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对空间全局观察的WMO愿景...
- WMO计划的核心：结合观察系统，电信设施以及数据处理和预测中心•自那时以来，基于空间的观察系统组件的重要性越来越重要。以及所有WMO计划的活动。四个主要组成部分：•2011年第16届WMO大会确认了该计划的四个主要组成部分：
纳米卫星地球观察的通信系统
本文提出了一个用于纳米卫星地球观察者初步设计技术的通信系统，作为用于管理和事物区域和国家资源各个方面的有用工具。在分析中提出了一个低地球轨道纳米卫星通信系统的设计过程。在拟议的论文中已经制定并解决了下一个目标：审查地球观察系统并研究了他们的设计选项，分析了板载天线设计背景，并提供了分析估计，例如设计通行带正交正交相位移位键盘键合和接收器在Simulink中使用Siming/Mathers a Offers ofer a Offers/Mathers逐步浏览，从而获得了simul shiming/Mathers，该阶段是逐步浏览的，该阶段的偏差范围均为数学范围。研究了它们的特征，观察到并分散了图表，星座和正交相移的信号轨迹，并根据当代设计概念。因此，这允许为纳米卫星类别提供创新的通信系统设计技术。
生命，死亡和自我：通过人体可塑性和合成生物的镜头观察的原始认知的基本问题
认知研究的核心是能够指定做出决策并拥有记忆和偏好的主题。但是，所有实际认知剂均由部分（例如由细胞制成的大脑）制成。将许多活跃亚基的整合到更大范围内出现的连贯自我中是进化认知科学的基本问题之一。典型的生物模型系统，无论是基础还是高级，都具有静态的解剖结构，该结构掩盖了心身关系的重要意义。生物工程的最新进展现在使得在细胞，器官和整个生物体水平组装，拆卸和重组生物结构成为可能。再生生物学和受控的嵌合主义表明，完整，“标准”，进化的动物体的认知研究只是一个狭窄的狭窄切片，这是一个更大且尚未尚未探索的现实的狭窄片段：具有生物学形式的动态形态的令人难以置信的可塑性，这些形式的动态形态具有内部和支持多样性认知类型的生物形式。在新颖的配置中生产生物体的能力清楚地表明，传统概念，例如身体，有机体，遗传谱系，死亡和记忆并不像通常认为的那样完善，并且需要进行大量修订来考虑可能的生活领域。在这里，我回顾了实验生物学的引人入胜的例子，说明了划界体和认知自我的边界是流体的，提供了一个机会，可以增强有关进化如何利用物理力对多尺度认知的探索。©2020 Elsevier Inc.保留所有权利。发育（墓前）生物电性对身体的动态控制和身体形式的动态控制如何演变为复杂的认知能力。最重要的是，具有行为能力e的功能性生物机构E合成生命机器的开发为大大扩展了我们对所有可能的物质实现的认知起源和能力的理解，尤其是那些从头开始的认知能力，尤其是那些没有长期的进化历史的匹配行为计划与Bodyplan匹配的人。通过新的，建造的生活形式的视角查看基本问题，不仅在基本的进化生物学和认知科学方面都会产生各种影响，而且在大脑的再生医学和人工智能中也会产生各种影响。
通过手术显微镜与术前成像观察的皮质血管对齐，以补偿脑移位
脑移位是脑组织的一种非刚性变形，受脑脊液的损失，组织操纵和重力的影响。这种变形可能会对外科手术程序的结果负面影响，因为基于术前图像的手术计划变得不太有效。我们提出了一种补偿大脑转移的新方法，该方法在术中神经外科手术过程中将术前图像数据映射到变形的大脑，从而增加了达到总切除术的可能性，同时降低了肿瘤周围健康组织的风险。通过3D/2D非刚性注册过程，将源自术前成像得出的3D明显模型比对在通过手术错误术中观察到的血管的2D图像上。表达的3D血管限制了大脑的体积生物力学模型，以将皮质血管变形传播到实质，然后转化为肿瘤。使用满足投影性和物理约束的能量最小化方法进行3D/2D非刚性注册。我们的方法对人脑的真实和合成数据进行了评估，这些数据既显示出定量和定性结果，又表现出其对实时手术指导的特殊适用性。
边界条件在散射可观察的量子计算中的作用
量子计算可能会提供机会，以随着物理时间的进化来模拟强烈相互作用的场理论，例如量子染色体动力学。这将使访问Minkowski-Signature的相关器，与目前进行的欧几里得计算相反。但是，与当今的计算一样，量子计算策略仍然需要限制有限的系统大小，包括有限的，通常是周期性的空间量。在这项工作中，我们研究了这在提取腺形和类似康普顿的散射幅度时的后果。使用Briceño等人中提出的框架。[物理。修订版d 101，014509（2020）]，我们估计各种1 d Minkowski签名量的体积效应，并表明这些量可能是系统不确定性的重要来源，即使对于当今欧几里得计算标准的体积也很大。然后，我们提出了一种改进策略，基于有限体积的对称性减少。这意味着产生相同洛伦兹不变的运动点在周期系统中仍可能在物理上不同。我们所证明的是，在数值和分析上，在此类集合上平均都可以显着抑制不需要的体积变形并改善物理散射幅度的提取。由于改进策略仅基于运动学，因此可以在不详细了解系统的情况下应用它。
搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞（本项目）的环境影响评估中，位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前，香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主，而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙，人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作，通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察，探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计，可实现模块化，并可成功部署在各种结构中，确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势，可满足户外环境长期监测的需求：(i) 自动连续录制；(ii) 高分辨率视频；(iii) 高帧率视频；(iv) 巨大的本地数据存储；(v) 保护恶劣环境（例如极端天气条件）。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频，同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后，实施了 AI 算法，以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭，即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题，我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中，我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化，这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征，例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种，平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势，能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段，以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。
搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞（本项目）的环境影响评估中，位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前，香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主，而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙，人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作，通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察，探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计，可实现模块化，并可成功部署在各种结构中，确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势，可满足户外环境长期监测的需求：(i) 自动连续录制；(ii) 高分辨率视频；(iii) 高帧率视频；(iv) 巨大的本地数据存储；(v) 保护恶劣环境（例如极端天气条件）。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频，同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后，实施了 AI 算法，以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭，即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题，我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中，我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化，这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征，例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种，平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势，能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段，以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。
飞行员的自动凝视分类：使用多任务卷积网络作为飞行教练观察的代理
让飞行员在模拟器中与附近的教练一起进行模拟飞行任务。在评估这些飞行员的表现时，飞行教练依靠观察和事后评估。扫描模式是飞行教练背景的重要方面，是基本飞行的基础。例如，学生可能会扫描得太快、遗漏或注视 - 这些是扫描地平线和交叉检查仪器时常见的错误（美国空军 [USAF]，2019 年）。据传，飞行教练经常提到头部和眼球运动对于判断学生意图和态势感知至关重要。带有嵌入式眼动追踪的基于虚拟现实的训练环境可以自动化并为教练观察的某些方面提供更多背景信息，并可能加快学习过程。在这项研究中，我们评估了如何使用眼动追踪（结合机器学习）客观地评估飞行员在训练期间的扫描模式，这可能会减少教练的整体工作量。因此，两个关键的研究问题是：
使用人工智能分析闭路电视摄像机图像进行连续观察的准确性验证
夜间（晚上 8 点至 10 点的 1 小时） 所有车型 97.0%（77.6%） 96.6%（75.5%） 32.3%（24.1%） 小型车 52.3%（28.4%） 49.7%（29.0%） 31.8%（23.3%） 大型车 12.1%（6.9%） 13.9%（8.0%） 19.8%（13.3%）
进行护理观察的定性研究
摘要背景所有入住急性住院精神病科的患者都必须在夜间接受每小时或每 15 分钟一次的护理观察，以确保他们安全并能呼吸。然而，这种做法虽然能确保患者安全，但也会扰乱患者的睡眠，从而对患者的康复产生负面影响。目的本文介绍了在急性精神病住院病房引入人工智能（“数字辅助护理观察”）的过程，使工作人员能够进行每小时和 15 分钟的观察，在保证患者安全的同时最大限度地减少对患者睡眠的干扰。结果初步数据表明，当两者同时进行时，数字辅助护理观察与无传感器观察的结果一致，并且在估计的 755 个患者夜晚中，新系统没有发生任何不良事件。初步定性数据表明，新技术改善了患者和工作人员的夜间体验。讨论 该项目表明，数字化辅助护理观察可以维护患者的安全，同时可能改善患者和工作人员在急性精神病房的体验。本研究的局限性，即其叙述性以及患者未随机接受新技术的事实，表明应将报告的结果视为定性和初步的。 临床意义 这些结果表明，急性住院精神病房夜间提供的护理可以通过这项技术得到显著改善。这需要更彻底和更严格的评估。
不可观察的蒙特卡洛计划非骚扰重排任务
摘要 - 在这项工作中，我们提出了一位用于创建开环轨迹的计划者，该轨迹可以使用非恐怖分子的方法来解决不确定性下的重排计划问题。我们首先将蒙特卡洛树搜索算法扩展到了不可观察的域。然后，我们提出了两项默认政策，使我们能够快速确定实现目标的潜力，同时考虑到重新安排计划至关重要的联系。第一个策略使用从一组用户演示中生成的学习模型。可以快速查询此模型的一系列动作，这些操作试图创建与对象并实现目标。第二策略在全州空间的子空间中使用了启发式指导计划者。使用这些目标知情政策，我们能够快速找到该问题的初始解决方案，然后在时间允许的情况下不断地重新填充解决方案。我们在桌子上的7个自由度操纵器移动对象上演示了我们的算法。