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World File Search System遮挡
加州太阳能消费者保护指南 - Island Energy
• 我的屋顶是否能接收到充足的阳光，还是大部分都被遮挡？屋顶朝向哪个方向？大部分都被遮挡或朝北的屋顶不适合安装太阳能。如果您计划很快更换屋顶，则应在安装屋顶太阳能系统之前更换屋顶。• 如果您的屋顶被遮挡严重或状况不佳，或者您是租户，那么社区太阳能计划可能非常适合您。使用社区太阳能，您可以从位于加州各地的太阳能项目获得 50% 至 100% 的电力。社区太阳能计划各不相同，可能会增加您的电费或节省电费。请联系您的电力供应商了解更多信息。
REMOTESENSING_9812765 1..10 - 科学
通过机载光学切片 (AOS, [1 – 10])，我们引入了一种宽合成孔径成像技术，该技术使用传统无人机对森林上方的图像进行采样。这些图像通过计算组合（注册到地面并取平均值）为积分图像，可抑制强遮挡并使隐藏目标可见。AOS 依赖于统计概率，即从多个角度看，森林地面上的某个点不会被植被遮挡，如 [2] 中的统计概率模型所解释的那样。可以进一步分析积分图像，以支持例如使用高级深度神经网络进行自动人员分类。在 [9] 中，我们已证明，在分类之前集成原始图像而不是合并原始图像的分类结果，在对空中热图像中部分遮挡的人进行分类时效果明显更佳（平均精度 92% vs. 25%）。在 [10] 中，我们展示了第一款基于 AOS 的全自动搜救无人机。与机载激光雷达 [11 – 14] 或合成孔径雷达 [15 – 18] 等替代方案相比，AOS 的主要优势在于，当部署在低成本片上系统计算机 (SoCC) 上进行遮挡消除时，其实时计算性能和高空间分辨率；它适用于其他波长，例如用于野生动物观察和搜救的远红外，或用于农业和林业应用的近红外。AOS 是被动的
安装说明
3.1.1 在北纬地区，组件应朝南，在南纬地区，组件应朝北。 3.1.2 有关最佳安装角度的详细信息，请参阅标准太阳能光伏安装指南，或咨询信誉良好的太阳能安装商或系统集成商。 3.1.3 组件在任何时候都不应被遮挡。如果组件被遮挡或部分被遮挡，它将无法在理想条件下运行，并导致功率输出降低。 3.1.4 一般而言，我们不建议将光伏系统安装在距离海岸线 500 米以内的地方。如果您计划这样做，请联系 Ulica 的全球客户服务部门和/或参阅 Ulica 光伏组件近岸安装指南。 3.1.5 请勿在可能产生或收集易燃气体的设备附近或位置使用组件。 3.1.6 一般而言，我们不建议以小于 10 度的倾斜角安装光伏板。在这种情况下，光伏组件的发电量将难以保证。3.1.7 组件固定位置应距地面或屋顶15cm。
2024 Eclipse 教育者指南
地球上不同位置将经历不同程度的日食，具体取决于它们在月球阴影中的位置。阴影最暗的内部部分称为本影，而阴影较亮的外部部分称为半影。本影的圆形阴影沿地球表面的一条线移动，称为全食带，对于 2024 年的日食，阴影将超过 100 英里宽！那些在半影路径上的人，比如我们休斯顿的所有人，将看到日偏食。在休斯顿，我们可以预期 94% 的太阳被遮挡或遮蔽，考虑到美国其他远离本影的地方最多只能看到 50% 的遮挡，这个数字已经相当不错了。
混合现实，提高演习真实感、提高现场训练效率、缩短演习准备时间的颠覆性技术
执行混合现实需要解决许多问题。首先，必须找到/构建一个能够将虚拟 3D 场景叠加在受训者真实世界视角上的显示系统。为此，需要随时捕捉用户的准确位置和头部方向。此外，真实物体和虚拟物体之间的遮挡对于受训者的有效沉浸至关重要（例如，躲在墙后面的虚拟敌人不应该被受训者看到）。因此，需要找到一种捕捉现实世界的方法，以正确处理这些遮挡。此外，为了与虚拟角色互动，关注下马士兵射击虚拟角色的能力至关重要，这需要在士兵扣动扳机时获取其突击步枪的精确位置和方向。最后，保持受训者自由移动的能力需要他佩戴自主和非侵入式设备来执行任务。
pix2gestalt：通过合成批发
摘要我们介绍了PIX2GENTALT，这是一个用于零拍摄分段的框架，该框架学会了估计仅在闭塞背后部分可见的整个对象的形状和外观。通过利用大规模扩散模型并将其表示形式转移到该任务中，我们学习了一个有条件的扩散模型，用于在挑战零摄像的案例中重新构造整个对象，包括破坏自然和物理先验的示例，例如艺术。作为培训数据，我们使用了一个合成策划的数据集，其中包含遮挡对象与整个对应物配对。实验表明，我们的方法在既定基准上都超过了受监督的基准。我们的模型还可以用来显着改善在遮挡存在下的现有对象识别和3D重构方法的性能。
ARO-中心-W2-868
双技术运动传感器（PIR/微波）无线窗口中心室外 IP54，远距离 30 毫米主动防遮挡，覆盖范围达 6 米，防宠物，卷帘功能，载波频率 868~868.6 MHz，双向通信，AES128 加密，跳频，电源 3~3.6V，包括 ARM310-W2-868 输入扩展
克服盲点
摘要 - 我们的工作引入了一个模块，用于评估以高不确定性为标志的动态环境中自动驾驶汽车的轨迹安全性。我们专注于被阻塞的区域和遮挡的交通参与者，有关周围障碍的信息有限。为了解决这个问题，我们提出了一个软件模块，该模块处理由城市环境中静态和动态障碍物创建的盲点（BS）。我们使用各种批判性指标来确定咬合的交通参与者，预测他们的运动并评估自我车辆的轨迹。该方法提供了直接的模块化集成到运动计划者算法中。我们提出了关键的现实情况，以评估我们的模块并将我们的方法应用于公开可用的轨迹计划算法。我们的结果表明，可以通过将安全评估纳入计划过程来实现安全而有效的驾驶。本研究中使用的代码可作为开源软件公开使用，可以通过以下链接访问：https：//github.com/tum-avs/frenetix-occlusion。索引术语 - 自主驾驶，轨迹计划，避免诉讼，安全性，遮挡意识