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PA 温度、放射性示踪剂和噪声记录...
56.标称 500 BPD 注入井中的五个流量剖析拖拽 ............................................................................................................................................. 86 57.标称 500 BPD 注入井中通过段塞跟踪检测管后流量 ............................................................................................................................. 88 58.720 BPD 注入井中通过段塞跟踪方法检查封隔器泄漏 ............................................................................................................. 89 59.已减去伪碱基活度的校正运行 #I ............................................................................................. 90 60.900 BPD 注入井在关闭一小时后进行交叉流检查 ............................................................................................. 91 61.图 60 中注入井中封隔器泄漏的静态速度射击检查标称速率为 900 BPD ...................................................................................... 93 62.适当缩放的静态速度射击测试，用于检测封隔器完整性，环空速度分辨率为 0.35 英尺/分钟泄漏率 ...................................................................................... 94 63.图 58 中封隔器下方滞留段塞的假设速度射击响应 ............................................................................................................................. 95 64.图 32 井的通道检查，井中盐水注入速率为 400 BPD ............................................................................................. 96 65.在 5,820-25 英尺处的穿孔下方通过速度射击方法进行通道检查，井中注入速率为 600 BPD ............................................................................................. 97 66.与图 65 速度射击相同的井的段塞跟踪调查，注入速率相同600 BPD ................................................................................................ 99 67.注入 536 桶水并关闭井后对井进行的温度测量 ................................................................................................................................ 100 68.通道检查，井注 2 BBL/min 的速度测量。......................... IOI 69.新井的关闭温度测量 ............................................................................................................. 103 70.将 40 BBL 泥浆泵入油管之前和之后的温度测量 ............................................................................................. 103 71.图 70 中的三个速度测量 .............................................................................................I 04 72.图 71 上速度射击后的接箍日志运行 ...................................................................................... 105 73.油管泄漏上方的速度射击@ 1 BPM 速率 ...................................................................................... 106-107 74.以 950 BPD 注入井的段塞跟踪调查 ............................................................................. 109 75.图 74 井的温度调查 ............................................................................................. 110 76.图 74 井的关井交叉流检查 ............................................................................................. 11 l 77.单独显示的带有压电检测元件的噪声（声音）测井探头 ............................................................................................................................. 114 78.噪声日志格式说明典型的环境或死井水平 ................................................................................................................................ 117 79.管道后方 20 BPD 水流进入已耗竭 250 PSI 的气区的噪声日志格式 ............................................................................................................. 118 80.两种电缆尺寸的测井电缆衰减系数 ............................................................................................. 120 81.水中声源的声音传播 ............................................................................................................. 122 82.管道压力为 8 I 5 PSIG 的封闭油井的噪声日志 ............................................................................. 124 83.井喷失控附近充满泥浆的裸眼井的噪声日志 ............................................................................................................. 125 84.与流动路径相关的噪声日志特征 ............................................................................................. 126 85.正在钻井的 9 5/8 英寸套管后方 500 桶/天高压水流的噪声记录 ............................................................................................................. 127 86.封闭井的噪声记录，管道后方水流的估计速率为 5,000 桶/天 ............................................................................................................. 128
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Cisco Security Analytics和Logging（在房屋上）v3.3.0
在安全分析和记录（ONPREM）部署中，您可以使用安全的网络分析设备来存储来自另一个Cisco产品部署的数据。在安全防火墙部署的情况下，您可以从管理中心管理的安全防火墙威胁防御设备向经理到经理存储该信息的安全事件和数据平面事件。
估算森林生物量并识别低强度采伐...
本研究的目的是利用机载激光雷达数据估算巴西安蒂玛利国家森林 (FEA) 1000 公顷热带森林的地上生物量并确定选择性采伐干扰的区域。研究区域由三个管理单位组成，其中两个单位未砍伐，而第三个单位的选择性采伐强度较低（约 10-15 立方米/公顷或总体积的 5-8%）。对 50 个 0.25 公顷地面植物进行标准随机抽样测量，并用于构建基于激光雷达的地上生物量 (AGB) 回归模型。使用激光雷达模型辅助方法估算已砍伐和未砍伐单位的 AGB（使用合成和模型辅助估算器）。这些预测使用了两个激光雷达解释变量，以 50 mx 50 m 的空间分辨率计算：1) 所有地面以上返回物的第一个四分位数高度 (P25)；2) 所有返回物地面以上高度的方差 (VAR)。模型辅助 AGB 估计量 (总计 231,589 Mg±5.477 SE；平均值 231.6 Mg ha-1±SS SE；±2.4%) 比仅针对样地的简单随机样本估计量 (总计 230,872 Mg±10.477 SE：平均值 230.9 Mg ha-1±10.5 SE；±4.5%) 更精确。使用综合估算法获得的总体和平均 AGB 估值（总体 231,694 毫克，平均 231.7 毫克/公顷）几乎与使用模型辅助估算法获得的估值相等。在分析的第二个部分，还以 1 米 x 1 米的分辨率计算了激光雷达指标，以确定选择性采伐管理单位内受伐木活动影响的区域。在 GIS 中使用高分辨率冠层相对密度模型 (RDM) 来识别和描绘道路、滑道、登陆点和采伐树隙。根据 RDM 确定的选择性采伐影响的面积为 58.4 公顷，占总管理单位的 15.4%。使用这两种空间分辨率的激光雷达分析，可以识别选择性采伐区域中 AGB 的差异，这些区域具有相对较高的残留大乔木冠层覆盖率。在选择性砍伐管理单元中，受影响区域的平均 AGB 明显低于未受干扰区域 (p = 0.01)。由 Elsevier Inc. 出版。
火灾传感器数据记录 - IAFSS 数字档案
各种火灾报警系统均基于火灾传感器信号的数字处理而开发。作为开发此类系统算法和传感器的背景研究，使用基于现有光学室烟雾、电离室烟雾和热探测器组件的模拟火灾传感器进行了数据记录练习。练习在工厂内的不同区域进行，包括办公室、实验室、装配车间、机械车间、仓库和厨房。数据记录还在其他地点进行，包括医院内发生的一起小型真实火灾事件的记录。结果以传感器输出随时间变化的图表形式呈现，时间尺度约为 1 周和 435 天。它们还以对数/线性轴和自然对数对方差平方轴的平均值变化频率图的形式呈现，以测试正常 dLs t r Lbu t Lon ，传感器噪声可以被认为是由几个组件组成的，但导致大多数误报的组件主要是传感器和传输故障产生的信号。因此，应设计算法以减少此类故障的影响，并诊断位置错误的传感器。
peregrine.ai和Lyve Mobile使实时数据记录智能
©2023 Seagate Technology LLC。保留所有权利。Seagate，Seagate Technology和Spiral徽标是美国和/或其他国家/地区的Seagate Technology LLC的注册商标。lyve是Seagate Technology LLC的商标或注册商标，也可以是其在美国和/或其他国家的附属公司之一。所有其他商标或注册商标都是其各自所有者的财产。遵守所有适用的版权法是用户的责任。Seagate保留更改的权利，恕不另行通知，产品或规格。sc32.1-2308us
加速M-21-31用Gigamon深入可观察性管道记录成熟度
•正确格式化，准确的时间戳，而传统设备生成的日志包括其自己的时间戳，网络流量和基于网络的元数据依赖于准确，精确的时间戳。考虑到M-21-31的主要目标是协助取证，了解不同事件的精确顺序，尤其是数据运动，对于成功是必不可少的。gigamon时间戳可以以非干扰方式应用于网络，在进入深度可观察性管道中的时间戳，也可以选择地从Gigamon软件（无论是基于设备还是虚拟化）上出现。gigamon在TA200设备中使用精度时间协议（PTP），可以根据需要在全球和端口上配置。PTP时间戳可以提供纳秒分辨率，从而使不仅时间，而且还可以证明通过网络查看的特定事件的顺序。
婆罗洲的热带森林从登录中恢复有再生失败的风险
tab le 3的结果摘要比较了UL森林的五种指标物种，比较了untroged（UL）和积极恢复（AR）记录的森林（AR）的平均特征值。特征进行建模，除了叶面营养素外，由于样品的批量，仅使用了物种水平的随机截距。为UL森林提供了平均值和标准误差（SE）值以及AR森林的差异（δ）。与UL森林相比，AR中平均性状值的差异来自数据子集的每个模型，星号代表显着性水平（* <.05，** <.01，*** <.001）。物种平均性状值在表S5中列出。大胆呈现出显着影响。
具有地理位置和实时操作记录的基于面部识别的出勤系统
本文介绍了基于尖端的面部识别出勤系统，旨在通过整合高级机器学习，计算机视觉和地理空间API来解决传统出勤方法的局限性。系统通过高精度和效率自动化与会者的识别和记录来简化出勤过程。关键功能包括用于实时面部识别的实时视频识别，一个用于注册新个人的直觉用户注册模块，基于CSV的无缝数据导出和管理的日志记录以及地理位置感知到的出勤跟踪，以确保记录不仅是时间含量的，而且是位置特定的。这种地理空间上下文提供了宝贵的见解，尤其是对于分布式团队或多站点设置。
评估基于 ALS 的移除估计的准确性针对实际日志数据
机载激光扫描 (ALS)、现场图和预测模型的结合使用是当今芬兰森林管理导向清单中最重要的信息来源 (Maltamo 和 Packalén 2014)。ALS 也是国家森林清单 (Grafström 和 Hedström Ringvall 2013) 和收获前林分测量 (Peuhkurinen 等人2007)。在实际的森林规划中，树种需要信息 (Packalén 2009)。航空影像通常用于解释树木种类和其他难以通过激光扫描数据预测的属性（例如 Packalén 和 Maltamo 2007；Ørka 等人2013）。清单验证表明，基于 ALS 数据的清单（Wallenius 等人2012）比使用传统基于现场的方法（Suvanto 等人2005）获得的清单更准确。此外，无论是在评估树种特定属性（例如 Packalén 和 Maltamo 2007；Breidenbach 等人2010）还是在测量单个树木属性（例如 Korpela 等人2010；Vauhkonen 2010；Yao 等人2012；Silva 等人2016）时，准确度至少与传统的现场评估相同。然而，需要进一步研究以提高基于 ALS 的森林资源清查中树木质量评估的准确性（Wallenius 等人2012）。芬兰森林中心收集、维护和分发芬兰森林的林分属性信息（芬兰森林中心 2019a）。数据基于实地调查和遥感的结合使用。模型用于预测木材体积和更新数据。实地图用作训练数据，ALS 用于将结果推广到大面积调查区域。由于《森林信息法》的修订于 2018 年 3 月初生效，许多信息通过 Metsään.fi 服务（https://www.metsaan.fi/）向公众开放。关于按树种划分的锯木和纸浆木材采伐的信息对于木材销售和采伐作业规划至关重要。树木质量特征信息也很重要（Holopainen 等人2013 年）。在预测木材种类时，训练数据应具有关于锯木和纸浆木材移除量的精确林分水平信息，这在实践中只能由采伐机测量（Malinen 等人2003 年）。2012 年；White 等人2013 年）。先前关于 ALS 清单准确性的研究通常将基于 ALS 的林分属性估计与实地测量进行比较（例如，Næsset 2007；Wallenius 等人。这些比较的问题在于，部分实地“测量”是模型预测。例如，木材分类量就是这种情况，它基于锥度模型和预测的质量扣除。也有一些尝试将采伐机数据用于类似目的（Siipilehto 等人。2016；Pesonen 2017）。采伐机数据也被用作训练