关键词:建筑物变化检测,机载 LiDAR 数据,香农熵 摘要:建筑物变化的自动检测是城市区域监测、城市规划和数据库更新的重要过程。在这种情况下,从多时相机载 LiDAR 扫描中获取的 3D 信息是一种有效的替代方法。尽管文献中已经有一些研究,但建筑物和非建筑物中变化区域的分离仍然是一个挑战。为此,提出了一种新的建筑物变化检测方法,其主要贡献是使用高度熵概念来识别建筑物变化区域。实验采用了 2012 年和 2014 年的多时相机载 LiDAR 数据,平均密度约为 5 点/平方米。定性和定量分析表明,所提出的方法在建筑物变化检测方面具有很强的稳定性,能够识别微小变化(大于 20 平方米)。总体而言,变化检测方法的平均完整性和正确性分别约为 97% 和 71%。
摘要:多准则决策(MCDM)在现实生活中起着至关重要的作用。在当今竞争激烈的世界中,采购管理至关重要,尤其是个人购买最有用和最必要的汽车。汽车具有许多特性,如发动机排量、城市和高速公路行驶里程以及最大功率等,消费者必须在 Maruti、Hyundai 等替代品中选择最好的汽车……在这个项目中,使用 TOPSIS、VIKOR 和 SAW 等 MCDM 方法来寻找最好的汽车。关键词:TOPSIS、VIKOR 和 SAW 1 多准则决策(MCDM)简介:多准则决策(MCDM)是指在存在多个通常相互冲突的准则的情况下做出决策。MCDM 问题在日常生活中很常见。在个人情境中,人们购买的房屋或汽车可能具有价格、大小、款式、安全性、舒适度等特征。在商业情境中,MCDM 问题更为复杂,通常规模较大。例如,欧洲许多公司正在使用 EFQM(欧洲质量管理基金会)商业卓越模型中设置的数百个标准和子标准进行组织自我评估。大公司的采购部门通常需要使用不同领域的一系列标准来评估其供应商,例如售后服务、质量管理、财务稳定性等。尽管 MCDM 问题一直普遍存在,但 MCDM 作为
J. Güldenring、P. Gorczak、F. Eckermann、M. Patchou、J. Tiemann、F. Kurtz 和 C. Wietfeld,《超视距操作中无人搜救飞机系统的可靠远程多链路通信》,《无人机》,MDPI,第 4 卷,第 2 期,2020 年 5 月。
多电动飞机 (MEA) 是航空航天制造商的创新趋势。MEA 上的电气系统旨在取代传统的液压和气动系统,目的是减轻重量、降低维护成本并增加平均故障间隔时间 (MTBF)。然而,电气系统设计和集成不足会对飞机电网的电能质量产生负面影响,并可能导致电气元件故障和损坏。为了解决电能质量不足的问题,在电气系统设计过程的早期阶段必须进行概念验证和测试。传统测试平台涵盖越来越多的测试,以确保所需的技术准备水平。或者,虚拟 MEA 系统模拟提供了一种经济高效且省时的方法。在此背景下,庞巴迪和 OPAL-RT 正在与航空航天行业的合作者合作开发多电气系统集成模拟器 (MESIS),该模拟器将 MEA 系统模型集成到实时联合仿真平台中。本文概述了 MESIS 的范围和目标。 MESIS 的实际实施涉及关键技术方面和挑战,将通过本文提出的模拟策略来解决。
PicoSAR 提供高分辨率合成孔径雷达 (SAR) 成像和地面移动目标指示 (GMTI) 功能,使新旧平台能够轻松获得真正的全天候地面测绘和监视能力。其体积小、重量轻、功耗低,即使在有效载荷有限的平台上也可以与电光/红外传感器并行安装。
也可以预期,定义多维微型仪表的其中一些属性可能会随着时间而变化:例如,如果特定的操作系统版本变得容易受到安全威胁的影响,并且某些受影响的设备不支持远程软件升级,则必须相应地将其标记为限制其后来通信的安全策略。作为第二个示例,设备位置因无线网络的漫游功能而变化,而无需IP地址重新编写IP地址。作为最终的明显示例,在IP网络的上下文中,设备或端点是由其IP地址唯一标识的,可以在身份验证或入职期间动态分配。
结果:通过将我们的方法应用于六个独立的癌症转录组学数据集,我们表明bootstrap GSEA可以帮助选择更健壮的富集基因集。此外,我们将方法应用于从脊柱肌肉萎缩(SMA)的小鼠模型获得的成对转录组学和蛋白质组学数据,这是一种与多系统参与相关的神经退行性和神经发育疾病。在两个OMIC级别获得了强大的排名后,将两个排名列表组合在一起以汇总转录组学和蛋白质组学结果的发现。此外,我们构建了新的R包装“ bootgsea”,它实现了所提出的方法并提供了发现的图形视图。基于自举的GSEA能够在示例数据集中识别当在引导程序分析期间设置组成更改时,这些基因或蛋白质集不那么健壮。
Zhang,Y.,Li,J. &pu,K。(2022)。 双重和多响应性纳米药物的最新进展用于精确癌症治疗。 生物材料,291,121906-。 https://dx.doi.org/10.1016/j.biomaterials.2022.121906Zhang,Y.,Li,J.&pu,K。(2022)。双重和多响应性纳米药物的最新进展用于精确癌症治疗。生物材料,291,121906-。https://dx.doi.org/10.1016/j.biomaterials.2022.121906
上下文:今天,由于储能设备的不断增加(移动和固定),专门用于电池的研究仍然是一个主要挑战。li-ion技术是该领域的领导者,涉及有效但有限的电极材料,导致新材料的发展。