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LST - FEA 信息工程解决方案
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2023 年注册承包商名单（截至 2023 年 11 月 16 日）
国防和保护⊂“ION SYSTEMS PHlしS INC. POWER COMPACT ENTERPRISES GCMED PHARMACEUTICAL DISTRIBUTOR MOSTACO MARKETING ANG-COR CONSTRUCTION
Botvin LifeSkills® 培训 (LST) 中学计划 - | EPIS
*课程包括 1 级：6/7 年级 15 节课，2 级：7/8 年级 10 节课，3 级：8/9 年级 5 节课。 *课程时长为 30-45 分钟。 *课程必须按顺序授课，频率可以从每周一次到每天一次不等，直到课程结束。 *教师、学校辅导员、预防专家、警察和其他提供者可以成功实施该计划。 *每个级别都有可选的暴力预防课程。
使用 NDVI 阈值法预测植被覆盖比例对地表发射率和温度的影响
预测地表能量收支需要精确的地表发射率 (LSE) 和地表温度 (LST) 信息。LST 是基本气候变量之一，也是局部和全球尺度地表过程物理中的重要参数，而 LSE 是物质成分的指标。尽管有大量关于使用遥感数据计算 LST 和 LSE 的方法和算法的出版物，但准确预测这些变量仍然是一项具有挑战性的任务。在现有的计算 LSE 和 LST 的方法中，特别关注的是归一化差异植被指数阈值法 (NDVI THM)，尤其是对于农业和森林生态系统。要应用 NDVI THM，了解植被覆盖比例 (P V) 至关重要。本研究的目的是调查使用 NDVI THM 时 P V 预测精度对 LSE 和 LST 估计的影响。2015 年 8 月，在德国东南部巴伐利亚森林国家公园的混合温带森林中开展了一项实地活动，与 Landsat-8 立交桥同时进行。在 37 个地块的实地测量了 P V。使用了四种不同的植被指数以及人工神经网络方法来估计 P V 并计算 LSE 和 LST。结果表明，与传统植被指数（R 2 CV = 0.42，RMSE CV = 0.06）相比，使用人工神经网络（R 2 CV = 0.64，RMSE CV = 0.05）可以提高 P V 的预测精度。本研究结果还表明，估计的 P V 的精度变化影响了 LSE 的计算结果。此外，我们的研究结果表明，虽然 LST 取决于 LSE，但在预测 LST 时还应考虑其他参数，因为更准确的 LSE 结果并没有提高 LST 的预测精度。
马来西亚土地表面温度的变化和预测
温度和天气模式的长期变化提供了行星正在经历全球变暖的证据。全球变暖对生态系统的有害后果影响了人，植物和动物。一个区域中的土地表面温度上升已成为确定特定气候变化策略的关键指标。马来西亚分为马来西亚半岛和位于婆罗洲岛上的沙巴砂岩，包括四个超级区域和36个子区域。以纬度和纵向测量的子区域之间的距离为150像素（相当于95公里），覆盖了整个国家。本研究使用了NASA Terra卫星的中等分辨率成像谱仪（MODIS）的数据，覆盖2000-2022。在立方样条方程中部署了八个，四个和三个结，以分析2022年至2030年的周期性数据，变化和LST预测。从[0.377，0.507]°C的置信区间，每十年的LST变化的全球平均升高为0.445°C，显着性水平为5％。LST的平均预测波动表明每十年的显着上升为0.383°C。马来西亚尚未显示出LST加速度的显着下降
体育锻炼，久坐行为和2型糖尿病
目的：我们进行了更新的Mendelian随机化研究（MR）研究，以探讨中度到刺激性的体育活动（MVPA）和休闲筛查时间（LST）与2型糖尿病（T2DM）的关联。方法：与MVPA或LST密切相关的具有低连接不平衡的MVPA或LST的遗传变异被选为来自全基因组荟萃分析的仪器变量，包括超过60万个个体。从糖尿病遗传学复制和包括898 130个个体（包括898 130个个体）中获得了T2DM的摘要级数据。从大型全基因组关联研究中提取了可能的中间体（肥胖指标，瘦肉质量，血糖性状和炎症生物标志物）（n = 21 758-681 275）。进行了单变量和多变量MR分析，以估计MVPA和LST对T2DM的总和和直接影响。甲基化MR分析进行了与糖尿病有关的MVPA。
通过跨域转移学习促进基于模板的SSVEP解码
抽象目标。本研究旨在建立一个广义的转移学习框架，以通过利用跨域数据传输来提高稳态视觉诱发电位（SSVEP）基于脑部计算机界面（BCIS）的性能。方法。我们通过结合了最小二乘转换（LST）的转移学习来增强基于最新的模板的SSVEP解码，以利用跨多个域（会话，主题和脑电图蒙太奇）利用校准数据。主要结果。研究结果验证了LST在跨域传输现有数据时消除SSVEP的可变性的功效。此外，基于LST的方法比标准与任务相关的组件分析（TRCA）的方法和非第一个天真转移学习方法明显更高的SSVEP解码精度。意义。这项研究证明了基于LST的转移学习能够在各种情况下对其原理和行为进行深入研究，从而利用主题和/或设备的现有数据。当校准数据受到限制时，提出的框架显着提高了标准TRCA方法的SSVEP解码精度。其在校准减少方面的性能可以促进基于SSVEP的BCIS和进一步的实用应用。
评估农村地区气候变化适应措施的冷却潜力
大气中的热量已成为快速变暖的世界中的主要公众关注。蒸散液在植被期间提供有效的土地表面冷却。在不利的情况下，由于缺乏水和潜在的蒸散途径，现代文化景观越来越无法提供这一重要好处。我们假设，恢复的景观水保留的统一措施可以为植物带来转移，尤其是在干燥时期，从而通过稳定区域气候来促进气候变化的适应性。寻求基于自然的方法来改善景观水的保留率，我们将土地表面温度（LST）用作景观中心气候的代理。对于易于干旱的农村研究领域，我们确定了我们与LST建立统计关系的潜在候选环境预测指标。然后，我们从一组潜在的气候变化适应措施中，将所选项目映射到潜在的实施位置。在此基础上，我们使用（i）拟合模型和（ii）假设措施实施之前和之后评估了一定措施的可能冷却效果。在建模中，我们考虑了LST数据的空间和时间自相关，因此实现了现实的参数估计。使用候选预测指标集和模型，我们能够确定气候适应措施有效性的排名。然而，由于预测变量的空间变异性，建模的LST是特定于位点的。这会导致对度量益处的空间差异。此外，发生了季节性变化，例如由植物生长引起的变化。平均而言，可耕地或城市棕地的造林以及以前的湿梅多斯的重新吹拂的冷却能力最大，最高为3.5K。我们得出结论，即使在农村地区，基于促进蒸散量和景观水的水位，基于促进蒸散量和景观水的保留，也可以提供令人愉悦的适应性的适应性。
通过观察系统模拟实验探索热红外遥感以改善积雪模型的潜力
摘要。从地球观察卫星中吸收数据被认为是估计山地流域中雪覆盖分布的前进的道路，从而提供了有关山水等效山水（SWE）的准确信息。可以从空间中观察到土地表面的回热（LST），但其改善SWE模拟的潜力仍然没有被忽略。这可能是由于当前热红外（TIR）任务提供的时间不足或空间分辨率。，在未来几年中，三个计划的任务将以更高的时空分辨率提供全球规模的TIR数据。为了研究TIR数据以改善SWE的价值，我们在覆盖北半球的Latitudi-Nalal梯度的五个雪地主导地点开发了合成数据同化（DA）实验。我们通过强迫ERA5-Land重新分析的能量平衡积雪模型来产生合成的LST和SWE系列。我们使用此合成的真实LST从ERA5-Land的降级版本中恢复了合成的真实SWE。我们定义了不同的观察场景，以模仿Landsat 8（16 D）的重新审视时间，以及用于高分辨率自然资源评估（TR- ISHNA）（3 d）的热红外成像卫星，同时会计云覆盖。我们在每个实验地点对实验进行了100次的回答，以评估在两个重新审视场景下，相对于云覆盖的同化过程的鲁棒性。我们使用两种不同的方法进行了同化：序列方案（粒子过滤器）和一个更光滑的（粒子批次平滑）。
