XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System已知位置
装修的建筑消防安全计划
a。确保有迹象表明如何退出每层楼以及如何退出建筑物。所有出口标志都很容易看到。b。一个集合点标志远离工作地点。c。当前的工人列表在该网站上的已知位置。d。为不同行业或工人群体分配消防员。消防守望者将是第一次与消防部门会面的联系，并为他们提供以下信息：事件的位置，负责该地点的人的名称，所有人员均被占等）。
模块化中的控制、诊断和错误更正...
确保 CS 容错性的一个有希望的领域是广泛使用可以检测和纠正数据处理过程动态中发生的错误的校正码。此类代码的一个典型特征是校正码的构造结构中存在相互依赖的部分：信息和控制。对已知位置代码的分析表明，这些代码部分在算术运算方面并不平等。获取校正码校验位的过程的非算术性质不允许控制执行算术运算的结果 [1-4]。因此，很明显，在以位置数字系统 (PSN) 运行的 CS 中实现算术运算时，使用位置校正码是不可能的。
GrafNav/GrafNet - ppm GmbH
GrafNav/GrafNet 是由 Waypoint Consulting Inc. 开发的 Windows 软件包，可校正原始 GPS 数据，从而显著提高精度。只要有合适的 GPS 设备和适当的现场程序，精度可以达到 1 厘米或更高。这种处理需要两个站点的数据才能进行校正。一个站点通常位于已知位置，称为参考站、基站或主站。第二个接收器可以是固定的（静态）或移动的（动态），称为流动站或远程站。两个接收器数据的组合称为基线。GrafNav/GrafNet 的独特之处在于它还可以通过移动基线升级支持基站移动的应用程序，当基站无法位于固定位置时，此功能非常有用。
情绪与集中注意力的表现之间的关联
引入集中注意力通常涉及在已知位置识别刺激。另一种类型的注意力，分类搜索涉及确定刺激的位置，其次是其识别。在选择反应时间任务中已经测量了这两种类型的注意力。[1,2]以及测量选择性注意力，这些任务还测量了关注的平均反应时间，误差和关注度（偶尔出现非常长的反应时间）。此外，它们测量了信息处理的阶段，例如新信息和响应组织的编码。[3]从这些任务中得出了三个主要注意力的指标。第一个措施是两个任务之间的差异（空间不确定性很少：SPUL）。第二个测量了注意力集中（Eriksen效应，Erik）。第三个在分类搜索任务中测量的，比较了在相同或不同位置在连续试验中发生的刺激的影响（位置重复效应，PREP）。
Article_1717065804.pdf- -orca -Cardiff University
引言视觉注意力的一个主要方面涉及在已知位置识别刺激（集中注意力：什么是刺激？）。另一个涉及识别刺激的位置，然后进行识别（分类搜索：刺激在哪里？什么是刺激？）。可以在Broadbent及其同事开发的选择反应时间任务中测量注意力的这两个方面。[1,2]从这些任务中，得出了三个主要注意力的衡量标准。第一个是两个任务之间的差异（空间不确定性很少：SPUL）。第二，从集中注意力的任务中测量了注意力的关注（Eriksen效应，Erik）。最后一个基于分类搜索任务，测量了在相同或不同位置发生的刺激的效果（位置重复效应，PREP）。早期研究这些任务的重点是这些措施与认知失败与迷恋人格之间的关联。[1]这些度量也对一天中不同时间发生的状态变化也敏感。[2]
使用上下文信息和多传感器数据进行室内定位的最佳地标放置
摘要 — 移动代理室内定位的最有效解决方案通常依赖于多传感器数据融合。具体而言，可以通过结合航位推算技术（例如基于里程计）和相对于给定参考系内具有已知位置和/或方向的合适地标的距离和姿态测量，实现准确性、可扩展性和可用性方面的良好权衡。此类技术的一个关键问题是地标部署，它不仅应考虑所采用传感器的有限检测范围，还应考虑错过地标的非零概率，即使它实际上位于传感器检测区域 (SDA) 内。本文重点研究最小地标放置，同时考虑可能的环境上下文信息。该解决方案依赖于贪婪放置算法，该算法可以最佳地解决问题，同时将定位不确定性保持在给定限制以下。通过在欧盟项目 ACANTO 背景下的多次模拟验证了所提出方法的正确性，该项目需要在大型、公共且可能拥挤的环境中（例如购物中心或机场）定位一个或多个智能机器人步行者。
WQ-10：OP级别播放器（出口管放电）
安装后立即根据需要每周两次新种植植被，直到建立植被（通常为六周）。确保草皮密集且健康。如有必要，请重新播种或重新种子，以确保茂密的草地。在排水区保持稳定的地面覆盖，以减少沉积物负荷。每年两到三次，将割草条，并收集剪剪，以促进厚植被的生长，并以最佳的污染物去除效率。草皮草不应短于3至5英寸，并且可以根据美学要求的高至12英寸。森林过滤条不需要这种类型的维护。每年一次，必要时将充气土壤。每年一次，将测试土壤pH，并在必要时添加石灰。每年检查BMP，以确保作为雨水最佳管理实践的正确功能和有效性。建立植被后，每季度进行一次检查一次，每次暴风雨事件大于1.0英寸，此后每年进行检查。将操作和维护记录保存在已知位置，并根据要求提供它们。执行建议的维护活动如下：
DIFAR 水听器在鲸鱼研究中的应用
定向频率分析和记录 (DIFAR) 声纳浮标已被海军使用数十年，可通过单个传感器为低频（小于 4 kHz）声源提供磁方位。计算技术的进步使这种声学传感器技术越来越易于使用且功能更强大。此处提供的信息旨在帮助新用户确定 DIFAR 传感器是否适合鲸鱼声学研究。须鲸的声学探测范围平均接近 20 公里，但根据条件不同，范围从 5 到 100 公里不等。DIFAR 声纳浮标到典型研究船的无线电接收范围平均为 18 公里，船上有全向天线，声纳浮标上有标准天线。对一组鲸鱼叫声分析了 DIFAR 方位精度，其中鲸鱼的轨迹是众所周知的。经发现，DIFAR 传感器的方位标准偏差为 2.1 度。可以使用 DIFAR 方位消除已知位置研究船声音的系统误差和磁偏差。DIFAR 传感器阵列需要的传感器比传统水听器阵列少，有时可以提供比传统水听器使用的“到达时间”双曲线方法更准确的源位置。与传统水听器相比，使用 DIFAR 传感器更容易定位船舶等连续声音，因为通常很难找到瞬态特征来估计使用传统水听器阵列进行双曲线定位所需的时间差。DIFAR 水听器系统非常适合露脊鲸、蓝鲸、小须鲸、长须鲸和其他须鲸的叫声，以及包括船舶在内的许多其他声源。
DIFAR 水听器在鲸鱼研究中的应用
定向频率分析和记录 (DIFAR) 声纳浮标已被海军使用了数十年，它通过单个传感器为低频（小于 4 kHz）声源提供磁方位。计算技术的进步使这种声学传感器技术越来越易于使用且功能更强大。此处提供的信息旨在帮助新用户确定 DIFAR 传感器是否适合鲸鱼声学研究。须鲸的声学探测范围平均接近 20 公里，但根据条件不同，范围从 5 到 100 公里不等。DIFAR 声纳浮标到典型研究船的无线电接收范围平均为 18 公里，船上有全向天线，声纳浮标上有标准天线。对一组鲸鱼叫声分析了 DIFAR 方位精度，其中鲸鱼的轨迹是众所周知的。经发现，DIFAR 传感器的方位标准偏差为 2.1 度。可以使用 DIFAR 方位消除已知位置研究船声音的系统误差和磁偏差。DIFAR 传感器阵列需要的传感器比传统水听器阵列少，有时可以提供比传统水听器使用的“到达时间”双曲线方法更准确的源位置。与传统水听器相比，使用 DIFAR 传感器更容易定位船舶等连续声音，因为通常很难找到瞬态特征来估计使用传统水听器阵列进行双曲线定位所需的时间差。DIFAR 水听器系统非常适合露脊鲸、蓝鲸、小须鲸、长须鲸和其他须鲸的叫声，以及包括船舶在内的许多其他声源。
位置不可源性的无源域自适应学习来预测太阳能发电
摘要 - 太阳能发电的预测是一项挑战任务，因为它依赖于表现出空间和时间变化的气候特征。由于数据分布的变化，预测模型的性能可能会在不同的位置各不相同，从而导致一个模型在一个区域中效果很好，但在其他区域则不能。此外，由于全球变暖的结果，天气模式的改变是明显的加速。这种现象引入了随着时间的流逝，即使在同一地理区域内，现有模型的功效也会降低。在本文中，提出了一个域自适应深度学习框架，以使用可以解决上述挑战的天气特征来估算太阳能发电。以监督的方式训练了一个已知位置数据集的馈电深度卷积网络模型，并用于预测以后未知位置的太阳能。这种自适应数据驱动的方法在计算速度，存储效率及其在最先进的非自适应方法失败的情况下改善结果的能力表现出显着的优势。我们的方法已显示出10的改进。47％，7。 44％，5。 分别为加利福尼亚州（CA），佛罗里达州（FL）和纽约（纽约）（纽约）的最佳性能非自适应方法相比，太阳能预测的准确性为11％。 索引术语 - 表现力，深度学习，域适应性，可再生能源47％，7。44％，5。分别为加利福尼亚州（CA），佛罗里达州（FL）和纽约（纽约）（纽约）的最佳性能非自适应方法相比，太阳能预测的准确性为11％。 索引术语 - 表现力，深度学习，域适应性，可再生能源分别为加利福尼亚州（CA），佛罗里达州（FL）和纽约（纽约）（纽约）的最佳性能非自适应方法相比，太阳能预测的准确性为11％。索引术语 - 表现力，深度学习，域适应性，可再生能源