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ICAO – 附件 X 第 IV 卷 - Webthesis
飞机应答器提供飞机和地面站之间的连接。通用航空产品具有组合面板和应答器，以节省空间和重量。这些产品可以支持 IFR 操作的 S 模式。地面站 SSR 天线安装在主雷达监视系统的天线上，从而与主回波同步旋转。机载应答器通过机身上的两个天线之一从地面站接收 1030 MHz 载波上的询问代码。然后，这些信号在应答器中被放大、解调和解码。飞机答复被编码、放大和调制为 1090 MHz 载波上的 RF 传输答复代码。如果应答器被配备 TCAS II 的飞机询问，它将选择适当的天线来传输答复。这种技术称为天线分集；这提高了配备 TCAS 的飞机在主飞机上方飞行时的可视性。
优化 SNR/分辨率权衡以进行注册...
磁共振图像配准中 SNR/分辨率权衡的优化 S. Kale 1,2、JP Lerch 1、RM Henkelman 1,2 和 XJ Chen 1,2 1 小鼠成像中心，加拿大安大略省多伦多，2 多伦多大学医学生物物理学，加拿大安大略省多伦多 简介 配准是医学图像分析的重要工具，其应用包括评估纵向研究中的变化、构建数字图谱和执行形态分析。后者在研究疾病特定人群和大脑发育生物学方面发展尤为迅速 1 。配准已广泛用于磁共振 (MR) 图像，其中成像在捕捉神经解剖结构方面提供了极大的灵活性。用户可以以任意分辨率和方向获取 3D 体积或 2D 切片数据，同时可以定义视野以适合任何对象。一个限制因素是总成像时间，这让用户不得不在分辨率和信噪比 (SNR) 之间做出权衡决定。通常，会调整采集参数以使生成的图像满足人类的视觉偏好，但是，由于图像配准是一项计算机分析任务，因此优化应响应计算机分析的需求。本摘要介绍了一项研究，该研究旨在调查在恒定扫描时间内 MR 成像中 SNR 和分辨率之间的最佳权衡，以实现最佳配准精度。方法虽然任何解剖结构的图像都可以，但我们使用的是通过高质量显微镜协议获取的固定小鼠神经解剖结构图像。固定脑标本的原位成像准备方法与之前描述的方法类似 2 。成像是在 7 T 磁体上使用多通道 Varian INOVA 控制台和三线圈探头进行的，以进行并行样本成像。扫描参数包括：快速自旋回波脉冲序列，TR/TE = 325/8 毫秒，6 次回波（第四次回波位于 k 空间中心），TE eff = 32 毫秒，90° 翻转角，14 毫米 x 14 毫米 x 25 毫米 FOV，432 x 432 x 780 扫描矩阵，4 个平均值（NA）。成像时间为 11.3 小时，每次可获得三个大脑的 T2 加权图像，每个图像有（32 微米）3 个体素。扫描了十个大脑。图像在均质白质中的平均 SNR 为 16。这些图像代表了黄金标准。从每个黄金标准图像中模拟了五个降级权衡图像，以模拟 1.9 小时的采集时间，但以牺牲 SNR 或分辨率或两者为代价。第一步需要从黄金标准数据中选择 k 空间的子体积来表示降级的分辨率。选择了五个子体积，以下称为权衡 AE ，权衡之间的体素体积步长为 2 倍（表 1，顶部）。第二步涉及向原始数据添加高斯分布随机白噪声，以模拟权衡数据中适当的相对 NA，从而固定总有效成像时间（1.9 小时）。然后，使用 ANIMAL 3,4 将来自每个权衡组和金标准组的图像独立地配准到使用仿射和非线性配准 5 的无偏平均图谱。变形场可用于识别形态学差异，它由非线性配准产生，并用于评估权衡组相对于金标准配准的配准精度。均方根误差 ( RMSE ) 度量，其中 ( ) 2 1 2 / / ) ( ) ( ∑ − = NN RMSE ioirdrd ，
阐明配体场对分子量子比特自旋弛豫的贡献
图 2. 脉冲 EPR 回波检测场扫描 (EDFS) 的模拟取向依赖性。(A) 四方 Cu(II) 复合物的平行和垂直取向定义。(B) 模拟 Cu(II) EDFS 和组成超精细 m I 流形的取向依赖性，自旋哈密顿参数 g ∥ = 2.0912、g " = 2.0218、A ∥ = −500.1 MHz ( − 166.8 × 10 -4 cm -1 )、A " = −116.9 MHz ( − 39.0 × 10 -4 cm -1 )、ν = 9.7 GHz，取自实验 [Cu(mnt) 2 ] 2- CW EPR 光谱的拟合结果。 （C）模拟的 V(IV) EDFS 和自旋哈密顿参数 g ∥ = 1.9650、g " = 1.9863、A ∥ = −478.0 MHz ( − 159.4 × 10 -4 cm -1 )、A " = −167.8 MHz ( − 55.9 × 10 -4 cm -1 )、ν = 9.7 GHz 的方向依赖性，取自实验 VOPc CW EPR 光谱的拟合结果。黑色实线箭头表示 EDFS 中的纯平行方向，而红色实线箭头表示纯垂直方向。
服务公告索引 - L3Harris
TRC691 SB-105 原始 9/3/2002 雷达数据库已更新（版本 RD01M21A），其中包含 Goodrich Avionics Systems 根据雷达数据收集飞行开发的信息。 805-10012 -003 805-10012 -013 RT-1634 (V) SB-106 原始 10/24/20 02 更正 ARINC-429 回波标签的“保持模式”状态。 805D0602 -43 TAWS80 00 SB-108 原始 2/12/200 3 生产变更，将专利号添加到序列号和 ID 标签中。 805-18000 -001 TRC691 SB-109 原始 2/13/200 3 雷达数据库已使用 FAA 于 2002 年发布的数据和 Goodrich Avionics Systems 从雷达数据收集飞行中开发的信息进行了更新。805-10012 -003 805-10012 -013 TRC691 SB-110 原始 2/13/200 3 雷达数据库已使用 FAA 于 2002 年发布的数据和 Goodrich Avionics Systems 从雷达数据收集飞行中开发的信息进行了更新。该数据库包括低 PRF 雷达的数据。
无人机
摘要：控制人类居住区周围的植被可燃物是减少森林、建筑物和基础设施火灾严重程度以及保护人类生命的重要策略。每个国家在这方面都有自己的规定，但它们的共同点是通过减少可燃物负荷，我们反过来会降低火灾的强度和严重程度。使用无人机 (UAV) 获取的数据与其他被动和主动遥感数据相结合，通过机器学习算法规划野外-城市界面 (WUI) 可燃物突破口的效果最佳。测试了九种遥感数据源（主动和被动）和四种监督分类算法（随机森林、线性和径向支持向量机和人工神经网络），以对五种可燃物区域类型进行分类。我们使用了无人机获取的非常高密度的光探测和测距 (LiDAR) 数据（154 条回波 · m − 2 和 5 厘米像素的正射镶嵌图）、来自 Pleiades-1B 和 Sentinel-2 卫星的多光谱数据以及机载激光扫描 (ALS) 获取的低密度 LiDAR 数据（0.5 条回波 · m − 2 ，25 厘米像素的正射镶嵌图）。通过使用随机森林 (VSURF) 程序的变量选择，对最终变量进行了预选择以训练模型。对这四种算法进行了比较，并得出结论，它们在训练数据集上的整体准确度 (OA) 方面的差异可以忽略不计。结合使用 Sentinel-2 和两个 LiDAR 数据（UAV 和 ALS），随机森林在训练中获得了 90.66% 的 OA，在测试数据集中获得了 91.80% 的 OA。尽管在训练步骤中 SVML（OA = 94.46%）和在测试步骤中 ANN（OA = 91.91%）获得了最高的准确率，但随机森林被认为是最可靠的算法，因为它由于训练和测试性能之间的差异较小而产生了更一致的预测。所用数据源之间的准确率差异远大于算法之间的差异。使用不同日期的点云和一年中不同季节的多光谱信息计算的 LiDAR 增长指标是分类中最重要的变量。我们的研究结果支持无人机在防火带规划和管理以及因此在预防森林火灾方面的重要作用。
人类大脑神经元-神经胶质细胞-突触组成在形成静息
Sayan Kahali a、Marcus E. Raichle a,b 和 Dmitriy A. Yablonskiy a* a 华盛顿大学医学院放射学系，美国密苏里州圣路易斯 63110 b 华盛顿大学医学院神经病学系，美国密苏里州圣路易斯 63110 *通讯作者：Dmitriy A. Yablonskiy，博士 华盛顿大学 Mallinckrodt 放射学研究所，4525 Scott Ave. 3216 室，密苏里州圣路易斯，63110 电子邮件：yablonskiyd@wustl.edu https：BMRL-DmitriyYablonskiy 电话：+1(314)362-1815；传真：+1(314)362-0526 关键词：功能连接、功能网络层次、脑细胞回路、定量梯度回忆回波 MRI、神经元、神经胶质细胞、突触 摘要 虽然在研究健康人脑和各种临床条件下的静息状态功能网络方面已经取得了重大进展，但有关它们与脑细胞成分关系的许多问题仍未得到解决。在本文中，我们使用定量梯度回忆回波 (qGRE) MRI 对人脑细胞组成进行体内定量映射，并使用来自人类连接组计划的 BOLD（血氧水平依赖性）MRI 静息状态数据来探索脑细胞成分与静息状态功能网络的关系。我们的结果表明，网络定义的单个功能单元中细胞回路之间连接的 BOLD 信号定义同步性主要与区域神经元密度有关，而功能单元之间的功能连接强度不仅受神经元的影响，还受脑组织细胞成分的神经胶质细胞和突触成分的影响。数据显示，这些细胞功能关系在脑活动的超慢频率范围 (0.01-0.16 Hz) 中最为明显，已知这与 BOLD 信号的波动有关。这些机制导致静息状态功能网络特性分布相当广泛。我们发现，神经元密度最高（但神经胶质细胞和突触密度最低）的视觉网络在单个功能单元中表现出最强的 BOLD 信号一致性，以及最强的网络内连接性。默认模式网络 (DMN) 位于频谱的相反部分附近，其 BOLD 信号的相干性相对较低，但细胞内容非常平衡，这使得 DMN 在大脑的整体组织以及健康和疾病中的功能网络层次结构中发挥重要作用。
基于大脑连通性的现实生活创造力预测由语义记忆结构介导
创造力的联想理论认为，创造性认知涉及产生远距离联想的能力，以及在语义记忆中不相关的概念之间建立有用联系的能力。然而，现实生活中的创造性行为是否以及如何依赖于语义记忆结构及其神经基础仍不清楚。我们在参与者接受语义相关性判断任务时获取了多回波功能磁共振成像数据。这些评级用于估计他们各自的语义记忆网络，其属性可显著预测他们现实生活中的创造力。使用连接组预测建模方法，我们确定了基于任务的功能连接模式，这些模式可预测与创造力相关的语义记忆网络属性。此外，这些属性介导了功能连接与现实生活中的创造力之间的关系。这些结果为大脑连接模式如何通过语义记忆结构支持现实生活中的创造性行为提供了新的见解。我们还展示了如何使用计算网络科学来结合行为、认知和神经层面的分析。
自旋状态制备与测量之间的时间延迟对共价供体 - 受体 - 激进系统中电子自旋传送的影响
摘要：我们最近证明了在共价供体 - 受体 - 自由基（d - a -r•）系统中电子自旋状态的光电量量子传送。在R•带有微波脉冲的特定自旋态制备后，对两步电子传输产生d• + - a-r - 的光激发，其中r•上的旋转状态被传送到d• +。这项研究研究了自旋状态制备和光启发性传送之间变化时间（τd）的影响。使用脉冲电子顺磁共振光谱法，传送导致的D• +的自旋回波显示了使用密度矩阵模型模拟的阻尼振荡，该振荡是对回声行为的基本了解。远程遗传性计算还显示出振荡行为随τD的函数，这是由于⟨s x x和s y⟩之间的相位因子的积累。理解分子系统中量子传送固有的实验参数对于利用这种现象的量子信息应用至关重要。
利用机载激光雷达生成无坑冠层高度模型
摘要 从激光雷达数据中得到的冠层高度模型 (CHM) 已被用于提取森林资源清查参数。然而，建模高度的变化会导致数据凹陷，这是一个具有挑战性的问题，因为它们会破坏 CHM 的平滑度，对树木检测和随后的生物物理测量产生负面影响。这些凹陷出现在激光束深入树冠的地方，在产生第一次回波之前，激光束会击中下部树枝或地面。在本研究中，我们开发了一种新算法，该算法通过使用激光雷达点的子集来封闭凹陷，从而生成无凹陷的 CHM 栅格。该算法在高密度激光雷达数据和细化激光雷达数据集上都能稳定运行。评估包括使用无凹陷 CHM 检测单棵树木，并将结果与使用高斯平滑 CHM 的结果进行比较。结果表明，我们从高密度和低密度激光雷达数据中得到的无凹陷 CHM 显著提高了树木检测的准确性。
使用阿拉丁机载演示器（A2D）检索大气后向散射和消光剖面
到 2017 年底，欧洲航天局 (ESA) 将发射大气激光多普勒仪器 (ALADIN)，这是一种在 355 nm 下工作的直接检测多普勒风激光雷达。ALADIN 机载演示器 A2D 是使用真实大气信号验证和优化 ALADIN 硬件和数据处理器进行风检索的重要工具。为了能够验证和测试 ALADIN 的气溶胶检索算法，需要一种从 A2D 检索大气后向散射和消光轮廓的算法。A2D 采用直接检测方案，使用双法布里-珀罗干涉仪测量分子瑞利信号，使用菲索干涉仪测量气溶胶米氏回波。信号由累积电荷耦合器件 (ACCD) 捕获。这些规范使得信号预处理中的不同步骤成为必要。本文描述了从 A2D 原始信号中检索气溶胶光学产品（即粒子后向散射系数 β p 、粒子消光系数 α p 和激光雷达比 S p ）所需的步骤。