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奥地利空间应用计划 - FFG
该项目旨在分析和评估冰川和雪水文方面的时间同步机载激光扫描数据和 TerraSAR-X 卫星数据。因此，在 2007/2008 冰川年期间，在 Hintereisferner 和 Kesselwandferner（蒂罗尔）进行了四次激光扫描数据采集活动。除了比较这两种数据类型之外，该项目的另一个目标是继续全球独一无二的激光扫描数据时间序列，该序列可追溯到 2001 年。基于激光扫描数据，计算、比较和评估 DEM（数字高程模型）和表面分类图以及相关 TerraSAR-X 数据产品。在 EO 数据采集期间的实地活动数据有助于验证结果。
奥地利空间应用计划 - FFG
该项目旨在分析和评估冰川和雪水文方面的时间同步机载激光扫描数据和 TerraSAR-X 卫星数据。因此，在 2007/2008 冰川年期间，在 Hintereisferner 和 Kesselwandferner（蒂罗尔）进行了四次激光扫描数据采集活动。除了比较这两种数据类型之外，该项目的另一个目标是继续全球独一无二的激光扫描数据时间序列，该序列可追溯到 2001 年。基于激光扫描数据，计算、比较和评估 DEM（数字高程模型）和表面分类图以及相关 TerraSAR-X 数据产品。在 EO 数据采集期间的实地活动数据有助于验证结果。
可再生能源促进竞争性增长：挑战与……
可再生能源已成为应对气候变化和日益增长的能源需求所带来的挑战的重要解决方案。本文旨在探讨采用可再生能源实现竞争性增长所带来的挑战和机遇。该研究考察了可再生能源技术的现状，确定了其广泛实施的障碍，并强调了经济增长的潜在利益和机遇。研究结果表明，尽管存在挑战需要克服，但可再生能源为可持续发展和全球市场的竞争优势提供了重要机会。文献综述补充了对不同政策制定者和案例研究所使用的标准的额外审查。结果的最终呈现为社会和政治观点以及企业社会责任方面的成功案例创建了一个标准分类图。这方面的战略重要性与不同国家政策制定者的决策观点有关。
奇萨戈市综合规划
图 1：区域位置图 3 图 2：居民年龄 5 图 3：家庭中位收入 6 图 4：按种族划分的人口百分比 6 图 5：教育程度 7 图 6：交通量图 12 图 7：北区交通事故 10 年汇总 14 图 8：南区交通事故 10 年汇总 15 图 9：街道管辖范围分类图 17 图 10：道路功能分类图 20 图 11：主干道 8 重建项目范围 22 图 12：未来道路改进 23 图 13：流入/流出分析。 26 图 14：居民就业地点 27 图 15：县级公路和城市位置图 29 图 16：Vilhelm Moberg 雕像 31 图 17：主要开发和再开发区域位置图 32 图 18：建筑单元 34 图 19：建造年份 34 图 20：自住房价值 35 图 21：房屋中位价比较 35 图 22：住房成本负担占收入的百分比 36 图 23：租金中位数比较 36 图 24：Chisago Lakes 子市场预计总体入住率 37 住房需求 2017-2030 图 25：Chisago Lakes 水道地图 38 图 26：公园、公共土地和步道地图 41 图 27：城市公园服务区地图 45 图 28：日出草原区域步道连接图 47 图 29：瑞典移民区域步道连接图 48 图 30：现有土地利用图 53 图 31：发展限制图 54 图 32：未来土地利用图 60 图 33：未来土地利用市中心区域图 61 图 34：EBF 生态区及其部分和子部分 64 图 35：LMF 生态区及其部分和子部分 64 图 36：奇萨戈湖链湖泊流域 65
一种新型运动图像分类的模型
摘要：运动图像分类对具有移动性障碍的人具有很大的意义，以及如何提取和利用运动图像脑图像（EEG）渠道的有效特征一直是注意力的焦点。有许多不同的方法用于运动临时分类，但是对人脑的有限理解需要更多有效的方法来提取脑电图数据的特征。图形神经网络（GNN）已证明其在分类图结构中的效果。 GNN的使用为大脑结构连接特征提取提供了新的可能性。在本文中，我们提出了一个新的图形神经网络，基于称为MutualGraphnet的原始EEG通道的相互信息。我们使用相互信息作为与空间时间图卷积网络（ST-GCN）相结合的ADJACENCY矩阵可以提取运动成像电脑图（EEG）的过渡规则，更有效地通道数据。实验是在运动图像脑电图数据集上进行的，我们将模型与当前的最新方法进行了比较，结果表明，互助网络足够强大，足以学习可解释的特征并优于当前最新方法。关键字：图形卷积，深度学习，脑电图（EEG），脑部计算机间（BCI）
可解释人工智能中的解释多元化
人工智能模型的应用越来越广泛，这促使各种利益相关者对解释的需求不断增加。然而，这种需求是模棱两可的，因为有许多类型的“解释”，其评价标准也不同。本着多元化的精神，我绘制了解释类型的分类图，以及可以解决这些问题的相关可解释人工智能方法。当我们试图揭示人工智能模型的内部机制时，我们会开发诊断性解释。当我们试图使模型输出变得易于理解时，我们会生成阐释性解释。当我们希望形成模型的稳定概括时，我们会生成期望性解释。最后，当我们想要证明模型的使用合理时，我们会生成角色解释，将模型置于其社会背景中。这种多元化观点的动机源于将原因视为可操纵的关系，将不同类型的解释视为识别人工智能系统中我们可以干预以影响我们期望的变化的相关点。本文减少了 XAI 领域中使用“解释”一词的歧义，为从业者和利益相关者提供了一个有用的模板，以避免歧义并评估 XAI 方法和推定的解释。
用于分类的机器学习方法
电磁诱导（EMI）方法通常用于对未爆炸的军械（UXO）进行分类。用于分类的现代时间域系统是多组分，并在多个时间渠道中获取许多发射器收络对。传统上，分类是使用基于物理的反转方法完成的，在该方法中，从EMI数据估算了极化曲线。然后将这些曲线与库中的曲线进行比较，以根据某些误解来寻找匹配。在这项工作中，我们开发了一个直接从EMI数据中分类UXO的卷积神经网络（CNN）。类似于图像分割问题，我们的CNN输出了一个保留输入空间维度的分类图。我们使用使用偶极模型生成的合成数据来训练CNN，以考虑相关的UXO和混乱对象。我们使用两步工作流。首先，我们训练CNN以检测字段数据中的金属对象。从此，我们提取仅包含背景信号的数据贴片，并使用它们来生成一个新的训练数据集，并将此背景噪声添加到我们的合成数据中。第二个CNN经过这些数据训练以执行分类。我们使用Sequim Bay海洋测试地点中使用Ultratema-4系统获取的领域数据测试我们的方法。
藏族高原的10 m分辨率土地覆盖地图，具有详细的植被类型
摘要。藏族高原（TP）拥有多种植被类型，范围从下高度的阔叶和针蛋白的森林到介质区域到高海拔高度和Xeric地区的高山草原。TP上植被分布的准确和详细的映射对于改善对气候变化对陆地生态系统的影响的理解至关重要。然而，TP的现有土地覆盖数据集是在低空间分辨率下提供的，或者具有不足的植被类型，以表征某些独特的TP生态系统，例如高山scree。Here, we produced a 10 m resolution TP land cover map with 12 vegetation classes and 3 non-vegetation classes for the year 2022 (referred to as TP_LC10-2022) by leveraging state-of-the-art remote- sensing approaches including Sentinel-1 and Sentinel-2 imagery, environmental and topographic datasets, and four machine learning models using the Google Earth Engine platform.我们的TP_LC10-2022数据集以0.854的kappa系数达到了86.5％的总体分类精度。将其与现有的四种全球土地覆盖产品进行比较后，TP_LC10-2022在反映东南TP地区的局部规模垂直变化方面显示出显着改善。此外，我们发现，在现有的土地覆盖数据集中被忽略的高山scree占据了TP地区的13.99％，而shrubland则以不同的形式（落叶般的灌木丛和常绿和常绿的灌木丛）为特征，这些形式在很大程度上是由平线所确定的，并在现有的土地覆盖范围中遗漏了4.63％的4.63％。我们的数据集为进一步的分析提供了坚实的基础，这些基础需要准确地描述TP中这些独特的植被类型。TP_LC10-2022和样品数据集可在https://doi.org/10.5281/zenodo.8214981（Huang等，2023A）和https://doi.org/10.org/10.5281/zenodo.8881/zenodo.888888822279-2（Huang et al。，2023a）中免费获得。 分别。此外，可以在https：// cold-classifier.users.earthengine.app/view/tplc10-2022（最后一次访问：2024年6月6日）上查看分类图。