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被动遥感和射频干扰...
遥感频率分配 (FARS) 技术委员会 (TC) 成立于 2000 年，是 IEEE 地球科学和遥感学会 (GRSS) 社区讨论影响遥感领域的频谱管理问题并为监管世界提供统一接口的一种方式。目前，FARS 成员包括 84 名工程师和科学家，代表 10 个国家的政府、学术和工业实体。频谱管理已成为 GRSS 许多成员的重要问题。在过去十年中，从事被动和主动微波遥感的 GRSS 成员越来越多地应对由于射频干扰 (RFI) 导致的测量错误。因此，FARS TC 的职责是：在 GRSS 成员和频率监管流程之间进行对接，包括教育
技术计划 + 展览指南 - SPIE
Moreira 教授在国际会议和期刊上发表了 500 多篇文章，并在雷达和天线领域拥有 41 项专利。他的专业兴趣和研究领域包括雷达端到端系统设计和分析、创新微波技术和系统概念、雷达信号处理、基于模型的地理/生物物理参数检索和遥感应用。Moreira 教授是 IEEE 院士，曾获得多项国际奖项，包括 IEEE AESS Nathanson 奖（1999 年）“年度青年雷达工程师”奖、IEEE Kiyo Tomiyasu Field 奖（2007 年）、IEEE W.R.G. Baker 董事会奖（2012 年）和 IEEE GRSS 杰出成就奖（2014 年）。Moreira 教授还是 Tandem-L 任务提案的发起人和首席研究员。
IMG2nDSM：使用深度学习从单个机载 RGB 图像估计高度
摘要：估计单幅航拍图像中建筑物和植被的高度是一个具有挑战性的问题。提出了一种以任务为中心的深度学习 (DL) 模型，该模型结合了成功的 DL 模型（U-NET 和残差网络）的建筑特征，并学习从单个航拍图像到规范化数字表面模型 (nDSM) 的映射。该模型在具有相应 DSM 和数字地形模型 (DTM) 的航拍图像上进行训练，然后用于推断没有高程信息的图像的 nDSM。使用覆盖英国曼彻斯特大片地区的数据集以及 2018 年 IEEE GRSS 数据融合竞赛 LiDAR 数据集对该模型进行了评估。结果表明，所提出的 DL 架构适合该任务，并且大大超越了其他最先进的 DL 方法。
儿童在阿尔茨海默氏病和/或主要抑郁症
早期生命逆境（ELA）倾向于加速神经生物学衰老，而神经生物学衰老反过来又被认为增强了对主要抑郁症（MDD）和阿尔茨海默氏病（AD）的脆弱性。这两个条件是相关的，MDD代表AD的危险因素或早期症状。鉴于两种疾病的实质环境敏感性，及时识别其神经认知标志物可以促进干预措施以防止临床发作。为此，我们分析了青少年大脑和认知发展研究（9-10岁）的多模式数据。为了将遗传与相关的遗传环境影响分解，同时还探测了基因 - 逆转相互作用，我们比较了采用者（通常暴露于实质性ELA）的一组，其儿童通过其生物家庭通过遗传风险评分（GRS）从全基因组关联研究中进行了。AD和MDD GRS预测与上流体认知相关的重叠和广泛的神经发育改变。具体而言，仅在收养者中，较大的AD GR与加速的结构成熟（即皮质稀薄）有关，而较高的MDD GR与延迟的功能神经发育有关，如抑制性控制任务的补偿性脑激活中所反映的。我们的研究确定了与MDD风险相关的补偿机制，并突出了与儿童后期有关的与AD脆弱性有关的加速成熟的潜在认知益处。