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World File Search System围栏
地球围栏：非机密深空雷达能力的全球扩展
我们描述了 ThothX (thothx.com) 的新型深空雷达技术 Earthfence 的全球扩张。Earthfence 是一种软件定义的脉冲压缩雷达技术，使大口径天线的操作员能够将其重新用于 GEO 单基地雷达。Earthfence 最初由 ThothX 位于渥太华附近的 46 米抛物面天线开发，目前已部署在该天线上，这是加拿大最大的全可控天线，可观测范围达一亿米的驻留空间物体，并提供近乎实时的米级范围精度，具有业界领先的延迟、节奏和自动化。该解决方案在 C 波段运行，完全数字化，雷达回波脉冲在低噪声放大后以复杂正交形式数字化，并转发给超级计算机集群进行分析，该超级计算机集群应用了包括脉冲解压缩在内的雷达处理算法。该系统无需人工干预即可将结果实时传输到包括统一数据库在内的存储库，ThothX 定期在 Sprint 高级概念训练 (SACT) 活动期间提供对 GEO 航天器的雷达观测数据，这是太空部队和商务部的一项联合举措。与传统雷达相比，Earthfence 采用新颖的硬件技术和非常低的放大器功率水平，几乎无法被观察目标探测到，因此它具有固有的抗干扰性。Earthfence 的高精度结果仅依赖于对氢原子钟频率标准的校准。
MIL 1013/10，安全围栏、大门、障碍物和警卫设施的设计指南
相关标准 . . . . . . . . . . . . . . . . . 初始屏障设计 . . . . . . . . . . . . . . . 链环栅栏 . . . . . . . . . . . . . . . 柱子和支撑 . . . . . . . . . . . . . . 链环栅栏织物 . . . . . . . . . . . . . 支腿 . . . . . . . . . . . . . . . 配件 . . . . . . . . . . . . . . . . 安装要求. . . . . . . . 栅栏放置. . . . . . . . . . . . 立柱、顶部横杆和支撑. . . . . . . . . 链环栅栏织物安装. . . . . . . . . . . . 支腿. . . . . . . . . . . . . 配件. . . . . . . . . . . . . 特殊安全功能. . . . . . . . . . 清理区域. . . . . . . . . 巡逻道路. . . . . . . . . 标志. . . . . . . . . . 排水涵洞和公用设施开口. . . . 排水交叉口. . . . . . . . . . . 隧道施工. . . . . . . . . . . 维护注意事项. . . . . . . . . . . . . 侵蚀控制. . . . . . . . . . . . . . . . . 接地. . . . . . . . . . . . . . . . .
分析人类围栏相互作用的方法：一项针对需求开发和验证的试点研究
被定义为能够通过利用生成模型来生产各种格式和不同任务的新内容”（Garc´ıa-pe〜nalvo and v´azquez-ingelmo，2023年），对话性Genai（Cgenai）已经启发了他们在系统中的启发研究人员（Perrreau）（Perrreau）（Perrreau）（Perrreau）（Perrreau），2024年）在受到要求工程估值之后（例如; Arora等。，2023）。从先前的研究中看，对人类 - 哥伦斯相互作用的研究（H-cgenai.i）似乎因缺乏适合其特定生成性质的方法学工具而受到影响，从而增加了其研究和测试的困难。此外，主要是理论工作或自我示威的集中度表明，与最终用户的经验证明少数，表示没有验证拟议的准则或模板（Rapp etal。，2023）。为了减少这一知识差距，这项试验研究的重点是开发和试验一种支持基于过程评估的混合方法。研究方法是在案例研究中评估的，该案例研究旨在分析提示有条不紊的建议对要求定义的影响，这是研究问题的一部分：促使指南和模板如何影响需求定义的质量？这项研究旨在提出H-Cgenai的新方法。I分析与人类科学观点和实践的整合。据作者所知，以前没有研究为系统工程环境提出了这种方法。据作者所知，以前没有研究为系统工程环境提出了这种方法。希望在用例中的方法应用的结果和观察值希望支持由系统工程师和Cgenai组成的启用系统的规范，设计和评估。
实时车辆跟踪系统
工作原理 5.1. GPS 数据采集 NEO-6M GPS 模块持续接收卫星信号并计算车辆的经纬度坐标。ESP32 微控制器通过串行连接从 GPS 模块读取这些坐标。 5.2. 地理围栏设置 您可以使用用户界面设置地理围栏 - 即某个地理区域周围的虚拟边界，该用户界面具有用于激活地理围栏功能的样式按钮。设置地理围栏后，浏览器中会显示警报通知您配置成功。 5.3. 实时跟踪和地理围栏监控 ESP32 实时监控车辆当前的 GPS 坐标。它通过将当前位置与地理围栏的预定义边界进行比较来检查车辆是否在地理围栏区域内 5.4. 警报系统 如果车辆越过地理围栏边界，ESP32 会检测到此事件并触发警报并显示在浏览器中，通知您地理围栏已被突破。此警报可以采用视觉通知的形式，例如弹出消息或控制台日志。 5.5. 用户界面 Web 界面允许与系统交互，包括设置地理围栏和接收警报。 ESP32 可以充当 Web 服务器，提供一个可从浏览器访问的页面，您可以在其中实时设置和监控地理围栏状态。
学生指南课程：物理安全措施 - CDSE
链环是最常见的永久性围栏材料之一。它主要用于划定周界，可能不是保护资产的最安全方式。链环围栏无法抵御决心已定的入侵者，他们可能会翻越围栏或使用铁丝或断线钳破坏围栏。此外，链环围栏无法防止目视观察，尽管可以使用塑料或木质嵌件来实现一定程度的隐私。组件定义的规范可能包括最小高度、铁丝规格或厚度、网眼开口尺寸、扭曲和带刺的末端、固定到柱子的方法、地面要求、安装柱子的方法、围栏织物加固、油漆颜色要求、顶部护罩尺寸和材料以及大门考虑因素。
原创科学论文 使用 2-D 安全摄像头对无围栏机器人工作单元中的异物进行人工智能分类
Merdan OZKAHRAMAN*、Haydar LIVATYALI 摘要：使用机器人机械手的生产系统在过去几十年中变得很普遍，而且趋势是朝着节省空间的无围栏单元发展。因此，这些系统的安全性和灵活性变得更加关键。安全系统基于传感器数据或摄像机图像。虽然基于摄像头的系统的灵活性更好，但传统的图像处理方法对工作环境很敏感。人工智能可能是他们快速适应变化需求并提高准确性和稳定性的有力工具。在本研究中，设计了一种低成本的基于 2-D 摄像头的安全系统，并将其安装在实验性的无围栏机器人工作单元中。系统控制器与三种替代深度学习（ResNet-152、AlexNet、SqueezeNet）和三种机器学习模块（支持向量机、随机森林和决策树）相结合。这些模块使用十个不同异物穿透警报区的照片图像进行训练。为了涵盖不断变化的工业环境条件，我们通过使用每个类别最多 550 张图像来涵盖相机振动、阴影、反射、照度变化等破坏性影响。使用用于训练和测试这六个系统的受限数据，SqueezeNet 深度学习模型的最佳准确率为 95%，且没有过度拟合。尽管如此，基于机器学习的模型的预测时间比基于深度学习的模型快 100 倍。因此，安全系统可以快速适应任何可能的变化，并防止工作条件可能产生的噪音，并可以防止工业生产中可能发生的时间损失。 关键词：人工智能；图像分类；机器人与自动化 1 引言 几十年来，机器人技术一直用于工业生产和许多其他领域。各种产品的生产需求变化要求生产线和机器人单元频繁变化。生产线的变化会导致时间和劳动力的损失 [1]。这些损失的一个重要部分来自生产线中工作单元的安全要求。工业中不仅使用围栏，还使用基于传感器和摄像头的安全系统。基于摄像头的安全系统可以被认为是最先进的技术。在这种系统中，由于工作单元的变化，必须重新调整结构。可重构结构中使用的安全系统、基于人机互操作性的系统以及无围栏系统的图像处理也应适应这种灵活性 [2-4]。为了实现安全系统对工作灵活性的适应性，并避免环境条件引起的噪音，在传统的图像处理方法中加入人工智能算法是不可避免的。当目标是识别和区分进入工作单元的异物时，使用基于人工智能的图像处理的系统可能会提高安全系统的性能。传统的基于图像处理的安全系统无法可靠地识别友好物体。这些友好物体可能是工件或允许进入单元区域内的操作员。传统系统需要一些额外的设备来识别这些物体而不停止机器人手臂的工作。基于人工智能的安全系统在这方面更为成功。系统的可靠性将随着系统以期望和不期望的方式识别物体而提高。然而，众所周知，传统系统会受到工作环境中的振动、阴影和照度等噪声源的影响。可以建立一个能够快速响应未来变化并提高可靠性的安全系统。通过
申请编号：P/FUL/2023/06578 网页
杆式 CCTV 摄像机的最大高度为 4.2 米。周边围栏 沿北部边界的木板围栏。周边围栏的最大高度为 3.0 米。隔音围栏 沿南部、东部和西部边界的木质隔音围栏。隔音围栏的高度为 4.0 米。通道 现有的 Holt Road（南）通道由硬质地面的喇叭口区域组成，西南部的工业区（Emmers Farm）也利用该通道，该工业区已获准安装 BESS 开发项目。内部周边轨道 最大宽度为 4 米。用压实的碎石制成。配线电缆（在 BESS 大院内）
德克萨斯州卡梅伦县和威拉西县的牛瘟蜱根除计划围栏威慑
机构联系人：Denise L. Bonilla 昆虫学家，牛瘟蜱项目协调员 兽医服务 动物和植物卫生检验局 美国农业部 2150 Centre Avenue Fort Collins, CO 80526 根据联邦民权法和美国农业部 (USDA) 民权法规和政策，禁止美国农业部、其机构、办公室和员工以及参与或管理美国农业部计划的机构在任何由美国农业部实施或资助的计划或活动中基于种族、肤色、国籍、宗教、性别、性别认同（包括性别表现）、性取向、残疾、年龄、婚姻状况、家庭/父母状况、从公共援助计划获得的收入、政治信仰或对先前民权活动的报复或报复进行歧视（并非所有依据都适用于所有计划）。补救措施和投诉提交截止日期因计划或事件而异。需要其他沟通方式（例如盲文、大字印刷品、录音带、美国手语等）获取计划信息的残障人士应联系负责机构或 USDA 的 TARGET 中心，电话为 (202) 720-2600（语音和 TTY），或通过联邦中继服务 (800) 877-8339 联系 USDA。此外，计划信息可能以英语以外的语言提供。要提交计划歧视投诉，请填写 USDA 计划歧视投诉表 AD-3027（可在网上找到如何提交计划歧视投诉）或前往任何 USDA 办事处，或写信给 USDA，并在信中提供表格中要求的信息。要索取投诉表的副本，请致电 (866) 632-9992。通过以下方式将填妥的表格或信件提交给美国农业部：（1）邮寄：美国农业部民权助理部长办公室，1400 Independence Avenue, SW, Washington, DC 20250-9410；（2）传真：（202）690-7442；或（3）电子邮件：program.intake@usda.gov。本报告中提及的公司或商业产品并不意味着美国农业部 (USDA) 推荐或认可未提及的其他公司或产品。美国农业部不保证或担保所提及产品的标准。提及产品名称仅是为了根据现有数据如实报告并提供具体信息。