什么是“泥炭地沼泽”,为什么要保护它们?沼泽是一种湿地景观,它积累了来自死植物物质的泥炭的有机材料,尤其是苔藓。可以在爱尔兰的许多地区,尤其是在中部地区和山区西部找到它们。沼泽不是爱尔兰独有的,但是在欧洲,只有芬兰比这个国家拥有更多的Boglands。世界上最大的沼泽地区被认为是在西伯利亚的永久冻土之下。对爱尔兰的Boglands的态度在上个世纪发展。对这些湿地的看法已经从被认为是荒地的,被用作燃料资源,现在越来越被视为必须保护和保存的独特且有价值的栖息地。的确,爱尔兰的Boglands对爱尔兰社会具有重要的文化,历史和生态价值。的确,爱尔兰的Boglands对爱尔兰社会具有重要的文化,历史和生态价值。
8 月 2 日,南卡罗来纳州肖空军基地第 20 安全部队中队的军犬队与第 208 军犬支队一起在杰克逊堡接受训练。(左上) 高级飞行员 Elyse Mora 向她的 K-9 搭档 Star 致意。(上) 陆军大规模杀伤性武器处理员和他的搭档做好准备。(中左) 被分配到第 20 安全部队中队 K-9 的飞行员参加杰克逊堡的训练。(中) 参谋军士第 208 军犬支队小队队长 Mi chael Coffey 与他的 K-9 搭档一起进行动作。(上) 陆军军犬与空军第 20 安全部队中队一起参加联合射击训练。(左) 陆军中士8 月 2 日,Alijah Springer 在与第 20 安全部队中队联合训练演习期间,在射击场上准备配枪,与 K-9 伙伴一起训练,以适应战斗的巨大噪音。
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在过去十年中,机器学习 (ML) 已成为许多数据驱动应用的主要驱动力。因此,快速发展的太空行业准备利用最近的 ML 进步来实现其大部分数据处理的自动化。这包括基于卫星的应用,例如地球观测、通信、导航以及航天器的自动故障检测和恢复。关键的 ML 算法(例如对象检测、语义分割、姿势估计和异常检测)有助于实现这些太空应用。然而,许多这些算法(即经过训练的模型)会产生大量的计算工作量,需要大型、耗电的 GPU 来执行,这与在太空环境中运行是不相容的。另一方面,对于许多需要低延迟解决方案的卫星应用来说,下行数据进行地球处理也不是一种选择。边缘计算是数据源头的有效处理解决方案,这可能是使 ML 广泛用于卫星应用的关键。此外,通过减少卸载敏感数据的需要,机载处理可以减轻与隐私相关的障碍,阻碍 ML 在太空中的应用。
每个机场均配备机场照明系统 (AFL) 作为飞机着陆、起飞和滑行的视觉辅助,以确保航班安全运行。AFL 之一是精密进近航道指示器 (PAPI),其功能是引导飞行员提供正确的着陆角度信号以便在跑道上着陆。PAPI由4个盒子组成,分别是盒子A,B,C,D,每个盒子有2个PAPI灯,这样加起来就有8个PAPI灯。特别是在阿迪苏玛莫苏拉卡尔塔国际机场,PAPI和恒流调节器之间的距离非常远,并且没有对PAPI的直接监控和控制。一旦发生 PAPI 损坏,技术人员将首先从塔台收到信息,并且处理会延迟,这可能会影响飞行安全。针对发现的问题,作者提出了解决方案,即使用可编程逻辑控制器 (PLC) CP1E N30SDR-A 和人机界面 (HMI) 作为显示监视器,创建 PAPI 监控系统。使用的方法是使用电压分压器电压传感器连接到PAPI和SRF05超声波传感器来检测飞机的高度,然后转发给Arduino,之后PLC将从Arduino接收数据并转发给HMI 作为监视器显示。该工具可以在超声波传感器、电压读数和HMI监控方面发挥良好的作用。该工具的电压传感器测试结果是,框A的误差为3.92%,框B的误差为1.28%,框C的误差为4.7%,框D的误差为2.09%。关键词:AFL、Arduino、CCR、HMI、监控、PAPI、控制器、PLC、跑道、传感器