摘要。在全球范围内,航空的排放会通过复杂的过程影响地球的气候。捕捉卷曲和二氧化碳排放是导致航空辐射强迫气候的最大因素。概要卷曲,就像天然的卷云一样,会影响地球的气候。即使进行了广泛的研究,与其他航空对气候的影响相比,气候影响的重要性仍然存在主要的不确定性,需要进一步研究。概括的卷心包括线性缩小和相关的cirrus云;这些特征在于冰颗粒特性,例如大小,浓度,混合,灭绝,冰水含量,光学深度,几何深度和云覆盖率。由于预计空气流通量的增加,捕捉片的气候影响可能会加剧。全球围栏cirrus的辐射强迫有可能达到三倍,并且可以达到160 mwm - 2到2050年。此预测基于空气流通的预期增长,并可能转移到更高的高度。缩尾卷心的未来气候影响受到空气流动中的幅度和地理传播,燃料效率的进步,使用替代燃料的影响以及气候变化对背景大气层的影响的因素所影响。这项研究回顾了影响围栏形成以及围栏和围栏卷心的微物理过程。研究突出了知识和不确定性的差距,同时概述了未来的研究重点。更重要的是,该研究还探讨了全球观察数据集,以进行关注,当前分析和未来的预测,并将有助于评估与各种缓解策略相关的有效性和权衡。
2024年4月23日 — (2) 围栏安装工作。答:即将安装的新围栏将符合国防部规定的标准和质量。并编制、提交批准图纸。 栅栏柱子是由钢管制成的……
1。背景南海岸空气质量管理区(南海岸AQMD)管理委员会修订了规则1180 - 石油炼油厂及相关设施的围栏和社区空气监测(规则1180)(规则1180),并采用了规则1180.1 - 围栏和社区空气监测其他炼油厂(规则1180.1)(规则1180.1),于1月5日,2024年,2024年。规则1180和规则1180.1的主要目的是需要实时围栏空气监控系统,并建立收费表,以资助与炼油厂相关的社区空气监控系统,以向公共和地方响应机构提供有关各种标准空气污染物水平的空气质量信息,挥发性有机化合物以及其他化合物的各种形式和其他相关性的反射式供应机构和其他相关性。出于本指南文件的目的,该术语将用于参考遵守规则1180和规则1180.1的炼油厂的石油炼油厂和相关设施。
装饰元素的最低高度为六英尺,前提是栅栏不超出主要结构的后墙,至少有六英尺的通行权退让,并且不妨碍街道中心线交叉口地面以上四英尺至八英尺之间的视觉间隙三角形。栅栏——一种提供封闭或限制或作为屏障的结构,但不提供防风雨保护(与“建筑物”不同)。开放式栅栏——包括大门的栅栏,对于每个一英尺宽的部分,延伸到栅栏的整个长度和高度,开放空间的表面积的 50% 可直接透过栅栏看到风景。实心栅栏——为遮蔽活动或土地使用而建造的栅栏,包括大门。前地界——与专用公共或私人街道相邻的地块边界。如果地块与两条或两条以上的专用公共或私人街道相邻,则所有面向街道的地界应被视为前地界。如果是内陆地块,前地界应为面向地块入口的地界。地界内部界线 – 不与街道相邻的地界。地界后界 – 与前地界相对或最接近平行的地界边界。如果是形状不规则或三角形的地块,后地界是地界内 10 英尺长的线,与前地界平行且距离最大。围栏,侧面 – 地界的任何边界,不是前地界或后地界。
我们描述了 ThothX (thothx.com) 的新型深空雷达技术 Earthfence 的全球扩张。Earthfence 是一种软件定义的脉冲压缩雷达技术,使大口径天线的操作员能够将其重新用于 GEO 单基地雷达。Earthfence 最初由 ThothX 位于渥太华附近的 46 米抛物面天线开发,目前已部署在该天线上,这是加拿大最大的全可控天线,可观测范围达一亿米的驻留空间物体,并提供近乎实时的米级范围精度,具有业界领先的延迟、节奏和自动化。该解决方案在 C 波段运行,完全数字化,雷达回波脉冲在低噪声放大后以复杂正交形式数字化,并转发给超级计算机集群进行分析,该超级计算机集群应用了包括脉冲解压缩在内的雷达处理算法。该系统无需人工干预即可将结果实时传输到包括统一数据库在内的存储库,ThothX 定期在 Sprint 高级概念训练 (SACT) 活动期间提供对 GEO 航天器的雷达观测数据,这是太空部队和商务部的一项联合举措。与传统雷达相比,Earthfence 采用新颖的硬件技术和非常低的放大器功率水平,几乎无法被观察目标探测到,因此它具有固有的抗干扰性。Earthfence 的高精度结果仅依赖于对氢原子钟频率标准的校准。
b" 对限制或提供雨水控制机会的场地特征和条件进行叙述性分析或描述。包括土壤类型(包括自然资源保护局 (NRCS) 定义的水文土壤组)、场地坡度和地下水深度。对保护自然资源的场地设计特征进行叙述性描述。对场地设计特征、建筑特征和路面选择进行叙述性描述和/或制表,以尽量减少场地的不透水性。对 DMA 进行制表和大小计算,包括自处理区、自保留区、排水至自保留区的区域以及排水至雨水管理设施的区域。详细信息和描述表明有足够的水头将径流引导到、流经和流出每个雨水管理设施到批准的排放点。已识别污染源的表格,以及针对每个污染源,用于最大程度减少污染物的源头控制措施。视情况而定,请参阅市政府关于垃圾围栏和装卸码头的标准计划,以及消防喷淋试验水排放指南。上述市政府网站上提供了此信息的链接。雨水管理设施中所选植物种类的清单以及选择这些植物种类的原因。包括如何灌溉植物以尽量减少用水量并确保植物存活的说明。请参阅上述市政府关于植物选择、间隔和灌溉的指南。提供了如何防止垃圾和杂物进入市政雨水排水系统的说明和详细信息。上述市政府网站上提供了已获批准的完整垃圾收集设备清单。所有雨水管理设施的一般维护要求。所有雨水管理设施的维护通道说明。设施维护和更换的资金来源和永久实施方式。识别与规范或要求的任何冲突,或实施雨水控制计划的其他预期障碍。土木工程师、建筑师和景观设计师的认证。适用时,附录:湾区水文模型表明符合水文改造管理标准。适用时,附录:描述在拆除活动期间如何管理含 PCB 的建筑材料。有关更多信息,请参阅此网页:https://dublin.ca.gov/2113。"
b" 物业的地址和法定描述 显示所有者和留置权人的所有权证明(如果有) 拟议用途的简要描述,包括以叙述形式表示的与第 7.131 节中规定的审查和评估标准相关的信息。PDF 副本通过电子邮件发送至 scollier@fbgtx.org 场地平面图应按比例绘制,并具有足够的尺寸以显示以下内容: 日期、比例、北角、标题、所有者姓名和编制场地平面图的人员姓名。 所有现有和拟议建筑物和土地改良的边界线、地役权和所需院子和后退距离的位置和尺寸。 场地上现有和拟议建筑物的位置、高度和预期用途,以及 50' 范围内毗连场地上建筑物的大致位置 现有和拟议改良的位置,包括停车和装卸区、行人和车辆通道以及公用设施或服务区。 现有和拟议围栏和屏障的位置。 第 7.940 节 拟议的外部照明,包括灯具类型。第十五条 - 室外照明 现有水道、排水设施和百年一遇洪泛区的中线。在受百年一遇洪泛区影响的场地,不透水覆盖和建筑覆盖以洪泛区外的区域为准。提供相应的计算。现有和拟建街道和小巷的位置和大小。现有和拟建停车和装卸空间的数量,以及适用的最低要求的计算。第 7.860 节分区摘要,包括类型、最小和实际地块面积、退让区、最大和实际建筑高度、建筑覆盖和不透水覆盖。坡度为 10% 或更大的场地,提供现有和拟建的地形和分级(5 英尺最小轮廓间隔)以及侵蚀控制措施。标志的位置。第 29 章需要屏蔽的固体废物容器的位置。第 7.980 节拟建和现有水、下水道和电力设施的位置。街道交叉口和车道上可见三角形的位置。消防通道景观美化,包括场地上现有树木的位置、大小和种类,所有拟建景观区域的面积,第 7.920 节适用费用注:弗雷德里克斯堡市可能需要更多信息来完成对拟建项目的审查。”
Merdan OZKAHRAMAN*、Haydar LIVATYALI 摘要:使用机器人机械手的生产系统在过去几十年中变得很普遍,而且趋势是朝着节省空间的无围栏单元发展。因此,这些系统的安全性和灵活性变得更加关键。安全系统基于传感器数据或摄像机图像。虽然基于摄像头的系统的灵活性更好,但传统的图像处理方法对工作环境很敏感。人工智能可能是他们快速适应变化需求并提高准确性和稳定性的有力工具。在本研究中,设计了一种低成本的基于 2-D 摄像头的安全系统,并将其安装在实验性的无围栏机器人工作单元中。系统控制器与三种替代深度学习(ResNet-152、AlexNet、SqueezeNet)和三种机器学习模块(支持向量机、随机森林和决策树)相结合。这些模块使用十个不同异物穿透警报区的照片图像进行训练。为了涵盖不断变化的工业环境条件,我们通过使用每个类别最多 550 张图像来涵盖相机振动、阴影、反射、照度变化等破坏性影响。使用用于训练和测试这六个系统的受限数据,SqueezeNet 深度学习模型的最佳准确率为 95%,且没有过度拟合。尽管如此,基于机器学习的模型的预测时间比基于深度学习的模型快 100 倍。因此,安全系统可以快速适应任何可能的变化,并防止工作条件可能产生的噪音,并可以防止工业生产中可能发生的时间损失。 关键词:人工智能;图像分类;机器人与自动化 1 引言 几十年来,机器人技术一直用于工业生产和许多其他领域。各种产品的生产需求变化要求生产线和机器人单元频繁变化。生产线的变化会导致时间和劳动力的损失 [1]。这些损失的一个重要部分来自生产线中工作单元的安全要求。工业中不仅使用围栏,还使用基于传感器和摄像头的安全系统。基于摄像头的安全系统可以被认为是最先进的技术。在这种系统中,由于工作单元的变化,必须重新调整结构。可重构结构中使用的安全系统、基于人机互操作性的系统以及无围栏系统的图像处理也应适应这种灵活性 [2-4]。为了实现安全系统对工作灵活性的适应性,并避免环境条件引起的噪音,在传统的图像处理方法中加入人工智能算法是不可避免的。当目标是识别和区分进入工作单元的异物时,使用基于人工智能的图像处理的系统可能会提高安全系统的性能。传统的基于图像处理的安全系统无法可靠地识别友好物体。这些友好物体可能是工件或允许进入单元区域内的操作员。传统系统需要一些额外的设备来识别这些物体而不停止机器人手臂的工作。基于人工智能的安全系统在这方面更为成功。系统的可靠性将随着系统以期望和不期望的方式识别物体而提高。然而,众所周知,传统系统会受到工作环境中的振动、阴影和照度等噪声源的影响。可以建立一个能够快速响应未来变化并提高可靠性的安全系统。通过
