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众包 GNSS 智能手机的自动选择......
智能手机已转换为便携式GNSS（全球导航卫星系统）接收器。具有数十亿此类设备记录的GNSS数据具有很大的科学研究潜力，并具有前所未有的时空分辨率。但是，目前访问大型GNSS智能手机数据的访问量是有限的，并且数据处理具有挑战性。Camaliot项目（机器学习技术在GNSS IOT数据融合中的应用）旨在解决这些问题，以促进众包GNSS数据的可用性，以进行天气预报和太空天气监测。Camaliot众包活动中大量的GNSS数据具有异质性的质量。为了应对此数据处理挑战，我们使用机器学习（ML）开发了一种自动数据选择算法。在这项研究中，比较了不同ML模型的分类性能。还检查了不同数据质量指标的重要性。初始结果表明，基于ML的分类器可以在广告系列的实际数据上获得95％的精度，而无需为质量指标设置明确的阈值。基于选定的智能手机GNSS数据，也进行了对流层参数估计实验。
路线图完全开发GNSS ...
GNSS极化无线电掩星（Pro）在2009年（发表在Cardellach等人，2015年）中，并通过在两个正交线性（水平和垂直或H/V）中接收GNSS信号来扩展标准RO技术，而不是圆形极化。沿信号的轨迹的非球形水透水物的存在会导致水平成分中的延迟比垂直延迟，鉴于沿局部水平方向倾向于以其最大的尺寸定向。这是一个很小的效果，但是它沿着射线轨迹积累到电磁载体波长的一部分。可观察到的称为极化相位移位（𝛥𝜙）可以通过专用的GNSS Pro接收器来测量，并代表集成的特定
8120–08 – P田纳西谷管理局新的...
该文档计划于20125年3月4日在联邦公报上发布，并在https://federalregister.gov/d/2025-03405上在线获取。
2023 GHG排放库Caixabank S.A.
本文档列出了组织的2023温室气体排放清单，以及根据GHG协议使用的方法，并应用了标题为“公司价值链（SCOPE 3），会计和报告标准”的文档中所述的原理，这是了解公司对公司对气候变化的全球影响的关键工具，以及潮流的影响以及趋势的趋势。在2022年，Caixabank S.A.对各种间接排放类别进行了重要研究，然后考虑到其组织的全球周围，而不是操作周围的范围（基于2022-2024减少计划中的目标），它用来实现了不同的范围，而不是目前的计算。可以在本文档的附录4中找到该全局周边的计算结果。
本迪切里大学招生2024-25
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