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使用俄勒冈州的机载激光扫描数据对森林燃料和结构属性进行区域建模
摘要：机载激光扫描 (ALS) 采集在美国西部提供零碎覆盖，因为采集工作由各个项目区域的当地管理人员组织。在本研究中，我们分析了有助于制定区域战略的不同因素，以使用已完成的 ALS 数据采集信息并快速开发新 ALS 项目区域中多种森林属性的地图。这项研究位于美国俄勒冈州，分析了森林结构属性之间的差异：(1) 合成（即未校准）和校准预测，(2) 参数线性和半参数模型，以及 (3) 使用针对现场测量区域内的点云计算的预测因子开发的模型，即“点云预测因子”，以及使用从预栅格化层中提取的预测因子开发的模型，即“栅格化预测因子”。所考虑的森林结构属性包括地上生物量、倒地木质生物量、冠层容重、冠层高度、冠层基高和冠层燃料负荷。我们的研究结果表明，如果不进行校准，半参数模型的表现优于参数模型。但是，校准在减少参数模型偏差方面效果显著，但对半参数模型的影响很小，并且一旦进行校准，参数模型和半参数模型之间的差异对于所有响应都可以忽略不计。此外，发现使用点云预测器的模型和使用栅格化预测器的模型之间的差异很小。我们得出结论，应用半参数模型和栅格化预测器的方法是合理的，它代表了最简单的工作流程并导致最快速的结果，即使不进行校准，准确性或精度的损失也很小。
全球陆地一公里基准高程 (GLOBE)
5.B.iii. GLOBE 的地理参考 ...................................................................................... 64 5.B.iv. GLOBE 与其他可用 DEM 的比较 .............................................................. 64 5.B.v. 随着更多 DEM 的创建，GLOBE 的发展 ........................................................ 65 6. 数字高程数据的缺陷 ............................................................................................. 66 6.A. 网格间距和分辨率 ............................................................................................. 66 6.B. 地形细节和准确性 ............................................................................................. 67 6.C. 生产工件 ............................................................................................................. 68 7. 准确性 ............................................................................................................................. 69 7.A. 水平准确性 ............................................................................................................. 69 7.A.i. 来自栅格数据源的数据 ............................................................................. 69 7.A.ii. 来自制图源的数据 ............................................................................. 70 7.B.垂直精度 ................................................................................................................ 70 7.B.i. 绝对精度：来自栅格源的数据 .............................................................. 70 7.B.ii. 绝对精度：来自 Cartog 的数据
统计软件包（HEC-SSP）
► 互联网地图（Google、Bing、OSM）、Shapefile、栅格、Google Earth .kml 等 测量仪位置显示在顶部 地图可交互，用于编辑数据和查看结果
空间决策支持系统
3 SDSS I 的组成部分：地理信息系统 ......................................................65 学习目标 ......................................................................................................65 3.1 简介 ................................................................................................65 3.2 传统 DSS 和 GIS 的组成部分 ........................................................ 66 3.3 SDSS 的组成部分 ............................................................................. 67 3.4 地理信息系统 (GIS) 概述 ............................................................. 68 3.4.1 空间信息和数据使用的历史 ............................................................. 68 3.4.2 GIS 的定义 ............................................................................. 70 3.4.3 坐标系统 ............................................................................. 71 3.4.4 数据模型 ............................................................................. 72 3.4.4.1 矢量数据模型 ............................................................. 74 3.4.4.2 栅格数据模型 ............................................................. 82 3.4.4.3 栅格与矢量 ............................................................. 89 3.4.5 空间数据收集 ............................................................................. 89 3.4.6 数据库管理 ................................................................ 93 3.4.7 数据考虑 ................................................................ 97 3.4.8 空间数据探索、处理和分析 ........................ 97 3.4.9 地图数据探索 ............
nvidia ada lovelace专业GPU体系结构
于2018年启动，NVIDIA'S®Turing™GPU体系结构在3D图形和GPU加速计算的未来中使用。图灵为PC游戏，专业图形应用程序和深度学习推论提供了效率和性能的重大进步。使用新的基于硬件的加速器，图灵融合的栅格化，实时射线跟踪，AI和仿真，在专业内容创建软件，电影质量的交互式体验和PC游戏中启用令人难以置信的现实主义。两年后的2020年，Nvidia Ampere架构结合了功能更强大的RT芯和张量芯，以及与图灵GPU相比提供了2x fp32性能的新型SM结构。这些创新使安培体系结构的运行速度比传统的栅格图形图纸快1.7倍，在射线追踪中最多可快2倍。
神经运动假体治疗中风相关轻瘫
图 5. 神经活动与患肢执行的运动相关。在 110 秒内，参与者被要求执行一系列左肢体运动（横坐标上描述）。口头运动指令用井号表示。栅格表示每个动作电位的时间。每个栅格下方显示标准化的综合发放率，由 21 中的“泄漏积分器”方程得出；标准化是通过将每个单元的脉冲序列在显示的时间段内的最大综合发放率除以实现的。相对于底部同时记录的单元（通道 62），顶部单元（通道 61）对于手挤压比腕伸展更活跃。参与者执行所有动作：这样的动作需要努力，他无法为每个提示保持一致的活动水平，并且表现出不同的反应时间。参与者很容易疲劳，需要他休息一下并调整姿势。
Bodoland国际知识节，2023年
印度竹子的地理分布，特别是在东北地区特别提及其生物多样性。 地理信息系统（GIS）：GIS的基本原理； GIS的历史； GIS目标：GIS的基本组成部分：硬件，软件，数据，人员和方法；信息域：空间和非空间；数据模型：矢量数据模型和栅格数据模型；数据产品，数据层覆盖范围和进入；属性数据附件；查询和分析；空间分析；创建主题地图。 竹解剖印度竹子的地理分布，特别是在东北地区特别提及其生物多样性。地理信息系统（GIS）：GIS的基本原理； GIS的历史； GIS目标：GIS的基本组成部分：硬件，软件，数据，人员和方法；信息域：空间和非空间；数据模型：矢量数据模型和栅格数据模型；数据产品，数据层覆盖范围和进入；属性数据附件；查询和分析；空间分析；创建主题地图。竹解剖
纤维增援和过程参数的影响
摘要：融合沉积建模（FDM）是一种生产原型和功能组件的良好制造方法。本研究通过材料和与过程相关的影响变量研究了FDM组件的机械性能。的拉伸试验以其原始丝形式的七种不同材料进行，其中两种是纤维增强的，以分析其与材料相关的影响。涵盖从相关的载荷组件的标准材料到高级材料及其各自的变化，聚乳酸（PLA），30％木纤维增强的PLA，丙烯硝基丁烷苯乙烯苯乙烯苯乙烯苯乙烯苯乙烯苯乙烯（ABS）（ABS）（abs），聚碳酸酯（PC），聚碳酸酯（PC），abled and nyls and nyls and nyls-frend-nyls-Flend ways-Flass-Flend ways ways-Flast-Flend-Flend ways-Flast-Flend ways-Flast-Flend。使用以下过程参数研究了与过程相关的影响变量：层厚度，喷嘴直径，构建方向，喷嘴温度，填充密度和模式以及栅格角度。第一个测试系列表明，由于缺乏与基质的纤维键合，木纤维的添加显着恶化了PLA的机械行为。ABS和PC的聚合物混合物仅显示刚度的改善。尽管纤维纤维 - 雄性雄性粘结部分较差，但通过嵌入尼龙中的玻璃纤维嵌入玻璃纤维，发现了显着的强度和刚度。选择具有最佳属性的材料进行过程参数分析。在检查层厚度对零件强度的影响时，明显相关。零件取向确实改变了测试样品的断裂行为。较小的层厚度导致较高的强度，而刚度似乎没有受到影响。相反，较大的喷嘴直径和下部喷嘴温度仅对刚度产生积极影响，对强度影响很小。尽管向边缘方向导致较高的刚度，但在较低的应力下失败了。较高的填充密度和与负载方向对齐的填充图案导致了最佳的机械结果。栅格角对印刷物体的行为产生了重大影响。与单向栅格角相比，交替的栅格角会导致较低的强度和刚度。但是，由于珠子的旋转，它也引起了显着的拉伸。
遥感与地理信息系统数据集成：误差来源及研究问题
摘要：遥感数据越来越多地被用作地理信息系统 (GI) 的数据源。与遥感和 GI 数据采集、处理、分析、转换和最终产品呈现相关的误差会对使用数据做出的决策的信心产生重大影响。本文的目的是提供空间数据误差源的广泛概述，并确定优先研究课题，以减少障碍并提高遥感和 GI 数据集成的质量。将在每个数据集成过程步骤中确定潜在的误差源，评估误差传播对决策和实施过程的影响，并推荐优先误差量化研究主题。建议的误差量化研究主题的优先事项包括制定标准化和更具成本效益的遥感精度评估程序、制定现场验证数据收集指南、矢量到栅格和栅格到矢量转换程序、评估将高程数据纳入地理参考的缩放问题，以及制定标准化几何和主题可靠性图例图。
文章基于优化的*算法
摘要：随着智能驾驶技术的快速发展，实现无人车辆的准确路径计划变得越来越重要。但是，在处理复杂且不断变化的道路状况时，路径规划算法面临挑战。在本文中，提出了基于优化的全球编程算法，旨在提高生成路径的准确性和鲁棒性，同时保持了传统A*算法的效率。首先，将惩罚函数和障碍栅格系数集成到搜索成本函数中，以增加搜索路径的适应性和方向性。其次，提出了一种有效的搜索策略来解决轨迹将通过稀疏障碍的问题，同时降低空间复杂性。第三，基于离散平滑优化的冗余节点消除策略有效地减少了控制点和路径的总长度，并大大降低了随后的轨迹优化的难度。最后，基于实际地图栅格化的仿真结果突出了路径计划的高级性能以及基准之间的比较，而拟议的策略则表明了优化的A*算法可显着提高计划中路径的安全性和合理性。值得注意的是，它将遍历节点的数量减少了84％，总转弯角度降低了39％，并在一定程度上缩短了总路径长度。