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TSMO实施和战略计划
计划历史此计划最初于2018年2月发布，并记录了MDOT正式的TSMO计划和2015年期间之间的正式TSMO计划和外展工作的结果。本计划的主体捕获了这种原始材料。自2018年2月以来，该计划每年都进行了更新，以记录原始战略方向，行动和建议的进度。这些更新已在执行摘要之后的年度更新（第2节“ 2023更新”）和附录中捕获。2023年更新强调了MDOT在TSMO学习社区（COL）的持续工作，并添加了有关维护，车队和设施如何支持TSMO计划的新内容。附录包含自2018年2月以来提出的主要努力和外展活动的详细摘要。图ES-1提供了MDOT正式TSMO计划计划和实施中关键事件的时间表。
建筑物 - 到达通道到零 - 零 - 二氧化碳 - 二氧化碳 - ...
CO 2管道是解决气候变化所需的重要基础设施。在全球范围内，需要通过将CCS和基于技术的基于技术的二氧化碳去除（CDR）捕获6700亿吨CO 2（Gigatonnes，GTCO 2），以将全球变暖限制为1.5°C（IPCC，2022B）。CCS和CDR项目可以使用CO 2管道作为将捕获的CO 2运输到位置以永久存储的有效方法，同时避免了由运输替代方案（铁路或卡车）发出的其他CO 2排放。最近的研究估计，到2050年，美国当前的CO 2管道运输网络必须增加四到18时的大小才能达到我们的气候目标（Great Plains Institute，2020; Larson等，2021; US DOE，2023b; 2023b; Wallace等，2015）。
1939 年至 1945 年的战争 - ANU 开放研究
双背叛系统是一种非常了不起的欺骗手段，通过这种方式，在英国被俘的德国特工被诱导为盟军服务，向德国军官提供由英国情报部门设计和操纵的信息。在 Masterman 报告中，这种手段的理论和实践被详细阐述，最终为盟军的军事成功做出了巨大贡献。作者揭示了被捕的间谍被有效招募到英国的精心过程，以及英国间谍头目和纳粹特工之间完全心理共情的必要性。他描述了向敌人提供可靠信息的问题，以及最终在实际实施战略欺骗时使用这种“交易”。这里终于解释了希特勒和德国军队是如何被愚弄，相信盟军的 D 日登陆将在加莱海峡而不是诺曼底进行的。
工作更聪明，不是更难
Oracle数据库10G中引入的自动工作负载存储库（AWR）是Oracle数据库最广泛使用的性能诊断工具。AWR收集，过程和维护数据库性能统计数据，以进行问题检测和自我调整目的。此数据收集过程在常规时间间隔中重复，并在AWR快照中捕获结果。从AWR快照捕获的数据计算得出的增量值，表示每个统计量的更改，并可以通过AWR报告查看以进行进一步分析。默认情况下，AWR快照以每小时的间隔拍摄，并且快照保留了八天。建议增加保留期，以允许每月（31天）或季度（90天）比较，具体取决于您的报告和保留要求。AWR报告也可以按需以特定时间间隔生成。1
智能建筑控制平台网络安全
水平集成 • 与 HVAC 和安全共享照明占用情况 • 与 HVAC 共享火灾事件以实现烟雾控制 • 与 HVAC、照明共享能源 DR 事件 • 共享 BACnet 对象 垂直集成 • 智能传感器生成自己的警报，并被
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
氢衍生物-Canadah2 BC
天然气改革：天然气改革使用热量将天然气分解为氢和二氧化碳（CO₂）。可以通过碳捕获，利用和储存（CCUS）2捕获，运输，运输和使用或存储在地下（CCUS）2。
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