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World File Search System物理变量
跨社会经济部门的季节性气候服务的联合验证和评估框架
摘要：鉴于不断发展的科学知识及其不断发展的翻译以满足社会需求，评估共同制作的气候服务提供的信息是及时的。在这里，我们提出了一个联合评估和验证框架，以评估原型服务，以根据Horizon 2020（H2020）气候预测提供启用知识服务（CLARA）项目的经验提供季节性预测信息。首先利用哥白尼气候变化服务服务季节性预测来评估克拉拉服务产生的预测的质量和价值，并从水资源管理，农业和能源生产领域响应知识需求。此联合预测验证和服务评估突出了物理变量，服务和部门之间的各种技能和价值，以及需要弥合验证和面向用户评估之间的差距。我们根据服务开发人员和用户的经验和建议提供了可能需要部署此类验证和评估练习的经验和建议。最后，我们为服务开发中的联合验证和评估框架形式化，跟随跨学科（从数据提供者到服务用户）和跨学科链（气候，水文学，经济学和决策分析）。
使用U-NET
摘要内部可变性与起伏有关，该波动源自气候成分固有的过程及其相互作用。另一方面，强迫变异性描述了外部边界条件对物理气候系统的影响。一种方法是为了区分表面空气温度内的内部和强制变异性。使用噪声到数字的方法用于训练神经网络，在内部变异性和图像噪声之间进行类比。使用从1901年到2020年的表面空气温度数据编制了大型训练数据集，该数据是从大气 - 海洋通用循环模型模拟的合奏中获得的。用于培训的神经网络是U -NET，这是一个主要用于图像分割的广泛采用的卷积网络。为了评估性能，从两个单模型初始条件大合奏，集合平均值和U -NET的预测进行比较。U -NET在区域尺度上观察到了显着的差异，但UNET将内部变异性降低了四倍。在证明了厄尔尼诺南部振荡的有效过滤时，U -NET遇到了捕捉北大西洋变化的挑战。这种方法具有扩展到其他物理变量的潜力，从而促进了对长期外部强迫触发的气候变化的见解。
再次低软量定理
摘要表明，与Lebiedow-Icz等人的主张相反。（Phys Rev D 105（1）：014022，2022）在适当的物理变量中配制的较低定理（Phys Rev 110（4）：974–977，1958）用于软光子发射不需要任何模拟。我们还拒绝Lebiedowicz等人的批评。（2022）论文（Phys。Burnett和Kroll。修订版Lett。 20：86–88，1968; Nucl Phys B 307：705–720，1988年的Lipatov。 同时，我们确定了Burnett and Kroll（1968）中的一些不准确性，以呈现软孔定理的旋转一半属性。 我们还指出了经典教科书中低定理的缺点（Berestetskii等人 量子电动力学。 Pergamon Press，牛津，1982年； Lifshitz和Pitaevsky在相对论量子理论中，第2部分，Fizmatlit，2002）。Lett。20：86–88，1968; Nucl Phys B 307：705–720，1988年的Lipatov。同时，我们确定了Burnett and Kroll（1968）中的一些不准确性，以呈现软孔定理的旋转一半属性。我们还指出了经典教科书中低定理的缺点（Berestetskii等人量子电动力学。Pergamon Press，牛津，1982年； Lifshitz和Pitaevsky在相对论量子理论中，第2部分，Fizmatlit，2002）。
人工智能的工程应用
在生产线上解决产品质量标准时，一个关键问题是确定定义最终产品质量的参数并对其进行跟踪。自动机械工作条件不一致时的过程控制问题，即当某些参数高度可变时，在文献中仍未得到充分探索。当最重要的过程变量无法直接测量时，这一目标变得更具挑战性。本文表明，通过将软传感器（其预测模型是神经网络）与异常检测器耦合，可以实现质量控制。该方法已应用于生产线上的自动机械，其中生产率的高变化性对测量的物理变量有重要影响。这使得自动化和准确的质量控制变得困难，因为在这个测试案例中收集的数据是加速度计信号，根据定义，加速度计信号对机器生产率的变化极为敏感。结果表明，该方法优于过去提出的许多其他分类方法（支持向量机、集成袋装树、判别分析、K 近邻和直接应用神经网络），即使在有限数量的机器工作点中收集了异常数据，也能根据四个指标（准确率、精确度、召回率和 𝐹 1 分数）获得令人满意的结果。特别是，在仅收集标称条件的生产率下，准确率也达到了 92% 以上。该程序超过了神经网络的直接训练（新生产率的准确率为 57.6%），以及基于无量纲特征提取的浅层方法的应用（新生产率的准确率约为 35%）。
激光雷达探测热带森林中单棵树的大小 - IGN
热带森林树木的特性测量仅限于实地技术，主要测量树干圆柱形部分的直径，在测量形状不规则的大树以及其他尺寸属性（例如树总高和树冠大小）时存在很大的不确定性。在这里，我们介绍了一种将激光雷达点云数据分解为与单个树冠 (ITC) 相对应的 3D 聚类的方法，该方法可以估算热带森林的许多生物物理变量，如树高、树冠面积、树冠体积和树木数量密度。使用在巴拿马巴罗科罗拉多岛 50 公顷热带森林科学中心 (CTFS) 地块上收集的机载高分辨率激光雷达数据测试了基于 ITC 的方法。由于缺乏实地树高和树冠大小测量，因此无法直接验证 ITC 指标。我们通过比较使用地面和激光雷达单株树木测量值在多个空间尺度（即 1 公顷、2.25 公顷、4 公顷和 6.25 公顷）上估算的地上生物量 (AGB) 来评估我们方法的可靠性。我们研究了四种不同的激光雷达得出的 AGB 模型，其中三种基于单株树木的高度、树冠体积和树冠面积，一种使用激光雷达树冠高度模型在样地水平上计算平均树冠高度 (TCH)。结果表明，所有基于 ITC 大小和 TCH 的模型的预测能力随着空间分辨率的降低而增加，最差的模型在 1 公顷时为 16.9%
使用视频视觉变压器对周围车辆的巷道更改预测
摘要：预期周围车辆的车道变化对于自动驾驶汽车的安全和ffi cient运行至关重要。以前的作品采用了不包含上下文信息的物理变量的用法。最近的方法依赖于行动识别模型，例如3D CNN和RNN，从而处理了复杂的体系结构。尽管变形金刚的出现成为行动识别，但采用变压器体系结构的作品有限。自主驾驶依赖于许多外部因素，包括驾驶员行为，天气状况，意外障碍和遵守Tra FFI C规则。但是，关键组件是能够准确预测自动驾驶汽车之前的车辆是否可能改变车道的能力。这项研究通过采用视频动作预测来应对自动驾驶汽车中车道变化预测（LCP）的关键挑战，并特别着重于整合视频视觉变形金刚（Vivit）。使用摄像头输入得出的小管嵌入，此方法利用了预防数据集，该数据集提供了对车辆轨迹和关键事件的详细注释。该方法超过了先前的模型，在通过1秒地平线预测车道变化方面达到了超过85％的测试精度。比较分析重点介绍了Vivit在视频数据中捕获时空依赖性方面的优越性，同时也需要更少的参数，从而提高了计算EFFI的效率。这项研究有助于通过展示Vivit在现实世界应用中的E FFI CACY并提倡进一步探索以提高车辆安全性和E FFI效率的进一步探索，从而有助于提高自主驾驶技术。
EMG信号分析技术：检测、处理、分类和应用
1 多媒体大学工程学院，63100 Cyberjaya，雪兰莪，马来西亚。*通讯作者：M.B.I.Raez，多媒体大学工程学院，63100 Cyberjaya，雪兰莪，马来西亚。电子邮件：mamun.raez@mmu.edu.my 提交日期：2005 年 10 月 4 日；修订日期：2006 年 1 月 9 日；接受日期：2006 年 1 月 18 日。索引词：肌电图；傅里叶分析；肌肉；神经系统。摘要 肌电图 (EMG) 信号可用于临床/生物医学应用、可进化硬件芯片 (EHW) 开发和现代人机交互。从肌肉获取的 EMG 信号需要先进的方法来检测、分解、处理和分类。本文的目的是说明 EMG 信号分析的各种方法和算法，以提供理解信号及其性质的有效方法。我们进一步指出了一些使用 EMG 的硬件实现，重点关注与假手控制、抓握识别和人机交互相关的应用。还进行了比较研究，以展示各种 EMG 信号分析方法的性能。本文为研究人员提供了对 EMG 信号及其分析程序的良好理解。这些知识将帮助他们开发更强大、更灵活、更高效的应用程序。简介 生物医学信号是指从任何器官获取的代表感兴趣物理变量的集体电信号。该信号通常是时间函数，可以用其幅度、频率和相位来描述。EMG 信号是一种生物医学信号，用于测量肌肉收缩过程中产生的电流，代表神经肌肉活动。神经系统始终控制肌肉活动（收缩/放松）。因此，EMG 信号是一种复杂的信号，由神经系统控制，取决于肌肉的解剖和生理特性。EMG 信号在穿过不同组织时会产生噪声。此外，EMG 检测器（特别是位于皮肤表面的检测器）会同时收集来自不同运动单元的信号，这可能会产生不同信号的相互作用。使用强大而先进的方法检测 EMG 信号
激光雷达探测热带森林中单棵树的大小 - IGN
热带森林树木的表征仅限于基于现场的技术，该技术侧重于测量树干圆柱形部分的直径，在测量形状不规则的大树以及其他尺寸属性（例如树的总高度和树冠大小）时存在很大的不确定性。在这里，我们介绍了一种将激光雷达点云数据分解为与单个树冠 (ITC) 相对应的 3D 簇的方法，该方法可以估计热带森林的许多生物物理变量，例如树高、树冠面积、树冠体积和树木数量密度。使用在巴拿马巴罗科罗拉多岛 50 公顷热带森林科学中心 (CTFS) 地块上收集的机载高分辨率激光雷达数据测试了基于 ITC 的方法。由于缺乏现场树高和树冠大小测量，因此无法直接验证 ITC 指标。我们通过比较使用地面和激光雷达单株树木测量值在多个空间尺度（即 1 公顷、2.25 公顷、4 公顷和 6.25 公顷）上估算的地上生物量 (AGB) 来评估我们方法的可靠性。我们研究了四种不同的激光雷达得出的 AGB 模型，其中三种基于单株树木高度、树冠体积和树冠面积，一种使用激光雷达冠层高度模型在地块水平计算平均树冠高度 (TCH)。结果表明，所有基于 ITC 大小和 TCH 的模型的预测能力都随着空间分辨率的降低而增加，从最差模型在 1 公顷时的 16.9% 到最佳模型在 6.25 公顷时的 5.0%。除了在更高的空间尺度（~4 公顷）下以及由于与树冠相关的边缘效应而导致的误差减少外，基于 TCH 的模型表现略好于基于 ITC 的模型。与根据森林类型和结构异速生长而区域性变化的 TCH 模型不同，基于 ITC 的模型是根据单个树木异速生长而得出的，可以扩展到全球所有热带森林。激光雷达检测单个树冠大小的方法克服了地面清查的一些局限性，例如 1) 它能够接触大树的树冠；2) 它能够评估大片和人迹罕至地区的树木密度、树冠结构和森林动态的方向变化，从而支持稳健的热带生态研究。© 2016 Elsevier Inc. 保留所有权利。
一种用于校正地形崎岖的森林地区机载高光谱影像的内核驱动 BRDF 方法
摘要：机载高光谱成像已被证明是一种有效的手段，可以为生物物理变量的检索提供新的见解。然而，从机载高光谱测量中获得的无偏信息的定量估计主要需要校正双向反射分布函数 (BRDF) 所描绘的陆地表面的各向异性散射特性。迄今为止，角度 BRDF 校正方法很少结合观察照明几何和地形信息来全面理解和量化 BRDF 的影响。森林地区尤其如此，因为这些地区通常地形崎岖。本文介绍了一种校正机载高光谱影像在崎岖地形上空森林覆盖区域的 BRDF 效应的方法，在本文的补充中称为崎岖地形-BRDF (RT-BRDF) 校正。根据机载扫描仪和局部地形的特点，为每个像素计算局部视角和照明几何形状，并在崎岖地形的情况下使用这两个变量来调整 Ross-Thick-Maignan 和 Li-Transit-Reciprocal 核。新的 BRDF 模型适用于多线机载高光谱数据的各向异性。本研究中的像素数设置为 35,000，基于分层随机抽样方法，以确保全面覆盖视角和照明角度，并尽量减少 BRDF 模型对所有波段的拟合误差。基于中国林业科学研究院在普洱地区（中国）的 LiDAR、CCD 和高光谱系统 (CAF-LiCHy) 获取的多线机载高光谱数据，将应用 RT-BRDF 校正的结果与当前经验（C、太阳冠层传感器 (SCS) 加 C（SCS + C））和半物理（SCS）地形校正方法的结果进行了比较。定量评估和目视检查均表明，RT-BRDF、C 和 SCS + C 校正方法均可降低地形影响。然而，RT-BRDF 方法似乎更有效地降低多条航线重叠区域反射率的变化，其优势在于可以降低由宽视场 (FOV) 机载扫描仪、崎岖地形和长飞行时间内变化的太阳照射角度组合引起的 BRDF 效应。具体而言，针叶林和阔叶林的变异系数 (CV) 平均下降分别为 3% 和 3.5%。这种改进在近红外 (NIR) 区域（即 > 750 nm）尤为明显。这一发现为大面积机载高光谱勘测开辟了新的应用可能性。