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疫苗公平合作 (PAVE)
概述 全国县市卫生官员协会 (NACCHO) 是全国近 3,000 个地方卫生部门 (LHD) 的代言人。这些市、县、大都市、地区和部落部门致力于保护和改善所有人和所有社区的健康。NACCHO 提供能力建设资源，支持 LHD 领导人制定公共卫生政策和计划，以确保社区能够获得保护社区免受疾病和灾难侵害的重要计划和服务。此外，NACCHO 代表 LHD 与联邦政策制定者接触，以确保有足够的资源、适当的公共卫生立法和合理的政策来应对社区面临的无数挑战。在美国疾病控制和预防中心 (CDC) 的支持下，NACCHO 很高兴为疫苗公平合作 (PAVE) 示范点项目提供资助机会，以支持 LHD 识别和解决不同种族和族裔人群中成人流感和 COVID-19 疫苗接种覆盖率的不平等问题。选定的 LHD 将获得培训、技术援助和其他资源，以减少疫苗接种方面的不平等现象。NACCHO 将以固定价格合同的形式发放奖励，对于选择完成工作范围 A 的 LHD，奖励金额为 75,000 美元；对于选择完成工作范围 B 的 LHD，奖励金额为 150,000 美元（有关每个工作范围的更多信息，请参阅项目目标和要求部分）。如果您的卫生部门曾参与过之前的 NACCHO PAVE 项目，则您没有资格申请此资助机会。该项目预计于 2023 年 8 月 1 日开始，并于 2024 年 7 月 31 日结束。申请必须在 2023 年 6 月 30 日星期五太平洋夏令时间晚上 11:59 之前通过在线提交表格提交。
PAVOS - 法拉第旋转器和隔离器
我们的 PAVOS 旋转器和隔离器提供业界最佳的激光可靠性和性能，同时提供卓越的隔离度并保持非常高的传输率。我们的 PAVOS 产品依靠高维尔德常数、低吸收率材料的法拉第效应，将线性偏振光平面向前旋转，并在反向进行额外的 45° 非互易旋转。PAVOS 可用作旋转器或隔离器。
SUPERPAVE 沥青粘结剂测试的背景...
本手册是学生在 40 小时的 SUPERPAVE 沥青粘合剂技术培训期间将用作参考的教科书。该教育计划的主要目标是培训学生正确使用新的 SUPERP A VE 粘合剂测试方法和设备。另一个主要目标是教会学生如何解释和应用新的 SUPERP A VE 粘合剂规范。培训计划包括 40 小时的教学。在这 40 小时中，学生将接受 8 小时的课堂教学、28 小时的实验室教学和 4 小时的实际测试结果课堂讨论。在课程结束时，学生将熟悉粘合剂测试程序和设备，并将知道如何使用粘合剂测试结果根据 SUPERPAVE 粘合剂规范对粘合剂进行分类。
SUPERPAVE 沥青粘合剂测试方法的背景
本手册是学生在 40 小时的 SUPERPAVE 沥青粘合剂技术培训中将用作参考的教科书。教育计划的主要目标是培训学生正确使用新的 SUPERP A VE 粘合剂测试方法和设备。另一个主要目标是教会学生如何解释和应用新的 SUPERP A VE 粘合剂规范。培训计划包括 40 小时的教学。在这 40 小时中，学生将接受 8 小时的课堂教学、28 小时的实验室教学和 4 小时的实际测试结果课堂讨论。到课程结束时，学生将熟悉粘合剂测试程序和设备，并将知道如何使用粘合剂测试结果根据 SUPERPAVE 粘合剂规范对粘合剂进行分类。
第336节沥青混凝土路面
336.1一般：沥青混凝土路面应由矿物聚集体和沥青粘合剂的混合物组成，并在准备好的子级，基础或基部或沥青混凝土路面上，并符合线条，等级和层次，并在计划或供应规定中指定的规格以及该规范规定。包括材料，混合和拖运在内的沥青混凝土应符合第116条，第328节和第329条的要求，以及补充技术规格。承包商应对根据此规范，材料，比例，放置和压实提供的沥青混凝土路面负责。字段密度和压实术语是可以互换的。336.1.1参考：ASTM D2726标准测试方法，用于大量特异性重力和非吸收性紧凑的沥青混合物的密度和密度ASTM D2950通过核方法ASTM D3549厚度或高度混合物的沥青混凝土的密度，将其压缩的混合物的厚度或高度混合使用， 336.1.1本出版物：第13条保修和担保；测试和检查；纠正，去除或接受有缺陷的工作。第112节沥青粘合剂部分116沥青混凝土第304条第304条柠檬处理的子级第305节305水泥处理的基本建筑第307节307植物混合沥青处理的基地建筑第328节328宁静的沥青混凝土路面第329节329植物混合密封式建筑套件333 FOG SEACT
![初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、](/simg/4/4b79ebb2e692147077c5f05290fe6b1288b2aad1.png)
初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、
初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、