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启动会议记录 - 规划督察局
项目名称 Able Marine Energy Park – 重大变更 3 案例参考 TR030001 状态 最终版本 作者 规划督察局 会议日期 2024 年 11 月 28 日 与 Able UK 会面 地点 Microsoft Teams 发行量 所有与会者 讨论的要点和给出的建议的摘要 规划督察局（督察局）建议，将根据《2008 年规划法》（PA2008）第 51 条记录会议记录并在其网站上发布。根据第 51 条提供的任何建议均不构成申请人（或其他人）可以依赖的法律建议。督察局解释说，初始会议记录的发布可能会延迟长达 6 个月，或者直到提交正式的范围界定请求（以较早者为准）。 项目概述
关于 WYPD 快速影响评估的初始报告 - ...
2021 年的评估回应率很低，是在 PPPFA 的法庭案件（2000 年第 5 号）期间进行的。此外，国家财政部 (NT) 此后起草了性别响应预算 (GRB) 指南，其中包括 PPP 问题。DWYPD 计划在 2023/24 财政年度对 PPP 政策进行快速影响评估，以补充之前进行的快速评估，通过大规模收集数据和采访各种利益相关者，从而获得政府对 WYPD 的 PPP 政策实施的全面影响和现状。
新闻稿 - 项目成立研讨会
在玛雅黄金景观中的主流生物多样性的启动和成立研讨会以及来自全球环境设施（GEF）的资金支持，伯利兹政府，联合国政府（FAO）与Ya'Axché保护信托基金会与Ya'Axché保护信托基金公司合作，以实施4年Maya Golden scape in Maya Goldscape of Maya Goldscape ofYa'axché保护信任。 标题为“伯利兹的玛雅黄金景观中的主流生物多样性”的项目将生物多样性保护，保护区管理和可持续生计在景观层面融合在一起。 项目的好处包括来自十（10）个利益相关者社区的农民和有组织的团体，并将在MGL的保护区和社区区域实施。 官方发布会于2024年7月16日星期二在Cayo区Belmopan的George Price Highway的Kiki Witz Resort举行。 项目目标和组件与主要利益相关者进行了社交。 Invited guests included representatives from FAO, Ministry of Agriculture, Food Security, and Enterprise (MAFSE), Ministry of Human Development, Families and Indigenous Peoples' Affairs (MHDFIPA), the National Biodiversity Office (NBIO), the Forest Department (FD), Toledo District Association of Village Council Organization (DAVCO), Cacao producer cooperatives and women's group of the MGL. 主要发言人是可持续发展与气候变化部首席执行官肯里克·威廉姆斯（Kenrick Williams）博士，他也是伯利兹的GEF焦点/粮农组织代表。 ya'axché的执行董事提供了该项目的概述背景和概述。 来自其在玛雅黄金景观中的主流生物多样性的启动和成立研讨会以及来自全球环境设施（GEF）的资金支持，伯利兹政府，联合国政府（FAO）与Ya'Axché保护信托基金会与Ya'Axché保护信托基金公司合作，以实施4年Maya Golden scape in Maya Goldscape of Maya Goldscape ofYa'axché保护信任。标题为“伯利兹的玛雅黄金景观中的主流生物多样性”的项目将生物多样性保护，保护区管理和可持续生计在景观层面融合在一起。项目的好处包括来自十（10）个利益相关者社区的农民和有组织的团体，并将在MGL的保护区和社区区域实施。官方发布会于2024年7月16日星期二在Cayo区Belmopan的George Price Highway的Kiki Witz Resort举行。项目目标和组件与主要利益相关者进行了社交。Invited guests included representatives from FAO, Ministry of Agriculture, Food Security, and Enterprise (MAFSE), Ministry of Human Development, Families and Indigenous Peoples' Affairs (MHDFIPA), the National Biodiversity Office (NBIO), the Forest Department (FD), Toledo District Association of Village Council Organization (DAVCO), Cacao producer cooperatives and women's group of the MGL.主要发言人是可持续发展与气候变化部首席执行官肯里克·威廉姆斯（Kenrick Williams）博士，他也是伯利兹的GEF焦点/粮农组织代表。ya'axché的执行董事提供了该项目的概述背景和概述。来自其研讨会会议的主要目的是确定PSC作为项目的治理结构。这还包括确定专业知识领域，以组成该项目的技术咨询委员会（TAC）的机构。由项目协调员领导，向参与者提出了18个月的工作计划，提供了项目活动的实施状态，并讨论了PSC与TAC之间的网络的潜在机会。在项目过程中，预期的结果包括针对优先保护区的种族敏感行动计划，社区支持的生物多样性监测，改善的社区资源管理以及性别响应式培训以及可持续农业实践的技术支持。此外，还将通过多利益相关者论坛和各种平台来捕获和提供所学的项目经验，最佳实践和经验教训，以支持MGL和伯利兹其他地方的景观中的森林储量和生产土地的使用。ya'axché保护基金会是一家基于基层的社区组织（CBO），愿景旨在促进自然与人类发展之间的和谐，从而对两者的利益。
CropBio项目启动会议及项目方法现场演示
联合国亚洲及太平洋经济社会委员会（ESCAP）启动了“通过创新空间应用促进农作物生物多样性”（CropBio）项目，该项目将于2024年至2027年在中国、印度尼西亚、马来西亚和菲律宾实施。启动会议由马来西亚砂拉越州民都鲁博特拉大学（UPMKB）主办，以在线方式进行，审查并商定项目方式和方法；讨论并商定试点地区的项目实施方案；并介绍实地工作规程。会议议程见附件1。开幕式 UPMKB校园主任Shahrul Razid Sarbini先生对与会者表示欢迎。亚太经社会空间应用科科长王克然先生在线上致开幕词，中国中科院航空所吴兵方先生发表了关于作物生物多样性监测重要性的主旨演讲。参与
基于多尺度 Inception 的深度融合网络用于眼电图眼动分类
摘要 — 准确地对眼动进行分类对于人机界面、睡眠分期和疲劳检测等各种实际应用都至关重要。然而，基于眼电图 (EOG) 的眼动分类 (EMC) 仍然具有挑战性，现有的解决方案在准确性方面仍然不是最优的。传统的基于机器学习 (ML) 的方法主要关注手工制作的特征，严重依赖于 EOG 分析的先验知识。此外，大多数现有的基于深度学习 (DL) 的方法仅仅专注于提取单尺度或多尺度特征，而不考虑不同层次特征的贡献，从而限制了模型学习判别表示的能力。为了解决上述问题，提出了一种新的基于多尺度 Inception 的深度融合网络 (MIDF-NET)，由并行 CNN 流和多尺度特征融合 (MSFF) 模块组成，用于从原始 EOG 信号中提取信息特征。并行的 CNN 流可以有效地提取 EOG 的多尺度表示，而 MSFF 模块融合了这些特征，利用了低级和高级多尺度特征。在 5 个公共 EOG 数据集（50 名受试者和 59 条记录）上进行了全面的实验，包含 5 种眼球运动（眨眼、向上、向下、向右和向左）。还实现了最先进的基于 EOG 的眼球运动方法，包括经典机器学习模型和深度网络，以供比较。实验结果表明，我们的 MIDF-NET 在 5 个公共数据集中实现了最高的准确率（87.7%、86.0%、95.0%、94.2% 和 95.4%），优于最先进的方法，准确率显著提高。总之，提出的 MIDF-NET 可以根据特征融合子网络综合考虑多级特征，并通过增强的 EOG 表示有效地对眼球运动模式进行分类。
初始报告
根据 ETP/UNOPS 与 ISSQ 签订的合同，项目结果的受益人是 STAMEQ。本研究利用了撰写本报告时可用的普遍接受的原则、模型和信息。调整所用的原则、模型或数据可能会导致不同的结果。研究所用数据的性质和准确性在很大程度上决定了计算结果的准确性和不确定性。ISSQ 不对客户和/或第三方因基于非 ISSQ 数据提出的索赔而遭受的收入损失或损害负责。本报告的编写意图是仅供客户使用，并且仅用于编写报告的目的。未经 ISSQ 书面许可，不得将本报告中包含的信息用于任何其他目的。ISSQ 对因不当使用本报告而产生的任何后果概不负责。报告（其中包含的分析、结果和发现）的使用责任由客户承担。
Inception报告
开发和提供定制的地理空间工具，该工具是根据受益人的需求量量身定制的，该工具将暴露于与气候相关的灾害的技术开发中，该工具创建工具创建的伴随培训材料完成的工具准备，该工具准备工作以部署的材料提供，以便长期使用材料，以有效使用受益人
使用Inception V3 检测番茄叶疾病使用Inception V3
abhishek_official@hotmail.com，mahato.satyajeet1@gmail.com摘要：农业是我们社会最关键的领域之一，自从中世纪以来。作物疾病是对粮食安全的重大威胁，但是由于世界许多地方缺乏设施，因此很难及时检测。细菌和真菌以多种方式感染番茄植物。早期疫病和晚期疫病是两种影响植物的真菌疾病。细菌斑是由四种xanthomonas物种引起的，可以在多于西红柿的任何地方找到。智能手机辅助疾病检测现在是可能的，这要归功于全球智能手机的渗透不断上升，并且通过深度学习使机器视觉的最新发展成为可能。为了区分不同的番茄叶，我们使用了54,306张在受控条件下收集的患病和健康植物叶片图像的公共数据集训练了深度卷积神经网络疾病，并选择了西红柿的图像。对越来越广泛且公共可访问的图像数据集的培训深度学习模型指向技术诊断的直接途径。关键字：早期疫病，晚疫病，细菌斑点，叶片，片状叶斑，靶点点，黄色叶卷病毒，Mosiac病毒，两个斑点的蜘蛛螨1.引言农业是每个文明的基本基础之一。种植蔬菜（如西红柿）在印度各种亚热带气候中有效。一种患病的植物无法达到其正常状态。晚疫病和早期疫病是两种常见的番茄疾病[1]。一种疾病也可以描述为干扰植物的产量并降低其活力。在印度，疾病随季节的变化而受到环境因素的影响。病原体和本季节种植的各种作物在这些疾病中起作用。他们有可能破坏番茄植物和农业土地。可能会发现晚期疫病和植物叶的早期疫病，但是如果手动执行需要很长时间。结果，需要更新的更改。借助图像处理和计算机视觉，有很多方法可以检测对象及其独特的特征。深度学习CNN模型[2]是最常见的方法之一。在我们的情况下，该模型将根据叶子的图片检测疾病。