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MIDAS：从自然眼球运动模式深度学习预测人类行为意图
长期以来，眼球运动一直被研究作为了解人类大脑注意力机制的窗口，并作为新颖的人机界面提供。然而，并不是我们注视的所有东西都是我们想要与之互动的东西；这被称为凝视界面的点石成金问题。为了克服点石成金问题，目前的界面往往不依赖自然的凝视线索，而是使用停留时间或凝视手势。在这里，我们提出了一种完全由数据驱动的方法，用于仅基于自然凝视线索来解码人类对对象操作任务的意图。我们进行了数据收集实验，其中 16 名参与者被赋予操作和检查任务，这些任务将在他们面前的桌子上的各种物体上执行。受试者的眼球运动使用可穿戴眼球追踪器记录，允许参与者自由移动头部并注视场景。我们使用我们的 Semantic Fovea，一种卷积神经网络模型来获取场景中的物体及其与每一帧的凝视轨迹的关系。然后，我们评估数据并研究几种对意图预测的分类任务进行建模的方法。我们的评估表明，意图预测不是数据的简单结果，而是依赖于凝视线索的非线性时间处理。我们将该任务建模为时间序列分类问题，并设计双向长短期记忆 (LSTM) 网络架构来解码意图。我们的结果表明，我们可以仅从自然凝视线索和物体相对位置解码人类的运动意图，准确率为 91.9%。我们的工作证明了自然凝视作为人机交互的零 UI 界面的可行性，即用户只需自然地行动，而不需要与界面本身交互或偏离其自然的眼球运动模式。
HELIDAS - Lead'Air
该系统特别适合低空飞行，可在极低高度自动跟踪和射击，并提供优于 0.25 英寸（0.6 厘米）的极精细 GSD。 实际条件下的设备测试 Lead’Air 是业内仅有的几家拥有自己的直升机（Bell 206B Jet Ranger）和固定翼飞机的公司之一，我们有能力在实际飞行条件下测试我们制造的每个系统。下图显示了我们对 HELIDAS 的首次直升机试飞之一。 测试我们为客户制造的每一件设备是我们确保产品在到达客户手中之前符合我们自己严格标准的方式。 HELIDAS 完全符合 Meeker Nose Mount STC SR01654LA 的允许限制，可承载高达 120 磅的负载。
可再生能源和深海采矿 - MIDAS
根据未来可再生能源情景，使用按技术和应用划分的最新、公开的资源强度数据计算目标金属的年需求量和累计需求量。资源强度估算来自学术文献、咨询报告、技术路线图以及行业和技术报告。根据当前的回收率，还考虑了通过回收抵消需求的潜力。使用了三种未来全球能源情景：国际能源署 (IEA) 的参考案例 (REF) 和两种可再生能源情景 (ER 和 ADV ER)。可再生能源情景的目标是到 2050 年实现 100% 可再生能源——这是减少与能源相关的碳排放并保持在总体碳预算以下以将温度控制在 +2°C 以下的要求（根据 IPCC）。这两种 ER 情景都是为 2015 年绿色和平能源 [R] 革命分析 0F 1 开发的，该分析是自 2005 年以来不断更新的一系列报告的一部分。IEA REF 情景被选为基准。这一情景已被用作经合组织政府制定能源政策的指南，我们认为它代表了未来几十年可再生能源和电池存储市场发展的保守估计。
带有位点dirigides nucleasas的基因组版
在传统的GM植物产生方法（农杆菌和生物植物）中，无法控制转基因插入位点。 div>插入甚至可以是多重的，并且发生在基因组的随机位点中。 div>
交互式数字图像显示和分析系统 (IDIDAS) 用户指南
一种通过卫星和无线电探空仪的垂直探测预报恶劣天气的统计技术。David L. Keller 和 William L. Smith，1983 年 6 月 (PB84 114099) 北半球积雪的空间和时间分布。Burt J. Morse 和 Chester F. Ropelewski (NWS)，1983 年 10 月。(PB84 118348) 使用 NOAA 系列卫星进行火灾探测。Michael Matson、Stanley R. Schneider、Billie Aldridge 和 Barry Satchwell (NWS)，1984 年 1 月。(PB84 176890) 使用卫星多通道海面温度图监测 1981-83 年东赤道太平洋的长波。 Richard Legeckis 和 William Pichel，1984 年 4 月。（PB84 190487）NESDIS-SEL Lear 飞机仪表和数据记录系统。Gilbert R. Smith、Kenneth 0. Hayes、JohnS. Knoll 和 RobertS. Koyanagi，1984 年 6 月。（PB84 219674）均匀地球和云表面反射模式图集（NIMBUS-7 ERB--61 天）。V. R. Taylor 和 L. L. Stowe，1984 年 7 月。（PB85 12440）使用卫星数据分析热带气旋强度。Vern F. Dvorak。1984 年 9 月。（PB85 112951）利用 NASA 空间站计划的极地平台进行地球观测。 John H. McElroy 和 Stanley R. Schneider，1984 年 9 月。（PB85 1525027 I AS）NOAA N-ROSS/ERS-1 环境数据开发活动摘要和分析。John W. Sherman III，1985 年 2 月。（PB85 222743/A3）NESDIS 14 NOAA N-ROSS/ERS-1 环境数据开发 (NNEEDD) 活动。John W. Sherman III，
苏黎世机场升级至 Vaisala MIDAS
一年历史的 RVR 系统。旧系统年久失修，维护起来十分困难，因为无法保证长期的备件供应。此外，由于新程序，必须重新安置一台发射机，而重新安置旧设备总是有风险的。Vaisala 及其自 1975 年以来在瑞士值得信赖的合作伙伴 Kelag Künzli Elektronik AG 被选中负责该项目的交付。“选择 Vaisala MIDAS IV RVR 是因为其良好的性能记录，”负责航空气象服务的国家气象局 MeteoSwiss 的 Marcel Haefliger 博士说。该系统可以作为独立产品或 Vaisala MIDAS IV 自动气象观测系统 (AWOS) 的一部分来采购，该系统可验证、处理、存储并以视觉方式呈现由各种气象传感器（包括 RVR 系统的传感器）生成的数据。Midas IV RVR 可以轻松升级到 Midas IV AWOS，因为它是该系统的构建模块之一。相同的计算机硬件和软件可以执行 RVR 计算以及其他气象处理。符合国际民用航空组织 (ICAO) 标准的 MIDAS IV RVR 系统为苏黎世机场提供全自动跑道视距评估和报告。它包括能见度传感器、背景亮度计和一台计算机，该计算机从专用接口单元计算所有 RVR 值。该系统将 RVR 消息和警报分发到输出设备，例如计算机终端、图表记录器和数字显示器。它是一种灵活的解决方案，可轻松适应未来的需求
MIDAS IV 自动天气 - 维萨拉
机场的 MIDAS IV 系统由一组现场传感器、通信设备、处理和显示设备（如观察员工作站）组成。现场传感器的安装位置尽可能准确地反映机场的当前气象条件。在着陆区观察风、温度、压力和跑道能见度，在跑道中间标志点观察云高。在气象园测量风速和风向、气温、相对湿度、气压、降水量、日照时间和总辐射，气象园还配备了当前天气传感器、雷暴探测器和包含机械仪器的史蒂文森屏幕。