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基于预先训练的DeNoising扩散模型
深神经网络（DNNS）在许多AI地球观察应用中（AI4EO）中作为关键解决方案的突出性（AI4EO）上升。然而，它们对对抗例子的敏感性构成了一个关键的挑战，损害了AI4EO算法的可靠性。本文在遥感图像（UAD-RS）中提出了一种新型的通用对抗防御方法，利用预训练的扩散模型来保护DNN免受表现出异质对抗模式的各种对抗性示例。具体而言，使用预训练的扩散模型开发了通用的对抗纯化框架，通过引入高斯噪声以及随后从对抗性示例中对扰动的纯化来减轻对抗的扰动。此外，还引入了自适应噪声水平选择（ANL）机制，以确定具有任务指导的Fréchet成立距离（FID）排名策略的纯化框架的最佳噪声水平，从而提高了纯化性能。因此，仅需要一个预训练的扩散模型来净化每个数据集的各种对抗性示例，这些示例具有异质性的对抗模式，从而大大降低了多个攻击设置的训练工作，同时在没有对抗扰动的情况下保持高性能。对四个异质RS数据集进行的实验结果，重点是场景分类和语义分割，表明UAD-RS的表现优于最先进的对抗性纯化方法，从而为七个常见的遇到的对抗性扰动提供了普遍的防御。com/ericyu97/uad-rs）。代码和预训练的模型可在线获得（https：//github。
使用多源遥感方法估算南非豪登省的蓝绿色股票
•AGB是生态系统结构的重要生物多样性变量•蓝绿色，即碳储存在湿地莎草，芦苇床和草中，是陆生碳预算中最小但最重要的组成部分之一。•蓝绿色，尽管占据了全球土地表面的5-8％，但仍有30％的储存土壤碳（Mitsch＆Gosselink，2007年），并且潜在的“超级序列”•对内陆帕洛群湿地系统的有限重点是降级
标题Iotfauav：使用自动驾驶无人机的智能远程监控大型农场的牲畜及其具有视觉传感器类型ART
精确耕作（PF）（即精确农业），配备了自动化和机器人技术，可以通过利用有限的全球资源来提供所需的工具来提供全球粮食需求，在这种情况下，全球粮食供应受到全球变暖，减少农民的数量以及导致高食品通货膨胀率的战争的巨大影响[1]。精密牲畜养殖（PLF）旨在为农民提供配备了牲畜管理高级技术的有效工具，同时改善动物的福利，为满足消费者的需求以可持续的方式铺平道路。通过承担越来越多的任务[2]，[3]在改善配备有增强低功率监控传感器技术[4]和人工智能（AI）技术[5]，[6]，[6]，[7]的智能控制系统下，车辆变得越来越自动化。无人驾驶飞机（UAV）辅助智能农业，具有高机动性，通过避免高成本和提高监控质量，在有效地管理大型农场方面有了有效的大型农场的动力。自主无人机（A-UAV）具有很高的自主权，如飞行的自主机器人，具有自我学习和自我决定的能力 - 通过执行非平凡的事件序列，具有分解级别的准确性的非平凡序列，基于一系列规则，使用动态的飞行计划，将其限制在限制的范围内，而不是自治的范围，而不是限制人类的范围，而不是在限制的范围内，将其限制在范围内，而不是限制的计划。 [8]，[9]，[10]，[11]完成各种自动化任务[12]，[13]，[14]，[15]，[16]，[17]，[17]，[18]。它提供了有关牲畜人口规模，即时位置和与健康相关的问题的及时信息[24]，[25]，[26]，[27]。在这项研究中，智能物联网（IoT）无人机解决方案，即所谓的iotfauav，在所有事物的自动化概念（AOE）和所有事物（IOE）[19] [20]，[20]中使用了几种监督和不受监督的AI技术[19] [20]，采用了跨学科的方法开发。安全且具有成本效益的Iotfauav通过使用基于视觉的传感器模态来定期以自动化的方式调查牲畜，这些传感器模态既涉及标准视觉频段传感和热成像仪。在两个农场中，在实际用例中实施Iotfauav表明，与物联网和传感器驱动技术嵌入的AUAV的整合到耕作中[28]可以通过大量的成本节省来提高生产率。iotfauav可以通过测量基于体温和行为因素的压力水平和代谢变化的指标来轻松诊断牲畜疾病并大大减少与疾病相关的死亡。
深度学习模型映射快速植物物种从公民科学和遥感数据变化
人为栖息地破坏和气候变化正在重塑全球植物的地理分布。但是，我们仍然无法以高空间，时间和分类学分辨率来绘制物种的变化。在这里，我们开发了一种深度学习模型，该模型使用来自加利福尼亚的遥感图像以及50万公民科学观察培训，可以绘制2,000多种植物物种的分布。我们的模型 - DeepBiosphere-不仅要优于许多常见的物种分布建模方法（AUC 0.95 vs. 0.88），而且可以以多达几米的分辨率来绘制物种，并以高准确性地描绘了植物群落，包括原始和透明的红木国家公园森林。这些精细的比例预测可以进一步用于绘制跨人类改变景观的栖息地碎片的强度和尖锐的生态系统过渡。此外，从频繁的遥感数据集合中，DeepBiosphere可以在2- y的时间段内检测严重野火对植物群落组成的快速影响。这些发现表明，对公共地球的观察和深入学习的公民科学可以为自动化系统铺平道路，以监视全球实际时间的生物多样性变化。
Hunt，K。M. R. Orcid：https：//orcid.org/0000-0000-0003-1480-3755和Harrison，S。P. Orcid：https：//orcid.org/0000-0000-0000-0000-0000-1903（2025）
高分辨率的天气和气候建模对于城市的日常运营和未来城市状况的计划非常感兴趣（Baklanov等，2018）。开发用于城市应用和服务的运营产品需要开发和评估下一代数值天气预测（NWP）模型，并探索了100 m的网格细胞分辨率（例如Boutle等，2016; 2016; Lean等，2019）。这些量表会提出新的挑战，因为解决了更大的异质性和城市形式和财产的复杂性，但它们提供了潜在的挑战，以提供邻国规模的信息，以支持广泛的综合城市服务（世界气象组织[WMO]，2019年）。为了提供城市地区所需的更高分辨率，正在开发次级尺度模型（Joe等，2018），以在千尺度模型中筑巢。鉴于缺乏适当的常规观察结果，对城市地区模型的验证仍然是一个挑战（Grimmond＆Ward，2021年）。 城市地区的任何WMO观测位置（WMO，2018a）都可能位于城市顶篷层内，而不是惯性的子层或恒定通量层（Tang等，2021）。 标准的WMO现场观测，例如位于城市公园的观测值，代表了草地，而不是在不同邻居中发生的建筑物和植被的混合。 如果使用城市冠层层观测来进行模型评估，则需要适当地对变量从惯性s层到城市冠层内部的变量进行适当的降级（例如，Blunn等，2022; Tang等，2021; Theeuwes等，Theeuwes等，2019; Wang，2014; Wang，2014）。鉴于缺乏适当的常规观察结果，对城市地区模型的验证仍然是一个挑战（Grimmond＆Ward，2021年）。城市地区的任何WMO观测位置（WMO，2018a）都可能位于城市顶篷层内，而不是惯性的子层或恒定通量层（Tang等，2021）。标准的WMO现场观测，例如位于城市公园的观测值，代表了草地，而不是在不同邻居中发生的建筑物和植被的混合。如果使用城市冠层层观测来进行模型评估，则需要适当地对变量从惯性s层到城市冠层内部的变量进行适当的降级（例如，Blunn等，2022; Tang等，2021; Theeuwes等，Theeuwes等，2019; Wang，2014; Wang，2014）。公民科学天气站，例如，Netatmo（Chapman等，2017; Fenner等，2021）和WOW（Kirk等，2021） - 和WMO（2018b）改装城市地点，城市地点可以更好地代表其来源地区的土地覆盖物的混合物（Coney等，Coney等，20222222222； Corne and al。等，2008）。eddy协方差（例如，Hertwig等，2020； Masson等，2002）和大孔径闪光测定法（Saunders等，2024）传感器允许测量惯性sublayer中通量的测量，但有受限的远距离cov-cov-cov-erage Erage（Grimmond＆Al a an Al an Al an Al an Al an an Al and an an an Al and and and and an。基于地面的遥感技术，例如自动激光痛和天花板和多普勒风痛，可以评估垂直轮廓，但在水平覆盖范围内仍然有限。对此类传感器的密集部署通常仅限于持续数月到几年的活动，例如，在柏林的乌尔比斯菲尔（Fenner等，2022）或巴黎的Paname中（Kotthaus等，2023年）。
考生须知——远程监考考试
身份证明 您需要提供以下其中一种官方、原件（不可复印件或数字身份证件）、有效（未过期）身份证件： • 国际旅行护照； • 国民身份证/居留卡； • 驾驶执照； • 军人证； • 雇主证 提供的身份证明必须包含您在我们的记录中显示的姓名和最近可识别的照片。只接受原始文件，不接受文件的复印件或数字副本。您必须提供合适的身份证明，否则您的考试可能会失效。如果我们在考试后完成审查时发现您的身份证明有问题，我们将通过电子邮件与您联系，以便您重新提交身份证明。 计算器 考试软件中提供屏幕计算器，但您可以自带计算器在考试中使用。您可以提供自己的计算器在考试中使用。您可以使用任何基本计算器。监考人员可能会要求您证明计算器内的内存为空；如果您无法做到这一点，您将不被允许在考试期间使用计算器。食物和饮料 允许携带食物和饮料。但是，如果您洒了东西并损坏了您的考试笔记或设备，您将无法获得任何考试中断申诉或加时机会。
开发一种利用遥感和GIS技术来
关于遥感卫星在湿地上应用的典型早期研究包括：Baker等。（2007）使用Landsat数据来改变美国蒙大拿州的湿地，总体准确性超过76％； Jamal等人（2020）评估印度克什米尔河谷的Landsat卫星数据评估湿地生态系统的土地使用/陆地动力学； Kaplan等。（2017）使用Sentinel 2卫星数据来映射和监视土耳其Eskisehir的湿地。Luong等。 （2015）使用点数据来分析越南南部红树林协会的继任影响； Luong等。 （2019，2021）使用Landsat和ALOS-2数据进行生物量估算和映射红树林的生物量 - 越南湿地生态系统。 li等。 （2021）使用Sentinel 2卫星图像在中国尚金湖湿地估算地上生物量； Sánchez等。 （2019）使用Landsat 8和Sentinel 2用于西班牙南部安达卢西亚的湿地的土地/土地覆盖地图； Slagter等。 （2020）使用Sentinel 2和Sentinel 1数据来映射南非圣卢西亚湿地的湿地特征。 Vanderhoof等。 （2021）使用Sentinel 2用于映射美国东南部的湿地燃烧区域。 早期的研究已经证明并证明并证实了卫星图像数据在实际应用，相关部门，变化动态和/或监测地面覆盖物体随时间的变化（包括湿地生态系统）中的重要和不可替代的作用。Luong等。（2015）使用点数据来分析越南南部红树林协会的继任影响； Luong等。（2019，2021）使用Landsat和ALOS-2数据进行生物量估算和映射红树林的生物量 - 越南湿地生态系统。li等。（2021）使用Sentinel 2卫星图像在中国尚金湖湿地估算地上生物量； Sánchez等。（2019）使用Landsat 8和Sentinel 2用于西班牙南部安达卢西亚的湿地的土地/土地覆盖地图； Slagter等。（2020）使用Sentinel 2和Sentinel 1数据来映射南非圣卢西亚湿地的湿地特征。Vanderhoof等。（2021）使用Sentinel 2用于映射美国东南部的湿地燃烧区域。早期的研究已经证明并证明并证实了卫星图像数据在实际应用，相关部门，变化动态和/或监测地面覆盖物体随时间的变化（包括湿地生态系统）中的重要和不可替代的作用。
耐用的有效电池用于遥控子...
COFE/FE3C合金/碳化物杂交结构增强了耐用性，并显示出作为阴极的催化性能。该材料在液体和固态锌空气电池中都表现出显着的功效，即使在零下的温度下，也显示出其实用的电化学应用的潜力。使用AS-设计的CO0.7FE0.3/FE3C作为空气电极制造液态ZAB，该液态可以同时催化ORR和OER；锌箔作为阳极，6 M KOH作为电解质。设计了一种透明，柔性和稳定的基于PVA-CMC的凝胶电解质。将凝胶膜浸入浓缩的10 m kOH+0.2 m Zn（OAC）2溶液中，在室温下24小时，然后在固态Zn-Air电池（ZAB）中组装之前。除PVA-CMC凝胶电解质除外，所有条件都像液体ZAB。