XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemspatial
利用地理空间应用的数字创新减少亚洲及太平洋地区的灾害风险并实现可持续发展
为响应联合国大会关于认可 1982 年外空会议建议的决议（1990 年 12 月 11 日第 45/72 号决议），联合国外层空间事务处（UN-OOSA）准备了一份项目文件（A/AC.105/534），设想在发展中国家建立空间科学技术教育中心。1994 年，一个联合国小组对亚太地区六个国家进行了评估。根据评估团的报告，联合国外层空间事务处通知印度为亚洲及太平洋空间科学技术教育中心（CSSTEAP）的东道国。该中心于 1995 年 11 月 1 日在印度成立，最初由该地区 10 个成员国签署的协议。该中心由印度政府主办，印度空间部（DOS）为其牵头机构。印度国务院通过位于德拉敦的印度遥感研究所（IIRS）、位于艾哈迈达巴德的空间应用中心（SAC）和位于艾哈迈达巴德的物理研究实验室（PRL）向该中心提供了适当的设施和专业知识。
碳捕获，利用率和存储中的地下地形空间智能：离岸存储站点选择的机器学习方法
本研究介绍了一个创新的数据驱动和机器学习框架，旨在准确预测特定离岸CO 2存储站点的站点筛选研究中的站点分数。框架无缝将各种地下地面地面数据源与人类辅助专家加权标准集成在一起，从而提供了高分辨率筛选工具。量身定制，以适应不同的数据可访问性和标准的重要性，这种方法考虑了技术和非技术因素。其目的是促进与碳捕获，利用率和存储相关的项目的优先位置（CCUS）。通过汇总和分析地理空间数据集，该研究采用机器学习算法和专家加权模型来识别合适的地质CCUS区域。此过程遵守严格的安全性，风险控制和环境指南，以解决人类分析可能无法识别模式并在合适的现场筛选技术中提供详细见解的情况。这项研究的主要重点是弥合科学探究和实际应用之间的差距，从而促进了CCUS项目实施时明智的决策。严格的评估包括地质，海洋学和环保指标为决策者和行业领导者提供了宝贵的见解。确保已建立的离岸CO 2存储设施的准确性，效率和可扩展性，建议的机器学习方法进行基准测试。这种全面的评估包括使用机器学习算法，例如极端梯度提升（XGBoost），随机森林（RF），多层极限学习机器（MLELM）和深神经网络（DNN），以预测更合适的场地分数。在这些Al Gorithm中，DNN算法在现场得分预测中最有效。DNN算法的优势包括非线性建模，功能学习，规模不变性，处理高维数据，端到端学习，转移学习，表示形式学习和并行处理。The evaluation results of the DNN algorithm demonstrate high accuracy in the testing subset, with values of AAPD (Average Absolute Percentage Difference) = 1.486 %, WAAPD (Weighted Average Absolute Percentage Difference) = 0.0149 %, VAF (Variance Accounted For) = 0.9937, RMSE (Root Mean Square Error) = 0.9279, RSR (Root Sum of Squares Residuals) = 0.0068和r 2（确定系数）= 0.9937。
法国航天工业能力目录
3D PLUS（HEICO） 3DCERAM-SINTO ABBIA GNSS TECHNOLOGIES ABSOLUT SENSING ABSOLUT SYSTEM ACRI ST ACTIA AEROSPACE（DINARD） ACTIA AEROSPACE（图卢兹） AD INDUSTRIES（MS COMPOSITES） ADDUP（ex POLY-SHAPE） ADVEOTEC AFC-STAB AGENIUM SPACE AGILINK MICROWIRES AIKOSPACE AIRBUS DEFENCE AND SPACE AIRBUS ONEWEB SATELLITES AIRBUS PROTECT AIRMEMS AKKA I&S ALCADIA ENTREPRISES ALDORANE ALLIANCE4U ALTEN ALTER TECHNOLOGY TUV NORD AMCAD ENGINEERING AMETRA ANYWAVES APAVE SUD EUROPE - ESQS AREELIS TECHNOLOGIES ARIANE GROUP ARKANE ARMOR ARSENAL ASB AEROSPATIALE 电池 ASTREOS ATEM ATLANTEC (ACB) ATMOSTAT (ALSYMEX, ALCEN) ATOS AUREA TECHNOLOGY AVANTIS TECHNOLOGY AXON CABLE BERTIN ALPAO BERTIN TECHNOLOGIES BLACKLEAF CAILABS CALLISTO
“通过 NeSDR 和其他 ISRO/DOS 门户利用地理空间数据支持阿萨姆邦的规划和发展活动”研讨会
研讨会由阿萨姆邦空间应用中心 (ASSAC) 与印度政府空间部东北空间应用中心 (NESAC) 联合举办，旨在通过演示和实践练习，为阿萨姆邦政府官员提供全面了解 NeSDR 和其他 ISRO/DOS 门户网站的地理空间数据服务的机会。研讨会的主要目标是促进该邦发展规划和监测活动所有部门最大限度地利用地理空间数据和服务。这些服务免费提供给阿萨姆邦政府各职能部门。NeSDR 标准化数据存储库生成的数据和服务可用于满足需求和基于需求的 g-Governance 应用程序，并可立即用于规划和监测实地项目和活动。
定义和理解不同空间尺度和部门的转型适应，并评估规划和实施方案的进展情况
本技术论文探讨了如何在空间尺度和部门间定义和理解转型适应，强调需要采取适应措施，改变自然和人类系统的基本属性，以应对气候变化及其影响。它总结了关于转型适应的定义和维度以及途径和潜力的现有知识。它提供了转型适应的实际案例，重点强调了广泛的系统性转变而非渐进式变化的重要性。本文还审查了各部门和各地区实施转型适应的证据，包括缔约方提交的报告，以及全球层面规划和实施转型适应方法的进展情况。
使用雷诺阿绘制空间配体-靶标活性
1 印度理工学院坎普尔分校计算机科学与工程系，印度 2 印度理工学院坎普尔分校数学与统计学系，印度 3 哈里·珀金斯医学研究所，内德兰兹，珀斯，西澳大利亚 4 科廷大学科廷医学院，珀斯，西澳大利亚 5 悉尼大学，悉尼，澳大利亚 6 新加坡 KK 妇女儿童医院 KK 研究中心 7 新加坡科学技术研究局 (ASTAR) 免疫学网络 (SIgN) 8 法国维尔瑞夫古斯塔夫·鲁西癌症园区 9 加文医学研究所转化基因组学项目，达令赫斯特，澳大利亚 10 新南威尔士大学医学与健康学院临床医学院，澳大利亚肯辛顿 11 印度理工学院坎普尔分校生物科学与生物工程系 12 印度理工学院坎普尔分校 Mehta 家族医学工程中心，印度 * 通讯作者 3,4,6,9,10 ankur.sharma@garvan.org.au（澳大利亚），1,11,12 hamim@iitk.ac.in（赫尔辛基）
法国空间行业功能的目录
3D Plus（Heico）3Dceram-Sinto Abbia GNSS技术绝对感知绝对系统Acriut System Acri STACTIA航空航天（DINARD）ACTIA ACTIA ACAROSPACE（TOULOUSE）AD Industries（MS COPOSITES）（MS COMPOSITES）添加（Ex poly-Shape） AIRMEMS AKKA I&S ALCADIA ENTREPRISES ALDORANE ALLIANCE4U ALTEN ALTER TECHNOLOGY TUV NORD AMCAD ENGINEERING AMETRA ANYWAVES APAVE SUD EUROPE - ESQS AREELIS TECHNOLOGIES ARIANE GROUP ARKANE ARMOR ARSENAL ASB AEROSPATIALE BATTERIES ASTREOS ATEM ATLANTEC (ACB) ATMOSTAT (ALSYMEX, ALCEN) ATOS AUREA TECHNOLOGY AVANTIS技术轴突电缆Bertin Alpao Bertin Technologies Bertin Winlight Blackleaf Cailabs
将地理空间信息应用于气候挑战
本出版物中使用的名称和材料的介绍并不意味着联合国秘书处的任何意见的表达，涉及任何国家，领土，城市或地区或其当局的法律地位，或者就其边界或边界的界定。本出版物中使用的“国家”一词也适用于领土或地区。“开发区域”和“开发区域”的名称旨在为了统计方便，不一定会对特定国家或地区在发展过程中所达到的阶段的判断表示判断。
有效降低灾害风险的地理空间技术
地理空间技术，包括遥感、地理信息系统 (GIS) 和全球导航卫星系统 (GNSS)，被认为是灾害管理的关键组成部分。它能够绘制灾害、风险和脆弱性地图，有助于制定有效的疏散计划和资源分配战略。此外，它还有助于评估可持续发展目标 (SDG)，并有助于提高问责制。虽然地理空间技术主要在发达国家迅速发展，但在全球范围内，特别是在发展中和脆弱地区，扩大其应用的需求日益增加。能力建设举措被强调为实现这一目标的关键，强调教育、培训和基础设施建设的重要性。印度是将地理空间技术应用于减少灾害风险的领先典范，并将其高度融入灾害管理的各个阶段。政府的承诺和领导，以及印度空间研究组织等机构提供的广泛培训计划，在促进地理空间技术的广泛使用方面发挥了重要作用。此外，印度的努力还超越了国界，通过亚洲及太平洋空间科学与技术教育中心 (CSSTEAP) 针对亚太地区开展能力建设举措。这些举措旨在使官员掌握必要的技能，以便在各自国家将地理空间技术应用于灾害管理。本文强调了将地理空间技术纳入 DRR 战略以建设具有韧性的社区并最大限度地减少灾害影响的重要性。它强调需要齐心协力进行能力建设，以满足对熟练专业人员日益增长的需求，并促进灾害管理中基于证据的决策。