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IDA-跨学科环境教育教学大纲
了解生物多样性：定义和重要性。遗传多样性：果阿（芒果，大米，辣椒，狗品种）的定义和局部例子。果阿的gi标签品种。物种多样性：定义和局部实例。官方国家动植物：主要动物（哺乳动物，鸟类，爬行动物，两栖动物，鱼类和昆虫）和植物（草，草药，灌木和树木）。学习他们的本地名称并了解其生态角色。生态系统多样性：定义和局部例子（森林，高原，草原，湿地，河口，河流和海洋）。
关于汽车雷达点云的数据压缩技术的调查
摘要：在自主驾驶技术不断发展的景观中，光检测和范围（LIDAR）传感器已成为增强环境感知的关键仪器。他们可以在车辆周围提供精确的，高分辨率的实时3D表示，以及在弱光条件下进行远程测量的能力。但是，这些优势是以传感器生成的大量数据为代价的，导致了传输，处理和存储操作的几个挑战，目前可以通过对点云中使用数据压缩技术来减轻这些挑战。本文介绍了用于压缩汽车LIDAR传感器的点云数据的现有方法的调查。它提出了一种全面的分类法，将这些方法分为四个主要群体，并在几个重要指标中进行比较和讨论。
基于稳健深度学习激光雷达的自主太空着陆器姿态估计
在太空着陆操作期间，准确估计航天器的相对姿态对于确保安全成功着陆至关重要。本文提出了一种基于 3D 光检测和测距 (LiDAR) 的 AI 相对导航架构解决方案，用于自主太空着陆。所提出的架构基于混合深度循环卷积神经网络 (DR-CNN)，将卷积神经网络 (CNN) 与基于长短期记忆 (LSTM) 网络的循环神经网络 (RNN) 相结合。获取的 3D LiDAR 数据被转换为多投影图像，并将深度和其他多投影图像输入 DRCNN。该架构的 CNN 模块可以有效地表示特征，而 RNN 模块作为 LSTM，可提供鲁棒的导航运动估计。我们考虑、模拟和实验了各种着陆场景，以评估所提出架构的效率。首先使用 PANGU（行星和小行星自然场景生成实用程序）软件创建基于 LiDAR 的图像数据（范围、坡度和海拔），然后使用这些数据对所提出的解决方案进行评估。建议使用 Gazebo 软件中的仪表化空中机器人进行测试，以模拟在合成但具有代表性的月球地形（3D 数字高程模型）上着陆的场景。最后，使用配备 Velodyne VLP16 3D LiDAR 传感器的真实飞行无人机进行真实实验，以在设计的缩小版月球着陆表面上着陆时生成真实的 3D 场景点云。所有获得的测试结果表明，所提出的架构能够通过良好合理的计算提供良好的 6 自由度 (DoF) 姿势精度。
基于激光雷达的强度感知室外3D对象检测
摘要：基于激光雷达的3D对象检测和定位是自动导航系统的关键组成部分，包括自动驾驶汽车和移动机器人。大多数基于LIDAR的3D对象检测和定位方法主要使用LIDAR点云中的几何或结构特征抽象。但是，由于不利的天气条件或高度散射培养基的存在，这些方法可能会因环境噪声而易受环境噪声。在这项工作中，我们提出了一个强度感知的体素编码器，用于鲁棒3D对象检测。提出的体素编码器生成了一个强度直方图，该强度直方图描述了体素内点强度的分布，并用于增强体素特征集。我们将此强度感知的编码器集成到有效的单级体素检测器中，以进行3D对象检测。使用Kitti数据集获得的实验结果表明，我们的方法相对于3D检测中的CAR对象的最新方法，从鸟类的视图和行人和环体对象获得了可比的结果。此外，我们的模型可以在推理期间达到40.7 fps的检测率，该检测率高于最新方法的检测率，并产生较低的计算成本。
LIDAR和基于超声传感器的智能障碍物检测系统
近年来，LIDAR（光检测和范围）技术与自动驾驶电动汽车（AEV）的整合引起了极大的关注，这标志着朝着实现更安全，更有效的运输系统的关键步骤。LIDAR传感器具有提供精确和实时三维环境感知的无与伦比的能力，具有增强AEV的自主性和可靠性的巨大承诺。然而，在该领域迅速发展的研究中，确保居住者和行人的安全仍然是一个关键的关注，需要一丝不苟的关注。现有文献广泛地讨论了与AEVS中的LiDAR集成相关的技术方面和性能指标，但在解决有效缓解潜在风险所需的细微差别安全含义和主动措施方面存在显着差距。本文旨在通过提出一个综合框架来弥合这一差距，该框架优先考虑LIDAR技术将其整合到AEV中。
MIDAS 5：厌氧消化剂中细菌和古细菌的全球多样性
1个微生物社区中心，化学与生物科学系，丹麦奥尔堡市阿尔堡大学13号。2生物工程中心，葡萄牙Minho的大学14号。3水，能源和环境学院，克兰菲尔德大学。15英国克兰菲尔德。4澳大利亚水与环境中心16生物技术（ACWEB），澳大利亚昆士兰州大学。5部门17部民事和环境工程系，马萨诸塞州阿默斯特大学，马萨诸塞州，美国18号。 6阿根廷萨尔塔国立大学。 7化学系19工程，瑞典隆德大学。 8英格·科尼特（Ingebi-Conicet），布宜诺斯大学20艾尔斯，阿根廷。 9环境生物技术实验室，Ecole Polytechnique 21FédéraledeLausanne（EPFL），瑞士。 10城市供水系统主席22工程，慕尼黑技术大学（TUM），德国Garching。 11水质和资源管理研究所，奥地利Tu Wien。 12欧洲国家科学技术研究所（UNIST）的24个城市与环境工程与研究生院24个城市与环境工程与研究生院。 13学院26化学工程学，希腊雅典国家技术大学。 14应用27环境生物技术实验室，Birla技术与科学研究所28（BITS-PILANI），印度。 15生物学和化学科学学院和瑞安29 Institute，爱尔兰戈尔韦大学。 16波兰Poznan技术大学环境工程与能源学院的供水和生物经济部31。5部门17部民事和环境工程系，马萨诸塞州阿默斯特大学，马萨诸塞州，美国18号。6阿根廷萨尔塔国立大学。 7化学系19工程，瑞典隆德大学。 8英格·科尼特（Ingebi-Conicet），布宜诺斯大学20艾尔斯，阿根廷。 9环境生物技术实验室，Ecole Polytechnique 21FédéraledeLausanne（EPFL），瑞士。 10城市供水系统主席22工程，慕尼黑技术大学（TUM），德国Garching。 11水质和资源管理研究所，奥地利Tu Wien。 12欧洲国家科学技术研究所（UNIST）的24个城市与环境工程与研究生院24个城市与环境工程与研究生院。 13学院26化学工程学，希腊雅典国家技术大学。 14应用27环境生物技术实验室，Birla技术与科学研究所28（BITS-PILANI），印度。 15生物学和化学科学学院和瑞安29 Institute，爱尔兰戈尔韦大学。 16波兰Poznan技术大学环境工程与能源学院的供水和生物经济部31。6阿根廷萨尔塔国立大学。7化学系19工程，瑞典隆德大学。8英格·科尼特（Ingebi-Conicet），布宜诺斯大学20艾尔斯，阿根廷。9环境生物技术实验室，Ecole Polytechnique 21FédéraledeLausanne（EPFL），瑞士。10城市供水系统主席22工程，慕尼黑技术大学（TUM），德国Garching。11水质和资源管理研究所，奥地利Tu Wien。12欧洲国家科学技术研究所（UNIST）的24个城市与环境工程与研究生院24个城市与环境工程与研究生院。 13学院26化学工程学，希腊雅典国家技术大学。 14应用27环境生物技术实验室，Birla技术与科学研究所28（BITS-PILANI），印度。 15生物学和化学科学学院和瑞安29 Institute，爱尔兰戈尔韦大学。 16波兰Poznan技术大学环境工程与能源学院的供水和生物经济部31。12欧洲国家科学技术研究所（UNIST）的24个城市与环境工程与研究生院24个城市与环境工程与研究生院。13学院26化学工程学，希腊雅典国家技术大学。 14应用27环境生物技术实验室，Birla技术与科学研究所28（BITS-PILANI），印度。 15生物学和化学科学学院和瑞安29 Institute，爱尔兰戈尔韦大学。 16波兰Poznan技术大学环境工程与能源学院的供水和生物经济部31。13学院26化学工程学，希腊雅典国家技术大学。14应用27环境生物技术实验室，Birla技术与科学研究所28（BITS-PILANI），印度。 15生物学和化学科学学院和瑞安29 Institute，爱尔兰戈尔韦大学。 16波兰Poznan技术大学环境工程与能源学院的供水和生物经济部31。14应用27环境生物技术实验室，Birla技术与科学研究所28（BITS-PILANI），印度。15生物学和化学科学学院和瑞安29 Institute，爱尔兰戈尔韦大学。16波兰Poznan技术大学环境工程与能源学院的供水和生物经济部31。17水技术与环境工程系，捷克共和国32化学与技术布拉格大学。18研究33芬兰Espoo研发中心Kemira Oyj的科学家。19化学工程34分校，哈利法大学，阿拉伯联合酋长国。20环境科学和35工程计划，生物与环境科学与工程学36分部，阿卜杜拉科学技术大学（KAUST），沙特37阿拉伯。21微生物生态技术中心（CMET），根特大学，比利时38。39
真菌
FungidB（https://fungidb.org）是一种宝贵的在线资源，它无缝地集成了广泛的真菌和卵形物种的基因组和相关的大规模数据。作为VEUPATHDB生物信息学资源中心的组成部分（https：// veupathdb。org），真菌不断整合出已发表和未发表的数据，以解决真菌生物学的各个方面。成立于2011年初，该数据库已演变为支持674个数据集。数据集包含超过300个跨越各种类群的基因组（例如ascomycota，basidiomycota，blastocladiomycota，chytridiomycota，Mucoromycota，以及白曲霉中心，peronosporporales，Pythiales和Saprolecniales）。除了基因组组件和注释外，还可以提供超过300个额外的数据集，其中包含不同的信息（例如表达和变异数据）。资源还提供了一个直观的基于网络的接口，从而促进了数据挖掘和可视化的全面方法。用户可以测试其假设，并使用内置搜索策略系统通过OMICS规模数据集进行导航。此外，FungidB通过集成的VeupathDB Galaxy平台提供了私人数据分析的功能。FunGIDB还允许通过用户注释系统捕获专家知识以及用于结构和功能基因策划的Apollo基因组注释编辑器来改进基因组。真菌促进了数据探索和分析，并通过捕获真菌和卵形物种的专家知识来促进研究工作。
创梦天地科技控股有限公司
注：为保持数据可比性，2023 年和 2022 年的数据仅限于持续经营范围，不包括终止经营。有关终止经营的数据，请参阅本年报第 167 至 168 页。为了补充我们根据 IFRS 呈现的合并财务报表，我们还使用年度调整后的损益作为额外的财务指标，通过消除我们认为不代表我们业务表现的项目的影响来评估我们的财务表现。我们本年度的调整后损益源自我们持续经营业务本年度的损益（不包括股权激励费用、金融资产的公允价值损益、采用权益法核算的联营公司投资的减值、以公允价值计量且其变动计入损益的金融负债的公允价值变动、可转换债券的利息费用、因提前赎回而对可转换债券摊余成本的调整、企业合并产生的商誉减值准备、无形资产减值准备、金融资产减值准备、预付款项减值准备和净汇兑损益。
一项关于全球LIDAR定位的调查
对自己姿势的抽象知识是所有移动机器人应用程序的关键。因此，姿势估计是移动机器人核心功能的一部分。在过去的二十年中，LiDAR扫描仪已成为机器人定位和地图的标准传感器。本文旨在概述基于激光雷达的全球范围的最新进展和进步。我们首先提出问题并探索应用程序范围。然后，我们对方法论进行了综述，包括诸如地图，描述符的近期主题和跨机器人本地化等几个主题的最新进步。本文的内容是在三个主题下组织的。第一个主题涉及全球地方的结合和本地姿势估计。第二个主题是将单次测量升级到顺序全局定位的顺序测量值。最后，第三个主题侧重于将单机器人全局本地化扩展到多机器人系统中的跨机器人本地化。我们通过讨论开放式挑剔和有前途的全球liDar局部局限性的有希望的指示来结束调查。据我们最大的知识，这是第一个compre-
Lidbot（2D映射的自动启动）
本文介绍了一种自主机器人系统，该系统采用LiDAR（光检测和范围）技术，该技术由Raspberry Pi 4单板计算机驱动，并与机器人操作系统2（ROS2）无缝集成，以实现2D映射和同时本地化和绘图（SLAM）在印地环境中。Raspberry Pi 4用作板载计算机，负责处理LIDAR数据，传感器融合，控制算法以及与外部设备的通信。ROS2充当中间件，确保无缝使用传感器，控制算法和可视化工具。实施SLAM算法是该项目的重要方面，允许机器人同时确定其在该地图中的位置，允许机器人构建复杂的环境2D地图。此信息对于在动态室内环境中的安全有效导航来说是必不可少的。