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全球精细分辨率尘埃光学深度数据集
https://doi.org/10.5194/amt-2020-222 预印本。讨论开始日期：2020 年 6 月 22 日 c ⃝ 作者 2020。CC BY 4.0 许可。
排放深度和C率对电池降解和循环的影响
在广泛的现代应用中，可充电电池的性能和耐用性至关重要。排放和C率的深度是电池降解中的关键因素。更深的放电和快速充电/放电率受试电池的压力增加，从而加速了其磨损和容量损失。理解和仔细管理这些因素对于延长电池寿命并改善电动汽车和可再生能源系统的性能至关重要。这项研究深入研究了排放深度和C率之间的复杂相互作用，从而提供了对其个体对电池性能和老化机制的综合影响的见解。通过检查排放和C率的深度，本研究提供了有关损坏的储能容量和长期鲁棒性的宝贵观点。模拟结果表明，排放的深度和C速率的升高可以加快电池降解，同时通过仔细的能量需求和寿命均衡为定制应用提供了前景。
有机薄膜中碘的溅射深度分析
将簇离子加速到一个离子柱中，该柱包含WIEN滤波器，栅极阀（用于在维护过程中与仪器隔离），弯曲以去除中性，扫描板和最终焦点镜头。Wien过滤器可以为小簇选择单个簇大小；对于较大的群集，梁组成的质量分布围绕标称群集大小。群集的大小是重要的参数，可以通过调整源条件在较大范围内调节。
基于深度学习的光流有多好？
本文探讨了基于深度学习的模型与Orb-Slam3框架的深入估算的整合，以应对单眼同时位置和映射（SLAM）的挑战，并与纯旋转运动有关。这项研究正在研究使用激发通用网络进行这些网络的深度估计和混合组合的可能性，以取代传统的深度传感器并改善SLAM系统中的规模。使用定制的相机阵容进行了一系列实验，旨在隔离纯旋转运动。分析包括评估每个模型对SLAM过程的影响以及对深度估计和结果的定量性能指标（CPI）。结果显示了深度估计值的准确性和SLAM性能之间的联系，这强调了模型在改进SLAM系统中的深度估计潜力。这些发现有助于理解单眼深度估计在与污泥集成中的作用，尤其是在需要精确空间意识的应用中。
自动驾驶的单视图和多视图深度的自适应融合
来自图像的深度估计是具有广泛应用的计算机视觉中的一个长期问题。对于基于视觉的自动驾驶系统，感知深度是理解道路对象和建模3D环境图的相关性的不可或缺的模块。由于深度神经网络用于求解各种视觉概率，因此基于CNN的方法[2-5，13，39 - 42，44，44，46，48，52]主导了各种深度基准。根据输入格式，它们主要将其分为多视图深度估计[3，13，23，26，44，45，51，53]和单视深度估计[14 - 16，19，37，38]。多视图方法估计深度的假设，即给定的深度，相机校准和摄像头姿势，这些像素应相似。他们依靠表现几何形状来三角形高质量深度。但是，多视图方法的准确性和鲁棒性在很大程度上依赖于相机的几何配置以及视图之间匹配的对应关系。首先，需要足够翻译相机以进行三角度。在自主驾驶的情况下，汽车可能会停在交通信号灯处或不移动而不移动，这会导致故障三角剖分。此外，多视图方法遭受动态对象和无动电区域的影响，它们在自动驱动方案中无处不在。另一个问题是对移动车辆的施加优化。在存在的大满贯方法中不可避免地噪声，更不用说具有挑战性和可取的情况了。具体来说，我们提出了一个两个分支网络，即例如，一辆机器人或自动驾驶汽车可以在不重新校准的情况下部署多年，原因是嘈杂的姿势。相比之下，作为单视图方法[14 - 16，19，37，38]依赖于对场景的语义理解和透视投影提示，它们对无纹理区域，动态对象，而不是依赖相机姿势更为易用。但是，由于规模歧义，其性能仍然远非多视图方法。在这里，我们倾向于考虑是否可以很好地结合两种方法的好处，以实现自主驾驶场景中的稳健和准确的单眼视频深度估计。尽管已经在先前的工作中探索了基于融合的系统[1，9]，但他们都假定了理想的相机姿势。结果是融合系统的性能甚至比单视深度估计的噪声姿势还差。为了解决这个问题，我们提出了一个新型的自适应融合网络，以利用多视图和单视图方法的优势，并减轻其缺点，以保持高度的精度，并在噪声姿势下提高系统的影响力。一个靶向单眼深度提示，而另一个则利用多视图几何形状。两个分支都预测了深度图和置信图。补充语义提示和边缘细节在多视图分支的成本汇总中丢失了
使用 DIFAR 声纳浮标估计水下目标的深度
摘要：在现代反潜战中，有各种方法可以在二维空间中定位潜艇。为了更有效地跟踪和攻击潜艇，目标的深度是一个关键因素。然而，到目前为止，找出潜艇的深度一直很困难。本文提出了一种利用 DIFAR（定向频率分析和记录）声纳浮标信息（例如在 CPA（最近接近点）时或之前的接触方位和目标的多普勒信号）估计潜艇深度的可能解决方案。通过将勾股定理应用于目标和 DIFAR 声纳浮标水听器之间的斜距和水平距离来确定目标的相对深度。斜距是使用多普勒频移和目标的速度计算出来的。水平距离可以通过对两个连续的接触方位和目标的行进距离应用简单的三角函数来获得。仿真结果表明，该算法受仰角影响，仰角由声纳浮标与目标之间的相对深度和水平距离决定，精确测量多普勒频移至关重要。关键词：深度估计，DIFAR（定向频率分析和记录）声纳浮标，水下目标，多普勒效应
飞机进行空间连续积雪深度测绘... - TC
图 1。研究区域概览：2017 年飞机生成的积雪深度图（黑色）、2018 年积雪深度图范围（蓝色）以及 2019 年、2020 年和 2021 年各自航班得出的积雪深度区域（红色；对应于主要研究区域）。此外，还显示了 2018 年和 2021 年 UAS 覆盖的参考数据区域（绿色）。插图中的红色多边形描绘了瑞士主要研究区域的位置（地图来源：联邦地形局）。140
全球精细分辨率尘埃光学深度数据集
摘要。监测和描述尘埃气溶胶的时空变化对于理解其在地球系统内的多种效应、相关反馈和影响至关重要。本研究介绍了 ModIs 尘埃气溶胶 (MIDAS) 数据集的开发。MIDAS 提供全球范围内 550 nm 的柱状每日尘埃光学深度 (DOD) 和 15 年期间 (2003-2017 年) 的精细空间分辨率 (0.1 ◦ × 0.1 ◦)。这个新的数据集结合了 MODIS-Aqua 在条带级别 (Collection 6.1; Level 2) 的质量过滤卫星气溶胶光学深度 (AOD) 检索，以及现代时代回顾性分析研究和应用版本 2 (MERRA-2) 再分析提供的 DOD 与 AOD 比率，以在 MODIS 原生网格上得出 DOD。在估计总 DOD 不确定性时，考虑了 MODIS AOD 和 MERRA-2 尘埃分数相对于 AEronet 机器人网络 (AERONET) 和用于空间激光雷达模拟的垂直气溶胶结构 LIVAS 的 LIdar 气候学的不确定性。MERRA-2 尘埃分数与热带大西洋和阿拉伯海沙尘带中的 LIVAS 尘埃分数高度一致；在北美和南半球，由于沙尘源较小，一致性降低。MIDAS、MERRA-2 和 LIVAS DOD 在年度和季节性空间模式方面高度一致，颜色为
经济型固定深度壁架（RB-WR 系列）
采用 16 号钢制成。圆孔 19 英寸安装导轨采用 16 号钢制成。包括十个 CLPKIT10-32-10 黑色机架螺钉，带垫圈和夹紧螺母。静态负载额定值高达 50 磅（22 千克）。采用 RAL9005 黑色粉末涂料完成。符合 Greenguard 室内空气质量指南。符合 GSA 计划购买的 TAA 标准。
研究大脑振荡动力学中认知处理的深度
简介：人机交互 (HCI) 可能受益于访问有关用户状态的隐性信息，因为它允许流畅地适应当前情况。作为这项工作的一部分，我们研究了通过利用大脑活动的相应成分来量化大脑对呈现的信息的处理深度的可行性。认知过程产生的神经成分已在事件相关电位 [1] 中考虑过，这里在频谱域中进行研究。长期目标是从正在进行的脑电图 (EEG) 中估计认知处理的瞬时水平，并动态调整相应的 BCI 应用。适用范围从人机交互（如信息搜索）到工业工作场所（例如操作员监控）。