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在过去的120年中，人为活动和环境过滤在中国重塑了淡水鱼类生物多样性模式
Tao Xiang，Xianghong Dong，Tao JU，Lei Shi，GaêlGrenouillet。 在过去的120年中，人为活动和环境过滤在中国重塑了淡水鱼类生物多样性模式。 环境管理杂志，2023，344，pp.118374。 10.1016/j.jenvman.2023.118374。 hal- 04718789Tao Xiang，Xianghong Dong，Tao JU，Lei Shi，GaêlGrenouillet。在过去的120年中，人为活动和环境过滤在中国重塑了淡水鱼类生物多样性模式。环境管理杂志，2023，344，pp.118374。10.1016/j.jenvman.2023.118374。hal- 04718789
DOI：https://doi.org/10.48009/2_iis_2024_116 网络分析：对垃圾邮件过滤的机器学习算法的检查 Taiwo Ajani，Universi
本研究通过开发一种混合垃圾邮件过滤模型，填补了理论和应用方面的空白。该模型将随机森林分类器的稳健性与神经网络的复杂模式识别能力以及朴素贝叶斯的概率推理相结合，以增强数据安全和网络分析能力。我们重申垃圾邮件过滤在应对网络安全挑战中的重要性，并强调现有技术的优势和局限性；并论证了强大的垃圾邮件过滤系统在应对日益演变的垃圾邮件威胁方面的重要性。在初步评估的六种预测方法中，随机森林 (RF) 分类器被评为最有效的模型，其最高准确率达到 95.87%，最低误分类错误率仅为 4.13%，并且在识别真阳性和真阴性方面表现均衡。随机森林、神经网络和朴素贝叶斯算法的混合使用进一步将准确率提升至 97.22%。关键词：随机森林分类器、垃圾邮件过滤、支持向量机、决策树、朴素贝叶斯、神经网络、网络分析
文献综述重点关注用于选择性过滤光检测和测距 (LiDAR) 数据以增强河流地貌表面表现的数据处理技术
整个垦务局的地球科学家和水文学家经常使用 LiDAR 数据进行地貌研究和水力建模。实际使用数据时，发现了一些数据质量问题，包括对河岸、堤坝和水面等景观特征的不准确表示。此外，数据文件大小可能超出用于生成和分析表面模型的软件的处理能力。这些数据质量问题不一定与数据处理的质量保证和质量控制有关，而是与标准过滤程序的广泛认可的局限性有关（Axelsson 1999 和 2000、Bowen 和 Waltermire 2002、Bretar 和 Chehata 2007、Brovelli 和 Lucca 2011、Chen 等人 2007、Evans 和 Hudak 2007、Goepfert 等人 2008、Kraus 和 Pfeifer 1998 和 2001、Meng 等人 2010、Raber 等人 2002、Schickler 和 Thorpe 2001、Silvan-Cardenas 和 Wang 2006、Sithole 和 Vossleman 2004、Wang 和 Glenn 2009）。在此上下文中，过滤是指用于分离地形和非地形数据点的过程（即，将 LiDAR 点云分离为景观表面数据集（表示植被和人造物体的高程值）和地形表面数据集（表示裸地高程值）。地形表面数据集用于生成数字地形模型 (DTM)；用于地貌研究和水力建模的连续表面模型。
居住区景观中采用不同滤波方法从机载 LiDAR 点云提取的数字地形模型的比较分析
光探测和测距 (LiDAR) 是一种成熟的主动遥感技术，可以提供地形和非地面物体（如植被和建筑物等）的精确数字高程测量。需要去除非地面物体才能创建数字地形模型 (DTM)，该模型是仅代表地面点的连续表面。本研究旨在比较分析三种主要的去除非地面物体的滤波方法，即高斯低通滤波器、焦点分析均值滤波器和基于不同窗口大小的 DTM 斜率滤波器，以从机载 LiDAR 点云创建可靠的 DTM。分析中使用了 ISPRS WG III/4 提供的在德国 Vaihingen 上空捕获的纯住宅区 LiDAR 数据样本。视觉分析表明，高斯低通滤波器使衰减的高频物体的 DTM 变得模糊并强调了低频物体，而在较大的窗口大小下它可以更好地去除非地面物体。与高斯低通滤波器相比，焦点分析均值滤波器表现出更好的非地面物体去除效果，尤其是在窗口尺寸较大的情况下，非地面物体的细节在窗口尺寸为 25 × 25 及更大的 DTM 中几乎消失了。基于斜率的 DTM 滤波器创建的裸地模型在非地面物体的位置充满了缝隙，这些缝隙的尺寸和数量有所增加
文献综述重点关注用于选择性过滤光检测和测距 (LiDAR) 数据以增强河流地貌表面表现的数据处理技术
整个垦务局的地球科学家和水文学家经常使用 LiDAR 数据进行地貌研究和水力建模。实际使用数据时，发现了一些数据质量问题，包括对河岸、堤坝和水面等景观特征的不准确表示。此外，数据文件大小可能超出用于生成和分析表面模型的软件的处理能力。这些数据质量问题不一定与数据处理的质量保证和质量控制有关，而是与标准过滤程序的广泛认可的局限性有关（Axelsson 1999 和 2000、Bowen 和 Waltermire 2002、Bretar 和 Chehata 2007、Brovelli 和 Lucca 2011、Chen 等人 2007、Evans 和 Hudak 2007、Goepfert 等人 2008、Kraus 和 Pfeifer 1998 和 2001、Meng 等人 2010、Raber 等人 2002、Schickler 和 Thorpe 2001、Silvan-Cardenas 和 Wang 2006、Sithole 和 Vossleman 2004、Wang 和 Glenn 2009）。在此上下文中，过滤是指用于分离地形和非地形数据点的过程（即，将 LiDAR 点云分离为景观表面数据集（表示植被和人造物体的高程值）和地形表面数据集（表示裸地高程值）。地形表面数据集用于生成数字地形模型 (DTM)；用于地貌研究和水力建模的连续表面模型。
CleanSpace® WORK Power Unit
LIMITATIONS CleanSpace respirators are air filtering, fan assisted, positive pressure systems and designed to be worn in environments where there is sufficient oxygen to breathe safely. Do not use CleanSpace WORK in environments that are immediately dangerous to life or health (IDLH), to protect against gases/vapours, or in oxygen enriched or deficient atmospheres.
Fortios 7.4.7 Fortigate 6000F管理指南
更改log 8什么是新的9新的是Fortigate 6000f 7.4.7的新功能。 FortiGate-6000 overview 11 Front panel interfaces 12 FortiGate-6000 schematic 12 Interface groups and changing data interface speeds 14 FortiGate 6000F series hardware generations 15 FortiGate 6001F model licensing 15 Applying your FortiGate 6001F FPC subscription license 15 Activating your FortiGate 6001F FPC perpetual license 16 Verifying your FortiGate 6001F FPC subscription and perpetual licenses 16 What to expect when your subscription license expires 16 Getting started with FortiGate 6000F series 18 Confirming startup status 19 FortiGate 6000F and the Security Fabric 20 Configuration synchronization 20 Confirming that FortiGate-6000 components are synchronized 21 Viewing more details about FortiGate-6000 synchronization 22 Cluster Status dashboard widget 23 FortiGate 6000F dashboard widgets 24 Cluster status 24 Resource Usage 24 Sensor Information 24 Multi VDOM mode 24 FortiGate-6000 7.4.7 incompatibilities and limitations 24 Remote console limitations 25 Default management VDOM 25 Maximum number of LAGs and interfaces per LAG 25 High Availability 25 FortiOS features that are not supported by FortiGate-6000 7.4.7 25 IPsec VPN tunnels terminated by the FortiGate 6000F 26 Traffic shaping and DDoS policies 27 FortiGuard web filtering and spam filtering queries 27 Web filtering quotas 27新部署连接测试的特别通知27
数字图像处理简介（MC920）
• Introduction to Image Processing • Digital Image Representation • Elements of an Image Processing System • Application Areas • Human visual system • Image formation • Sampling and quantity • Spatial resolution and depth of the image • Pixel Bethide Relationships • Image Routed • Image enhancement • Image Quality • Gray Scale Transformation • Image histogram • Correlation and Conduction Operations • Filtering in the Spatial Domain and Frequency • Image segmentation • Detection of Border Discontinuities •总体和本地限制性以及本地排序订单•图像表示和描述•数学形态•图像压缩•图像和放射性转换•放射线范围•图像之间的对应关系•图像分类•图像分类•图像肛门元素•标准和类和类标准标准•决策方法• Introduction to Image Processing • Digital Image Representation • Elements of an Image Processing System • Application Areas • Human visual system • Image formation • Sampling and quantity • Spatial resolution and depth of the image • Pixel Bethide Relationships • Image Routed • Image enhancement • Image Quality • Gray Scale Transformation • Image histogram • Correlation and Conduction Operations • Filtering in the Spatial Domain and Frequency • Image segmentation • Detection of Border Discontinuities •总体和本地限制性以及本地排序订单•图像表示和描述•数学形态•图像压缩•图像和放射性转换•放射线范围•图像之间的对应关系•图像分类•图像分类•图像肛门元素•标准和类和类标准标准•决策方法
利用机载激光雷达数据自动进行 3D 建筑物建模
2.2 城市物体检测 ................................................................................................................18 2.2.1 形态滤波 ...................................................................................................................... 18 2.2.2 插值滤波 ...................................................................................................................... 19 2.2.3 渐进致密化滤波 ............................................................................................................. 21 2.2.4 基于分段的滤波 ............................................................................................................. 22 2.2.5 建筑物检测 ...................................................................................................................... 23
专利局官方期刊 - 印度知识产权
(57) 摘要：一种基于连接到物联网网络的设备的身份来过滤传入数据包的系统和方法。本发明中目前的工作是印度专利申请号 201711026861• 中提出的工作的延伸，该申请的标题为“用于在网络中寻址和识别对象的系统和方法”。我们之前提交的专利（印度专利申请号 201711026861• ）中提出的设备的唯一标识用于过滤数据包并提供对智能家用电器的安全访问。与现有过滤方案相比，所提出的过滤算法中的过滤规则将非常少，因为本方案中的过滤仅基于设备的身份进行。过滤算法可以在网络路由器中实现，该网络路由器执行与其连接的对象的所有数据包过滤。除了设备的唯一标识（如印度专利申请号 201711026861• 中所述，标题为“用于寻址和识别网络中对象的系统和方法•”）之外，不需要任何其他信息来决定是否接受和传递或丢弃接收到的数据包。