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2.5-3.5T高压锂电池粗糙的地形
Hangcha Group Co。，Ltd。制造商制造商的类型指定驱动器：电动（电池或电源），柴油，汽油，燃气操作员类型：手，行人，行人，站立，坐着，订购额定额定能力/额定额定负载中心距离距离距离距 polyurethane Tyre size, front Tyre size, rear Wheels, number front / rear (x = driven wheels) Tread, front Tread, rear Tilt of mast/fork carriage forward/backward Height, mast lowered Free lift Lift Height, mast extended Height of overhead guard (cabin) Length to face of forks Overall width Fork dimensions Fork-carriage width Distance between fork-arms Ground clearance, laden, below mast Ground托盘1000 x 1200横路过道过道宽度800 x 1200的间隙，轴距过道宽度的中心宽度为1000 x 1200横向过道过道宽度，长度旋转半径行进速度，LADEN/UNLADEN升降速度，LADEN/UNLADEN降低速度，LADEN/UNLADEN MAX。drawbar拉动，负责/unladen max。毕业能力，负载/Unladen服务制动器停车制动器驱动电动机额定电动机S2 60分钟（前/后）升降机电动机等级为S3 15％电池电压，标称容量K5电池重量
从视觉识别地形物理参数
摘要 - 识别周围环境的物理特性对于机器人的运动和导航对于处理非几何危害（例如湿滑和可变形地形）至关重要。机器人在接触之前预测这些极端的物理特性将是很大的好处。但是，从视力中估算环境物理参数仍然是一个开放的挑战。动物可以利用他们先前的经验以及对自己所看到的东西和感受的了解来实现这一目标。在这项工作中，我们为基于视觉的环境参数估计提出了一个跨模式的自我监督学习框架，这为未来的物理范围内的运动和导航铺平了道路。我们弥合了在模拟中训练和识别视力的物理地形参数的现有政策之间的差距。我们建议在模拟中训练物理解码器，以预测多模式输入的摩擦和刚度。训练有素的网络允许以自我监督的方式将现实世界图像标记，以在部署过程中进一步训练视觉网络，这可以密集地预测图像数据的摩擦和僵硬。我们使用四倍的Anymal机器人在模拟和现实世界中验证物理解码器，表现优于现有基线方法。我们表明，我们的视觉网络可以预测室内和室外实验中的物理特性，同时允许快速适应新环境。- 项目页面https://bit.ly/3xo5aa8 -
FY23 TCFD报告
在AGL中，我们认为能量使生活变得更好，并热衷于为澳大利亚人的生活，移动和工作提供动力。自豪地澳大利亚人已有185多年的历史，AGL提供约450万台能源，电信和Netflix客户服务。agl致力于为我们的客户提供简单，公平和易于访问的基本服务，因为他们脱碳并使他们的生活，工作和移动方式振奋。AGL在国家电力市场上运营澳大利亚最大的私人发电投资组合，包括煤炭和燃气发电，可再生能源，例如风能，水力和太阳能，电池，电池以及其他限制技术以及存储资产。我们是我们的历史，是澳大利亚领先的可再生能源私人投资者之一，现在将过渡业务带到较低的排放，负担得起和智能的能源的未来，这符合我们气候过渡行动计划的目标。我们将继续创新能源和其他基本服务，以增强澳大利亚人的生活方式，并帮助将我们周围的世界保存在后代。
从视觉识别地形物理参数
摘要 - 识别周围环境的物理特性对于机器人的运动和导航对于处理非几何危害（例如湿滑和可变形地形）至关重要。机器人在接触之前预测这些极端的物理特性将是很大的好处。但是，从视力中估算环境物理参数仍然是一个开放的挑战。动物可以利用他们先前的经验以及对自己所看到的东西和感受的了解来实现这一目标。在这项工作中，我们为基于视觉的环境参数估计提出了一个跨模式的自我监督学习框架，这为未来的物理范围内的运动和导航铺平了道路。我们弥合了在模拟中训练和识别视力的物理地形参数的现有政策之间的差距。我们建议在模拟中训练物理解码器，以预测多模式输入的摩擦和刚度。训练有素的网络允许以自我监督的方式将现实世界图像标记，以在部署过程中进一步训练视觉网络，这可以密集地预测图像数据的摩擦和僵硬。我们使用四倍的Anymal机器人在模拟和现实世界中验证物理解码器，表现优于现有基线方法。我们表明，我们的视觉网络可以预测室内和室外实验中的物理特性，同时允许快速适应新环境。- 项目页面https://bit.ly/3xo5aa8 -
可控飞行撞地教育和培训援助
该文件包括五个部分。第一部分为高层管理人员提供了该文件的简明扼要的概述。第二部分确定了那些管理、监管和运营该行业的人员可以尽力预防 CFIT 的领域。第三部分介绍了 CFIT 的历史，以及致病因素、陷阱和解决方案。本节专门针对运营商。第四部分提供了特定的学术和模拟器培训计划，旨在告知机组人员在预防 CFIT 方面的责任和义务。附录包括地面简报、视频脚本和飞机特定的 CFIT 逃生动作示例。第五部分包含精选阅读材料，包括最新的 CFIT 事故/事件信息。视频“CFIT：避免遭遇”全面阐述了 CFIT 问题。
地形稳定性测绘对生物地形目的的实用性
本文旨在讨论与将地形稳定性测绘 (TSM) 用于生物地形测绘 (BTM) 目的有关的一些问题。旨在指导那些负责确定地形测绘合同规范和/或项目目标的人员，以及协助负责撰写项目提案的合格注册专业人员 (QRP)。建议在任何地形测绘项目开始时咨询 QRP，以确保所需的测绘适合项目目标。生物地形测绘是用作陆地生态系统测绘 (TEM) 基础地图的地形测绘。地形稳定性测绘是用于制作坡度稳定性图的地形测绘。这两种类型的地形测绘不同，因为每种预期的最终产品都需要一组特定的测绘标准和测绘标准。这导致符号（编码）、线条和数字数据的差异。使用现有的地形稳定性测绘来绘制生物地形并不理想。重新绘制某个区域的地图可能更具成本效益，耗时更少，在某些情况下还能生成更高质量的地图产品。以下是将 TSM 与 BTM 相结合的不同方法的示例：
不列颠哥伦比亚省地形测绘指南和标准
序言和致谢 指南和标准的目的和内容 致谢 1.0 引言 1.1 历史回顾 1.2 地形测绘和地表地质测绘：定义和比较 2.0 不列颠哥伦比亚省地形和地表地质图的来源 2.1 引言 2.2 机构 2.3 现行测绘计划 2.3 地形测绘人员和地形测绘资质 3.0 地形图的使用 3.1 现有地图用户 4.0 基本地形图 4.1 地形多边形的定义 4.2 划定地形多边形 4.3 多边形边界线 4.4 地形符号：字母符号 4.5 现场符号 4.6 地图比例尺和地形勘测强度等级(TSIL) 5.0 方法论 I：启动项目 5.1 确定项目目标 5.2 选择地图比例尺和调查强度等级 5.3 选择航空照片 5.4 回顾先前的工作，包括先前的测绘 6.0 方法论 II：航空照片解释 7.0 方法论 III：实地工作 7.1 目标 7.2 实地工作所需时间 7.3 初始程序 7.4 观测地点 7.5 实地检查方法 7.6 收集的数据和数据表格 7.7 数据模型 7.8 样本收集和实验室分析 7.9 收集基岩数据 7.10 晚间活动 8.0 方法论 IV：编制地形图 8.1 确定航空照片上的地形信息 8.2 将地形数据传输到底图或其他介质上 8.3 准备地图图例 8.4 附加信息
用于跟踪水文的数字地形分析方法...
数字地形分析 (DTA) 包括一组使用数字高程模型 (DEM) 来模拟各种尺度的地球表面过程的工具。DEM 及其衍生产品是数字地形模型 (DTM) 的更大集合的一部分，用于各个领域，以模拟能量和物质在表面的流动。DTM 在水文学家工具包中的普遍性导致地形属性（例如坡度和上坡贡献区域）被广泛使用，以表征水和相关营养物质在景观中的流动方式。计算地形属性的算法现在已被编入所有商业地理信息系统 (GIS) 软件（例如 ArcGIS、Idrisi），用户只需按一下按钮即可绘制潜在地表水文流模式。虽然派生图层总是看起来很刺激，但现场水文学家经常提出这样的问题：DTM 通常只是有趣的空间模式，与预测实际水文行为没有太大关系吗？本文通过讨论 DTA 对 21 世纪森林水文学从业人员的相关性，批判性地回答了这个问题。自从提出了早期的集水区降雨径流理论（Horton 1945 ；Hewlett 和 Hibbert 1967 ）以来，人们就利用地形信息来更好地了解集水区的水文功能。然而，在桌面计算出现之前，集水区的面积、长度、周长和地势比（最大值
城市地形中的联合兵种作战 - BITS
全球城市发展和人口从农村向城市转移影响了陆军的行动。城市地区很可能成为未来的战场。在可预见的未来，所有主要的陆军行动很可能包括城市行动 (UO)。美国陆军很有可能与混杂在平民中的威胁部队交战。使用本手册中概述的战术、技术和程序 (TTP) 的部队受其总部发布的具体交战规则 (ROE) 和陆战法的约束。本手册为旅和营指挥官和参谋、连长、小部队领导和单个步兵提供了开展全方位城市行动（进攻、防御、稳定和支援）的考虑因素和联合兵种 TTP。其中包括一些处理叛乱分子和恐怖分子或类似威胁的技术；但是，最能解决这些问题的手册是 FM 7-98 和 FM 90-8。本手册还可作为其他战斗、战斗支援和战斗勤务支援指挥官、领导和参谋的参考，他们需要支持联合兵种城市作战。本出版物的支持者是美国陆军步兵学校。请将意见和建议发送至 doctrine@benning.army.mil 或通过 DA 表格 2028 直接发送至美国陆军步兵学校指挥官，收件人：ATSH-ATD，佐治亚州本宁堡 31905-5410。除非本出版物声明
复杂地形下的风电场功率预测
以下人员阅读并讨论了学生 Micah Sandusky 提交的论文，并评估了他在期末口试中的陈述和对问题的回答。他们发现该学生通过了期末口试。Inanc Senocak，博士。监督委员会主席