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环境工程学院 环境保护与水工程系 APAVM17133 创新环境保护技术(含课程项目) 硕士学位研究 6
标准化、编排、虚拟化和云访问是提供端到端服务的关键要素,这些服务涵盖多轨道卫星和地面接入点。新地面系统现在正从静态网络迅速发展为动态网络。随着卫星逐渐由软件定义,新地面系统也随之进行调整。这意味着地面段将从传统的专用设备和器具转向与电信世界类似的虚拟化基础设施。通过虚拟化卫星通信地面段基础设施,网络运营商可以轻松、自动且动态地向其最终用户分配和交付资源。通过在整个网络架构中实施地面对应方使用的 3GPP 和 MEF 标准,将实现标准化和互操作性。一旦定义了统一的架构,就可以通过整个政府或军事网络的服务编排来简化服务和资源。
作为一家私人公司,圣加布里埃尔谷水公司受加州公用事业委员会(CPUC)管辖,要求圣加布里埃尔水公司团队在特定的预算和法规下运营。必须在现场部署的设备可以运行特定于行业的软件,是为连接和通信而建立的,并且可以准确地调查和绘制San Gabriel Valley Water Company Team的大约70,000多个连接,负责维修和维护 - 其中一些是在1920年代安装的,并且仍在运营中。年复一年地维护较旧的系统也可能具有挑战性,因此他们开始查看这些系统的投资回报率,并分析它们以严格的预算限制而变得尽可能高效。/解决方案 / < / div>
全国各地都使用了许多方法来确定公共开放空间对社区的经济价值。测量这些资源已被证明是一项挑战,因为公园和自然区域系统并非每个方面都可以量化。例如,在树林里散步或坐在湿地边缘聆听大自然的声音对心理健康的益处很难用美元来衡量。经常被分析的因素包括公园附近房屋的房产价值增加、旅游收入和游客消费带来的利润、医疗成本节省以及为当地经济带来收入的许多其他方面。虽然其中一些经济效益可以计算出来,但由于时间限制或无法衡量的效益,确定所有效益是不可行的。
计算机视觉领域的关键研究课题之一是对象检测。在实例级别,它确定图像中感兴趣对象的类别和位置信息。在当今社会,随着车祸率的上升,汽车保险公司每年因索赔泄漏而花费数百万美元。在保险行业,基于机器学习和深度学习的人工智能技术可以帮助解决数据分析和处理、欺诈检测、风险降低和索赔自动化等问题 [1,2]。然而,开发当前的应用程序来解决这些问题仍然很困难,特别是在使用深度学习评估汽车损坏时。深度学习是解决复杂问题的有效方法,但它需要更多的资源来构建模型,即深度学习需要大量的数据集并且需要更长的计算时间。
执行摘要 笼养养殖是全球范围内广泛使用的家禽生产系统之一,用于将家禽关起来以进行工业规模产蛋。世界上许多国家确实对笼养家禽养殖的现状有了更广泛的了解和研究,但乌干达却并非如此。因此,本研究旨在通过回顾乌干达共和国 136 个地区的实践,评估家禽笼养作为一种牲畜管理系统在乌干达的普及程度和现状。通过综合问卷 (n=120) 指导的个性化访谈(电话采访)用于从全国 136 个地区的地区兽医官 (DVO) 收集原始数据。该研究还使用焦点小组讨论 (FGD) 方法从受访者那里收集原始数据。结果显示,85.8% (103/120) 的家禽养殖户采用散养系统,区级家禽数量最多,在 10,000 至 150,000 只之间,最常见的家禽品种是本地品种。结果还显示,27.5% (33/120) 的受访者表示,与本地家禽产量相比,乌干达大多数地区的商业家禽产量较低。结果还显示,笼养家禽管理系统并不常见,尽管人们普遍提到笼养家禽是一种良好做法,并且家禽产品有几个目标市场,主要是城市人口,例如酒店。结果还显示,限制鸟类活动是笼养系统中最普遍的福利问题,大多数笼养卖家和农民通常不了解动物福利问题。研究进一步表明,大多数家禽产品消费者并不总是关心饲养和管理实践。结果还表明,农民和公众对笼养系统对家禽管理的负面影响的最佳认识机制是大众宣传。研究得出的结论是,尽管在地区一级,笼养家禽的农民很少,但他们生产的家禽数量最多,而使用散养系统的农民很多,但他们饲养的家禽数量最少。