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使用机器学习的安全目的开发面部检测系统
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从越野设置中的长波高光谱图像
近年来，自主导航变得越来越流行。但是，大多数现有的方法在公路导航方面有效，并利用了主动传感器（例如LIDAR）。本文使用Passive传感器，特别是长波（LW）高光谱（HSI）的遍历性估计，重点介绍了自主越野导航。我们提出了一种方法，用于选择一部分高光谱带，该方法通过设计一个最小的传感器设计带选择模块，该模块设计一个最小的传感器，该模块设计了一个最小的传感器，该模块可以测量稀疏采样的光谱带，同时共同训练语义段网络网络，以进行遍历性估计。使用我们的LW HSI数据集在包括森林，沙漠，雪，池塘和开放式田野的各种越野场景中证明了我们方法的有效性。我们的数据集包括在各种天气条件下白天和夜间收集的图像，包括具有广泛障碍的具有挑战性的场景。使用我们的方法，我们学习了所有HSI频段中的一个小子集（2％），这些子频段可以在利用所有高光谱带时获得竞争性或更好的遍历性估计精度。仅使用5个频段，我们的方法能够实现平均类别的效果，该级别仅比使用完整的256波段HSI低1.3％，而仅比使用250频段HSI实现的效果仅比使用了0.1％，这证明了我们方法的成功。
空调系列 分体式 / 窗式
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电池管理系统生命周期估计和退化
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人工智能制定学习目标
1. Anderson, LW 和 Krathwohl, DR (2001)。《学习、教学和评估分类法》，精简版。波士顿，马萨诸塞州：Allyn and Bacon。2. Biggs, J.、Tang, C. 和高等教育研究学会。（2011）。《大学优质学习教学：学生在做什么》，宾夕法尼亚州费城：McGraw-Hill/高等教育研究学会；英国伯克郡梅登黑德；纽约：开放大学出版社。（可从 SMU 图书馆借阅）3. Smaldino, S.、Lowther, D. 和 Russell, J.（2007）。《教学媒体与学习技术》，第 9 版。Englewood Cliffs：Prentice Hall, Inc。
国家 ANPR 服务数据保护影响评估
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Eastbourne海滨战略：夏季咨询报告和下一步 气候和自然策略更新2023/24和行动计划 LW/23/0380地点：港口高地 2025/26的内部审计计划草案
1引言1.1本文（通过附录1）报告了内阁于今年7月批准的气候和自然战略和行动计划的进度，因为2019年7月在完整理事会上发表了气候紧急宣言。该战略阐明了到2030年净零碳理事会和地区的愿景。1.2附录1概述了2023/24年期间该地区和理事会正在进行的所有惊人工作和项目，并更新了针对我们的目标和净零野心的进度。我们对整个地区的温室气体排放进行了一些分析，以及我们对理事会对这2种温室气体排放的贡献的报告，直到2022年至2022年2.1我们更新报告的第一部分概述了对整个Lewes区的温室气体排放的概述，此处提供了整个数据的摘要，请参阅此处的摘要，请参阅Appendix的信息。2.2该地区在2022年发射了398.8ktco 2 E温室气体，这是能源安全和净零净（DESNZ）1的最新数据集1。这些温室气体的排放来自以下饼图（图1）所示的一系列部门，显示了整个地区的前3个来源来自运输（37％），国内部门（32％），其次是农业（14％）。刘易斯地区本质上是半农村，可能是高水平的运输使用和农业排放量。