许多跨学科科学研究都需要对野火进行遥感,包括野火对生态的影响。几十年来,这项研究一直受到空间分辨率不足和探测器在短波和中波红外波长处饱和的阻碍,而高温 (>800 K) 表面的光谱辐射最为显著。为了解决这个问题,我们正在开发一种紧凑型高动态范围 (HDR) 多光谱成像仪。紧凑型火灾红外辐射光谱跟踪器 (c-FIRST) 利用数字焦平面阵列 (DFPA)。DFPA 由最先进的高工作温度屏障红外探测器 (HOT-BIRD) 和数字读出集成电路 (D-ROIC) 混合而成,具有像素内数字计数器以防止电流饱和,从而提供动态范围 (>100 dB)。因此,DFPA 将能够对温度变化范围从 300 K 到 >1600 K(燃烧的火灾)的目标进行非饱和高分辨率成像和定量检索。凭借从 500 公里的标称轨道高度解析地球表面 50 米级热特征的分辨率,一次观测即可捕获野火的全部温度和面积以及冷背景,从而增加每个返回字节的科学内容。使用非饱和 FPA 是一种新颖的做法,它克服了以前高辐射值使 FPA 像素饱和(从而降低了科学内容)的问题,并展示了遥感方面的突破性能力。因此,c-FIRST 适用于量化野火排放,这对于确定其对全球生态系统的影响至关重要。 c-FIRST 的 FPA 采用 InAs/InAsSb HOT-BIRD 外延材料制作,像素间距为 20 m,探测器阵列为 1280x480 格式,并与模拟 DROIC 混合。DFPA 的 50% 截止点为 ~4.5um,在 140K 工作温度下,整个 QE 光谱范围内测得的外部 QE~50%。我们将积分时间固定在 6 毫秒,以便在以 150 Hz 帧速率观察正常 300K 背景场景时在 MWIR 波段获得良好的灵敏度。对于标准模拟 ROIC,探测器像素在目标温度 ~700 K 时很容易饱和。当 D-ROIC 在 16 位模式下运行时,我们可以将饱和温度显著提高到 ~1100 K。当 D-ROIC 在超 HDR 32 位模式下(28 万亿电子阱深度)运行时,即使对于 1600 K 目标,探测器也不会接近饱和。火灾遥感的一个关键指标是可探测的最小目标尺寸。c-FIRST 可将可探测火灾的最小尺寸提高一个数量级,这主要是由于非饱和探测器的空间分辨率比 GOES 上的高级基线成像仪等当前维修仪器更高,同时功率、尺寸和重量也更低。c-FIRST 空中飞行计划于 2024 年火灾季节进行仪器测试和验证。我们预计 c-FIRST 太空验证将基于 2026 年或之后的空间技术验证机会。
评级继续考虑 RRPL 在综合基础上的运营能力的令人满意的运营表现以及多个交易对手和多地点工厂带来的地理多元化。2024 财年的混合 PLF 也与 P-90 估计值一致。此外,收款基本与 PPA 时间表保持一致。目前,该公司在建容量约为 350 MWp,园区容量约为 1 GWp,处于不同阶段,为近期的容量增加提供了可见性。评级继续考虑强大的机构推动者提供的卓越财务灵活性和管理优势、由于大多数容量的长期电力购买协议而导致的有限需求风险、在以有竞争力的利率筹集项目融资和再融资现有项目贷款方面的良好记录、令人满意的交易对手信用状况和付款记录以及由于 2023 财年和 2024 财年增长权益增加而导致的独立流动性充足。
从神经辐射场中提取固有组件(例如重新传播和阴影)的任务越来越感兴趣。然而,当前方法在合成场景和孤立的对象上很大程度上有效,忽视了具有背景的真实场景的复杂性。为了弥补这一差距,我们的研究引入了一种与内在分解相关的方法。通过杠杆式的灯光变化,以生成伪标签,我们的方法为固有分解提供了指导,并需要地面真相数据。我们的方法以物理约束为基础,可确保各种场景类型的鲁棒性,并减少对预先训练的模型或手工制作的先验的依赖。我们在合成和现实世界数据集上验证了我们的方法,从而实现了令人信服的重新研究。此外,我们的方法对图像编辑任务的适用性展示了有希望的结果。
神经辐射场(NERFS)是场景,物体和人类的有希望的3D代表。但是,大多数措施方法都需要多视图输入和每场培训,这限制了其现实生活中的应用。此外,熟练的方法集中在单个受试者的情况下,留下涉及严重障碍和挑战性视图变化的互动手的场景。为了解决这些问题,本文提出了一个可见的可见性 - 可见性的NERF(VA-NERF)框架,用于互动。具体来说,给定相互作用的手作为输入的图像,我们的VA-NERF首先获得了基于网格的手表示,并提取了相应的几何和质地。随后,引入了一个功能融合模块,该模块利用了查询点和网格顶点的可见性,以适应双手的特征,从而可以在看不见的区域的功能中进行重新处理。此外,我们的VA-NERF与广告学习范式中的新型歧视者一起进行了优化。与传统的分离器相反,该官员预测合成图像的单个真实/假标签,提议的判别器生成了一个像素的可见性图,为看不见的区域提供了精细的监督,并鼓励VA-NERF提高合成图像的视觉质量。互惠2.6m数据集的实验表明,我们所提出的vanerf的表现明显优于常规的nerfs。项目页面:https://github.com/xuanhuang0/vanerf。
摘要 - 我们提出了一个基于神经场的大规模重构系统,该系统融合了激光雷达和视力数据,以生成几何准确的高质量重建,并捕获光真逼真的纹理。该系统适应了状态的神经辐射场(NERF)表示,还结合了LiDAR数据,该数据在深度和表面正常上增加了强大的几何约束。我们利用轨迹从实时激光雷达大满贯系统来引导结构 - 从运动(SFM)程序进行启动,以显着降低组合时间,并提供对大暴力深度损失至关重要的度量标准。我们使用沉积将系统扩展到在长轨迹上捕获的大规模环境。我们通过来自多台摄像机,LIDAR传感器套件的腿部机器人的数据,在扫描600米的扫描建筑场景时进行手持式机器人,并在船上进行空中机器人,调查多层模拟模拟灾难现场建造的空中机器人。网站:https://ori.ox.ac.uk/labs/drs/nerf-mapping/
人脑是世界上最复杂、最迷人的结构之一。几十年来,人脑功能的分子机制问题不仅受到神经生理学家的极大关注,而且也受到信息科学家、生物物理学家和心理学家的极大关注。尽管人们对脑细胞的类型和组织结构及其电和生化活动了解甚多,但对于诸如我们的记忆存储在哪里或脑细胞信息处理涉及哪些分子机制等谜题,我们知之甚少。关于认知背后的这些分子机制的猜测比比皆是。最近,激烈的争论集中在至少一些认知功能在量子层面上运行的可能性上。诺贝尔奖获得者神经科学家 Eric Kandel 发现,当我们学习时,化学信号会改变突触连接的结构 [ 1 ]。他还表明,短期和长期记忆是由跨突触传输的电信号形成的,这一过程称为长期增强 (LTP)。具体而言,重复的突触前刺激会增加突触后敏感性,从而增强突触。这可以用“一起放电的神经元会连接在一起”来恰当地表达。虽然 LTP 让人们得以一窥学习和记忆的本质,但这个问题似乎要复杂得多。首先,虽然长期记忆可以持久,但 LTP 不会对突触强度产生永久性的改变,而是会在数小时到数月内衰减。其次,基于 LTP 的记忆模型会遭受信号保真度损失。第三,记忆需要吸收不同感官输入的信息,这涉及需要以某种方式整合的庞大神经回路。最后,外部刺激与其环境相关联,因此新的体验会受到当前环境、先前体验甚至对未来的预期的影响。
Xu,Dejia等。“ Neurallift-360:将野外2D照片提升到具有360度视图的3D对象。”IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议的会议记录。2023。2。
a) 为可再生能源提供具体规定,鼓励可再生能源参与提供辅助服务。b) 鼓励各州制定自己的辅助法规,以促进连接到“州内”输电网络的发电机参与。c) 应允许开放接入的可再生能源在现行法规模式下提供辅助服务。d) 要求澄清在电池储能加可再生能源系统中,电池系统的规模是否需要至少达到 1 兆瓦。e) 对于即将推出的包括电池在内的能源存储技术,要求放宽 1 兆瓦的最低容量标准,就像加州等发达电力市场的情况一样,加州对存储资源做出了例外规定,最低参与容量已设定为 100 千瓦。这将鼓励建立这样的存储系统,并通过响应时间短的辅助服务使系统运营商受益。
• 在开始任何安装部分之前,请完整阅读所有说明。 • TimberTech 栏杆的安装应采用与安装木质或复合栏杆相同的良好建筑原则,并遵守当地建筑规范和以下安装指南。TimberTech 对本产品安装不当不承担任何责任。 • TimberTech 栏杆可能并不适合每种应用,安装人员有责任确保 TimberTech 栏杆适合预期用途。由于所有安装都是独一无二的,安装人员还有责任确定每种栏杆应用的具体要求。 • TimberTech 建议在安装前由持牌建筑师、工程师或当地建筑官员审查所有应用。如果您有任何问题或需要进一步帮助,请致电 TimberTech 客户服务部 1.800.307.7780 或访问我们的网站 www.timbertech.com。 • TimberTech 栏杆作为整体系统进行测试,应以此方式使用。它不适用于与其他栏杆系统或紧固件一起使用。• 以下安装指南适用于 TimberTech RadianceRail 栏杆的安装。• 重要提示:在驱动和/或拧紧所有紧固件时,请确保驱动工具/钻头已配置或设置为使用螺钉设置。• 安全:处理、切割、钻孔和紧固材料时,务必佩戴护目镜。• 未按照适用的建筑规范和 TimberTech 的书面轨道安装指南安装本产品可能会导致人身伤害、影响轨道系统性能并使产品保修失效。
白天的光谱天空辐射度或天空亮度非常复杂,难以准确预测。激光环境效应定义和参考 (LEEDR) 第一性原理大气模型通过模拟辐射光穿过代表性大气层的散射、吸收和透射,将太阳的光谱辐射度传播到传感器。对于此应用,LEEDR 用于摄取数值天气预报 (NWP) 模型,并缩放边界层并将气溶胶负荷与地面测量结合起来。本研究将 LEEDR 得出的光谱天空辐射度模拟(包括测量的气候学、测量的气象学和气溶胶负荷数据)与直接天空辐射度测量进行了比较。白天天空的直接测量是使用 1 米口径望远镜和同时进行的 I 波段和 J 波段相机观测(分别为;0.8 和;1.2 毫米)完成的。将 LEEDR 白天天空模型与多个方位角、仰角和观测时间的 I 波段和 J 波段辐射率进行比较。残差分析用于确定模型的准确性,包括数值天气预报数据、历史气候学、通过现场粒子计数测量得到的缩放气溶胶负荷以及气象更新。关键发现促使将实时粒子计数测量纳入未来的白天天空辐射率模型,以通过真实的大气气溶胶负荷提高散射精度。
