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今晚和明天的天气预报，2025年2月15日，提要和推断：期待散落的雷暴，当地大雨主要
2025年2月15日的今晚和明天的天气预报，提示：预期雷暴散落，由于热带间收敛型区（ITCZ）的影响，主要在南部和中部地区，当地大雨主要在南部和中部地区。咨询：不要尝试越过洪水或快速流动的水。夏尔山谷（Shire河沿岸的地区以及奇塔湖和奇尔瓦湖周围）部分多云和温暖的条件，今晚和明天早晨孤立的雷暴。多云，明天下午有孤立的雷暴。预测温度：Ngabu Min.23°C和最大30°C南部高地（Shire Highlands，Kirk，范围为dedza，即预测温度：Ngabu Min.23°C和最大30°C南部高地（Shire Highlands，Kirk，范围为dedza，即ntcheu，Neno，Mwanza，Mulanje，Thyolo，Zomba，Chiradzulu，Phalombe和Blantyre）期望今晚和明天早晨在下雨中局部雷暴。多云，散落的雷暴与明天下午的当地大雨相结合。预测温度：Blantyre Min.19°C和最大25°C中央区域（Lilongwe，Mchinji，Ntchisi，Dowa，Dowa，Kasungu，Kasungu和Mzimba District的一部分），今晚和明天早上有孤立的thunderstorms。期望明天下午降雨散落的雷暴。预测温度：Lilongwe Min.19°C和最大27°C湖岸地区（Mangochi，Salima，Nkhotakota，Nkhotakota，Nkhata Bay，Karonga，Karonga）预计将在今晚和明天早上降雨。明天下午期望部分多云和炎热条件和雷暴。预测温度：Mangochi Min。 23°C和最大29°C北部地区（北部所有区域（除湖岸以外的所有区域））多云和温和条件，今晚和明天早晨孤立的雨水。预测温度：Mangochi Min。23°C和最大29°C北部地区（北部所有区域（除湖岸以外的所有区域））多云和温和条件，今晚和明天早晨孤立的雨水。明天下午多云和温暖的天气和孤立的雷暴。预测温度：mzuzu最小值。17°C和最大26°C风：暴风雨区的阵阵阵阵……周日的预测：期待当地的大雨...时间和日落的时间和日落明天2月15日，2025年2月15日，
执行摘要在2024年上半年（1H2024），泰国的经济增长仍然相对限制。扩展主要是驱动
执行摘要在2024年上半年（1H2024），泰国的经济增长仍然相对限制。扩张主要是由旅游业和服务部门驱动的，而制造业和家庭消费继续在恢复中挣扎。尽管有这些条件，该公司还是成功地执行了1H2024的业务计划。销售和服务的总收入达到77.98亿泰铢，反映了去年同期增长14％。审慎的成本和费用管理使该集团的EBITDA报告为17.33亿泰铢，标志着增长17％，超过了收入增长。此外，该公司在2024年上半年获得了2400万泰铢的净利润，这是从上一年的7600万泰铢损失中的显着恢复。尽管季节性压力和关联公司和合资企业造成了季节性压力，主要是由于2023年底在So/ Maldives Hotel开始商业运营。 div>，取得了这些有利的结果。房地产的销售收入总计19.56亿泰铢，包括（1）销售房屋和公寓单位收入的收入为17.46亿泰铢，与去年同期相比增加了49％。这种增长主要是由成功移交新启动的项目（例如S'rin Ratchaphruek- Sai 1和Extro Phyathai Rangnam）驱动的。总销售额，公寓占59％，而水平房屋占41％。（2）工业庄园业务的收入达到了2.09亿泰铢，在2023年底完成土地开发和基础设施后，由土地所有权转移了近五倍，这增加了近五倍。
非洲食品系统和生物多样性主要受饮食转变影响城市化的影响
非洲的快速城市化对当地食品和生态系统产生了深远的影响。根据较早的研究，城市化可能会导致粮食生产和生物多样性损失，因为农业或自然土地被扩大的城市吸收。土地使用位移效应可能会缓冲农业生产损失，或者可能导致更多的生物多样性损失，但经常被忽略。此外，很少考虑与城市化相关的饮食变化的影响。为了解决这个问题，我们将非洲城市地区扩张的空间明确预测与观察到的水稻消费转变相结合，以告知部分平衡模型（全球生物圈管理模型）。我们证明了位移效应的重要性，直到2050年才能确定潜在的粮食生产或生物多样性问题，并主张它们在空间规模的土地利用计划和决策中的整合。我们确定，由于农业流离失所，城市地区扩张对粮食生产损失的影响可能有限（<1％），而到2050年，自然土地的额外损失（最高2吨）。我们还表明，考虑到与城市化相关的饮食转变会增加水稻的消费，产量（ +8.0％），贸易（最高+2吨所需的进口）和农业甲烷排放（高达+12 MTCO 2 -MTCO 2-等价年–1），从而强调了对未来可持续性研究的需求。
尽管工业生产疲软，但全球经济在2023年第三季度增长。这主要是由于大力消费和R
尽管工业生产疲软，但全球经济在2023年第三季度增长。这主要是由于美国的大量消费和美国的弹性劳动力市场。多亏了大流行期间的节省，美国的家庭消费仍然很高。中国似乎正在从周期性的底部恢复过来，但是在房地产泡沫破裂之后，结构性挑战仍然巨大。德国是欧洲的经济引擎，溅出了严重的溅射。另一方面，由于消费者的需求强劲，许多新兴经济体的增长速度在很大程度上稳定。通货膨胀率仍然很高，尤其是在西方国家，但稳步下降。全球经济趋势因此在审查的季度中继续进行。这一点很引人注目的是，去年冬季，几乎所有经济学家和市场参与者都认为，到现在为止，美国经济将处于衰退状态。同时，共识的观点是在未来几个季度进行柔和的降落。软着陆被定义为经济弱点的时期，通常是在周期性的上升，这不符合经济衰退的标准。这个
b'量子图像\xef\xac\x81滤波是对经典图像\xef\xac\x81滤波算法的扩展，主要研究基于量子特性的图像\xef\xac\x81滤波模型。现有的量子图像\xef\xac\x81滤波侧重于噪声检测和噪声抑制，忽略了\xef\xac\x80滤波对图像边界的影响。本文提出了一种新的量子图像\xef\xac\x81滤波算法，实现了K近邻均值\xef\xac\x81滤波任务，在抑制噪声的同时，可以达到边界保持的目的。主要工作包括：提出一种新的用于计算两个非负整数之差绝对值的量子计算模块，从而构建了距离计算模块的量子电路，用于计算邻域像素与中心像素的灰度距离；改进现有的量子排序模块，以距离作为排序条件对邻域像素进行排序，从而构建了K近邻提取模块的量子电路；设计了K近邻均值计算模块的量子电路，用于计算选取的邻域像素的灰度均值；\xef\xac\x81最后，构建了所提量子图像\xef\xac\x81过滤算法的完整量子电路，并进行了图像去噪仿真实验。相关实验指标表明,量子图像K近邻均值\xef\xac\x81滤波算法对图像噪声抑制具有与经典K近邻均值\xef\xac\x80滤波算法相同的效果,但该方法的时间复杂度由经典算法的O 2 2 n降低为O n 2 + q 2 。
b'量子图像\xef\xac\x81滤波是对经典图像\xef\xac\x81滤波算法的扩展，主要研究基于量子特性的图像\xef\xac\x81滤波模型。现有的量子图像\xef\xac\x81滤波侧重于噪声检测和噪声抑制，忽略了\xef\xac\x80滤波对图像边界的影响。本文提出了一种新的量子图像\xef\xac\x81滤波算法，实现了K近邻均值\xef\xac\x81滤波任务，在抑制噪声的同时，可以达到边界保持的目的。主要工作包括：提出一种新的用于计算两个非负整数之差绝对值的量子计算模块，从而构建了距离计算模块的量子电路，用于计算邻域像素与中心像素的灰度距离；改进现有的量子排序模块，以距离作为排序条件对邻域像素进行排序，从而构建了K近邻提取模块的量子电路；设计了K近邻均值计算模块的量子电路，用于计算选取的邻域像素的灰度均值；\xef\xac\x81最后，构建了所提量子图像\xef\xac\x81过滤算法的完整量子电路，并进行了图像去噪仿真实验。相关实验指标表明,量子图像K近邻均值\xef\xac\x81滤波算法对图像噪声抑制具有与经典K近邻均值\xef\xac\x80滤波算法相同的效果,但该方法的时间复杂度由经典算法的O 2 2 n降低为O n 2 + q 2 。
根据GDP的初步发布，捷克经济在2021年反弹3.3％。经济受益于大流行有关的休息
尽管势头丧失，该动力将持续到2022年春季，但对情感指标的最新读物表明，虽然是一个相当积极的，尽管是中等，增长的前景，尤其是在服务，零售贸易，建筑和工业方面。私人消费预计将在2022年下半年获得限制，以缓解和通货膨胀至中等。投资预计将在预测范围内保持强劲，并在恢复和弹性设施和其他欧盟基金的支持下。但是，预期的利率会增加，预计将削弱私人投资。外贸会受益于供应瓶颈的放松，但预计不会提供增长贡献。总体而言，Real GDP在2022年的增长率为4.2％，2023年为4.5％。
![初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、](/simg/4/4b79ebb2e692147077c5f05290fe6b1288b2aad1.png)
初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、
初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、
罗马尼亚经济今年第一季度表现强劲。实际国内生产总值环比增长 2.8%，主要得益于私营企业
到目前为止，商业和消费者信心一直保持强劲。私人消费预计将保持强劲，这得益于限制措施的解除，尤其是对艺术、娱乐、餐饮和酒店等受疫情严重影响的行业，以及今年头几个月工资的相对强劲增长。在预测期内，投资将保持强劲，受到私营和公共部门的支持。订单的持续增加表明，未来几个月工业活动将扩大。随着罗马尼亚主要贸易伙伴的持续复苏，出口将有所改善，但预计净出口对增长的贡献在预测期内仍为负值。预计增长将持续到 2022 年，尽管速度会有所放缓
搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞（本项目）的环境影响评估中，位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前，香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主，而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙，人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作，通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察，探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计，可实现模块化，并可成功部署在各种结构中，确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势，可满足户外环境长期监测的需求：(i) 自动连续录制；(ii) 高分辨率视频；(iii) 高帧率视频；(iv) 巨大的本地数据存储；(v) 保护恶劣环境（例如极端天气条件）。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频，同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后，实施了 AI 算法，以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭，即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题，我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中，我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化，这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征，例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种，平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势，能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段，以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。
搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞（本项目）的环境影响评估中，位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前，香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主，而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙，人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作，通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察，探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计，可实现模块化，并可成功部署在各种结构中，确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势，可满足户外环境长期监测的需求：(i) 自动连续录制；(ii) 高分辨率视频；(iii) 高帧率视频；(iv) 巨大的本地数据存储；(v) 保护恶劣环境（例如极端天气条件）。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频，同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后，实施了 AI 算法，以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭，即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题，我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中，我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化，这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征，例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种，平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势，能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段，以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。
2020 年第一季度，波兰经济表现相对坚韧，主要原因是其受重创行业的敞口较小，且经济多元化。
预计 GDP 将在第二季度暴跌，此后将逐步恢复，2020 年 GDP 年增长率将达到 -4½% 左右，2021 年将达到 4¼%。尽管政府采取了措施，但由于消费者积累了预防性储蓄，并因社交距离和高度不确定性而抑制支出，私人消费在 2020 年可能会受到影响。再加上供应链中断和 3 月和 4 月订单下降，企业信心低迷可能会对投资产生影响，预计投资将在第二季度暴跌，并在预测期内仅部分恢复。此外，波兰主要贸易伙伴的需求下降可能会对 2020 年的出口造成影响，尤其是在运输和旅游业。由于预计进口下降幅度较小，贸易平衡将拖累 2020 年的增长。