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多尺度估计理论及其应用
[ 1 , 2 , 13 , 14 , 15 , 19 , 24 , 33 , 48 ～ 52 ] 。其中 , Llinas 与 Waltz 的专着《多传感器数据融合》
估计
本报告的目的是提供对加拿大基金电影和电视内容的年度总排放的初步理解。这份合作报告由加拿大电视台（Telefilm）（Telefilm）委托，作为其在2021 - 2023年生态责任行动计划的第一阶段的一部分，旨在提高人们对加拿大电影和电视行业可持续性的认识。1本报告通过提供适用于加拿大行业生产方法的独特发现和见解来实现这一目的。在2022年春季至2023年春季之间，共有22种自愿参加的作品，并在培训后提供了生产活动信息以计算其碳足迹。基于CMPA的2022年概况报告2，这些作品通常代表整个加拿大内容创建，涵盖了各种预算规模，区域，流派和格式。足迹结果被汇总，以提供有关高排放活动的见解，并使用Profile 2022中的生产量来推算，以估算整个加拿大电影和电视行业的排放。排放量平均每小时28 T CO 2 E 3 Co 2 E 3，相当于8.6乘乘用车的年度排放，或6.6 Home 4的能源使用4（图1）。旅行和运输被发现是加拿大制作的最高排放来源（58％），这主要是由于使用了汽油动力的车辆。公路运输尤其对平均产量的占地面积做出了更大的贡献。旅行和运输仍然是最大的排放来源，无论预算，类型，地区或格式如何，因此强调运输是加拿大生产减少排放的关键焦点。材料的消耗是加拿大制作的第二大排放来源，占23％，食物和纺织品是主要贡献者。与其他流派相比，小说含量的产生每小时的排放量明显更高。与其他格式相比，在位置和工作室中的脚本化内容拍摄具有更高的排放量。对故事片上排放强度的分析显示，总排放与预算之间存在正相关关系，尤其是随着预算的增加，总排放量也增加了。数据显示，每100,000美元的排放量为2 t co 2 e，并与可持续生产联盟指出的估计排放量保持一致。5的结果表明，主要问题不是预算更高，而是如何在低碳密集型产品和服务上花钱。
在估计...
土地退化直接影响地上碳池，影响碳排放，这对于管理城市的生物质和碳存储至关重要。尽管传统的现场技术是准确的，但它们需要大量的时间和劳动。这项研究探索了一种可靠且负担得起的选择，用于测量地上生物量和碳量（AGBC），并具有遥感。五个不同的植被指数（VIS） - 简单比率（SR），差异植被指数（DVI），归一化差异植被指数（NDVI），土壤调节植被指数（SAVI）和增强的植被指数（EVI） - 用于使用Landsat 8 Oli Imiifection评估了生物质预测。模型是通过使用来自菲律宾纳迦市各种土地覆盖类型的数据来估计AGBC的。通过将来自不同土地覆盖类型（草原，大米，玉米农田和林地）的地上生物量数据结合在一起，开发了模型以估算AGBC。根据其统计性能，特别是最高的确定系数（R²）和最低的均方根误差（RMSE），选择了每种土地覆盖类型的最佳模型。结果增强了我们对碳库存的理解，为开发旨在解决土地退化的计划和方法提供关键信息。主要发现是：[1]野外测量的AGBC和五个VIS之间存在显着相关性，SR对草原，DVI的表现最好，用于稻田的DVI，而EVI则是玉米耕地和森林陆地的EVI； [2]该市的AGB总数约为270万兆克拉姆（MG），估计有120万兆克（C mg）； [3]林地存储最高的AGB，其次是草原，玉米农田和水稻农田。
面向线状柔性物体的机器人操作研究进展与展望
此类任务同样可以先离线学习状态转移预测模 型再使用 MPC 计算控制输入 [28-29] ，或直接使用强 化学习方法 [68-69] ，但需要大量训练数据且泛化性较 差。在准静态的局部形变控制中，更常用的方法是 在线估计局部线性模型。该模型假设线状柔性体形 状变化速度与机器人末端运动速度在局部由一个雅 可比矩阵 JJJ 线性地联系起来，即 ˙ xxx ( t ) = JJJ ( t ) ˙ rrr ( t ) ，其 中 ˙ xxx 为柔性体形变速度， ˙ rrr 为机器人末端运动速度。 由于使用高频率的闭环反馈来补偿模型误差，因此 完成任务不需要非常精确的雅可比矩阵。 Berenson 等 [70-71] 提出了刚度衰减（ diminishing rigidity ）的概 念，即离抓取点越远的位置与抓取点之间呈现越弱 的刚性关系，并据此给出了雅可比矩阵的近似数学 表示。此外，常用的方法是根据实时操作数据在线 估计雅可比矩阵，即基于少量实际操作中实时收集 的局部运动数据 ˙ xxx 和 ˙ rrr ，使用 Broyden 更新规则 [72] 、 梯度下降法 [73] 、（加权）最小二乘法 [33-34,74] 或卡尔 曼滤波 [75] 等方法在线地对雅可比矩阵进行估计。 该模型的线性形式给在线估计提供了便利。然而， 雅可比矩阵的值与柔性体形状相关，因此在操作 过程中具有时变性，这使得在线更新结果具有滞 后性，即利用过往数据更新雅可比矩阵后，柔性体 已经移动至新的形状，而新形状对应的雅可比矩阵 与过往数据可能并不一致。同时，完整估计雅可比 矩阵的全部元素需要机器人在所有自由度上的运 动数据，这在实际操作过程中难以实现，为此一些 工作提出根据数据的奇异值进行选择性更新或加 权更新 [74] 。此外，此类方法需要雅可比矩阵的初 值，一般在操作前控制机器人沿所有自由度依次运 动，收集数据估计初始位置的雅可比矩阵。受上述 问题影响，在线估计方法往往仅适用于局部小形变 的定点控制，难以用于长距离大形变的轨迹跟踪。 Yu 等 [31] 提出 ˙ xxx = JJJ ( xxx , rrr ) ˙ rrr 的模型形式，其中 JJJ ( · ) 为 当前状态至雅可比矩阵的非线性映射，待估计参数 为时不变形式。基于该模型，该方法将离线学习与 在线更新无缝结合，实现了稳定、平滑的大变形控 制。 Yang 等 [76-77] 使用模态分析方法建立柔性体模
估计不同...
最近发布了更新的ARR气候变化指南（Wasko等，2024）。该指南建议调整BOM 2016 IFD，以说明自其开发数据中期以来发生的变暖（1961- 1990年）。这导致现有条件洪水水平的显着增加。建议在不同的风暴持续时间内进行不同的缩放，但包括PMP在内的所有AEP保持相同。还建议使用四种社会经济途径来评估设计洪水，包括SSP1-2.6，SSP2-4.5，SSP3-7和SSP5-8.5在三个时间表上：当前和近期（2021-2040），中期（2041-2060），长期（2041-2060），长期（2081-2100）。为每个途径提供了中点和90％的不确定性范围。还提出了调整气候变化影响的损失和时间模式的过程。
估计由Ai-...
在2009年，《卫报》发表了一篇有关Google搜索碳成本[1]的文章。Google已发布了一项反驳[2]，声称每次搜索在其博客上发出7克CO 2。他们声称的是，在2009年，每次搜索的能源成本为0.0003 kWh，或1 kJ。对应于0.2 g CO 2，我认为这确实是一个更接近的估计值。这个数字仍然经常被引用，但完全过时。与此同时，计算效率已迅速提高[3]：功率使用效率（PUE，数据中心基础设施开销的指标）从2010年到2018年下降了25％；服务器能量强度下降了四倍；每个工作负载的平均服务器数量下降了五倍，平均储存驱动能量使用量几乎下降了十倍。Google发布了有关其数据中心效率参考的一些人物，它们符合这些广泛的趋势。有趣的是，在过去的十年中，Pue并没有太大改善。因此，使用当前的AI炒作，我想修改2009年的图。三件事发生了变化：发电的碳强度下降了[4]，服务器能量效率已经提高了很多，数据中心的PUE也有所提高[5]。结合所有这些，我对能源消耗的新估计和Google搜索的碳足迹为0.00004 kWh和0.02 g CO 2（使用美国的碳强度）。根据Masanet [3]，硬件效率
估计... -JSSM
红树林是在全球热带和亚热带沿海地区的高含量或咸淡海洋环境的潮汐区中发现的重要生态系统（Romanach等，2018）。这些栖息地支持多样化的红树林物种，例如根茎，布鲁吉埃拉，索纳蒂亚，塞里奥普斯，阿维奇尼亚和木果（Hidayah et al。，2022）。红树林在储存碳延长的持续时间方面非常出色，并且被认为是世界上最高的碳密度之一（Adame等，2020）。最近的研究（Kauffman等，2018; Taillardat，2018）强调，红树林生态系统可以储存三到五倍的碳，而碳是陆地森林的三到五倍，其土壤碳池中存储了重要部分（Zakaria＆Sharma，2020）。他们也被公认为是捕获大气碳储备并减轻全球温度持续升高的最有效方法之一（Amir，2018）。尽管覆盖少于1％
机器学习到爆炸 - 估计 -
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