XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemGeo
佐治亚州
国家气象局（NWS）天气预报办公室（WFO）的人员配备24/7/365，并向佐治亚州的居民提供天气，水和气候预报和警告。全国有122个WFO在佐治亚州。训练有素的预报员向公众，媒体，紧急情况管理和执法官员，航空和海洋社区，农业利益，商业人士等发出了警告和对天气事件的预测，包括严重的雷暴，龙卷风，飓风，冬季风暴，洪水和热浪。信息通过多种方式传播，包括无线紧急警报，社交媒体，Weather.gov和NOAA Weather Radio所有危害。每个WFO都有一个警告协调气象学家，他积极开展外展和教育计划，以加强与紧急管理，政府，媒体和学术社区的当地合作伙伴的工作关系。预报员在野火，洪水，化学溢出和重大恢复工作等关键紧急情况下提供基于影响的决策支持服务（IDSS）。为了收集数据以进行预测和其他目的，NWS WFO员工监控，维护和使用自动化的地表观测站和多普勒天气雷达。除了WFO外，NWS还经营着全美的专业国家预测中心和区域总部，总共有168个运营单位。NWS劳动力的85％以上是在现场。对于当前的佐治亚州天气，请访问www.weather.gov，并在国家地图上单击相关的县或地区。
世界地理：气候区域，生态系统和生物群落
能源生产沙漠中晴朗的天空和高水平的太阳能是发电的理想选择。摩洛哥的NOOR太阳能电厂是世界上最大的浓缩太阳能（CSP）开采大型石油和天然气储量。例如，沙特阿拉伯拥有第二大石油储备，卡塔尔拥有第三大已验证的天然气储量。两个国家都位于阿拉伯沙漠中。可以转移定居水供应，以使城市在沙漠中生长。例如，埃及的Sharm El Sheikh以其水上运动和水肺潜水而闻名。但是，由于该地区缺乏淡水，两家政府拥有的淡化公司正在运营，需要大量的能量使用。该地区依靠旅游业，因此需要游泳池和酒店的水。该市计划在2045年根据联合国栖息地计划获得无污染的计划。旅游业许多沙漠国家现在正在利用景观来产生游客的收入。活动包括骆驼游乐设施，沙丘越野车和砂板。尽管位于沙漠中，但阿拉伯联合酋长国的迪拜市仍有许多景点。其中包括一个水族馆，一个室内滑雪坡和一个水上乐园。
cgaposenet+gcan：用于几何相机姿势回归的几何克利福德代数网络
我们介绍了CGAPOSENET+GCAN，它通过使用几何Clifford代数网络（GCAN）增强了CGAPOSENET，这是相机姿势回归的架构。添加GCAN，我们仅从RGB图像中获得了相机姿势回归的几何感知管道。cgaposenet使用Clifford几何代数将四元组和翻译向量统一为单个数学对象，即电动机，可用于独特地描述相机姿势。cgaposenet可以在其他方法中获得综合结果，而无需调查损失功能或有关场景的其他信息，例如3D点云，这可能并不总是可用。cgaposenet就像文献中的几种方法一样，只学会了预测运动系数，并且没有意识到预测位于其几何含义的数学空间。通过利用几何深度学习的最新进展，我们从GCAN上修改了CGAPOSENET：从InceptionV3背骨中获得与摄像机框架相关的可能的运动系数的建议，然后通过在G 4，0中使用的一组层来，将它们通过单个电动机为单个电动机。网络的工作是几何意识，具有多活性价值in-
1999 年年度报告 - 纳米比亚地质调查局
�������������������������������������������������������������������������������������������������� ����������������������������������������������������������������������������������������������������� �������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� ������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������ ���������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� ������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������ �������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� ������������������������������������������������������������������������� ������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������ �������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� ������������������������������������������������������������������������������������ ���������������������������������������������������������������������������������������������������� ����������
Brian Drake 是国防情报局未来能力与创新办公室的人工智能主管。他领导该机构的人工智能研究和开发投资组合。作为一名分析师，他领导多个团队应对来自国家和非国家行为者的威胁，涉及技术、反情报和禁毒等主题。他曾担任德勤咨询公司的经理和托夫勒联合公司的管理顾问，专门为商业和政府客户提供战略规划、业务发展、合作咨询、技术和创新服务。他还曾担任系统规划和分析公司的军事平台和政策分析师以及 DynCorp 公司的核武器计划分析师。他拥有默瑟大学的文学士学位和乔治城大学的硕士学位。除了官方职责外，他还是国防情报纪念基金会的总裁兼首席执行官；该基金会是为阵亡国防情报官员的子女设立的奖学金基金。
Brian Drake 是国防情报局未来能力与创新办公室的人工智能主任。他领导该机构的人工智能研究和开发投资组合。作为一名分析师，他领导多个团队应对来自国家和非国家行为者的威胁，涉及技术、反情报和禁毒主题。他曾担任德勤咨询公司的经理和托夫勒联合公司的管理顾问，专门为商业和政府客户提供战略规划、业务发展、合作咨询、技术和创新服务。他还曾担任系统规划和分析公司的军事平台和政策分析师以及 DynCorp 的核武器计划分析师。他拥有默瑟大学的文学学士学位和乔治城大学的硕士学位。除了他的官方职责外，他还是国防情报纪念基金会的总裁兼首席执行官；为阵亡国防情报官员的子女设立的奖学金基金。
测地线回归表征月经期间女性大脑的三维形状变化
女性在绝经后患阿尔茨海默氏症和其他神经系统疾病的风险更高，但将女性大脑健康与性激素波动联系起来的研究却有限。我们希望通过开发工具来量化性激素波动过程中大脑的三维形状变化，以研究这种联系。三维离散曲面空间上的测地线回归提供了一种表征大脑形状演变的原则性方法。然而，就目前的形式而言，这种方法的计算成本太高，不便于实际使用。在本文中，我们提出了加速三维离散曲面形状空间上的测地线回归的近似方案。我们还提供了每种近似值可使用的经验法则。我们在合成数据上测试了我们的方法，以量化这些近似值的速度-准确度权衡，并表明从业者可以期待非常显着的速度提升，同时只牺牲很少的准确性。最后，我们将该方法应用于真实的大脑形状数据，并首次表征了女性海马体在月经周期中如何随着孕酮的变化而改变形状：我们的近似方案（实际上）使这一表征成为可能。我们的工作为生物医学和计算机视觉领域的全面、实用的形状分析铺平了道路。我们的实现在 GitHub 上公开可用。