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建筑安全高级文凭（ADCS）首先...
水泥混凝土植物操作搅拌机m/c（混凝土卡车搅拌机，高速公路运输搅拌机）；批处理厂；混凝土的运输；混凝土泵和卡车安装的混凝土泵；滑动摊铺机；混凝土桶（气动和机械操作）；将建筑商提升器的水桶小费；混凝土压实工具和设备（板和柱振动器；水泥混凝土块生产热混合沥青厂沥青沥青水泥（堆肥/层桅沥青沥青沥青熔融设备；滚动的沥青混凝土;移动沥青层；移动沥青层，并完成沥青式摊铺机（车轮型式式式式式机械装置； ＆拖车;）;挖掘机（挖式ho，翻盖，拖拉线，北斗或铲子，撇渣器；管道层，砖层，混凝土层，沥青层；挖掘机工具；
为学生立方体卫星开发 ADCS
通过实施良好的工程实践、进行测试和验证其系统，在 CubeSat 计划中发挥重要作用 [1]。大多数 CubeSat 任务都是由学生在学术背景下开发的。由于这一事实，根据统计分析，大部分此类卫星在部署后立即发生故障 [2]。CubeSat 的一些卫星子系统发生故障可能会损坏运载火箭或主要有效载荷，并使整个 CubeSat 计划卫星的发射陷入危险。如果操作不当，可能会产生太空垃圾，需要额外的努力和经济成本来减轻它。为了避免这种情况，数字孪生可用于跟踪和检测已停止运行的卫星，以及计算已运行或新卫星的安全轨迹 [3]。CubeSat 计划卫星的电源系统有特殊要求，以防止在安装和分配期间激活任何供电功能
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。
艾德克斯200
• 每轴总动量存储：+/-1.5 至 +/- 6.0 mN.ms 每轴一个反作用轮 • 最大扭矩：0.1 mN.m • 三轴磁力矩器配置，磁偶极矩高达 0.4 A.m² • 外部接口可连接 6 个或更多太阳传感器 • 即发即弃控制 • 标准 I 2C 兼容接口。RS422、RS485 和 UART 为选配 • 即插即用设计 • 主要组件通过了高达 45 krad 的辐射耐受测试 • 内置指向模式：目标指向、太阳指向、天底指向、快速旋转模式（使用磁力矩器时最大 200°）和防翻滚 • 质量轻：400g（带 RW210.15 反作用轮） • 功率低（标称值）：1.4W • 外形尺寸：95 x 90 x 32mm
