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World File Search System不利天气
不利天气和健康计划：支持证据
如HECC报告（1）所述，没有适应，预计健康对英国的热死亡率的影响预计将由于气候变化和社会人口统计学因素而增加。由于这些事件的频率和严重程度的增加，受到较高温度，洪水和干旱影响的人的比例将增加。与感冒相关的死亡率也将增加，尽管在温暖的气候下较少的天气较少。不利天气事件的影响可能会影响每个人，并可能影响包括健康在内的许多方面，但是在整个英国，对健康的气候风险如何感受到健康风险存在明显的地理和社会人口统计学差异（1）。个人，社区和人口在多大程度上经历不利天气的负面影响会因其反应和适应此类事件施加的压力源的能力而有所不同。在英国，正如HECC报告（1）的重点，气候变化的影响对社会和NHS的影响很高。在英国，正如HECC报告（1）的重点，气候变化的影响对社会和NHS的影响很高。
通过在不利天气条件下纳入MDM-WDM和机器学习分类器
光子雷达是微波光子学创新应用中的基石，它是未来智能运输系统（ITS）的关键技术。提供了增强的准确性和可靠性，它位于目标检测和在不同天气条件下识别的最前沿。最近的进步集中在通过高速，宽带信号处理的8月雷达性能，这是现代光子学属性的直接好处，例如EMI免疫，最小传输损失和宽带宽。我们的工作引入了一个尖端的光子雷达系统，该系统采用频率调制连续波（FMCW）信号，与模式划分和波长分层多路复用（MDM-WDM）协同作用。这种融合不仅增强了各种天气情况的目标检测和识别能力，包括各种雾气和太阳闪烁的强度，而且还表现出了针对太阳噪声的实质性弹性。此外，我们拥有集成的机器学习技术，包括决策树，极为随机的树（ERT）和随机的森林分类器，以实质上提高了目标识别精度。结果表明：精度为91.51％，高灵敏度（91.47％），特异性（97.17％），F1得分为91.46％。这些指标强调了我们方法在完善其雷达系统方面的功效，这说明了微波光子学中的进步如何彻底改变传统方法和系统。
通过熵和引导多模式融合在不利天气条件下增强对象检测
摘要。通过互补感应方式整合各种表示形式对于自主驾驶中的强大场景解释至关重要。近年来，融合视觉和范围数据的深度学习体系结构具有先进的2D和3D对象检测。但是，这些方式在不利的天气或照明条件下通常会降解，从而导致性能下降。虽然已经开发了域适应性甲基元素来弥合源域和目标域之间的缝隙，但由于源和目标域之间的固有差异，它们通常会缺乏。此差异可以在数据的不同分布和不同特征空间的不同分布中表现出来。本文介绍了一个全面的域自适应对象检测框架。通过深度转移学习开发，该框架旨在从标记的透明天气数据中稳健地概括到无标记的不良天气条件，从而增强了基于深度学习的对象检测模型的性能。创新的斑块熵融合模块（PEFM）是我们方法的核心，该方法动态整合了sens-sor数据，强调关键信息并最大程度地减少了背景干扰。这进一步补充了一种新型的加权决策模块（WDM），该模块（WDM）根据其在特定环境条件下的功效来调整不同传感器的贡献，从而优化了检测准确性。此外，我们在转移学习过程中集成了域对齐损失，以确保有效的域适应性通过将特征图差异定于清晰和不利天气数据集之间的差异。我们评估了不同数据集的模型，包括Exdark（单峰），CityScapes（单峰）和密集（Mul-timodal），在我们评估的时间点，它在所有数据集中排在所有数据集中。
SamFusion：在不利天气中进行3D对象检测的传感器自适应多模式融合
摘要。多模式传感器融合是机器人机器人的重要能力，在存在失败或不确定输入的情况下，可以实现对象检测和决策。虽然在正常环境条件下，最近的融合方法在不利的天气中失败了，例如，由于污染而导致的重雾，雪或障碍物。我们介绍了一种针对不利天气条件的新型多传感器融合方法。除了在最近的自主驾驶文献中构成的融合RGB和LIDAR传感器外，我们的传感器融合堆栈还能够从NIR门控相机和雷达方式中学习，以应对低光和欣赏天气。我们通过细心的，基于深度的混合方案融合了多模式传感器数据，并在鸟类视图（BEV）平面上进行了学习，以有效地组合图像和范围特征。我们的检测是由变压器解码器预先列出的，该解码器根据距离和可见性称量模态。我们证明，我们的方法在挑战性的天气条件下提高了自动驾驶汽车中多模式传感器融合的可靠性，从而弥合了理想条件和现实世界边缘案例之间的差距。我们的方法将平均精度提高了17。2 AP与长期存在的脆弱行人和富有挑战的雾蒙蒙场景相比，与弱势行人的下一个最佳方法相比。我们的项目页面可在此处找到1。
在挑战性的天气条件下可靠的对象检测
对象检测在各种自主系统中至关重要，例如监视，自动驾驶和驾驶员的稳定性，通过识别行人，车辆，交通信号灯和标志来确保安全。然而，诸如雪，雾和雨等不利天气条件构成了挑战，具有检测准确性，冒险发生事故和大坝。这清楚地表明了在所有天气条件下都起作用的强大观察检测解决方案的必要性。我们采用了三种策略来增强不利天气中的基于深度学习的对象检测：对全球全天候图像进行培训，对图像进行培训，并具有合成的增强天气噪声，并将对象的变形与不利天气图像denosistighting进行整合。使用分析方法，GAN网络和样式转移网络产生合成天气噪声。我们使用BDD100K数据集中的真实世界全天候图像和用于评估未见现实世界的不利天气图像的评估，通过训练对象进行分割模型比较了这些策略的性能。通过降级现实世界的不利天气图像以及对物体检测的结果和原始嘈杂图像的结果进行了评估，从而评估了不利天气。我们发现，使用全天候现实世界图像训练的模型表现最佳，而对对象检测进行对象检测的策略则表现最差。
高速公路资产管理策略
这包括用于整个网络的数字视频调查和分析；在高降雨期间开发用于桥梁监控的不利天气警报系统，以及数字数据捕获，库存和基于风险的沟渠清洁和许多其他操作的方法。我们在内部和外部介绍了在线GIS平台和数据共享的使用，并在Gritter Flet上引入了智能技术，以在盐分扩散到预测数据与我们的新数字化路线之间建立直接链接。对于所有这些举措，我们已经与合作伙伴合作，并确保对我们的员工进行全面咨询，培训和配备，以适应这些新的工作方式。
英国弹性PNT的经济利益
位置，导航和时机（PNT）信息是对现代生活的许多技术和服务的基本意见。今天，最广泛的PNT信息来源是太空中的卫星系统，通常称为“ GNSS”。汽车，飞机，火车和船舶当然都使用GNSS进行导航，从而在不利天气条件下提高旅行效率和提高安全性。农民和物流公司依靠GNSS来提高生产率并支持现代社会。Power and Utilities Company依靠系统来同步和管理其服务，Internet和其他电信服务提供商也是如此。包括气象，紧急服务和金融业在内的其他部门已依靠GNSS信号作为PNT的关键来源来实现效率。
使用石墨烯为汽车挡风玻璃制造制造刮水器叶片的审查。 Pradnya Ingle博士，Megha Madne，Prerna Chile，Kaif Baig Ch
I.简介：雨刷是每辆车的关键组成部分，可确保在不利天气条件下驾驶员的可见度。无论是雨，雪，雨夹雪还是灰尘，雨刮叶片在保持清晰的挡风玻璃，增强安全性并提供舒适的驾驶体验方面起着至关重要的作用。制造雨刷叶片涉及一个复杂的过程，该过程将尖端技术，精确的工程和优质材料融合在一起，以生产可靠的产品。制造刮水器叶片需要一个多步骤的过程，其中包括各种材料，设计和质量控制措施。这些步骤通常涉及生产雨刮器叶片组件，组装和严格的测试，以确保在各种条件下的最佳性能。在此雨刷刀片制造简介中，我们将探索键
通过空间明确的可再生能源部署的政策决策支持实际上最佳替代方案
摘要设计高度可再生的电力系统涉及许多有争议的决策，例如在哪里定位生成和传输能力。然而，通常使用成本限制能源系统模型的单一结果来告知计划。这将带来更多的替代结果，例如，这可能会避免在任何一个地区的技术能力浓度。为了探索这种替代方案，我们开发了一种生成空间显式的，实际上最佳结果（孢子）的方法。将孢子应用于意大利，我们发现只有光伏和存储技术是到2050年到2050年脱碳的重要组成部分。其他决定，例如定位风能，可以选择可选的功能。大多数替代性配置对成本和需求不确定性不敏感，而应对不利天气，需要过多的可再生能力产生和存储能力。对于政策制定者来说，该方法可以提供空间详细的电力系统转换选项，从而实现在政治上可以接受的决策。
对改良沥青中聚合物添加剂的全面评估，以增强路面性能Hassan Awadat Salem1
a b s t r a c t在利比亚，与许多其他国家一样，高速公路人行道主要由沥青混合物组成，尽管沥青粘合剂比例较低（占重量为5-7％），但会影响人行道的性能。标准沥青通常无法在反复的交通负荷和不利天气条件下达到所需的性能水平。在过去的20 - 30年中，提高路面耐用性并最大程度地减少经济和环境损失的必要性导致用各种添加剂（尤其是聚合物）修饰沥青粘合剂。成功的沥青修饰需要了解使用的沥青和所使用的聚合物的特征，以及聚合物修饰的沥青的最佳生产条件。本研究比较了利比亚使用的2种流行类型的聚合物（SBS和橡胶）。结果表明，与没有添加剂的沥青混合物相比，具有SBS和橡胶的沥青混合物改善了车辙％和稳定性。