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量子雷达：新兴遥感技术的现状与潜力
摘要 — 量子技术已在信息处理和通信等许多领域得到应用，它有可能改变我们在微波和毫米波领域的遥感方法，从而产生被称为量子雷达的系统。这种新一代系统并不直接利用量子纠缠，因为后者太“脆弱”，无法像雷达场景那样在嘈杂和有损的环境中保存，而是利用量子纠缠产生的高水平相干性。量子照明是一种利用非经典光态的量子相干性进行遥感的过程。它允许以光学或微波光子的形式生成和接收高度相关的信号。通过将接收到的信号光子与与发射光子纠缠的光子相关联，可以在所有接收到的光子中清楚地区分回声与背景噪声和干扰，从而将遥感的灵敏度提高到前所未有的水平。因此，原则上可以检测到非常低的交叉雷达截面物体，例如隐形目标。目前，关于量子雷达收发器的实验报道很少。本文旨在总结量子雷达的最新进展，介绍其基本工作原理，并提出这种技术可能出现的问题；其次，本文将指出光子学辅助量子雷达的可能性，并提出光子学是量子科学和遥感技术可以有效相互融合的理想领域。
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
在施工环境中的强大高精度激光雷达本地化
摘要 - 准确的定位在自主机器人系统的有效运行中起着至关重要的作用，尤其是在诸如施工站点之类的染色体环境中。同时使用LIDAR传感器同时定位和映射（SLAM）已成为一种流行的解决方案，因为它在没有外部基础架构的情况下可以进行功能。但是，现有的al-gorithms表现出重大的缺点。尽管当前的方法在长期轨迹上达到了很高的准确性，但它们在复杂的室内环境中的精确性和可靠性而苦苦挣扎。本文介绍了一种新型的基于功能的LiDAR SLAM系统，旨在解决这些局限性并增强短期精度和整体鲁棒性。使用现有数据集和物理机器人平台评估了所提出的系统，以解决当前实现的局限性，并在挑战现实世界中，尤其是在施工环境中展示改进的穿孔。
郁金香：用于提高LIDAR点云的变压器
LIDAR UPSMPLING对于机器人和自动驾驶汽车的启示系统来说是一项艰巨的任务，这是由于大型场景的稀疏结构稀疏和不规则的结构。最近的作品建议通过将LIDAR数据从3D欧几里得空间传播到2D图像空间中的一个超级分辨率问题来解决此问题。尽管他们的方法可以生成具有细粒细节的高分辨率范围图像，但由此产生的3D点云是10个模糊细节并预测无效的点。在此pa-per中，我们提出了郁金香，这是一种从低分辨率激光雷达输入中重建高分辨率激光圈云的新方法。我们还遵循一种基于图像的方法，但特定地修改了基于Swin-Transformer网络的贴片和窗口几何形状，以更好地拟合范围图像的特性。我们在三个公共现实世界和模拟数据集上进行了几项实验。郁金香在所有相关指标中都优于最先进的方法，并且比以前的工作生成了强大，更现实的点云。该代码可在https：//github.com/ethz-asl/tulip.git上找到。
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。
LiDAR4D：用于新型时空视图 LiDAR 合成的动态神经场
尽管神经辐射场 (NeRF) 在图像新视图合成 (NVS) 方面取得了成功，但 LiDAR NVS 仍然基本上未被探索。以前的 LiDAR NVS 方法采用了与图像 NVS 方法的简单转变，同时忽略了 LiDAR 点云的动态特性和大规模重建问题。鉴于此，我们提出了 LiDAR4D，这是一个可微分的 LiDAR 专用框架，用于新颖的时空 LiDAR 视图合成。考虑到稀疏性和大规模特性，我们设计了一种结合多平面和网格特征的 4D 混合表示，以由粗到细的方式实现有效重建。此外，我们引入了从点云衍生的几何约束来提高时间一致性。对于 LiDAR 点云的真实合成，我们结合了光线丢弃概率的全局优化来保留跨区域模式。在 KITTI-360 和 NuScenes 数据集上进行的大量实验证明了我们的方法在实现几何感知和时间一致的动态重建方面具有优越性。代码可在 https://github.com/ispc-lab/LiDAR4D 获得。
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。
ISO/IEC 4879：2024 ISO 16140-7 标准ISO 27919-1ISO/IEC 4879：2024ISO 16140-7 标准ISO 27919-1ISO 16140-7标准ISO 27919-1
在典型的发电设施中，碳质燃料（例如煤，石油，天然气，生物质）在锅炉中燃烧空气，以燃料蒸汽，驱动涡轮/发电机产生电力。在燃气轮机组合的循环系统中，燃烧发生在燃气轮机中以驱动发电，而通过热回收蒸汽发生器（HRSG）产生的蒸汽有助于额外的发电。锅炉或燃气涡轮机的烟气气体主要由N 2，CO 2，H 2 O和O 2组成，其其他化合物量较小，具体取决于所使用的燃料。CO 2捕获过程位于常规污染物控制的下游。基于化学吸收的PCC通常需要从发电厂的蒸汽周期中提取蒸汽，或者取决于采用的吸收液/过程，使用低级热源来吸收液体再生。
Vidarbha青年福利学会，Amravati教授Ram Meghe技术与研究所（A+（A+（自治研究所）
Vidarbha青年福利协会，Amravati教授Ram Meghe技术与研究所教授（A+（A+（自治研究所），全印度技术教育委员会认可，新德里是由孟买的MAHARASHTRA State，Mumbai隶属于Sant Gadge Baba Amrravati University Maharashtra State，Amraba Amrravati University，Amrravati。Vidarbha青年福利协会，Amravati教授Ram Meghe技术与研究所教授（A+（A+（自治研究所），全印度技术教育委员会认可，新德里是由孟买的MAHARASHTRA State，Mumbai隶属于Sant Gadge Baba Amrravati University Maharashtra State，Amraba Amrravati University，Amrravati。
