摘要 - 结构设计用于承受多种环境载荷条件,并确保在规定的时间内将这些载荷安全转移到地基。然而,生命损失和不利的经济影响是结构倒塌造成的潜在问题。建筑物的运营和结构健康监测 (SHM) 可用于减轻尼日利亚的建筑物故障。本研究考虑使用基于摄像机的技术、地面穿透雷达 (GPR)、光纤传感器 (FOS) 和压电薄膜进行损坏检测。从现有文献中分析了这些技术,以评估它们的应用并验证它们在可用性、实际应用、操作评估、数据采集和处理方面的有效性。本研究描述了 SHM 系统的性能、它们的使用方式以及它们在尼日利亚的可用性。因此,提出 BHM 作为缓解尼日利亚建筑物故障的工具。关键词- 建筑健康监测 (BHM)、地面穿透雷达 (GPR)、光纤传感器 (FOS)、压电薄膜、尼日利亚建筑物故障、基于视觉的技术。
摘要 — 飞机的起飞重量 (TOW) 是飞机性能的一个重要方面,会影响从飞行轨迹到燃油消耗的大量特性。由于其依赖于乘客和货物载重因素以及运营策略等因素,特定航班的 TOW 通常不提供给运营航空公司以外的实体。上述观察结果促使开发准确的 TOW 估计值,可用于燃油消耗估计或轨迹预测。本文提出了一种基于高斯过程回归 (GPR) 的统计方法,使用从起飞地面滑行观测到的数据来确定 TOW 的平均估计值和相关的置信区间。选择预测变量时要同时考虑它们的易用性和底层飞机动力学。模型开发和验证是使用飞行数据记录器档案进行的,该档案还提供地面真实数据。发现所提出的模型的平均 TOW 误差为 3%,平均适用于八种不同类型的飞机,比飞机噪声和性能 (ANP) 数据库中的模型误差小近 50%。与仅提供 TOW 点估计的 ANP 数据库相比,GPR 模型通过提供概率分布来量化估计中的不确定性。最后,开发的模型用于估计飞机上升过程中的燃油流量。GPR 模型估计的 TOW 用作燃油流量估计的输入。与确定性 ANP 模型或不使用 TOW 作为明确输入的模型相比,所提出的 TOW 统计模型能够更好地量化燃油流量的不确定性。索引术语 — 统计建模;起飞重量 (TOW);燃油流量;飞行数据记录器 (FDR);起飞地面滑行
图1基于区域和体素的SVR,RVR和GPR模型的MAE具有或没有PCA的GPR模型,训练集大小与机会水平相比(7.5岁;黑色虚线)。显示了CV(站点1)和独立测试集(站点2; Blue Line)中的训练(红线)和测试集(绿线)中的性能(绿线)。使用Bootstrap分析计算了不同数据集的置信区间(阴影区域)。请注意,自举训练样本被选择为年龄和性别的年龄和性别,大小增加,最少有一个男人和一个女性,最多一个男性,最多有20名男性和20名女性。对于带有PCA的基于体素的模型,无法评估具有<150个受试者的数据集,因为PCA算法比主要组件需要更多的样本。此外,由于有限的时间和计算资源
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一般地质和地质研究(域A)[注:以下给出的示例仅是描述性的,不是包含全包的项目列表] A-1。地球系统和过程A-1.1地球历史A-1.2地球系统(例如地球,水圈,大气层,生物圈)A-1.3地质周期和过程(例如,岩石类型,板块构造)A-1.4的水平周期和过程(例如,蒸发,蒸发,降水量,质量源)(E. GEORNES ACERES和CYC,E.平衡)A-1.7碳循环A-2。地质信息的来源A-2.1政府机构(例如USGS,USDA,NRCS,州地质调查)A-2.2科学文献(例如,经过同行评审的出版物,地质实地考察出版物,地质实地考察出版物,研究生论文)A-3。地质和地球物理工具,技术和解释A-3.1地下调查(例如,钻孔,岩石芯,土壤采样)A-3.2岩石和土壤日志记录以及描述A-3.3表面和井眼地球物理学(例如,地震反射/反射/反射,电阻,gpr,gpr,gpr,televiever,televiewer)。字段注释,文档和记录保存A-5。全局定位,坐标系统和基准A-5.1坐标系统和基准(例如类型和应用程序)A-5.2全局定位系统(GPS)A-5.3测量精度和精度A-6。比例尺和比例分析A-6.1量表类型,应用和分析A-6.2水平和垂直尺度和关系(例如垂直夸张)A-7。遥感,图像分析和地理信息系统A-8.1航空影像和摄影测量A-8.2遥感(例如,红外,雷达图像,卫星图像以及光检测和范围(LIDAR))表面和地下映射和地图应用A-7.1地形图,斜率和配置文件A-7.2地质图,符号和应用A-7.3罢工和倾斜,显而易见,厚度和深度A-7.4 ISOPACH和ISOPACH和ISOCOCOCOCTACH和ISOCOCOCTECTRATION MAPE MAPS A-8。
MINEHOUND TM VMR3 使用简单,可为操作员提供清晰的音频信号,以提醒潜在地雷威胁的存在。当发现威胁时,MD 音频提供准确的位置信息和金属质量指示。GPR 音频提供额外的位置和深度信息,并识别目标的雷达横截面。两个探测器可以单独或一起使用。
摘要 — 近年来,室内定位系统 (IPS) 受到了机器人、导航、人机交互等许多研究领域的关注。然而,基于无源射频 (PRF) 技术的 IPS 仍然很少见。本文提出了一种基于接收信号强度 (RSS) 分布和高斯过程回归 (GPR) 的三维 (3D) IPS。传统的基于 RSS 的定位系统具有已知频率的发射器,而在提出的 PRf 机会信号 - 3D IPS (PRO-3DIPS) 中,系统既不部署新的发射器,也不使用任何发射器的先验知识。此外,PRO-3DIPS 集成了多个机会信号 (SoOP) 源、阴影、衰落,还可以捕获场景特征。在 3D 空间中基于 PRF 的 RSS 分布的数据收集和分析实现了 3D 定位功能。应用并比较了三种方法,以找到受场景影响最大的频带,以实现最佳定位性能,并用于估计 RSS 分布。 RSS 分布是通过在场景中测量固定网格上的 PRF 频谱来估计的。利用 RSS 分布,GPR 可以精确定位接收器位置。在实验场景中收集了 90 个网格位置的 RSS,每个位置有 100 个样本。实验结果表明,当
4 月 14 日星期日 转机 下午 1 点至晚上 8 点 菲尼克斯天港国际机场 (PHX) 上午 7:00 至晚上 7:00 AGBT 会议注册 Akimel 休息室 下午 4:00 至下午 6:00 农场动物基因组学研究的未来 Sergey Koren,NIH,Fiona McCarthy,Darren Hagen,Juan Steibel 和 Angelica Van Goor Akimel 宴会厅 4 晚上 7:00 至晚上 9:00 跨越 T2T 终点线 Sergey Koren,副研究员,NIH/NHGR 基因组信息学部门 Arang Rhie,研究员,NIH/NHGR 基因组信息学部门 Akimel 宴会厅 4 4 月 15 日星期一 科学计划 上午 6:30 至上午 7:30 与 AGBT 一起起床和闪耀 - 可选活动 在接待处集合 上午 7:30 至晚上 7:00 会议注册 / 接待处 Akimel 休息室上午 7:30 - 9:00 早餐 Akimel Patio & Mesquite Terrace 上午 9:00 - 9:10 开幕致辞,(Sarah Hearne,CIMMYT 遗传资源项目主任(GPR),兼 AGBT 农业科学组织委员会联合主席) Komatke 宴会厅 全体会议 l:全球农业面临的机遇与挑战,(Sarah Hearne,CIMMYT 遗传资源项目主任(GPR),兼 AGBT 农业科学组织委员会联合主席) 上午 9:10 - 9:40 Ben Hayes,昆士兰农业与食品创新联盟,昆士兰大学动物科学中心主任“染色体片段堆叠以创造最终的作物和牲畜基因型” 上午 9:40 - 10:10 Damaris Odeny,国际半干旱热带作物研究所(ICRISAT),首席科学家
适当的土壤管理可以维持和改善整个生态系统的健康。适当的土壤管理需要对其特性进行适当的表征,包括土壤有机质 (SOM) 和土壤水分含量 (SMC)。与传统方法相比,基于图像的土壤表征显示出强大的潜力。本研究比较了 22 种不同的监督回归和机器学习算法的性能,包括支持向量机 (SVM)、高斯过程回归 (GPR) 模型、树集合和人工神经网络 (ANN),在实验室环境下用数码相机拍摄的土壤图像中预测 SOM 和 SMC。共提取了 22 个图像参数,并分两步用作模型中的预测变量。首先使用所有 22 个提取的特征开发模型,然后使用 SOM 和 SMC 的六个最佳特征子集。饱和度指数(红色指数)是 SOM 预测的最重要变量,对比度(中位数 S)是 SMC 预测的最重要变量。颜色和纹理参数与 SOM 和 SMC 都表现出高度相关性。结果显示,对于使用六个预测变量的验证数据集,图像参数与实验室测量的 SOM(使用立体派的 R 2 和均方根误差 (RMSE) 分别为 0.74 和 9.80%)和 SMC(使用随机森林的 R 2 和 RMSE 分别为 0.86 和 8.79%)之间存在令人满意的一致性。总体而言,GPR 模型和树模型(立体派、RF 和增强树)最能捕捉和解释本研究中 SOM、SMC 和图像参数之间的非线性关系。