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LandCover.ai：用于建筑物自动测绘的数据集……
土地覆盖和土地利用的监测和评估在自然资源管理中至关重要。遥感数据和图像处理技术已广泛应用于城市和农村地区的土地描述和变化检测。关于土地利用或土地覆盖的详细信息是各个领域的宝贵信息来源，例如城市规划[30,43]、变化检测[17]、植被监测[2]，甚至军事侦察。土地覆盖变化是环境变化[38,37]、森林覆盖动态[32]和退化[21]的指标，也是生物多样性监测的方法之一[31]。此类数据可用于研究景观中发生的过程，例如各种土地覆盖之间的流动 [ 16 ]，从而可以研究城市化、森林砍伐、农业强度和其他人为变化的速度。
CP（1）威立雅深潜水
威立雅的目标是成为生态转型的标杆企业。集团在五大洲拥有近 218,000 名员工，设计和部署实用的水、废物和能源管理解决方案，帮助彻底改变世界。通过三项互补的活动，威立雅致力于开发资源获取途径、保护现有资源并对其进行更新。2023 年，威立雅集团为 1.13 亿人提供饮用水，为 1.03 亿人提供污水处理服务，生产了 42 太瓦时的能源，回收了 6300 万公吨废物。威立雅环境集团 (巴黎泛欧交易所代码：VIE) 在 2023 年的综合销售额为 453 亿欧元。www.veolia.com
海洋平台浅水回声测深仪的设计与开发
摘要 — 水下回声测深仪是水面和水下舰艇声纳套件不可或缺的一部分。这些系统通过提供船体龙骨和海底之间的实时距离来确保舰队的安全作业。本文我们报告了一种用于舰队舰艇的具有出色声学参数的浅水回声测深仪的设计和开发。原型回声测深仪的峰值发射电压响应 (TVR) 为 170 dB，接收电压灵敏度 (RVS) 为 –187 dBV/µPa，电阻抗为 193 Ω。此外，这种声学换能器的设计具有通过控制传感器几何形状来调整工作频率的灵活性。这种灵活性确保了对工作频率的控制和根据要求进行定制。关键词：浅水回声测深仪、PZT、单波束、声学匹配层、水文
ENG_深入探讨水资源新解决方案 - 10 月 24 日 - 威立雅
5 *根据 GWI/内部市场对资本支出（不包括建筑工程、设备和化学品运营支出）的估计，对整个服务市场的估计所有轨迹数据均以恒定汇率表示
利比水坝前池水温概况
海拔 2330 (1 小时) 海拔 2340 (1 小时) 海拔 2350 (1 小时) 海拔 2360 (1 小时) 海拔 2370 (1 小时) 海拔 2380 (1 小时)
2.SCI.Luna the Eel - 水污染课程计划
● 根据 EPA 的说法，水污染是“任何人为造成的水污染，这种污染会降低水对人类和自然界其他生物的利用率。除草剂、杀虫剂、化肥和危险化学品等污染物会进入我们的供水系统。当我们的水源受到污染时，就会对人类、动物和植物的健康构成威胁。”由于这是一个冗长的解释，词汇量很高，教师可以尝试替换 K-3 学生可以识别的单词。例如：污染是指毒药、化学物质和垃圾等物品，它们会危害我们的空气、水、动物、植物和人类以及地球。
滑铁卢地区技术领域的创业和规模...
滑铁卢地区科技行业滑铁卢地区是一个拥有60万个社区，拥有悠久的创业历史，强大的创业生态系统支持和领先的大专院校。拥有世界第二高密度的初创公司，有1,400多家技术公司雇用了23,200多名员工。过去五年来，滑铁卢地区的技术劳动力增长了40％，使其成为北美增长最快的人才市场之一。该地区是多伦多 - 沃特卢（Toronto-Waterloo）走廊的一部分，这是100公里的延伸，构成了北美第二大技术集群。走廊是人才，增长，创新和发现的全球中心，拥有15,000多家科技公司和200,000多名科技工人。创业公司和规模的成功，十年前，滑铁卢地区大量涌入了初创企业。自2010年以来总共建立了3,885家新创业公司。在近十年中每天都在一家初创公司工作，过去五年中有2,040。成立的初创公司 - 滑铁卢地区（2015 - 2020）
水质管理计划
Form 1-1 Project Information ............................................................................................... 1-1 Form 2.1-1 Description of Proposed Project ......................................................................... 2-1 Form 2.2-1 Property Ownership/Management ..................................................................... 2-2 Form 2.3-1 Pollutants of Concern ............................................................................................................................................................................................................................................................................................... 2.4-1水质信用........................................................................................................................................................................................... 3-3 Watershed Description .......................................................................................... 3-3 Form 4.1-1 Non-Structural Source Control BMP ................................................................... 4-2 Form 4.1-2 Structural Source Control BMP .......................................................................... 4-4 Form 4.1-3 Site Design Practices Checklist ........................................................................... 4-6 Form 4.2-1 LID BMP Performance Criteria for Design Capture Volume ............................. 4-7 Form 4.2-2 Summary of HCOC Assessment .......................................................................... 4-8 Form 4.2-3 HCOC Assessment for Runoff Volume ............................................................... 4-9 Form 4.2-4 HCOC Assessment for Time of Concentration .................................................. 4-10
水中基于机器学习的污染检测
水是所有人类活动的必要组成部分。根据联合国世界水评估计划，每天，200万吨污水，制造和农业废物被排放到世界水中。由于人口需求和减少清洁水供应以及可用的水污染管理机制；迫切需要使用计算方法智能管理可用的水。本文提出了人工神经网络，特别是卷积神经网络（CNN），用于自动化水杂质检测。为了完善模型，使用管道中的浑浊水的图片来检测事件。深度学习的算法通过4220张图像的数据集进行了大量培训后达到96.3％的准确性，反映了各种污染的污染。这表明该模型可用于水系统污染检测。