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INFOMAR 地面实况调查和采样策略
鉴于生物多样性和对生态系统的了解，采样在海洋调查中变得越来越重要。随着 GIS 平台的采用，可以在底栖和远洋环境中查询样本的相关性，从而最大限度地提高科学家对海洋的了解。因此，仔细分析、存储和解释对于保持随后的数据库达到高标准至关重要。样本描述很容易受到人为偏见的影响，对沙子和淤泥之间沙粒大小的错误判断会影响海洋建模的输出，并可能导致遗漏受气候变化严重影响的区域。因此，我们试图在本文档中预先消除数据收集过程中可能存在的任何歧义或分歧。
地球卫星和空中及地面活动的探测
致谢 作者谨向瑞典航天界表示感谢；感谢瑞典国家航天委员会的 Kerstin Fredga 教授、Per Tegnér、Per Nobinder、Silja Strömberg、Lennart Nordh 博士等；感谢 Göran Johansson、Olle Norberg、Claes-Göran Borg、Peter Möller、Hans Eckersand、Peter Sohtell、Per Zetterquist、Jörgen Hartnor、Tord Freygård 以及航天工业内众多其他太空爱好者。在瑞典国防界，我要感谢国防物资管理局的 Manuel Wik、Mats Lindhé、Lars Andersson、Thomas Ödman、Björn Jonsson 和 Curt Eidefeldt；感谢瑞典国防学院的 Bo Huldt 教授邀请我为战略年鉴做出贡献；瑞典武装部队的 Anders Eklund、Anders Frost、Urban Ivarsson、Lars Carlstein、Göran Tode、Rickard Nordenberg、Ulf Kurkiewicz 和 Peter Wivstam；以及瑞典国防无线电研究所的 Bo Lithner。法国外交部（对外关系部 - 文化关系总局）提供的奖学金使我得以在 1982 年至 1983 年期间在巴黎度过了三个学期，在巴黎大学学习理论物理学和天体物理学。我还要感谢林雪平技术大学的 Torsten Ericsson 教授在我担任巴黎助理技术专员期间的指导，以及 KTH 的 Anders Eliasson 博士。还要感谢爱因斯坦和薛定谔的前学生、意大利帕维亚大学的 Bruno Bertotti 教授，他认可我在日内瓦联合国“防止外空军备竞赛特设委员会”的工作，并邀请我作为第四届卡斯蒂利翁切洛国际会议“促进核裁军 - 防止核武器扩散”的发言人。关于我在日内瓦的工作
优化地面防空以支持国土防御巡航导弹威胁
估计此次信息收集的公共报告负担平均每份回应需要 1 小时，其中包括审查说明、搜索现有数据源、收集和维护所需数据以及完成和审查信息收集的时间。请将关于此负担估计或此信息收集的任何其他方面的评论（包括减少此负担的建议）发送至华盛顿总部服务部、信息运营和报告理事会，地址：1215 Jefferson Davis Highway, Suite 1204, Arlington, VA 22202-4302，以及管理和预算办公室、文书工作减少项目 (0704-0188) Washington DC 20503。1.仅供机构使用（留空） 2.报告日期 2006 年 12 月 3.报告类型和涵盖日期 硕士论文
卫星和地面视图之间的跨注意，以增强细粒度的机器人地理位置
跨视图图像地理位置定位旨在通过用GPS标记的卫星图像补丁绘制当前的街道视图图像来确定户外机器人的位置。最近的作品在识别卫星贴片中达到了显着的准确性，该卫星贴片在机器人所在，其中将中央像素在匹配的卫星贴片中用作机器人粗糙位置估计。这项工作着重于机器人在已知的卫星贴片中的细粒度定位。现有的细颗粒定位工作利用相关操作来获得卫星图像本地描述符和街道视图全局描述符之间的相似性。基于衬里匹配的相关操作简化了两个视图之间的相互作用过程，从而导致距离误差很大并影响模型的概括。为了解决这个问题，我们设计了一个具有自我注意力和跨注意层的跨视图功能fu-sion网络，以取代相关操作。此外，我们将分类和回归预测结合在一起，以进一步降低位置距离误差。实验表明，我们的新型网络体系结构的表现优于最先进的，可以在看不见的地区更好的概括能力。具体而言，我们的方法在同一区域和在活力基准的同一区域和看不见的区域中分别将中位定位距离误差降低了43％和50％。
空间系统地面段数据分析探索
摘要。空间系统必须处理由空间和地面传感器收集的大量时空地球和空间观测数据。尽管通信中存在数据延迟，但数据收集速度非常快，并且建立了复杂的地面站网络来收集和存档遥测数据。地面部分接收到的数据可以提供给最终用户。除了存档数据之外，可用数据还为数据分析提供了机会，可以支持决策过程或为目标需求提供新的见解。不幸的是，对于从业者来说，识别空间领域数据分析的潜力和挑战并不容易。在本文中，我们反思并综合了现有文献的发现，并为在空间系统环境中建立和应用数据分析提供了综合概述。为此，我们首先介绍空间系统中采用的流程，并描述数据科学和机器学习过程。最后，我们确定了可以映射到数据分析问题的关键问题。
3D 地面激光扫描仪用于复制真实的军事...
1。引言具有越来越多的技术在建模和仿真领域可用，激光扫描仪使用户能够重新创建真实对象和/或环境的3D模型。这样的结果允许在虚拟和建设性仿真中使用3D模型，目的是进行何种分析以及支持基于仿真的设计和系统采集。对象以非常高的精度复制（即从120 m检测点少于1 mm的错误率），然后将它们放入模拟场景中。如今，激光扫描仪是多功能且用户友好的工具，旨在在3D型号的准确性及其外观之间进行良好的权衡，作为模拟场景的一部分。这是通过与激光扫描仪一起工作的相机拍摄的图片获得的。在整个论文中所解释的过程中，获得最终结果的过程非常简单，很快，很少有运营商的参与度。本文提出的应用程序示例与从3D陆地激光（北约罗马北约建模与模拟中心的财产）进行的意大利军队创建了称为“ Freccia”的军用装甲车。车辆的整体尺寸为8.6 m，宽度为2,9 m，高度为3 m。作为任何军用车辆，Freccia车辆非常复杂，包括许多相关结构
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
全球设备指南第 1 卷：地面系统
美国军队训练中的作战环境。COE OPFOR 包括“混合威胁”，代表用于训练应用和场景的理性和适应性对手。COE 时间段反映了当前训练以及延伸至近期的训练。本章涉及当前时间框架系统。这些表格中的设备列表提供了方便的基线示例，这些示例按能力层级排列，可用于组成用于训练场景的 OPFOR 设备阵列。有关 2014 年之后系统技术能力和趋势的指导，用户可以查看第 10 章“对策、升级和新兴技术”。这些表格提供了近期和中期的能力层级。OPFOR 设备分为四个“层级”，以便为对手描绘系统
地面穿透雷达的自主数据获取...
2 Public Works Department, Faculty of Engineering, Cairo University, Giza12613, Egypt amr-m.eldemiry@polyu.edu.hk , muhammad.muddassir@polyu.edu.hk , tarek.zayed@polyu.edu.hk Abstract – In this paper, we propose a ground mobile robot that can perform both surface mapping and subsurface mapping using三维激光雷达同时定位和映射系统（3D激光雷达大满贯系统）和地面穿透雷达（GPR）。机器人由配备3D激光雷达传感器的移动平台和安装在固定机箱上的GPR天线组成。机器人可以自主浏览环境并从表面和地下收集数据。表面映射是通过使用±3 cm范围精度的3D激光镜传感器来观察地形的点云，然后对其进行处理以生成3D表面图。地下映射是通过使用GPR天线将电磁脉冲发射到土壤中并接收反射的，然后对其进行处理以生成3D地下图。然后，我们可以融合表面和地下图以获得地形的全面表示。我们在现实世界中（例如桥梁）演示了机器人的性能。我们表明，我们的机器人可以在表面映射任务和GPR数据采集中实现高精度和效率。