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定量降水估计（QPE）天气雷达使用衰减校正和Z-R关系算法的比率
定量降水估计（QPE）天气雷达在东Java Laode Nodeman的某些部分中使用Z-R关系算法的衰减和比较Z-R关系算法，Retnadi Heru Jatmiko博士，硕士。; Emilya Nurjani博士，S.Sc.，M.Sc。
将扩散模型缩放到现实世界3D激光雷达场景完成
计算机视觉技术在自动驾驶汽车的感知堆栈中起着核心作用。使用此类方法来感知给定数据的车辆周围环境。3D激光雷达传感器通常用于从场景中收集稀疏的3D点云。然而，根据人类的看法，这种系统努力鉴于那些稀疏的点云，因此很难塑造现场的看不见的部分。在此问题中，场景完成任务旨在预测LiDAR测量中的差距，以实现更完整的场景表示。鉴于最近扩散模型作为图像的生成模型的有希望的结果，我们建议将其扩展以实现单个3D LIDAR扫描的场景。以前的作品使用了从LiDAR数据提取的范围图像上使用扩散模型，直接应用了基于图像的扩散方法。差不多，我们建议直接在这些点上操作，并介绍尖锐的和降解的扩散过程，以便它可以在场景规模上有效地工作。与我们的方法一起，我们提出了正规化损失，以稳定在denoising过程中预测的噪声。我们的实验评估表明，我们的方法可以在单个LIDAR扫描中完成场景，作为输入，与最新场景完成方法相比，产生了更多详细信息的场景。我们认为，我们提出的扩散过程公式可以支持应用于场景尺度点云数据的扩散模型中的进一步研究。1
航空航天标准
MIL-G-4343 - 润滑脂，气动 MIL-C-5501 - 盖和塞，防尘防潮密封 MIL-P-5517 - 飞机液压设备中的塑料零件； MIL-C-5541 的一般测试 - 阳极氧化涂层（铝）MIL-N-6011 - 氮气、液体和气体MIL-I-8500 - 飞机和导弹零部件的互换性和可替换性MIL-P-8564 - 气动系统部件、航空、通用规范MIL-A-8625 - 阳极氧化涂层（铝）MIL-Q-9858 - 质量计划要求MIL-C-26074 - 涂层、化学镀镍、MIL-S-38130 的要求 - 系统和相关子系统和设备的安全工程、MIL-C-45662 的一般要求 - 校准系统要求
思考代理标准
思维代理标准代表了我们在分散系统中概念化和实施人工智能的方式的基本转变。通过通过灵魂，思想和身体的三组分体系结构建立一个为链子代理建立综合框架，我们为新一代的可互操作，自主系统创造了基础，可以在不同的平台和环境中无缝运行。标准通过杂音矩阵和标准化界面对合成性的重视实现了前所未有的灵活性，同时保持一致的行为模式和身份验证机制。这种方法不仅促进了代理开发中的创新，而且还确保了可以随着技术进步而发展的可靠，值得信赖的系统。随着协议实施的前进，Think Agent Standard有可能彻底改变多个行业，从分散的财务到游戏，从自治系统到数字身份管理。以围绕思想令牌为中心的代币学模型为所有参与者创造了一致的激励措施，同时通过精心分配的奖励和治理机制来确保可持续的生态系统增长。该标准的成功最终将取决于社区采用和生态系统的持续发展。通过提供开源工具，清晰的规格和经济激励措施，我们旨在培养一个充满活力的开发人员，用户和代理商的社区，这些社区将影响分散情报的未来。随着我们通过路线图的发展，我们邀请各个部门的利益相关者参与为人工智能的新范式建立这个新的范式。Think Agent Standard不仅是技术规范，而且是对人工智能如何成为分散网络的土著公民的愿景，可以使人类和机器之间的新形式的合作形式在保留开放性，互操作性，互操作性和无权创新的核心价值，从而定义了先前Internet标准的成功。
航空航天标准
DOD-STD-100 工程制图规范 MIL-STD-109 质量保证术语和定义 MIL-STD-129 装运和储存标记 MIL-STD-130 美国军用财产识别标记 MIL-STD-209 军用装备的吊索和捆绑规定 MIL-STD-808 地面和地面支援设备的表面处理、防护和表面处理方案代码 MIL-STD-810 环境测试方法和工程指南 MIL-STD-831 测试报告、MIL-STD-970 标准和规范的准备、优先顺序、MIL-STD-1189 标准国防部条形码符号的选择 MIL-STD-1190 C 级保存、包装和标记的最低指导原则 MIL-STD-1367 系统和设备的包装、处理、储存和运输能力计划要求设备 MIL-STD-2073-2 包装要求代码 DOD-STD-2101 特性分类 MIL-STD-2175 铸件、分类和检查 MIL-STD-2219 航空航天应用的熔焊
X-ICP：在极端环境中稳健本地化的可本质性感光激光雷达注册
摘要 - 在具有挑战性的环境中需要可靠的定位，需要现代机器人系统才能运行。基于激光雷达的局部化方法，例如迭代最接近的点（ICP）算法，可能会在几何无知的环境中遭受损害，这些环境已知，这些环境已知会导致点云登记性能恶化，并沿弱受约束方向推动散落的优化。为了克服这个问题，这项工作提出了i）稳健的可局部性检测模块，ii）局限性感知到的受限的ICP优化模块，该模块将其与统一的局限性检测模块相结合。通过利用扫描和地图之间的对应关系来实现所提出的可区分性检测，以分析优化的主要方向的对齐强度，作为其细粒度的LIDAR固定性分析的一部分。在第二部分中，然后将此可本质性分析集成到扫描到映射点云注册中，以通过执行受控更新或离开优化的脱位方向来生成无漂移姿势更新。所提出的方法经过彻底评估并将其与模拟和现实世界实验1中的最新方法进行了比较，证明了激光挑战环境的性能和可靠性提高。在所有实验中，所提出的框架表明没有环境特异性参数调整的准确且可推广的可局部性检测和可靠的姿势估计。
使用4D隐式神经表示
构建准确的地图是构成可靠的局部设备，计划和导航的关键构建块。我们提出了一种新的方法，可以利用LiDAR扫描来建立动态环境的准确地图。为此，我们建议将4D场景编码为新的时空隐式神经图表示，通过将时间依赖性的截断符号距离函数拟合到每个点。使用我们的代表，我们通过过滤动态零件来提取静态图。我们的神经表示基于稀疏特征网格，一种全球共享的解码器和时间依赖性的BAIS函数，我们以无监督的方式共同优化。要从一系列li-dar扫描中学习此表示，我们设计了一个简单而有效的损耗函数，以分段方式监督地图优化。我们在包含静态图的重建质量和动态点云的分割的各种场景上评估了我们的方法1。实验结果表明，我们的方法是删除输入点云的动态部分的过程，同时重建准确而完整的3D地图，以超出几种最新方法。
HSE 影响评估 (HSEIA) 标准 - WKC 集团
健康、安全和环境影响评估 (HSEIA) 是一个系统性的过程，用于识别危害/影响和适当的控制措施，以确保将风险管理到尽可能低的水平 (ALARP)，从而保护人员、保护环境、防止财产损失并维护所有 ADNOC 项目、设施和运营的声誉。HSEIA 报告和 HSE 研究应证明与项目、设施、场地或活动相关的内容：已系统地识别所有 HSE 危害/方面，包括相关风险/影响分类（例如高、高中、中和低），符合与相关 ADNOC HSE 标准中规定的原则。(a) 已识别所有潜在或实际（对于现有设施/运营）重大（不利）环境影响，并对其进行适当分析和重要性评估（超出环境限值）。应证明相关控制、缓解和恢复措施已纳入设计（针对项目），或正在实施（针对现有设施或运营），或存在符合 ADNOC 环境影响评估标准 [参考3] 的适当实施计划。
