5 FMU 一词在标题 VIII 下定义,通常指支付、清算和结算系统。FMI 一词在国际上使用。FMU 是 FMI 的一个子集——具体来说,FMI 一词包括交易存储库,而 FMU 一词则不包括。6 参见 12 C.F.R.pt.234.条例 HH 中的风险管理标准适用于由委员会作为主要监管机构的指定 FMU,而类似的 CFTC 和 SEC 条例适用于其他指定 FMU。7 参见国际证券委员会组织支付和结算系统委员会和技术委员会,《金融市场基础设施原则》(巴塞尔:国际清算银行,2012 年 4 月),https://www.bis.org/cpmi/publ/d101a.pdf 。《金融市场基础设施原则》及其后续补充指导文件由金融市场基础设施的国际标准制定机构发布:国际清算银行支付和市场基础设施委员会和国际证券委员会组织(CPMI-IOSCO)。8 参见国际证券委员会组织(IOSCO)支付和市场基础设施委员会和董事会,《金融市场基础设施网络弹性指南》(巴塞尔:国际清算银行,2016 年 6 月),https://www.bis.org/cpmi/publ/d146.htm。9 请参阅支付和市场基础设施委员会,《降低与端点安全相关的批发支付欺诈风险》(巴塞尔:国际清算银行,2018 年 5 月),https://www.bis.org/cpmi/publ/d178.htm 。
在Kahayan Tengah森林管理部门(FMU)检查了基于管理部门的土地覆盖变更分析,以了解过去,现在和未来的土地覆盖,以协助Kahayan Tengah FMU的森林管理计划。这项研究旨在模拟2011年和2016年的土地覆盖变化,预测2021年,并在Kahayan Tengah FMU模拟2026年的土地覆盖率。使用QGIS插件中的molusce建模土地覆盖预测和模拟。结果表明,在2011 - 2016年期间,农业用地的总面积显着增加。通过人工神经网络方法对2011年和2016年的潜在土地覆盖过渡进行建模,在良好类别中,KAPPA系数为0.701,并且使用蜂窝自动机方法对2021年的土地覆盖率进行模拟显示,良好类别的Kappa系数为0.672。到2026年,农业用地将继续增加,而林地倾向于在其总面积保持稳定。这项研究设法在2021年预测了土地覆盖,并以良好的准确性模拟了2026年。因此,这些数据和信息可以支持Kahayan Tengah FMU的森林管理计划。
近年来,联邦学习(FL)作为分布式机器学习范式引起了极大的关注。为了促进“被遗忘的权利”的实施,Feder-Eted Machine Unrearning(FMU)的概念也出现了。但是,当前的FMU方法通常涉及额外的耗时步骤,并且可能没有全面的未学习能力,这使得它们在实际的FL情况下的实用性降低了。在本文中,我们介绍了Fedau,这是一个创新有效的FMU框架,旨在克服这些限制。具体来说,Fedau将轻量级的辅助辅助模块置于学习过程中,并采用直接的线性操作来促进学习。这种方法消除了对耗时的步骤的要求,使其适合FL。此外,Fedau表现出了惊人的多功能性。它不仅使多个客户能够同时执行学习任务,还可以支持各种粒度级别的学习,包括各个数据示例,特定类别,甚至在客户级级别。我们对MNIST,CIFAR10和CI-FAR100数据集进行了扩展实验,以评估Fedau的性能。结果表明,在保持模型准确性的同时,Fedau效率地实现了所需的未学习效果。
区域当局需要有关森林状况的详细地理参考信息,以确保可持续的森林管理。森林资源清查受到资源密集型实地工作的限制,而遥感 (RS) 则提供快速、可靠且可复制的数据收集和处理。近年来,结合机载激光扫描 (ALS) 数据和合成孔径雷达 (SAR) 数据的研究活动有所增加。本研究的总体目标是结合机载激光雷达数据、光学卫星数据和雷达卫星数据来估计位于中欧的异质森林的立木量。对综合森林管理单位 FMU Vígľaš(斯洛伐克)进行了案例研究。具体而言,机载和星载数据集的组合包含以下步骤:(1)基于 ALS 的建模 - 基于 ALS 的冠层高度模型的指标与测量的立木蓄积量,(2)基于 ALS 的测绘 - 使用基于 ALS 的模型估算 FMU 级别的立木蓄积量,(3)基于 SAT 的建模 - 基于 SAT 的数据集的指标与基于 ALS 的立木蓄积量估计值,(4)基于 SAT 的测绘 - 使用基于 SAT 的模型估算 FMU 级别的立木蓄积量,(5)精度评估 - 将 ALS 和 SAT 估计的立木蓄积量与 45 个异质测试地块内的地面参考数据进行比较。基于 ALS 的立木蓄积量是基于以平均冠层高度为预测因子的简单线性回归模型估算的。该模型实现了
rddrone-fmuk66车辆/飞行管理单元参考设计是建造工业机器人无人机,流浪者和其他小型自动驾驶汽车的基础。此参考设计运行PX4,这是工业级无人机的标准,并为您提供了开发自己的机器人车辆的自由。此外,VMU/FMU具有通用性,可以运行其他开源或专有飞行堆栈。
摘要 - 在Mavlink协议上使用Python脚本,开发人员可以使用开源Dronekit Python软件框架来启用自动无人机操作。此框架提供了出色的灵活性和功能,可促进自动无人机控制。构建的四轮驱动器具有X配置,并使用带有一些修改的DJI F450帧。有趣的是,无人机在两侧都有铝制的腿,以帮助进行平稳起飞和着陆。框架为45厘米,对角线长度和30厘米的垂直高度。在15 x 18 x 12.5厘米的盒子中给出了额外的重量。本研究中使用的螺旋桨是一个基于9x6的碳模型。使用的X2216 1400KV无刷电动机来自Sunnysky,它带有30A等级的电子速度控制器(ESC)。4细胞14.8V锂聚合物(LI-PO)电池具有7200mAh容量为无人机供电。除此之外,无人机总共重1573克。结果是通过自我测量和飞行测量数据(FMU)获得的。进行了六次尝试,结果表明第二次飞行时间最长,高度最高。特别是,飞行测量单元(FMU)报告说,飞行持续了81秒,达到0.93米的高度。相反,自我测量数据报告说,飞行持续了85秒,高度达到1.5米。
利用 ANSYS 多物理仿真平台执行耦合分析。通过 ANSYS Workbench 耦合热分析和电磁分析,使用 Maxwell 和 Mechanical 平台。为了对结果进行基准测试,开发了发电机的简化热电路。此后,开始了对 ModHVDC 发电机的数字孪生监控工作。研究并测试了多学科 ANSYS 数字孪生概念 Twin Builder 的可能性和应用。模拟结果用于创建与发电机速度和温度相关的 FMU,类似于之前对 GE Haliade 风力涡轮机和 PTC 电动机所做的工作。最后,研究并测试了 NX Nastran 中的热求解器 SOL 153/159,以用于类似项目。
摘要:本文介绍了一种开发独立于工具的高保真基于光线追踪的光检测和测距 (LiDAR) 模型的过程。该虚拟 LiDAR 传感器包括扫描模式的精确建模和 LiDAR 传感器的完整信号处理工具链。它是使用标准化开放仿真接口 (OSI) 3.0.2 和功能模型接口 (FMI) 2.0 开发为功能模型单元 (FMU)。随后,它被集成到两个商业软件虚拟环境框架中以证明其可交换性。此外,通过在时间域和点云级别比较模拟和实际测量数据来验证 LiDAR 传感器模型的准确性。验证结果表明,模拟和测量的时间域信号幅度的平均绝对百分比误差 (MAPE) 为 1.7%。此外,从虚拟目标和真实目标接收的点数 N points 和平均强度 I mean 的 MAPE 分别为 8.5% 和 9.3%。据作者所知,这是迄今为止报告的接收点数 N points 和平均强度 I mean 的最小误差。此外,距离误差 d error 低于实际 LiDAR 传感器的测距精度,对于此用例为 2 cm。此外,将试验场测量结果与商业软件提供的最先进的 LiDAR 模型和提出的 LiDAR 模型进行了比较,以测量
ABCFP BC森林专业人员AMU评估单位AOI领域的ABCFP协会BCWS不列颠哥伦比亚省野火服务Bec Biogeoclipic CI关键基础设施CLWRR CROWR CROWN LAND LAND FIRE FIRES CORIE CRI CRI CRI CRI CRI CRI CRI CRI CRI CRI CRI CRI CRI CRI CRI CORILINIGY CRILINIGY COMPLITITY RESITITY COMPORIY COMPORIANT Enhancement Society of British Columbia FMP Fire Management Plan FMU Fuel Management Unit FPBC Forest Professionals BC FRPA Forest & Range Practices Act FTU Fuel Treatment Unit GDB Geodatabase GIS Geographic Information Systems HQ Headquarters HVRA Hazard, Risk, and Vulnerability Analysis ISI Initial Spread Index KMZ Keyhole Markup Language, Zipped MOF Ministry of Forests MRB Mountain Resorts Branch NP Non-productive PSTA省战略威胁分析RSWAP资源战略野火分配协议SPU结构保护单位UBCM不列颠哥伦比亚省的UBCM Union of Insipaliation wmu Wildfire管理单位WPO野火预防官员WRR WIRD FIRR WIRR WIRDFIRE WIRD WIRDFIRE WIRD WIRDFIRE WIRD WIRD FRRU WIRDRU WIRD FRU WIRDFIRE野生火灾风险降低Wuii Wirdland Fultland Furban界面