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LS-53-072听IDSP Prime I Sentary RF系统（72 MHz）
高级DSP SQ TM降噪技术比其他任何其他听力设备的集成设备更少的噪音和嘶嘶声更少，带有DSP循环驱动器的颈循环 /挂绳可改善T-coil用户的聆听体验，最小的设备更容易佩戴，并且可以使场地更易于分配，储存和维持高级绿色电池的范围，并降低了越来越多的绿色电池，而越来越多地降低了越来越多的范围，而越来越多地降低了越来越多的电池，而越来越多地降低了数量的范围。在满足辅助聆听
FortIDLP数据表
版权所有©2024 Fortinet，Inc。保留所有权利。fortinet®，fortigate®，forticare®和fortiguard®以及某些其他标记是Fortinet，Inc。的注册商标，此处的其他Fortinet名称也可以注册和/或Fortinet的普通法商标。所有其他产品或公司名称可能是其各自所有者的商标。的性能和其他指标，实际绩效和其他结果可能会有所不同。网络变量，不同的网络环境和其他条件可能会影响性能结果。Nothing herein represents any binding commitment by Fortinet, and Fortinet disclaims all warranties, whether express or implied, except to the extent Fortinet enters a binding written contract, signed by Fortinet's SVP Legal and above, with a purchaser that expressly warrants that the identified product will perform according to certain expressly-identified performance metrics and, in such event, only the specific performance metrics expressly identified in such binding written contract shall对Fortinet有约束力。为了绝对清晰，任何此类保修都将仅限于与Fortinet内部实验室测试相同的理想条件下的性能。Fortinet完全根据明示或暗示的任何盟约，代表和保证。Fortinet保留更改，修改，转让或以其他方式修改本出版物的权利，恕不另行通知，最新版本的出版物应适用。
使用机器学习和高分辨率激光雷达地形数据绘制丘陵景观的地形
地图是评估土壤和生态杂质的过程和危害，水文建模以及自然资源和土地管理的重要工具。基于现场调查或航空照片的映射土地形式的传统技术可能是时间和劳动密集型，强调了基于遥感产品的自动或半自动方法的重要性。此外，时间密集的手动标记也可以是主观的，而不是对地形的客观识别。在这里，我们实施了一种客观的方法，该方法将随机的森林机器学习算法应用于一组观察到的地形数据和1M水平分辨率裸露的数字高程模型（DEM），它是从空气中的光检测和范围数据（LIDAR）数据开发的，以快速映射丘陵地面的各种地面地面。地面分类包括高地高原，山脊，凸面，平面斜坡，凹陷坡，溪流通道和山谷底部，横跨俄克拉荷马州东北部俄克拉群岛的Ozark山脉的400公里2丘陵景观。我们使用了4200个地面观测值（每个地形600个）和八个从随机森林算法中的2 m，5 m和10 m分辨率LIDAR DEM得出的地形指数，以开发2 m，5 m和10 m分辨率地分辨率地面地面模型。我们通过比较观察到的地貌与建模地面的地图来测试DEM分辨率在映射地图中的有效性。结果表明，当协变量以2 m的分辨率分辨率为〜89％时，该方法绘制了约84％的观察到的地形，分辨率为10 m。使用这种方法开发的地图图具有多种潜在应用。然而，预测的地图显示，2 m分辨率的协变量在捕获准确的地形边界和小型地面的细节（例如溪流通道和山脊）方面表现更好。与使用空中图像和现场观测值相比，此处介绍的方法大大减少了绘制地图的时间，并允许掺入各种各样的协变量。它可以用于水文建模，自然资源管理，并在丘陵景观中表征土壤地球形过程和危害。
招聘广告-IDIV
弗里德里希·席勒大学（Friedrich Schiller University）是一所传统大学，其研究概况在德国的心脏地带。作为一所涵盖所有学科的大学，我们提供了广泛的学科。我们的研究集中在光线（Life -Liberty）的领域。我们与非研究机构，研究公司和著名的文化机构密切相关。，有大约17.000名学生和10.000多名员工，我们的大学在塑造耶拿的角色中扮演着重要的国际大都会和以未来为导向的城市发挥了重要作用。德国综合生物多样性研究中心（IDIV）HALLE-JENA-LEIPZIG探讨了如何记录生物多样性，它在进化过程中如何发展，如何变化，它对生态系统的运作产生了什么后果，以及如何在长期中保留它。idiv由莱比锡大学，马丁·路德大学哈雷·韦滕伯格，弗里德里希·席勒大学耶娜和赫尔姆霍尔茨环境研究中心GmbH- UFZ共同资助，并将在萨克萨尼 - 阿纳尔特，瑟林吉亚和萨克森州的联邦政府，Thuringia和Saxony After After After After After After After After After After After After After After After After of Dfff finding of saxony-Anhalt和Saxony的联邦政府的慷慨支持下。有关IDIV的更多信息：www.idiv.de。广告的立场基于IDIV资助的战略项目“ SMON -SMON -BIOVERTITY趋势”的研究小组（https://wwwww.idiv.de/en/smon），与Helge Bruelheide教授，Florian Jansen Jansen和Marten Janter博士合作。我们试图填补
采用：基于点...
深度神经网络（DNN）越来越多地整合到LiDAR（灯光检测和范围）的自动驾驶汽车（AVS）的感知系统（AVS），在对抗条件下需要稳健的性能。一个紧迫的担忧是LiDAR SPOOFEF攻击所带来的挑战，在该攻击中，攻击者将假物体注入LiDAR数据中，导致AVS误解了周围的环境并做出错误的决定。许多经常出租防御算法主要取决于感知输出，例如边界框。但是，这些输出在本质上受到了限制，因为它们是由从自我车辆的特定视图中获得的一组限制点产生的。对边界框的依赖是这种基本约束的体现。为了克服这些局限性，我们提出了一个新的框架，称为采用（基于名称的基于d eTection o n p oInt级的t emporal一致性），该框架基于连续帧的时间一致性，并基于点簇的相干性来量身定量测量跨连续帧的时间一致性。在我们使用Nuscenes数据集的评估中，我们的算法有效地反驳了各种激光局部攻击，达到了低（<10％）的假阳性比率（<10％）的假阳性比（> 85％）真实的正比，超过了现有的现有的现有的先进防御方法，CARLO和3D-TC2。此外，采用在各种道路环境中表现出有希望的准确防御潜力。
关于理想小组GmbH的管理主张的报告
范围我们已经检查了GmbH组（“理想”）的主张，标题为“理想的主张，GmbH的管理层”（“断言”）（“断言”），理想的虚拟数据室和董事会系统（“系统”）中的控制在整个2023年8月1日，在2023年7月31日，在2023年7月31日的任期中有效，以实现理想的服务。与安全性和可用性（“适用信托服务标准”）有关的标准，2017年第100款第100款信托服务标准，涉及安全性，可用性，处理完整性，机密性和隐私性（AICPA，Trust Services Services Services标准）。服务组织的职责理想负责其服务承诺和系统要求以及系统内部的设计，实施和运行有效的控制，以提供合理的保证，即实现了理想的服务承诺和系统要求。理想还提供了关于系统内部控制有效性的随附断言。在准备主张时，理想是负责选择和识别其主张，适用的信托服务标准以及通过对系统内部控件的有效性进行评估来选择其合理主张的合理依据。我们的考试是根据美国认证公共会计师协会建立的认证标准进行的。这些标准要求我们计划并执行考试，以获得有关管理层在所有物质方面是否相当陈述的合理保证。我们的考试包括：服务审计师的责任我们的责任是根据我们的检查表达意见，即管理层在整个期间内是否有效地断言系统内部的控制是否有效，以合理保证服务组织的服务承诺和系统要求是根据适用的信托服务标准实现的。我们认为，我们获得的证据足以且适当，以为我们的意见提供合理的依据。
铁路的基于激光痛的障碍物检测框架
摘要。铁路上的障碍物检测是一个至关重要的操作安全问题，是一项复杂的任务，涵盖了许多挑战。当机器学习（ML）算法通常用于类似的应用中，例如自动驾驶驾驶[1] [2]，但由于可用数据的稀缺（尤其是图像），铁路领域面临着重大障碍，因此使常规ML方法不当。应对这一挑战，本研究提出并评估了一个使用LiDAR（光检测和范围）数据进行铁路障碍物检测的框架。该框架旨在解决图像数据稀缺性所带来的局限性，同时增强铁路环境中的操作安全性。开发的方法结合了能够在高达500米处检测障碍物的远距离激光雷达，以及火车的GPS（全球定位系统）坐标，以准确地确定其相对于检测到的障碍物的位置。使用数据融合方法处理LiDAR数据，其中有关轨道地形的预先存在的知识与聚类算法相结合，特别是DBSCAN（基于密度的基于密度的空间聚类，具有噪声的应用程序），以识别和分类在预定范围的距离处。在移动机车的范围内，特别是CP 2600-2620系列的测试，沿着Contumil-Leix基线的指定部分进行。 这些测试有助于验证实际操作条件下该方法的有效性和可行性。测试，沿着Contumil-Leix基线的指定部分进行。这些测试有助于验证实际操作条件下该方法的有效性和可行性。总体而言，LiDAR数据的利用与高级算法相结合，提出了增强铁路操作中障碍物检测能力的有前途的途径。通过克服与数据稀缺性相关的挑战，该框架有可能显着提高铁路网络内的运营安全性和效率。有必要进行进一步的研究和测试，以验证框架在各种铁路环境和运营条件下的性能。
通过表示本地功能和全局空间上下文
摘要 - LiDar-Camera校准在自主驾驶中起着至关重要的作用。然而，操作诱导的因素（例如物理振动和温度变化）降低了部署前校准精度，从而导致了环境感知性能恶化。最近的重新校准方法通过利用LiDAR和相机的相对属性，在没有目标板的情况下实现了在线校准。尽管如此，我们还是为LIDAR-CAMERA在线校准提供了一个新颖的框架，该框架采用了变压器网络来学习相机与激光雷达传感器之间的重要相互作用。此外，我们的新型框架设计通过利用两个传感器之间的对应点信息来促进有效的校准。这允许利用全球空间上下文，并通过整合跨模态的信息来实现高性能。实验结果表明，与最先进的基准相比，我们的方法证明了表现出色的性能。
在繁忙的海上环境中，基于LIDAR的可靠LIDAR船舶检测和跟踪
环境感知是在动态复杂的操作环境中安全执行任务的重要要求（ASV）的至关重要要求。大多数现有的船舶检测方法都取决于基于相机的方法，这些方法对环境条件敏感，无法直接提供与检测目标有关的空间位置信息。为了克服这一限制，我们提出了一个基于激光雷达的船舶检测和跟踪框架，可以应用于繁忙的海上环境。所提出的框架由两个功能模块组成：船舶检测和多对象跟踪。用于船舶检测，对模块化的网络结构进行了调整，从而使在不同类型的检测网络之间易于切换，以确定检测准确性，检测速度或两者的妥协，具体取决于任务要求。还实施了一种基于卡尔曼滤波器的多目标跟踪方法，以补偿由于船舶运动或闭塞而可能遗漏的任何检测，仅依赖于检测结果。我们还收集了有史以来的第一个现实世界激光雷达数据集，用于横跨泰晤士河和码头的海上应用，包括一系列船舶类型，长度从5 m到40 m，以及不同的船体类型。数据集的组织方式与Kitti数据集类似，可以轻松地将其应用于发达的点云检测网络。值得注意的是，我们的方法在收集的数据集中达到了74.1％的总体检测准确性。所提出的框架和数据集使基于激光雷达的环境感知可行，可在自主海洋导航领域实施和支持开发。