过提供有关不断发展的情况的实时更新，包括自然灾害或恐怖活动，Geoint促进了紧急响应者之间的快速响应和协调。此外，它具有人口统计学和社会经济信息覆盖空间数据的能力使人们对城市环境有细微的了解，从而确保针对特定社区需求量身定制的更有效的紧急管理策略。GEOINT在增强城市安全方面的不断发展的作用强调了其在应对当代安全挑战方面的不可或缺。此外，GEOINT在保护关键的城市基础设施（例如运输网络，发电厂和供水系统）中有助于免受潜在的安全漏洞。通过全面的空间分析，可以确定基础架构网络中的脆弱性，并且可以优化安全措施以减轻风险并确保对潜在威胁的韧性。本综述还探讨了GEIRT用于城市安全的新兴趋势和未来方向，包括整合人工智能和机器学习算法，用于预测分析和异常检测。此外，讨论了与城市安全中Geoint广泛采用相关的道德和隐私影响，强调了负责任的数据治理和透明度的重要性。通过利用空间数据和高级分析，Geoint提供了一种保护城市环境的全面和积极主动的方法，从而确保了社区在日益复杂的威胁环境中的安全性和韧性。
媒体信息
莱昂纳多澳大利亚公司将通过新的 iLAuNCH Trailblazer 大学计划支持澳大利亚的太空能力，该计划价值超过 1.8 亿澳元。iLAuNCH 代表“创新发射、自动化、新材料、通信和高超音速”，由南昆士兰大学 (UniSQ)、澳大利亚国立大学 (ANU) 和南澳大利亚大学牵头，与莱昂纳多澳大利亚公司和行业合作伙伴合作，以提升澳大利亚的主权太空能力。该项目的目的是将技术商业化，并为当地太空制造开辟一条快速通道，以行业内的技能和专业知识为基础。iLAuNCH 是六个国家级 Trailblazer 计划之一，莱昂纳多澳大利亚公司将通过 iLAuNCH 与澳大利亚国立大学 (ANU) 合作开发用于商业化和太空应用的通信探测器。 “该计划是一个很好的例子，它针对一个非常具体的、以天文学为重点的问题而开发，我们可以将其转变为更广阔的市场，”罗伯特·夏普教授（澳大利亚国立大学，先进仪器技术中心）莱昂纳多将向 iLAuNCH 贡献 SAPHIRA QM 和 OptiTrax 红外光电探测器，它们已经用于开发新的地球观测仪器和下一代光通信系统。OptiTrax 探测器将采用先进的光学和先进的通信技术，以展示太空平台的量子增强能力。通过增加数据的下行链路，这将大大增强航天器和地球之间的数据通信。SAPHIRA QM 探测器将与与澳大利亚国立大学合作创建的 ROSELLA 控制器集成，以提高有效载荷和太空遥感的性能，同时测试仪器在太空环境中的有效性。 “这些技术的开发和应用为莱昂纳多澳大利亚公司开辟了一条商业化道路，增强了通过与墨尔本大学和迪肯大学合作开发太空产品所获得的知识”，莱昂纳多澳大利亚公司董事总经理乔治奥·曼特加扎 (Giorgio Mantegazza) 表示。“莱昂纳多正在寻求为客户创建一个能够进行远程成像和高速数据通信的交钥匙太空解决方案。使用人工智能软件和激光通信支持将提高卫星成像的效率和准确性，从而提高太空观测能力”，他补充道。“这个项目展示了合作的力量，多个合作伙伴致力于将尖端技术商业化。通过 iLAuNCH 和 ANU - 莱昂纳多、Spiral Blue 和 Nominal Systems 都已准备好使其产品符合太空标准并克服太空公司进入的重大障碍”，iLAuNCH 执行董事达林·洛维特 (Darin Lovett) 表示。莱昂纳多的太空技术出现在许多重大国际任务中，包括专注于地球观测和天气现象遥感以及太空探索、通信和导航系统的业务。该公司的能力包括制造卫星和轨道基础设施、生产高科技设备和传感器以及管理卫星服务和推进和发射系统。
通过使用合成小分子来区分癌症干细胞：针对治疗耐药性的新治疗策略 新加坡的新经济地理 欧洲对非侵入性大脑刺激的重新分类为III类医疗设备：行动呼吁 编队的现实路线图，飞行空间干涉法 LEO卫星成像，具有自适应光学和边缘化的盲卷积 澳大利亚经济不确定性冲击的工业影响 透明加热器：评论 使用大规模扩展Granger因果关系从功能性MRI分类 数字足迹的关键方法研究城市旅游区的空间实践：Biarritz（法国）Instagram数据的案例研究
新加坡是在整个大英帝国发展的广泛交易路线网络中成立的。该定居点的价值在于在欧洲/印度，中国和马来群岛之间的高度战略地位，这是在这些地理子系统中运营的商品和商人最方便的十字路口，而在亚洲荷兰人与英国之间的地理政治相互作用的背景下。的确，它的位置是新加坡增长的唯一资源（Huff 1997，7）。在19世纪初期的特定贸易和地理政治模式中，地理位置的早期优势非常重要，并以自由港口地位的补充，促进了新加坡作为大英帝国和亚洲贸易的主要群体的增长。
DNA目标关联中金黄色葡萄球菌Cas9的动力学 均质抗体 - 药物结合物：通过在隔离轻链上获得的偶联而获得的DAR 2抗HER2，然后是mAb组装 介孔锆 - 渗透性多功能平台 通过使用合成小分子来区分癌症干细胞：针对治疗耐药性的新治疗策略 新加坡的新经济地理 欧洲对非侵入性大脑刺激的重新分类为III类医疗设备：行动呼吁 编队的现实路线图，飞行空间干涉法 LEO卫星成像，具有自适应光学和边缘化的盲卷积 澳大利亚经济不确定性冲击的工业影响 透明加热器：评论 使用大规模扩展Granger因果关系从功能性MRI分类 数字足迹的关键方法研究城市旅游区的空间实践：Biarritz（法国）Instagram数据的案例研究
金黄色葡萄球菌CAS 9（SACAS 9）是RNA引导的内核ASE，其靶向与原始探针相邻的互补DNA相邻的邻接基序（PAM）进行裂解。其小尺寸促进了体内递送的各种生物体基因组编辑。在此，使用单分子和集合方法，我们系统地研究了SACAS 9与DNA相互作用的基础机理。我们发现SACAS 9的DNA结合和裂解需要分别与指导RNA的PAM -Proximal DNA的6-和18 -bp。这些活性是由三元复合物之间的两个稳定的相互作用介导的，其中一种稳定的相互作用位于PAM的大约6 bp，而不是DNA上Sacas 9的明显足迹。值得注意的是，原始间隔物内部的另一个相互作用显着强，因此构成了DNA结合的SACAS 9持续块对DNA跟踪电动机。有趣的是，在裂解后，萨卡斯9自主释放了pAM-DESTAL DNA，同时保持与PAM的结合。这种部分DNA释放立即废除了其与原始探针DNA的强烈相互作用，因此促进了其随后与PAM的解离。总体而言，这些数据提供了对SACAS 9的动态理解，并指导其有效的应用。