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使用机器学习和高分辨率激光雷达地形数据绘制丘陵景观的地形
地图是评估土壤和生态杂质的过程和危害，水文建模以及自然资源和土地管理的重要工具。基于现场调查或航空照片的映射土地形式的传统技术可能是时间和劳动密集型，强调了基于遥感产品的自动或半自动方法的重要性。此外，时间密集的手动标记也可以是主观的，而不是对地形的客观识别。在这里，我们实施了一种客观的方法，该方法将随机的森林机器学习算法应用于一组观察到的地形数据和1M水平分辨率裸露的数字高程模型（DEM），它是从空气中的光检测和范围数据（LIDAR）数据开发的，以快速映射丘陵地面的各种地面地面。地面分类包括高地高原，山脊，凸面，平面斜坡，凹陷坡，溪流通道和山谷底部，横跨俄克拉荷马州东北部俄克拉群岛的Ozark山脉的400公里2丘陵景观。我们使用了4200个地面观测值（每个地形600个）和八个从随机森林算法中的2 m，5 m和10 m分辨率LIDAR DEM得出的地形指数，以开发2 m，5 m和10 m分辨率地分辨率地面地面模型。我们通过比较观察到的地貌与建模地面的地图来测试DEM分辨率在映射地图中的有效性。结果表明，当协变量以2 m的分辨率分辨率为〜89％时，该方法绘制了约84％的观察到的地形，分辨率为10 m。使用这种方法开发的地图图具有多种潜在应用。然而，预测的地图显示，2 m分辨率的协变量在捕获准确的地形边界和小型地面的细节（例如溪流通道和山脊）方面表现更好。与使用空中图像和现场观测值相比，此处介绍的方法大大减少了绘制地图的时间，并允许掺入各种各样的协变量。它可以用于水文建模，自然资源管理，并在丘陵景观中表征土壤地球形过程和危害。
绘制波兰可再生能源地图
立陶宛的电力系统在过去几十年中发生了重大变化，特别是在 2009 年关闭伊格纳利纳核电站 (NPP) 之后。伊格纳利纳核电站关闭后，燃气电厂一度成为主要电力来源。该国通过 LNG（液化天然气）终端进口天然气。立陶宛拥有丰富的生物能源资源，尤其是生物质。该国利用其林业和农业部门生产生物质用于供暖和发电。与风能和太阳能相比，生物质是一种稳定且可预测的能源，但它需要可持续地管理资源以避免环境恶化。生物质是区域供热的重要贡献者，占区域供热系统总供热量的约 70-80%。这一高比例凸显了该国致力于利用可再生能源供暖，尤其是在寒冷的月份。风能、太阳能和生物质一直在稳步增长。风能目前是可再生能源 (RES) 中最大的贡献者，太阳能装机量也在增加（图 1）。
人才智能和映射|英国人力组
从映射人才市场，到对竞争格局的即时和动态反馈 - 我们可以帮助您揭示有影响力的见解，从而使您的组织成为市场的领导者。具有比任何其他工具的覆盖范围更大的覆盖范围，并且可以在候选人的角度上分层，我们有能力为不在数字就业平台上的“盲点”社区绘制资料。
基于ROS2的AMR系统用于在未知室内环境中映射和导航
自主系统和自动化技术的快速发展继续彻底改变工业流程，与行业4.0的目标保持一致。本文提出了一个增强的自主移动机器人（AMR）系统，该系统旨在用于高级室内导航和勘探，这是基于CIM4.0 FixIT项目建立的基础工作的基础。这项研究的主要目的是利用ROS2的最新功能（机器人操作系统2）开发和实施强大的SLAM（同时本地化和映射）算法。这项研究的重点是使用ROS2框架中NAV2库的不同SLAM方法的全面比较。此分析涵盖了NAV2中可用的各种算法，包括基于网格的和拓扑映射方法，以及不同的定位技术，例如AMCL（自适应蒙特卡洛本地化）和EKF（扩展的Kalman滤波器）。比较根据映射准确性，计算效率和对动态环境的适应性评估这些方法。基于此分析，开发了先进的SLAM方法，从而整合了比较方法中最有效的元素。此自定义解决方案利用NAV2的模块化体系结构和ROS2改进的分布式计算功能，从而可以有效地进行路径计划和映射优化。使用ROS2实现整个系统，利用其增强的工具进行仿真，可视化和现实部署。严格的测试是在各种模拟环境中使用RVIZ和GAZEBO的更新版本进行的，这些版本现在与中间件更加紧密地集成在一起。这些模拟证明了机器人在主动探索，避免障碍和有效映射方面的提高功能，展示了这种方法的好处。最后，在CIM 4.0的经过精心控制的实验室环境中，进行了实际实验以评估创建的AMR系统的鲁棒性和性能。结果表明，AMR可以独立于各种情况，包括未知区域和动态障碍。
映射场景网络的功能和结构连接
图 3 左半球核心场景区域和皮质灰质之间测量的基于种子的功能连接对比。统计叠加图显示了 FWER 校正的 TFCE p 值，用于对受试者种子区域之间的功能连接相关性进行配对样本测试。注释表示核心场景（OPA、PPA、RSC；黑色轮廓）和 cIPL（绿色轮廓）区域的位置。
映射DSI数据库的景观：
该图说明了DSI数据“转换”的简化示例。数据库名称以粗体列出。它显示了如何在科学数据库中转移和相互连接的DSI。该过程始于研究人员从欧洲核苷酸档案（ENA）中获得大肠杆菌基因组。从该基因组中，研究人员可能使用RefSeq确定了特定的感兴趣基因。然后，研究人员检查了该基因编码的酶（一种蛋白质），以及其特性，记录在Uniprot中。他们会进一步了解涉及酶的生化反应，他们咨询Brenda。研究人员利用KEGG提供的数据来编译代谢途径，这些数据与来自代谢的实验数据交叉引用。要分析与这些途径相关的化学特性（即，我们对酶破裂或将其放在一起的小分子的理解），研究人员转向Pubchem。出于药物开发的目的，它们将这些化学性质与在药品库中列出的已知药物，寻找潜在的抑制剂或激活剂进行了比较。接下来，研究人员探讨了有关这些药物的其他实验数据的临床试验。为了对上下文和含义有更广泛的了解，他们在PubMed上进行了交叉引用的发现，该发现提供了对同行评审出版物的访问。这种数据的迭代探索和交叉引用最终可帮助研究人员注释基因在基因本体论（GO）数据库中更准确地发挥作用，从而恢复了研究周期并增强了整体知识库。在这个简化的示例中，使用了11个与DSI相关的数据库，但实际上，使用DSI的科学家需要数千个。
所有人都太人性化了吗？绘制和减轻拟人化AI
由大语言模型承保的高度能力的对话代理的开发有可能以深刻的方式塑造用户与这项技术的互动，尤其是当技术是拟人化或类似于人类的技术时。尽管拟人化AI的影响通常是良性的，但拟人化设计功能也会带来新的风险。例如，用户可以与类似人类的AI建立情绪连接，从而产生通过过度依赖来侵犯用户隐私和自主权的风险。为了更好地理解拟人化AI系统的可能陷阱，我们做出了两个贡献：首先，我们表达了过去嵌入了交互式系统中的拟人化特征，并利用了这种先验来突出拟人化表征的当前影响。第二，我们提出了研究方向，以告知拟人化AI的道德设计。在进行AI负责任的发展时，我们将方法推广到通过用户与拟人化AI相互作用引起的伦理远见，评估和缓解危害的方法。