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使用和比较深度学习方法来检测自动驾驶汽车的夜间道路表面条件
摘要：目前，在这些自动驾驶汽车上的现有传感器无法很好地检测到自动驾驶汽车之前的道路表面状况。但是，应确保白天和黑夜的天气引起的道路状况。对深度学习的调查，以识别当天的道路表面状况，是使用车辆前面嵌入式摄像头收集的数据进行的。深度学习模型仅在当天被证明是成功的，但迄今为止尚未对它们进行评估。这项工作的目的是提出深度学习模型，以检测在夜间在自动驾驶汽车前的天气造成的在线道路表面条件，其精度很高。在这项研究中，使用性能比较，将不同的深度学习模型，即传统的CNN，Squeezenet，VGG，Resnet和Densenet模型。考虑到现有夜间检测的当前局限性，本文研究了不同路面的反射特征。根据功能，夜间数据库是带有或没有环境照明的。这些数据库是从几个公共视频中收集的，以使所选模型更适用于更多场景。此外，根据收集的数据库对选定的模型进行培训。最后，在验证中，这些模型对夜间干燥，潮湿和雪道的表面条件进行分类的准确性可高达94％。
DVE 中的旋翼 (RW) 事故 - 最新统计数据 - NATO STO
目视下降 (BO) 是指直升机在干旱气候下起飞或降落时，旋翼下洗气流扬起灰尘，然后旋翼叶片将灰尘带回，导致驾驶舱窗外能见度很低或完全没有能见度的情况。在雪地（白化目视下降）或水面上着陆或起飞也会出现类似情况。值得注意的是，机组人员通常将雪地条件下的目视下降称为“雪球”，以将这种特殊情况与大气目视下降区分开来，大气目视下降是由全向卷云形成、雾气或连续积雪表面的阴天或间歇性云层与积雪地形混合而引起的。一般而言，目视环境恶化 (DVE) 会导致飞行员依赖不充分的驾驶舱仪表、机上机组人员的呼叫以及天生的驾驶技能来成功执行 DVE 着陆。在 DVE 中飞行对旋翼机飞行员来说一直是一个挑战。由于北约一直在干旱气候下（例如伊拉克、非洲和阿富汗）作战，因此旋翼机故障 (RWB) 是大约 75% 的联军直升机事故的罪魁祸首。在 HFM-162 任务组结束时的 2013 年报告中，总结了每个派遣国因 DVE 导致的旋翼机事故。这些统计数据在此处提供，在某些情况下，已更新至 2016 年。提出了改进 RW 飞机的建议，以帮助减少飞机和人员伤亡。
学习无碰撞的高速腿部运动
图1。我们提出的框架ABS展示了敏捷和无碰撞的运动能力，其中具有全部计算和感应的机器人可以安全地浏览混乱的环境，并迅速对室内和室外的多样化和动态障碍做出迅速反应。ABS涉及双政策设置：底部的绿线表示敏捷政策的控制，红线表示运行中的恢复策略。敏捷政策使机器人能够在障碍物中快速运行，而恢复政策可以使机器人摆脱敏捷政策可能失败的风险案例。子图：（a）机器人躲避了摇摆的人腿。（b）敏捷政策使机器人能够以3的峰值运行。1 m/s。（c）在高速运动期间，机器人躲避了移动的婴儿车。（d）机器人在白雪皑皑的地形中躲过一个动人的人。（e）机器人安全地在大厅内坐着静态和动态障碍物，平均速度为2。1 m/s，峰速度为2。9 m/s。（f）机器人避免在昏暗的走廊中的障碍和移动人类，平均速度为1。5 m/s，峰值速度为2。5 m/s。 （g）机器人，平均速度为2。 3 m/s，峰值速度为3。 0 m/s，避免移动和静态垃圾箱，并爬上草坡。 视频：请参阅网站。5 m/s。（g）机器人，平均速度为2。3 m/s，峰值速度为3。0 m/s，避免移动和静态垃圾箱，并爬上草坡。视频：请参阅网站。
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，例如非均匀照明效果、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各种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，以及那些增强检测器性能的技术
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
地热能与可再生能源技术的比较
• 除了为您的房屋供暖和制冷，地热还可以通过大多数设备标配的减温器抵消您的热水加热成本。• 地热不受天气影响。它在寒冷、下雪的天气下和室外 100 度时一样高效运行。• 地热供暖和制冷系统的低运行成本和功耗有助于降低住宅的电力需求。• 低运行成本和功耗有助于降低对公用设施系统的总体需求，从而减少对更多峰值容量的需求。• 当地热装置的使用寿命结束时，只有一个中等大小的内部装置需要拆除和回收。当 30 块太阳能电池板的使用寿命结束时，您会如何处理它们？• 地热没有在屋顶或院子里安装任何难看的设备。一切都位于地下或房子里。• 您的电动暖通空调占您每月水电费的大部分。地热可以在为您的房屋供暖和制冷的同时抵消这笔大笔开支，而无需任何其他设备。 • 地热被认为是一种可再生的清洁能源，因为它利用了地球每天吸收的太阳能。48% 的太阳能被地面吸收并储存起来以备将来使用。• 与其他 HVAC 系统和可再生能源不同，地热热泵的性能不会在设备的整个使用寿命期间下降。
使用机器学习的天气预报
1个计算机应用硕士1 Sanketika Vidya Parishad工程学院，Visakhapatnam，Andhra Pradesh，印度。摘要：使用机器学习的天气预测代表了气象科学的重大进步，利用数据驱动的方法来提高预测准确性和效率。机器学习算法，尤其是深度学习模型，可以分析来自不同来源的大量数据集，包括卫星图像，历史天气数据和实时传感器信息。这些模型确定了传统方法可能会错过的复杂模式和相关性，从而使天气预报中的更精确的短期和长期预测关键机器学习技术包括回归分析，分类和神经网络，每种都适合于不同类型的预测任务。例如，回归模型可以预测诸如温度和降水水平之类的连续变量，而分类模型可以用于预测天气状况（阳光，多雨，下雪）等分类结果。机器学习的整合还促进了自适应学习，在这种学习中，模型通过合并新数据不断改进，从而增强了他们的预测性能。这种方法对于解决天气系统的非线性和动态性质特别有益。此外，机器学习驱动的天气预报可以通过为极端天气事件提供早期警告，帮助社区准备并有效做出反应，从而帮助减轻气候变化的影响。机器学习和气象学之间的协同作用有望改变天气预测，使其更准确，可靠和访问。
肖尔黑文抽水蓄能计划
岩土评估 弃土管理规划 最佳资产设计 技术可行性 财务可行性 规划和环境过程 对用水者的影响 完成这些评估将使 Origin 详细了解扩建 Shoalhaven 抽水蓄能计划的可行性，并确保扩建设计符合高技术、环境和商业标准。 根据资助协议的条款，Origin 需要提交三份知识共享报告，其中两份供公开发布，一份商业敏感报告供 ARENA 内部考虑。 2019 年 2 月，Origin 提交了第一份知识共享报告。该报告详细介绍了支持在澳大利亚开发抽水蓄能 (PHES) 所需的市场和商业考虑因素。 第二份公开报告概述了全面可行性研究的结果。该研究确定增加一个 235MW 装置在技术上是可行的。与现有设计相比，由于自最初建造以来技术不断进步，该项目可使用一台可逆式 235MW 弗朗西斯机进行。岩土条件表明该项目区域可行，并且不存在电网连接或其他技术问题，不会完全阻碍项目的发展。然而，研究还确定，在当前的经济和监管条件下，该计划的扩展在商业上不可行。虽然有机会在 NEM 中获取套利价值，特别是随着不可调度可再生能源的渗透率不断提高，以及利用 Shoalhaven 现有的抽水蓄能和水坝基础设施来开发具有竞争力的“棕地”机会的好处，但这些并不能抵消该项目的商业风险。值得注意的是，该项目的资本成本明显高于预可行性研究中的预测，并且受汇率波动的影响。此外，NEM 中 PHES 项目产生的收入可能会受到 Snowy 2.0 的开发以及 FCAS 市场电池的影响的重大影响。 Origin 已暂停该项目的开发；但是，在影响 Shoalhaven 抽水蓄能计划的经济和监管环境发生有利变化之前，附加机组仍是进一步勘探的一个选择。Origin 将继续考虑将该扩建项目作为未来开发的一个选择。
2024年10月影响远西新南威尔士州的电力中断
2024年10月，影响远西新南威尔士州的电力中断。” 2024年10月7日，电动塔失败了我看到了《破碎的山丘时报》中的一个添加，要求提交给ipart提交。2月10日。知道我的专业知识的当地人会期望我提交。很长一段时间以来，我必须训练AI才能对其进行检查以帮助我进行中风。这是为ipart编写的。不幸的是，IPART接口是一个免费的文本框。我在文本框中放置了该文档的链接。此过程记录在此提交中。我将其与上载IPART提供的文件的能力进行了对比。作为我选择的查询示例是对与IPART互动的问题的调查，我将向该调查提交。我在2月11日看到了Broken Hill的市长，并发现照片格式非常适合与当地人的交流。他是一个街区，我早上walking狗。一个人很老，那竭尽所能。当地人再次说我应该与罗伊·巴特勒（Roy Butler）约会。我基本上以AI的形式描述了步行到办公室，还包括我必须教统计方法的部分。它需要了解我的背景，这就是为什么它是提交的前部。当我获取更多信息时，我必须在附录上处理。网格提供商可能使用了称为Cor-Ten的特殊锈蚀钢，因此事实并非如此，但事实并非如此。这意味着要遵守澳大利亚标准。我很困惑。有可能有一些澳大利亚标准覆盖钢铁生锈和腐蚀的钢，并检查和应用了这一点。他们记录在记录中，说他们每年进行无人机和空中检查，并在2021年进行了仔细检查，并没有发现任何问题。我知道第一手有孤儿标准，您不会从主流中拾取工作。您如何维护或翻新AS以外的塔？然后与我听到新信息的市长和当地人交谈（对我来说，但不是由XXX发行），因此我通过添加附录来处理此信息。我还发现，AI不了解Snowy 2的大小，也不了解向西行驶和使用更少电池的经济学。我发现了为当地人花费更少时间滚动和冲浪的当地人的作品的漫长形式。对我来说也意味着我可以管理AI的上下文记忆。我仍在我的L'S这里AI培训页面=此提交中，但在此提交中更新了AI无线电程序
气压测高目的地 - 派珀飞行者协会
随着全国部分地区终于摆脱了漫长、潮湿、多雪的冬季的影响，我们将注意力转向了下个月的活动。在我写这篇文章的时候，SUN 'n FUN 航空博览会刚刚结束。据我所知，这是一场非常精彩的展会。一周的好天气起了作用。SUN 'n FUN 是每年真正大型展会中的第一个，但全年都有许多飞行和聚会。当 Kevin Garrison 撰写本月专栏时，他肯定想到了飞行。您可以在第 14 页阅读他对大大小小的航空活动的思考。在我们为沃帕卡年度会员聚会做准备时，航空聚会也是我最关心的问题。我写这篇文章的时候是四月初，距离聚会还有短短四个月的时间。我们在周六晚上的欢迎招待会上无法找到酒店的会议室，但结果却是因祸得福。沃帕卡市立机场 (KPCZ) 的经理 Mat 和 Britney Klatt 慷慨地为我们提供了使用该市的机库举办活动的机会。我们仍然有食物和饮料，但我们也有机会四处走走看看飞机！要注册参加活动，请访问 thegatheringatwaupaca.simpletix.com。截至今天，Par 4 酒店仍有空房，但前台人员并不总是知道如何查找。最好在周二至周六白天拨打 (715) 942-0500 找 Jennifer。她会帮助您。如果您在注册或预订酒店房间时遇到任何问题，请致电 (626) 844-0125 或发送电子邮件至 kent@aviationgroupltd.com 我希望在我们的年度聚会或 EAA AirVenture Oshkosh 上见到你们。对于 AirVenture，我们在机库 C，展位 3126，我将在周一和周二在展位工作，所以请过来打个招呼！蓝天，