简介:行星防御缓解尝试需要大量的高级任务计划和任务模拟。模拟工作是使用流体力学代码和状态数据方程进行的[1]。这些发布前模拟的结果用于任务计划中,以预测定位和时机要求,并量化为特定对象施加必要变化(ΔV)所需的能量和输送机制。2022 DART任务是对动力学影响缓解的过程的故意测试,从氢化校准和预测开始[2,3],并与影响实验进行比较[4]。考虑通过对峙核破裂缓解的情况存在类似的不确定性,尤其是在不可能进入目标对象围绕轨道的情况下。在这些快速接口的情况下,可能无法预测目标相对于爆发的方向,并且从爆发到目标的距离可能会产生严重的不确定性,这是由于硬件能力和目标位置不确定性引起的。不确定性,例如,目标的质量,形状和材料特性可能会给ΔV预测带来进一步的不确定性,但我们对它们的效果有不完全的理解。通过减少赋予pho的能量的不确定性来最大程度地减少pho的不确定性,减少了缓解尝试的模拟,这对任务设计构成了不可行的约束。 在这里,我们探讨了缓解模拟对已知不确定性的敏感性,以建立可行的任务设计约束。减少了缓解尝试的模拟,这对任务设计构成了不可行的约束。在这里,我们探讨了缓解模拟对已知不确定性的敏感性,以建立可行的任务设计约束。
由巴塞尔公约的当事方会议采用了由包含,包含或污染的废物的环境合理管理的一般技术指南。7当事方进一步同意更新这些一般技术指南,并为斯德哥尔摩公约的附件A,B和C中列出的化学物质准备特定的技术指南。巴塞尔公约下的一个工作组已被任务更新和制定这些准则8。
收到2023年10月5日;修订的手稿于2023年10月26日收到; 2023年11月1日接受; J-Stage Advance出版物在线发布于2023年12月15日初次评论:12天心理学系,Yamanashi大学,Chuo医学院(T.H.,T.N.,T.N.,T.Y.,M.U.,M.U.,T.K.,A.S。);富士富士市富士市心脏病学系(J.N.,J.O。);喀夫市科福市医院心脏病学系(Y.S.,T.S。); Kofu Kofu Jonan医院心脏病学系(H.T.); Kofu Yamanashi县中央医院内科部(K.U.); Yamanashi Yamanashi Kosei医院心脏病学系(T.A.),日本邮寄地址:Yamanashi大学心脏病学系医学博士Takeo Horikoshi,医学院心脏病学系,1110 Shimokato,Chuo 409-3898,日本。电子邮件:thorikoshi@yamanashi.ac.jp所有权利都保留给日本循环协会。有关权限,请发送电子邮件至cj@j-circ.or.jp ISSN-1346-9843
Tourette综合征(TS)是一种以抽动运动为特征的发育性神经精神疾病。深脑刺激(DBS)可能是严重病例对医学和行为疗法难治性的治疗选择。在这项研究中,我们审查了严重TS及其临床结果的患者中用于DBS的手术技术,并试图根据我们的经验和文献来确定最佳的手术过程和当前问题。共有14名患者,由13名男性和1名女性组成,他们接受了Centromedian丘脑DBS,并接受了2。3±1.0岁的平均持续时间,参加了这项研究。平均耶鲁全球抽动严重程度的严重程度评分从基线时的41.4±7.0显着提高到6个月时的19.8±11.4(p = 0.01),最后随访时12.7±6.2(p <0.01)。此外,平均YALE全球抽动严重程度量表的评分从基线时的47.1±4.7显着提高到6个月时的23.1±11.1(p <0.01),在上次随访时(p <0.01)(p <0.01)。然而,在持续的术后监测(随访中丢失了三例)和与手术有关的不良事件存在问题,其中包括铅错位的每例病例和由于严重的自我伤害性TICS引起的延迟脑出血。这项研究旨在不仅强调DBS对TS的临床功效,还强调其挑战。临床医生应了解三维大脑解剖结构,以便他们可以形成精确的手术程序,避免发生不良事件并实现DBS的TS良好结果。
该文件题为“拟议的Rangiriri Solar Farm的危险物质和相关监管问题”是由Boffa Miskell Ltd(“客户”)帐户的Paul Heveldt博士(危险物质顾问(“顾问”)编写的。根据范围,客户的简介(如果有)以及文档中所述的其他限制以及顾问与客户之间的合同中所述的其他限制,则反映了顾问的专业判断。文档中的意见是基于文档发布时存在的条件和信息。在准备文件时,顾问可能依靠他人提供给他们的信息。第三方对本文件的任何用途都是该第三方的责任。对于第三方使用,顾问或任何雇员或子咨询者不承担任何责任。质量语句
自然灾害领域中一个很少研究的问题是洪水对危险材料的二次影响。洪水期间,可能会发生危险材料事故,但由于担心主要灾害影响,这些事故可能会被忽视。这些事故可能以各种方式发生。旧的危险材料“倾倒”地点可能会被破坏,化学物质可能会被洪水扩散。储存危险材料(例如汽油或石油供应)的地下储罐的完整性也可能构成威胁。储存的化学品或废物桶可以通过简单地漂走而移动,由于许多这些容器没有标签,它们可能构成未知级别的危险。在冲击后时期可能会出现意想不到的危险材料问题。Lafornara 等人(1978 年)在他们关于约翰斯敦洪水的研究中引用了此类危害。他们表明,如果食品配送设施的制冷系统出现故障,它们可能会面临高细菌数量和危险化学品。气体可能会聚集在该区域,从而引起爆炸。储存化学品的商业机构和家庭构成了另一种威胁。容器可能在洪水中受损,导致其中的物品泄漏并与其他化学品混合。此外,破裂的储罐或管道中的气体可能会积聚在下水道系统中并引起爆炸。
初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要:本文提出了一种新方法,利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面(图像平面和铁轨平面)之间的单应性矩阵和一个人工神经网络,可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机,以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器,但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体(人)的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%,并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词:人工神经网络;自动列车运行;距离估计;单应性;图像处理;机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势,可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力,以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天,自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV),可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心,而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置,不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外,轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域(无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT))。基本思想是使用一定程度的自动化,将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统(例如 ERTMS)。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1,列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分,减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行,列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管,这些系统可以感知环境并俯瞰现场,检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分,障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例(例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目)来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规,障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统(图 1),用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息,并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行,并在不同的光照条件下运行(白天、
(c) 按照本绩效标准,进行必要的询问、检查、评估和考试,以验证申请人将在一个或多个工作场所作为认证处理人员的爆炸物特定生命周期阶段的能力要求是否得到满足。