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康涅狄格州太阳能顶篷的潜力：2024 年更新
我们之前的分析是基于康涅狄格州环境条件在线 (CT ECO) 于 2012 年创建的不透水表面地理空间数据集识别和分析停车场。当我们最初的研究发布时，该数据集在 2021 年是可访问的并且相当最新，但自那时以来，康涅狄格州已经取得了重大发展。因此，本研究根据对美国国家海洋和大气管理局 (NOAA) 航空图像的分析，对潜在的冠层地点进行了更新评估。这个不透水表面数据库与以前使用的数据库类似，因为可以清楚地识别不透水表面，但在原始的 CT ECO 数据集中，表面已被分离出来并根据其用途进行分类。CT ECO 数据集提供了矢量形状，而 NOAA 数据库要求从栅格文件创建矢量形状。
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HUD 系统是为新飞机和改装应用而开发的，通常由飞行员显示单元和电子单元（计算机）组成，后者执行接口、符号生成和武器瞄准（空对空和空对地）。对于特定项目，电子单元还可以执行完整的导航计算。最新的系统是双模式的，其中显示可以是正常的飞行/武器瞄准符号，也可以是前视传感器（如前视红外）的光栅（电视类型）显示，并叠加正常的符号。还生产了许多类型的下视显示器，最新的使用触摸交互系统来方便飞行员！系统界面。为了补充夜视 HUD，生产了两种类型的夜视镜：“猫
计算机图形学的几何表示
体积图形是计算机图形学的一个新兴子领域，涉及体积建模对象的合成、操作和渲染，这些对象存储为体素的体积缓冲区。与主要关注采样和计算数据集的体积可视化不同，体积图形主要关注建模的几何场景，尤其是那些在常规体积缓冲区中表示的场景。体积图形比表面图形具有优势，因为它独立于视点，对场景和对象的复杂性不敏感，并且适合表示采样和模拟数据集及其与几何对象的混合。它支持内部结构的可视化，并有助于实现块操作、CSG 建模和分层多分辨率表示。与体积缓冲区表示相关的问题，例如离散性、内存大小、处理时间和几何表示丢失，与光栅图形作为矢量图形的替代技术出现时遇到的问题如出一辙，可以通过类似的方式缓解。
神经运动假体治疗中风相关轻瘫
图 5. 神经活动与患肢执行的运动相关。在 110 秒内，参与者被要求执行一系列左肢体运动（横坐标上描述）。口头运动指令用井号表示。栅格表示每个动作电位的时间。每个栅格下方显示标准化的综合发放率，由 21 中的“泄漏积分器”方程得出；标准化是通过将每个单元的脉冲序列在显示的时间段内的最大综合发放率除以实现的。相对于底部同时记录的单元（通道 62），顶部单元（通道 61）对于手挤压比腕伸展更活跃。参与者执行所有动作：这样的动作需要努力，他无法为每个提示保持一致的活动水平，并且表现出不同的反应时间。参与者很容易疲劳，需要他休息一下并调整姿势。
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活动 HUD 系统是为新型飞机和改装应用而开发的，通常由飞行员显示装置和电子装置（计算机）组成，后者负责界面、符号生成和武器瞄准（空/空和空/地）。对于特定项目，电子装置还可以执行完整的导航计算。最新的系统是双模式的，其中显示可以是正常的飞行/武器瞄准符号，也可以是前视传感器（如前视红外线）的光栅（电视类型）显示，并叠加正常的符号。还生产了许多类型的俯视显示器，最新的使用触摸交互系统来简化飞行员！系统界面。为了补充夜视 HUD，生产了两种类型的夜视镜：专门用于固定翼的“猫眼”和用于固定翼和直升机应用的“夜枭”。
计算机图形学的几何表示
体积图形是计算机图形学的一个新兴子领域，涉及体积建模对象的合成、操作和渲染，这些对象存储为体素的体积缓冲区。与主要关注采样和计算数据集的体积可视化不同，体积图形主要关注建模的几何场景，尤其是那些在常规体积缓冲区中表示的场景。体积图形比表面图形具有优势，因为它独立于视点，对场景和对象的复杂性不敏感，并且适合表示采样和模拟数据集及其与几何对象的混合。它支持内部结构的可视化，并有助于实现块操作、CSG 建模和分层多分辨率表示。与体积缓冲区表示相关的问题，例如离散性、内存大小、处理时间和几何表示丢失，与光栅图形作为矢量图形的替代技术出现时遇到的问题如出一辙，可以通过类似的方式缓解。
您将再次掌握：脊髓/计算机与保留的运动神经元的直接接口可恢复慢性脊髓损伤后瘫痪手的灵巧控制
图 1 | a. 实验装置由放置在前臂肌肉中的 320 个表面 EMG 电极组成。运动指令由受试者前方的显示器上显示的虚拟手视频引导。b. 一些示例电极显示受试者尝试抓握任务（手指屈伸，0.5Hz）时的原始 HDsEMG 信号。c. 基于运动单元动作电位均方根值的空间映射示例。d. 在两指捏合任务的 10 秒内识别的运动单元激发（颜色编码）的光栅图。e. 使用因式分解分析为同一任务提取的神经模块。f. 具有两个神经模块的各个运动单元的 Pearson 相关值 (r)。g. 在所有任务和受试者中识别的运动单元 (MU) 数量（每个点代表一个受试者）。h. 两个神经模块（M1 - 蓝色和 M2 - 红色）解释方差的百分比，在所有受试者中平均。
利用机载激光雷达生成无坑冠层高度模型
摘要 从激光雷达数据中得到的冠层高度模型 (CHM) 已被用于提取森林资源清查参数。然而，建模高度的变化会导致数据凹陷，这是一个具有挑战性的问题，因为它们会破坏 CHM 的平滑度，对树木检测和随后的生物物理测量产生负面影响。这些凹陷出现在激光束深入树冠的地方，在产生第一次回波之前，激光束会击中下部树枝或地面。在本研究中，我们开发了一种新算法，该算法通过使用激光雷达点的子集来封闭凹陷，从而生成无凹陷的 CHM 栅格。该算法在高密度激光雷达数据和细化激光雷达数据集上都能稳定运行。评估包括使用无凹陷 CHM 检测单棵树木，并将结果与使用高斯平滑 CHM 的结果进行比较。结果表明，我们从高密度和低密度激光雷达数据中得到的无凹陷 CHM 显著提高了树木检测的准确性。
how_to_ebv-portal.pdf
EBV NETCDF结构旨在容纳必需的生物多样性变量（EBV）。此处进一步描述了EBV概念。文件基于网络通用数据表（NETCDF）。此外，它遵循气候和预测约定（CF，版本1.8）和数据发现的属性约定（ACDD，版本1.3）。之所以选择网络公共数据表格，是因为其能够适应后续部分中概述的层次结构，多维数据格式。此外，CF公约为EBV NETCDF的内部结构提供了基础。这包括例如，尺寸的定义，坐标变量，地理发射等等，从而使这些文件可以与GIS软件（例如GDAL和QGIS）一起使用这些文件。此外，CF公约越来越多地用于地球科学数据社区。本公约涵盖了核心元数据。这些元数据术语由ACDD丰富。添加了EBV规格的精确描述的其他条款。结果是一个自我描述的数据集保存着必需生物多样性变量的栅格数据。
摩洛哥的Fezmeknes地区的案例研究
摘要。通过确定最脆弱的区域以及影响洪水易感性的最脆弱的区域以及相关特征，洪水易感性的映射和评估是减轻洪水和预防计划的组成部分。因此，本研究的目的是首次使用多标准方法，尤其是分析层次结构过程（AHP）技术和地理信息系统（GIS），首次使用Fez-Meknes地区（摩洛哥）识别洪水泛滥的地区。选择了洪水的15个条件因子：距离河流的距离，河流网络密度，降水，流动积累，高程，坡度，平面曲率，TWI，TWI，Extix，NDVI，LULC，LULC，TRI，TRI，地质，土壤类型和SPI。所有因素均定义为栅格数据集，分辨率为30 x 30 m。结果表明，洪水易感性图的效率测试表明，使用曲线下的区域（AUC）的良好准确性（0.90）（0.90）。此外，LULC被认为是最重要的因素，随后是影响洪水图的流功率指数。