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这项工作提出了一种在整个场景中从WiFi通道状态信息(CSI)中综合IMENES的开创性方法。利用wifi的优势,例如成本效益,照明不变性和墙壁穿透功能,我们的方法可以视觉弥补房间边界以外的室内环境,而无需相机。更一般地,它通过解锁执行基于图像的下游任务(例如视觉活动识别)的选项来提高WiFi CSI的可解释性。为了实现从WiFi CSI到图像的跨模式翻译,我们依赖于适合我们问题细节的多模式变量自动编码器(VAE)。我们通过消融研究结构结构的消融研究以及对重建图像的量词/定性评估,广泛评估了我们提出的方法。我们的结果证明了我们方法的生存能力,并突出了其实用应用的潜力。
多种因素促使 CSI 成为一种独特的供应品类别。国防部 (DoD) 多次收到用于安全关键应用的有缺陷、可疑、记录不当、未经批准和欺诈性的补给零件。国防部和国防工业认识到,除非建立并严格遵循流程,否则这些零件可能导致航空事故和危险,这是不可接受的。为此,国防部采购组织、项目办公室、职能专业部门、供应中心、合同管理办公室和承包商建立并应用了自己的关键物品管理方法。尽管他们都有相同的意图(即确保安全关键部件的质量),但术语、政策和程序的泛滥造成了不可接受的风险,这是由于政策存在差距以及对在特定情况下适用哪些政策感到困惑。因此,本手册中描述的“航空 CSI”一词、公法以及实施政策和流程的建立是为了在军事部门和国防机构中标准化术语、定义、标准和管理程序。 1.1. CSI 的政策基础 军队的 CSI 政策、流程和通用术语均以公法 108-136 第 802 节和 DFARS 209.270 为基础。除了确立“关键安全项目”这一术语(定义见上文)外,他们还定义了
摘要:极端天气,包括热浪,对生态系统和人类健康构成了显着威胁。随着全球温度继续升高,热浪的频率和严重程度将增加。因此,向公众传播与热有关的风险越来越重要。一种常用的通信工具是气候变化指数(CSI),该指数确定了通过Climente Change进行的极端天气事件(例如热浪)的可能性。测试了CSI对人们对气候变化与极端天气之间联系的理解的影响,我们进行了一个实验,告知3902名美国成年人,气候变化使2023年7月的热浪在美国的可能性至少高出5倍。除了此标准CSI措辞和两个控制消息外,我们还探索了重新标记幅度为百分比的有效性,以及机械和归因是否解释了气候变化和热浪之间关系的解释,是否会进一步增加理解。所有治疗方法都使人们相信气候变化使2023年7月的热浪可能更有可能,并且总体上可能使热浪更有可能。此外,我们发现表达幅度的百分比比标准CSI框架更有效。我们还发现,仅谈论热浪而没有提及气候变化,就足以改变信念。
作为承诺改善其货物安全性的回报,C-TPAT 成员将获得一系列好处,这些好处可能会改变其货物的风险特征,从而降低全面检查的可能性。在提供好处之前,CBP 会审查申请人的会员协议和安全档案中包含的自我报告信息。此外,CBP 还会在授予进口商好处之前评估其合规历史。但是,CBP 在成员接受验证过程之前授予好处,验证过程是 CBP 验证其安全措施是否可靠、准确和有效的方法。尽管 CBP 的目标是在 3 年内验证成员,但迄今为止已验证了其中的 11%。此外,验证过程并不严格,因为验证的目标、范围和方法是与成员共同商定的,并且 CBP 没有书面指南来表明验证所需的工作范围。此外,尽管 CBP 最近已转向基于风险的方法来选择要进行验证的成员,但它尚未确定管理安全风险所需的验证数量和类型,或完成验证所需的 CBP 工作人员。此外,美国海关及边境保卫局尚未为该计划制定一套全面的绩效衡量标准,关键的计划决策并不总是有记录,计划信息也没有定期或准确地更新。CSI 计划旨在在高风险集装箱驶往美国之前,在外国港口对其进行检查。该计划改善了美国和外国海关之间的信息共享,提高了国际上对全球航运系统安全的认识。然而,有几个因素限制了美国海关及边境保卫局成功检查集装箱以确定其是否具有高风险的能力。其中一个因素是由于政治和实际考虑导致的人员配备不平衡,这阻碍了美国海关及边境保卫局对 CSI 港口的检查工作。结果,从 CSI 港口运往美国的 35% 的货物没有成为检查对象,也没有接受海外检查——这是 CSI 计划的主要目标。此外,截至 2004 年 9 月 11 日,由于各种原因(例如操作限制),28% 的被转交给东道国政府进行检查的集装箱没有接受海外检查。其中 1% 的转介被东道国政府官员拒绝,通常是因为他们认为这些转介是基于与安全威胁无关的因素。对于 72% 的转介集装箱,在海外进行检查,CBP 官员告诉我们没有发现大规模杀伤性武器。然而,CSI 港口使用的非侵入式检查设备的检测能力各不相同,而且对 CSI 中使用的设备没有最低技术要求。因此,美国海关及边境保卫局 (CBP) 无法保证根据 CSI 进行的检查能够有效地检测和识别集装箱中的恐怖分子大规模杀伤性武器。最后,美国海关及边境保卫局继续完善战略计划和绩效衡量标准,以帮助管理该计划并实现计划目标。在这些完善工作完成之前,很难评估 CSI 行动的进展情况。
从314个Eumetsat通道重新选择了一组新的红外大气发声干涉仪(IASI)通道。在选择通道时,我们使用通道评分指数(CSI)作为元素来计算单独添加的通道对统一模型(UM)数据同化系统的一维变异分析(1D-VAR)的影响,使用通道评分指数(CSI)作为优点。然后,通过计算每个单独的通道CSI贡献来选择200个通道。与大都会官员的UM的操作使用183个通道相比,新套装共享149个频道,而其他51个通道是新的。还检查了使用相同1D-VAR方法从熵还原方法中的选择。结果表明,可以使用拟议的CSI方法以更客观的方式进行通道选择。这是因为可以在整个IASI观察光谱中选择最重要的通道。在使用UM全球同化系统进行实验试验中,与操作渠道的结果相比,新渠道在改善预测方面具有总体中性影响。然而,在对照频道运行中显示的上流层潮湿偏见在实验试验中与新选择的通道大大减少了。潮湿偏见的降低主要是由于其他水蒸气通道,这些通道对对流层水蒸气敏感。
当前状况指数(CSI)通过将 2015 年以来取得的进展与实现 2030 年目标所需进展联系起来,评估当前的进展状态。如果某个条形图达到或超过 2023 年的线(5.33),则表示迄今为止已取得预期进展。对于中吕宋岛,CSI 显示,目标 7(可负担的清洁能源)和目标 10(减少不平等)是表现最好的目标,数据也足够。然而,它可能无法反映实际进展,因为每个目标下只监测一个指标。同时,目标 5(性别平等)和目标 16(和平、正义与强大机构)的指标数量不足或满足所需数据的比例不到 50%。目标 14(水下生物)未达到 CSI 估算的数据要求。其余目标均有所进步,但未达到2023年的预期目标(平均指数5.33),即这些目标虽然取得了进展,但未能达到预期进度(图1)。
在果园中,机器人的树级定位对于智能农业应用至关重要。但是,先前的解决方案无法提供足够的准确性。我们开发了我们的系统,这是一种基于固定识别的本地化系统,可以仅使用一个Lora网关提供树级的精度。我们提取在八个频道上显示的通道状态信息(CSI)作为填纸。为了避免用于构建和更新Fifgerprint数据库的劳动密集型站点调查,我们设计了CSI生成模型(CGM),该模型(CGM)了解CSIS及其相应位置之间的关系。使用静态LORA传感器节点的CSI进行CGM进行构建,以构建和更新Fifgerprint数据库。在两个果园中进行了广泛的实验,这是我们系统在以最小的开销和增强机器人导航准确性来实现树级定位方面的有效性。