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World File Search System莫罗
人工智能在远程监控数据处理任务中的应用Yu.Yu.格罗莫夫 1，I.N.伊什丘克 1，V.V.罗季奥诺夫 1
摘要 本文提出了一种使用深度学习卷积神经网络U-net对地表多时相多光谱图像进行分类的方法。使用无人驾驶飞机的多光谱光电系统获取可见光和红外图像，并用于构建该地区的正射影像图。根据获得的数据，训练神经网络来解决检测人造物体的问题。基于深度学习和热物理参数评估的远程监控对象智能识别方法允许使用遗传算法创建背景目标环境。该算法解决了热导率的系数反问题，并提供了材料热物理参数的估计。为了训练模型，引入了 18 类物体，根据人造物体和背景（人为或自然景观）之间的热对比差异进行研究。每天以 4 小时为间隔对地球表面进行 6 次勘测。该实验于2021年夏季进行，具体日期为8月4日至5日。在人造物体的检测和分类任务中，发现该模型表现出具有不同可靠性的适用性。进行的研究表明，在模型运行过程中发现了所需的对象类别。关键词1 深度学习，分类，分割，远程监控，神经网络，遗传算法，背景目标环境，光电系统，热物理参数。人工智能在远程监测数据处理任务中的应用 YY Gromov 1、IN Ishchuk 1、VV Rodionov 1
大卫·罗尔
• DAR*，L. Ding* 等人。具有 Fluxonium 量子比特的快速高保真门的圆极化驱动和相称脉冲。准备中（2024 年）。• L. Ateshian，DAR 等人。Fluxonium 量子比特相干性：温度和磁场依赖性的表征。准备中（2024 年）。• DAR 等人。弱磁场下超导量子比特中 1/𝑓 通量噪声的演变。物理评论快报（2023 年）。[链接] • B. Kannan、A. Almanakly、Y. Sung、A. Di Paolo，DAR 等人。使用波导量子电动力学的按需定向微波光子发射。自然物理（2023 年）。[链接] • DAR，PJ Atzberger。具有相分离域的异质囊泡的粗粒度方法：形状波动、板压缩和通道插入的弹性力学。数学与计算机模拟（2023 年）。[链接] • DAR、M. Padidar 和 PJ Atzberger。表面波动流体动力学方法用于弯曲流体界面内粒子和微结构的漂移扩散动力学。计算物理学杂志（2022 年）。[链接]
阿玛莉亚·巴罗内
工作相关技能 Amalia Barone 的主要研究兴趣是利用基因组工具研究遗传资源的变异性，并将其应用于植物育种的传统和创新策略。近年来，她的基础研究主要集中在提高番茄果实品质和增强对非生物胁迫的耐受性。她的研究活动针对野生物种或其他种质来源的基因组和转录组的研究，以检测决定理想表型的等位基因变异。高通量基因分型平台与深度形态生理多性状评估相结合是她目前使用的育种方法，用于识别参与对非生物胁迫耐受性反应的关键基因。最近，基因组编辑技术的发展促使她开始在研究中使用 CRISPR-Cas 9，以了解可能与果实品质有关的候选基因的作用。 数字技能 熟悉 Web 服务器、茄科数据库服务器和 Microsoft Office 软件。
destaco.com - 科莫索
自 1915 年成立以来，DE-STA-CO 一直致力于提供卓越的客户服务。该公司在接下来的四十年中稳步发展，并于 1958 年开始国际扩张。1983 年，DE-STA-CO 在泰国开设了第一家海外制造工厂。随着 1996 年收购 Robohand，DE-STA-CO 开始涉足自动化领域，此后通过收购和整合 Camco 和 Ferguson 等其他知名品牌不断扩张。2008 年，中央研究实验室 (CRL) 加入 DE-STA-CO 团队，我们加强了在生命科学领域的影响力。
阿肯色州莫梅尔总体规划
1967 年，阿肯色州商人兼保险业高管 Jess P. Odom 投标约 5,000 英亩土地，并着手建造一座“新城”。Odom 成立了 Maumelle Land Development, Inc.，并在美国住房和城市发展部的帮助下制定了总体规划。Maumelle 是 20 世纪 70 年代初美国出现的 13 个总体规划城市之一。到 1974 年春天，该镇的基础设施和总体规划已经到位，第一个家庭搬了进来。Maumelle 于 1985 年 6 月 21 日被宣布为一级注册城市。如今，人口超过 15,000 人，已经发展成为一个拥有商业、教堂和工业的完整社区。
