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卫星海事图像上超分辨率的任意规模流量匹配
科学背景。目前正在绕地球从地球表面获取图像。由空间机构和政府运营的卫星星座，可以对所有土地表面和海洋进行全球监测。尽管这些非商业卫星提供了开放式和免费图像，但它们的空间决议通常受到限制，最多约为10米。尽管这些空间分辨率在各种应用中足够，但对于需要检测到诸如建筑物，树篱或动物等细节细节的特定应用程序，它们可能是有限的因素。可以人为地增强图像空间分辨率的可能解决方案是超分辨率（SR）。该技术可以被构架为一个倒数的问题，包括学习降解函数的倒数，可以应用于低空间分辨率（LR）图像以估计高空间分辨率（HR）图像。在该领域的最后十年中，学习策略的发展，尤其是深度学习，以学习降解功能，从而提高了这一领域的研究。最近，一种生成方法的扩散模型已实现了超分辨率的重大进展，尤其是在感知可视化方面[6]。在遥感的背景下，超级分辨率也因生成模型的最新进展[9]（包括扩散模型）的最新进展增强了，并使用了两个主要的并发设置，用于学习降级功能。第一个是使用通过对HR图像降采样的卫星图像的合成对训练模型的。在推断时，通常将训练的模型应用于HR图像，以估算一个非常高的空间分辨率（VHR）图像或另一个传感器捕获的真实LR图像。在这两种情况下，它都会由于数据分布在将模型应用于另一个空间分辨率或通过传感器特性的变化引起的比色变化而产生域间隙。为了克服该域间隙，第二个解决方案包括采用跨传感器设置，在该设置中，来自不同传感器的真实图像对训练超分辨率模型。这种现实的场景在训练过程中引起了额外的挑战，因为可能无法正确地共同注册图像，通过具有不同光谱特征的传感器捕获，并且在不同的时间，在观察值中造成了变化[5]。文献中没有共识，进一步的工作应该使使用超分辨率技术获得现实的HR
使用FTA-FBN型号对海上自动表面船舶碰撞的风险评估
海上自主地表船（质量）展示了海上运输的未来，引起了国际海事社区的越来越多的关注。对质量的碰撞风险分析揭示了未解决的挑战，如果没有适当的解决方案，将导致相关风险控制措施和政策的错误发展。在挑战中，现有文献中有两个重要的是缺乏实现定量风险评估的历史失败数据，以及2）相关风险因素之间复杂的因果关系。本文旨在开发新的故障树分析模糊贝叶斯网络（FTA-FBN）模型，以对数据的不确定性进行质量碰撞风险评估。首先，它通过FTA建立了风险因素之间的因果关系。其次，将获得的FTA图映射到BN中可以进行故障诊断，并识别影响质量碰撞的最重要因素。在此过程中，进行了一项调查，以收集用于配置相关影响力因素的条件概率的主要数据，并量化开发的BN以进行风险诊断和词典。最后，通过使用灵敏度分析和三个公理来验证新模型，然后应用于进行基于方案的风险预测和诊断以产生有见地的发现以指导大众导航安全。此外，BN向后推理确定了关键的碰撞风险，包括外部物理攻击，基于海岸的运营商的培训不足，船舶设备和系统的维护不足以及网络安全威胁。结果表明，FTA-FBN模型实现了专家评分过程的简化，降低了计算复杂性，并解决了由于历史事故数据缺乏历史事故数据而导致的大规模碰撞及其风险因素之间建立因果关系的挑战。改编后的新模型可以提供制定安全导航政策的参考，并为航运公司提供重要的见解，以确保其船舶和造船厂的安全导航以优化船舶设计。
新加坡海事及港务管理局
6 如果在临时登记时文件证据（如 IEE 证书或 IAPP 证书）尚未准备好，船东必须在临时登记时以书面形式通知新加坡船舶登记处参与普惠制的意向。然后需要在临时登记后三个月内提交文件证据。对于已对其船舶进行改装以满足普惠制标准并希望享受优惠的现有船东，请在 ATT 截止日期前至少两个月提供文件证据。如果文件未按时提交，将不会按比例享受优惠。可以通过电子邮件提交文件至 marine@mpa.gov.sg 。
RMT 2024-第一章国际海上贸易
贸发会议预测，2024 年海上贸易量将增长 2%，集装箱贸易量将增长 3.5%。贸发会议预测，2025 年至 2029 年期间，海运贸易总额将平均增长 2.4%，集装箱贸易将增长 2.7%。这一增长是由对铝土矿、煤炭、集装箱货物、谷物、铁矿石和石油等主要散装货物的需求增加推动的。基础设施建设、技术进步和向清洁能源的过渡预计也将支持贸易持续增长。然而，重大风险仍可能阻碍海上贸易的可持续复苏。地缘政治紧张局势和极端天气事件日益严重和频繁，加剧了可能持续到 2025 年及以后的潜在威胁和脆弱性。
海上运输2024
对以下同行审稿人的评论并提出了深刻的认可：Syed Hashim Abbas，Serkan Arslanalp，Awni Behnam，Christophy Bruns，Jelle Burger。Erwin Corong，Trevor Crowe，Juan ManuelDíezOrejas，Mahn Faghfouri，Luke de Gruijter，Ramat Jalloh，Haiying Jia，Joseph Ye，Rahul Kapore，Rahul Kapore，Robin Koepke，Robin Koepke，Silvia Marucci，Carlos Morphy，Alan Murphy，Niels，Niels，Niels，Niels，Niels，Niels，Niels Niels，Niels Rasmussen，Karunesh Ratnam-Evans，Christopher Rex，Robert Rufrok，Ricardo JSánchez，Martin Stopford，Antonla Teodoro和Jasper Verschuur。
CAP-碳酸化项目 - 海上运输和CO 2的隔离的影响
北海是西北欧洲的象征性海洋地区，是初级沿海国家的主要经济和自然资源。它拥有丰富的生态系统，动态的沿海地区，并且在捕鱼活动中起着至关重要的作用。但是，其环境状态在20世纪下半叶明显降解，主要是由伊夫雷默（Ifremer）在2023年和2021年在2021年进行的欧洲环境局进行的环境评估证明。然而，OSPAR在2023年宣布，在其最新的十年质量状态[QSR身份报告2023 7]之后，尤其是针对北海的石油开采而采取的预防措施已有10年。
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。
从缓解到适应：在海上运输行业的气候变化问题
法规，绿色技术发展和气候政策选择。此外，新生的文献研究了适应性挑战，以及港口如何适应海平面上升，风暴潮和其他天气风险。这种值得注意的科学研究的扩散促进了我们的集体知识，并帮助决策者开发了海上运输业的碳对策。但是，这也导致了分析复杂性和破碎化。研究变得越来越复杂且技术性，例如，对特定的替代燃料和市场设计的研究，可能会风险可访问性，并可能破坏更广泛的讨论，并努力将科学发现转化为决策。认识到这个问题，学者们制作了有用的文献评论，总结了有关海事排放的科学辩论。这些评论要么使用定量方法来提供研究研究的全面概述，要么描述了某些技术和监管领域的最新概述，例如绿色燃料或市场设计（例如，Alzahrani等人，2021年，2021年，2021年； Dos Santos et; Dos Santos等，2022222222222； 2021年； Zadeh等人，2023年；但是，这些评论并未在概念上组织辩论，以促进运输气候变化辩论中不同研究领域之间的整合。更重要的是，现有的评论几乎没有机会重新思考现有文献“以产生新的和pers的'更好的“思维方式”的方式（Alvesson＆Sandberg，2020年，第1290页）。在这里，我们借鉴了定性方法来综合有关海事散发的主要科学方法和辩论。我们的目标不是提供有关研究的全面概述。取而代之的是，我们开发了分析设备并借鉴范式研究以组织奖学金并帮助促进旨在为航运业开发更有效的碳对策的讨论。我们使用问题化方法（Alvesson＆Sandberg，2020; Turnbull，2006; Webb，2014年），这是一项研究阶层，该研究从公共政策研究中进行了研究，阐明了分析人员构建这些问题的政策解决方案和策略解决方案和策略的方式。问题化方法论是一种概念化旨在解决复杂政策问题的科学辩论的极好方法，例如如何减少海上运输行业的发射。我们的分析发现，四个问题构建了有关海事排放的科学和政策辩论：