XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSnow
富兰克林县联合大厅村 UDA 计划
Steve Sandy – 县行政助理 Carrie Spencer – 社区发展总监 Lisa Cooper – 规划总监 Mindy Goldsmith – 行政助理 II Sherrie Mitchell – 富兰克林县规划委员会主席、Snow Creek 区 Deborah Crawford – 富兰克林县规划委员会副主席、Union Hall 区 David Clements – 富兰克林县规划委员会成员、Rocky Mount 区 CW Doss, Jr. – 富兰克林县规划委员会成员、Blue Ridge 区 Cheryl Ege – 富兰克林县规划委员会成员、Gills Creek 区 Angie McGhee – 富兰克林县规划委员会成员、Boone 区 David Pendleton – 富兰克林县规划委员会成员、Blackwater 区 Ronnie Thompson – 富兰克林县监事会主席、Boone 区 Tim Tatum – 富兰克林县监事会副主席、Blue Ridge 区 Mike Carter – 富兰克林县监事会成员、Rocky Mount 区 Tommy Cundiff – 富兰克林县监事会成员、Union Hall 区 Leland Mitchell – 富兰克林县监事会，Snow Creek 区 Ronald Mitchell – 成员，富兰克林县监事会，Blackwater 区 Lorie Smith – 成员，富兰克林县监事会，Gills Creek 区
喜马拉雅山两个高海拔地区季节性积雪的能量和质量平衡动态
雪动力学在喜马拉雅山脉高山流域的水文中起着至关重要的作用。然而，基于现场观测来阐明该地区高海拔积雪的能量和质量平衡的研究却很少。在本研究中，我们使用尼泊尔喜马拉雅山脉两个高海拔地点的气象和雪观测来量化季节性积雪的质量和能量平衡。使用数据驱动的实验装置，我们旨在了解融雪的主要气象驱动因素，说明考虑积雪冷含量动态的重要性，并深入了解融雪水重新冻结在积雪能量和质量平衡中的作用。我们的研究结果显示，融化和重新冻结对反照率的敏感性、融水重新冻结的重要性以及用于克服积雪冷含量的正净能量之间存在复杂的关系。两个地点的净能量主要由净短波辐射驱动，因此对雪反照率测量极为敏感。我们得出结论，根据观察到的积雪温度，21% 的净正能量用于克服夜间积累的冷量。我们还表明，在这两个地点，至少有 32-34% 的融雪水会再次冻结。即使考虑到冷量和冻结，仍然有超过融化积雪所需的过剩能量。我们假设，这种过剩能量可能是由于短波辐射测量的不确定性、由于基底冰层而低估的冻结、由于新雪和地面热通量而导致的冷量增加所致。我们的研究表明，为了准确模拟喜马拉雅流域季节性积雪的质量平衡，简单的温度指数模型是不够的，需要考虑冻结和冷量。
北极两栖车辆技术和动力系统模拟研究
北极的动物种类非常有限，生活在这种寒冷地方的动物有北极熊、环斑海豹和北极狐。在北极看到的一些鸟类有雪鹀、北方暴风鹱和黑腿三趾鸥 [2]。然而，由于厚厚的冰层不便于探索，水下有许多未知生物 [3]。此外，恶劣的表面条件（冰、水和雪混合）使得使用船或汽车等传统交通工具进入这些区域非常困难。因此，需要破冰船或飞机。
东盟五国开放型航空公司经营战略实施与财务绩效分析
摘要 本研究旨在分析东盟五个国家证券交易所上市航空企业的经营战略实施情况和财务绩效。所采用的经营战略基于 Miles 和 Snow 的类型学，分为探矿者、分析者和防御者三种类型。使用四个代理来识别经营战略变量，即总销售额中的员工数量 (EMPSAL)、公司增长 (MtoB)、营销 (MARKET)、固定资产强度 (PPEINT) 和财务绩效变量，即股本回报率 (ROE)、流动比率和股息支付率 (DPR)。本研究以国家证券交易所发布的 46 份年度报告为样本。根据 Q1、中位数和 Q3 值的总评分结果，得出 21 份年度报告采用探矿者策略，14 份采用分析者策略，11 份采用防御者策略。然而，在 46 个样本中，只有 21.74% 的年度报告使用一致类型的策略，另外 78.26% 的年度报告使用不同的策略。本研究的结果表明，探矿者的策略对流动比率有显著影响，统计 T 值为 2.455> 1.96，alpha 值为 5%，这意味着 H0 被拒绝，H1 被接受。防守者的策略对 DPR 值也显示出这一显著结果，T 值为 3,121> 1.96。但没有哪种策略对 ROE 值有显著影响。关键词：商业战略、Miles and Snow、财务绩效、证券交易所上市航空
北欧车辆数据集 (NVD) - CVF 开放获取
摘要 无人机图像中的车辆检测和识别是一个复杂的问题，已用于不同的安全目的。这些图像的主要挑战是从斜角捕获的，并带来了一些挑战，例如不均匀的照明效果、退化、模糊、遮挡、能见度丧失等。此外，天气条件在引起安全问题方面起着至关重要的作用，并为收集的数据增加了另一个高水平的挑战。在过去的几十年里，人们采用了各种技术来检测和跟踪不同天气条件下的车辆。然而，由于缺乏可用数据，在大雪中检测车辆仍处于早期阶段。此外，还没有使用无人机 (UAV) 拍摄的真实图像在雪天检测车辆的研究。本研究旨在通过向科学界提供北欧地区不同环境和不同积雪条件下无人机拍摄的车辆数据来解决这一空白。数据涵盖不同的恶劣天气条件，如阴天降雪、低光照和低对比度条件、积雪不均、高亮度、阳光、新雪，以及温度远低于-0摄氏度。该研究还评估了常用物体检测方法（如 YOLOv8s、YOLOv5s 和 Faster RCNN）的性能。此外，还探索了数据增强技术，并提出了在此类场景中增强检测器性能的技术。代码和数据集将在 https://nvd.ltu-ai.dev 上提供
