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nro：照片中的历史
1961 年 9 月初，一个高度机密的情报机构成立，负责为美国设计、开发、建造和操作国家侦察卫星，以保护美国和西方盟友免受苏联的突然核攻击，并获取有关其他国家和地区对国家安全至关重要的宝贵情报。这个机构就是国家侦察局——国防部和中央情报局的合作机构——它的机密性极高，以至于在其成立后的前三十年里，绝大多数国会议员都不知道它的存在，甚至一些在这里工作的员工也不知道。在适当的安全设施和极少数经过审查的人员之外透露该机构的名称被视为犯罪行为。
鲍威尔湖第一张照片
纳瓦霍人传教团。犹他州纳瓦霍保留地的第一个圣公会传教团将于 7 月 25 日庆祝成立 20 周年。布拉夫附近的圣克里斯托弗传教团由巴克斯特·H·利布勒神父创立，他在纳瓦霍兰的职业生涯多年来一直被记录在《沙漠》杂志上。利布勒神父最近退休，新任牧师是韦恩·L·庞蒂乌斯神父。上午 10 点的教皇大弥撒之后，将举行纳瓦霍风格的独立日庆祝活动。传教团将为地毯编织和绘画、银器和皮革工艺的艺术作品提供现金奖励。下午，将组织游戏和竞赛，包括麻袋赛跑、射箭、煮水（从头开始）、烤面包和“拉鸡”（今天的意思是从奔跑的马背上拉出钱袋，而不是鸡头）。晚上将有烟火表演和印第安妇女舞会。应该很有趣。
执法报告、照片和 - 国防部
2022 年 10 月 12 日 2023-CGFO-00100 要求美国海岸警卫队 (USCG) 提供某些文件，与 2022 年 6 月 8 日发生在位于德克萨斯州金塔纳岛的 Freeport LNG Development, LP（自由港）液化天然气出口设施的事故有关，美国海岸警卫队于 2022 年 6 月 8 日向该设施发布了港口命令，限制所有海运货物作业，直到自由港对海上转移进行风险分析。
与巨型圣诞树合影留念
### 关于香港科技园公司香港科技园公司（HKSTP）成立于2001年，致力于打造蓬勃发展的创科生态系统，培育来自25个国家和地区的13家独角兽企业、15,000多名科研人员和2,000多家科技公司，专注于发展健康科技、人工智能和机器人、金融科技和智慧城市技术等。我们不断发展的创新生态系统为吸引和培养人才、加速和商业化科技企业创新提供全面支持，创科之旅围绕我们位于白石角的香港科学园、九龙塘的创新中心以及位于大埔、将军澳和元朗的三个现代化创新园区等主要地点展开，实现了香港新型工业化的愿景，其中先进制造业、微电子和生物技术等领域正在被重塑。位于深圳福田的香港科技园深圳分公司发挥着积极作用，利用地缘优势连接世界与内地，加强跨境交流，吸引全球人才，为生命健康科技、大数据及人工智能、机器人、新材料、微电子、金融科技和可持续发展等七个重点领域的科技公司发展提供可能性，拥有干湿实验室、共享工作空间、会议和展览设施等。通过我们的研发基础设施、初创企业支持和企业服务、商业化和投资专业知识、合作伙伴网络和人才吸引力，香港科技园公司继续为将创新科技打造为香港的增长支柱做出贡献。有关香港科技园公司的更多信息，请访问 www.hkstp.org。媒体联系人：香港科技园公司 许泳儿 电话：+852 2629 6786 电邮：vincy.hui@hkstp.org
Geog 130 Spring 24教学大纲无照片
介绍世界上的粮食系统正在危机。营养不良的数亿人；世界各地的农民贫穷；工人和动物正在受苦；土地和水正在降解；栖息地丧失和污染正在耗尽生物多样性。气候变化和不平等扩大了所有这些问题，农业放大了气候变化和不平等。此类探讨了这些重叠的，相交的问题。一种地理食物的方法始于以下主张：人类环境互动既不是预定的也不容易预测的。相反，在历史上和特定于地理的问题上，食物和其他自然资源是如何产生，分布，估价，消耗，保守和退化的问题，它们的答案不能简单地降低到简单的配方或口号。我们不仅会询问食物的生产和消费是如何产生的，而且还会询问为什么不同的人以他们的方式考虑食物和农业。这些食品系统何时，何时何地出现？他们反映和服务谁的价值观和利益？他们对不同民族和地方的社会和环境影响是什么？，而且，在历史上的各个时刻，它们如何被理解和代表？谁的故事获得了吸引力并定义了公开辩论，并且被忽视或删除了？如果食物产生想法和故事，这些想法和故事如何影响食物？course r等值和g rading该课程将从可能的1000分中分级，分配如下：讨论部分出勤率和参与（250分）：出席在讨论中
使用航空照片制作数字表面模型...
使用航空照片制作华盛顿州普吉特湾沿海地区的数字表面模型、正射影像和土地覆盖图。 Jonnie Dunne 监事会主席：L. Monika Moskal 博士 环境与森林科学学院 摄影测量学（从照片中进行空间测量的做法）中的一种新方法称为运动结构 (SfM)，它能够以比旧技术低得多的成本进行自动测量。研究表明，从 SfM 获得的测量值的空间分辨率和精度会因照片属性而异，例如相机位置（地面、空中）、光谱分辨率（黑白、彩色、近红外）和主题（裸地、建筑物、树木）。我们的第一个目标是评估从 400 公顷沿海半岛的彩色红外航空照片获得的 SfM 测量值的空间分辨率和精度。我们通过制作和验证几种类型的数字表面模型 (DSM，显示高程数据的地图) 和正射影像（使用高程数据进行几何校正的照片地图，使其比例均匀）来实现这一目标。结果表明，我们从航拍照片中得出的 SfM 测量值具有较高的空间分辨率（5 个点/平方米）和精度。研究表明，从类似 SfM 测量值中得出的正射影像和 DSM 适用于许多常见的地理空间应用，但 SfM 测量值尚未用于制作全面的土地覆盖图。我们的第二个目标是评估精度
Waspada 报纸上的新冠疫苗照片的符号学分析
摘要 在当今的数字时代，大众媒体在协助政府战胜 COVID-19 大流行方面发挥着至关重要的作用。该职位的职责包括传播有关 COVID-19 大流行的政府政策的呼吁、建议、新闻和社会化工作的信息。本研究的目的是通过在印度尼西亚北苏门答腊省的报纸 Harian Waspada 上传播大规模疫苗照片新闻来研究 COVID-19 缓解工作的优化。采用符号学方法对描绘大规模疫苗接种的照片进行分析，以检查图像中嵌入的外延、内涵和神话含义。采用访谈法收集与 Harian Waspada 有关的摄影师和编辑的见解，他们积极参与大规模疫苗相关新闻的报道。本研究的结果表明，Harian Waspada 除了致力于通过照片新闻向更广泛的社区传播知识外，在新闻文章中加入大规模免疫照片也是吸引读者的元素。 《Harian Waspada》中加入了人文照片，描绘了大规模疫苗接种工作，旨在唤起人们的惊奇、怜悯、喜悦或绝望等情感。关键词：COVID-19；《Harian Waspada》；新闻报道；图片新闻；符号学分析
使用航空照片制作数字表面模型、正射影像和
使用航拍照片制作华盛顿州普吉特湾沿海地区的数字表面模型、正射影像和土地覆盖图。Jonnie Dunne 监事委员会主席：L. Monika Moskal 博士 环境与森林科学学院 摄影测量学（从照片中进行空间测量的做法）中的一种新方法称为运动结构 (SfM)，它可以以比旧技术低得多的成本进行自动测量。研究表明，从 SfM 获得的测量值的空间分辨率和精度会因照片属性而异，例如相机位置（地面、空中）、光谱分辨率（黑白、彩色、近红外）和主题（裸地、建筑物、树木）。我们的第一个目标是评估从 400 公顷沿海半岛的彩色红外航拍照片中获得的 SfM 测量值的空间分辨率和精度。我们通过制作和验证几种类型的数字表面模型 (DSM，显示高程数据的地图) 和正射影像（使用高程数据进行几何校正的照片地图，使其比例均匀）来实现这一目标。结果表明，我们从航空照片中得出的 SfM 测量值具有较高的空间分辨率（5 个点/平方米）和精度。研究表明，从类似的 SfM 测量值中得出的正射影像和 DSM 适用于许多常见的地理空间应用，但 SfM 测量值尚未用于制作全面的土地覆盖图。我们的第二个目标是评估通过融合 DSM 和正射影像并使用一种称为基于对象的图像分析的技术分析相邻区域之间的相似性而得出的土地覆盖图的精度。我们设计的土地覆盖图旨在适用于监测和调节小空间尺度的土地覆盖，以评估人类对海岸线生态功能保护的改变。在这种情况下，我们半自动地绘制了树木、灌木、地被植被、裸地、不透水表面和水，精度为 86%，分辨率远高于同一地区最好的土地覆盖图。我们认为，SfM 测量的低成本以及由此得出的产品的高精度和高分辨率使 SfM 非常适合帮助监测和规范土地使用以保护海岸线生态功能。关键词：摄影测量、数字表面模型、正射影像、基于对象的图像分析、土地利用土地覆盖
从智能手机捕获的心电图照片中自动检测心脏状况
摘要背景研究人员已经开发了基于机器学习的ECG诊断算法，这些算法匹配甚至超过心脏病专家的性能水平。但是，它们中的大多数不能用于现实世界中，因为老年的ECG机器不允许安装新算法。目的是开发一种智能手机应用程序，该应用程序会自动从照片中提取ECG波形，并通过研究人员构建的各种诊断算法将其转换为电压序列进行下游分析。方法是使用客观检测和图像分割模型从临床医生拍摄的照片中自动提取ECG波形的一种新型方法。模块化机器学习模型的开发是为了依次执行波形识别，脱离环线和比例校准。然后使用基于机器学习的心律分类器分析提取的数据。从40个516扫描和444张照片的ECG的结果波形自动提取。扫描13 258（96.8％）的12 828（96.8％）和5743中的5399（94.0％）被正确裁剪和标记。11 604 of 12 735（91.1％）扫描，5752中的5062（88.0％）拍摄的波形在自动环和噪声删除后获得了成功的电压时间信号提取。在概念验证示范中，使用ECGS的照片作为输入，使用ECGS的照片，可达到91.3％的敏感性，94.2％的敏感性，94.2％的特异性，95.6％的阳性预测价值，88.6％的负预测值和93.4％的F1得分。结论对象检测和图像分割模型允许从照片中自动提取ECG信号以进行下游诊断。这条新颖的管道规定了需要昂贵的ECG硬件升级的需求，从而为大规模实施基于机器学习的诊断算法铺平了道路。