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建立灾难卓越中心的指南...
ADRRN 亚洲灾害响应和恢复网络 AIDMI 全印度灾害缓解研究所 ALTM 机载激光地形测绘 AIILSG 全印度地方自治研究所 ATI 行政培训机构 AUEDM 亚洲环境与大学网络。灾害风险管理 BAI 印度建筑商协会 BIMSTEC 孟加拉湾多部门技术经济合作倡议 BIS 印度标准局 CAZRI 中央干旱区研究所 CEEP 应急准备卓越中心 CFI 印度建筑联合会 CMDR 危机管理和灾害响应 COE 卓越中心 CoEDMM 减灾和管理卓越中心 CRC 合作研究中心 CRED 灾害流行病学研究中心 CSIRO 联邦科学与工业研究组织 CSS 可持续性科学中心 DIET 区教育培训学院 DM 灾害管理 DMHA 灾害管理和人道主义援助 DMIS 灾害管理信息系统 DMS 灾害管理支持 DRAM 灾害风险评估和监测 DRDA 国防研究与发展组织 DRR 减少灾害风险 ENVIS 环境信息系统 EOC 紧急行动中心 ESCAP 亚洲及太平洋经济社会委员会 EWS 预警系统 GIDM 古吉拉特邦灾害管理研究所 GNP 总额国民生产总值 IAY 英迪拉阿瓦斯计划 IIT 印度理工学院 ICAR 印度农业研究理事会 ICoE 国际卓越中心 ICS 印度公务员制度 ICSU 国际科学理事会 IMD 印度气象局 IRDR 综合减灾研究 IRIS 地震学联合研究机构
州：威斯康星州 - 美国陆军工程兵团，圣保罗
解释：审查区域包括一个划定的水生资源特征，在附图标记 MVP-2014-01202-SJW 上被标识为湿地 1（7,812 平方英尺）：第 1 页，共 2 页至第 2 页，共 2 页。湿地 1 最好被描述为一个孤立的湿草甸/浅沼泽型湿地，上面长满了芦苇、杂交香蒲和芦苇。湿地 1 位于农田的正东侧，位于曾经是森林高地的西边，近年来，为了建造粪坑，这片高地被砍伐，粪坑位于湿地 1 的正东侧。项目场地周围的土地由农田、南边的高地硬木森林和北边的农场基础设施组成。对国家湿地清单的审查未显示审查区域内有任何已绘制的湿地，而威斯康星州湿地清单确实表明在湿地 1 的确切位置内有一小片湿地。但是，这片湿地并未超出湿地 1 的划定边界。对 USGS 地形测绘的审查显示，该特征周围的区域相对平坦，地形断层与湿地 1 的划定边界一致。此外，NAIP 彩色红外图像显示湿地 1 划定边界内的清晰特征，不会延伸到其他位置。此外，威斯康星州 DNR Hillshade 测绘层清楚地显示了一个圆形图形，地形断层与湿地 1 划定边界一致，并且未延伸到该特征之外。地图上最近的支流（未命名）位于湿地 1 西北约 0.35 英里处，这两个特征之间有一个谷仓。这些特征之间没有地表或地下水文连接，也没有将此特征与下游支流连接的受限流动模式。最后，与上面提到的最近的支流没有生态联系，并且此特征没有通过自然或人造特征与美国任何水域隔开。
使用地形自动编码器预测本体感受皮层解剖结构和神经编码
使用地形自动编码器预测本体感受皮层解剖结构和神经编码 Kyle P. Blum 1*、Max Grogan 2*、Yufei Wu 2*、J. Alex Harston 2、Lee E. Miller 1 和 A. Aldo Faisal 2 * 对本文贡献相同 1 西北大学 2 伦敦帝国理工学院 本体感受是最不为人理解的感觉之一，但却是控制运动的基础。甚至肢体姿势在体感皮层中如何表现等基本问题也不清楚。我们开发了一种具有地形横向连接的变分自动编码器 (topo-VAE)，从大量自然运动数据中计算假定的皮层图。尽管不适合神经数据，但我们的模型重现了猴子中心向外伸展的两组观察结果：1. 尽管模型不了解手臂运动学或手部坐标系，但本体感受场在以手为中心的坐标系中的形状和速度依赖性。 2. 从多电极阵列记录的神经元首选方向 (PD) 分布。该模型做出了几个可测试的预测：1. 跨皮层的编码具有斑点和风车类型的几何 PD。2. 很少有神经元会只编码单个关节。Topo-VAE 为理解感觉运动表征提供了原则基础，以及神经流形的理论基础，并应用于脑机接口中感觉反馈的恢复和人形机器人的控制。关键词：本体感觉、皮层地图、地形测绘、深度学习、自然感觉统计、感觉生态学、变分自动编码器、计算神经科学、运动运动学、神经活动、初级体感皮层、自然行为、神经力学简介体感包括由皮肤受体提供的熟悉的触觉和本体感觉，本体感觉是一种不太有意识的感觉，它可以告诉我们动作姿势、运动以及作用于四肢的相关力量。前者受到了科学界的广泛关注，而本体感觉则经常被忽视，然而这种感觉反馈方式对于我们规划、控制和调整运动的能力至关重要。在工程学中，如果控制器不知道执行器的位置，就不可能控制机器人的运动；相应地，在人体运动控制（本体感觉）中，反馈控制理论是肢体控制计算的卓越解释（Todorov 和 Jordan 2002；Scott 2004）。此外，患有本体感觉神经功能障碍的个体，例如 IW 患者，即使在有视力和完整的运动系统的情况下，也存在严重的运动障碍 (Tuthill 和 Azim 2018；Sainburg、Poizner 和 Ghez 1993)。同样，神经假体领域的最新重大进展是
布兰森市
11-058 2011 年 1 月 19 日 密苏里州布兰森市 Curtis J. Copeland 先生，GIS 协调员 110 W. Maddux Street, Suite 310 Branson, MO 65616 事由：对数字正射影像、倾斜影像和数字地形测绘 RFP 的回复 Copeland 先生： Aeroquest Optimal, Inc. 很高兴提交随附的提案和价格以供审核。我们期待有机会将我们丰富的技能和经验运用到这个项目上。我们已经完成过许多类似的项目，并取得了巨大的成功。我们对要做的工作的要求以及密苏里州和布兰森地区的地形有广泛的了解。 Ronny Taylor 先生将担任我们的项目经理。Taylor 先生了解沟通和响应能力对于项目质量和进度合规性的关键作用。他的背景和个人能力使项目管理成为一位强大的领导者，他知道如何最好地评估和设计所有项目要求、与团队成员沟通和领导，并实现目标并迅速完成。泰勒先生在航空摄影、数字正射摄影、激光雷达和摄影测量测绘方面拥有超过 33 年的经验，并管理或参与了全国众多县的测绘项目。OPTIMAL 在 2009 年和 2010 年负责了超过 20,000 平方英里的摄影测量和激光雷达勘测。这些勘测涵盖了美国的空间范围，包括加拿大和南美洲的国际勘测。这些项目的规模从小型的地方开发、机场和交通勘测到超过 15,000 平方英里的大型 USGS 规范合规项目不等。 Aeroquest Optimal 一直致力于为客户提供最优质的数据，拥有业内最新、技术最先进的设备，包括新型 Intergraph DMC（Z/I DMC II 230）数码相机。此外，我们还拥有 Optech ALTM 3100、100 KHz LiDAR 系统和传统的 Leica RC-30 胶卷相机，并计划在 2011 年购买新型 Optech GEMINI LiDAR 传感器。我们的设备容量不仅提高了我们提供优质产品的能力，还使我们能够在更短的时间内响应和完成项目。我们的专业员工超过 50 人，包括 FAA 执照飞行员、ASPRS 认证摄影测量师和 14 个州的专业土地测量师。此外，我们还运营多种飞机，包括 Cessna 和 Piper 型号。Aeroquest Optimal 致力于超越典型的客户关系，建立客户合作伙伴关系。我们重视与客户的关系，并致力于与您合作，实现您的目标。如果您有任何疑问，或者我们需要为您提供任何帮助，请致电 (256) 882-7788。诚挚的，
数字高程模型的空间形态分析...
简介。空间分析是任何 GIS 研究的顶峰。空间分析有四种传统类型：表面分析、空间叠加和邻接分析、线性分析和栅格分析。数字高程模型 (DEM) 的空间分析是一项复杂的科学任务。DEM 是相对于任何参考基准的陆地表面高程的数字表示。DEM 经常用于指代地形表面的任何数字表示。DEM 是地形数字表示的最简单形式。DEM 用于确定地形属性，例如任意点的高程、坡度、坡向。DEM 广泛用于水文和地质分析。DEM 的水文应用包括地下水建模、确定滑坡概率、洪水易发区制图。DEM 是土壤状态、景观和栖息地建模的基础。DEM 的空间结构形态分析可以看作是景观及其地质生态状态信息清单的一种方法。该技术能够综合有关侵蚀-积累过程强度不同的景观位置的信息。此类信息对于组织区域平衡的自然管理系统至关重要。调查方法。许多 GIS 软件应用程序既有商业来源也有开源来源。有两个流行的应用程序：ArcGIS 和 QGIS。本研究使用 ArcGIS 工具和 Topo to Raster 方法进行了研究，以创建特定的 DEM 模型。地形转栅格是一种专门的工具，用于从地形组件（例如高程点、等高线、河流线、湖泊多边形、汇点和研究区域边界多边形）的矢量数据创建符合水文要求的栅格表面。此工具应用于本地级研究。应用 TIN 建模为数据不足的区域生成附加数据，以进行正确的地形转栅格插值。ArcGIS Spatial Analyst Extension Toolkit 中的水文建模工具可以描述表面的物理组成部分。水文工具使我们能够确定流向、计算流量累积、描绘流域并创建河流网络。DEM 的空间分析用于形态景观组织的建模，与 Philosofov (1960) 提出的地形形态研究方法有关。其本质是由对由 DEM 创建的划定流域和流积表面应用数学运算决定的。调查结果。地形地貌测量在过去几十年中得到了广泛的发展，在方法论和研究主题领域取得了重要成果。针对最常见的地形参数 - 测高、坡度、坡向、带状剖面、线纹和排水密度、表面粗糙度、等基线和水力梯度，提出了一种将 GIS 和统计学整合到地形分析中的方法。地貌分析的有效方法是结构地形学和地形测量学，它们以前基于地形图分析，现在基于可靠的 DEM。DEM 是地形的网格化数字表示，每个像素值对应于基准面以上的高度。自 Miller 和 Laflamme (1958) 的开创性工作以来，DEM 已发展成为许多科学应用不可或缺的一部分。DEM 可以通过地面调查、数字化现有硬拷贝地形图或通过遥感技术创建。DEM 现在主要使用遥感技术创建。遥感技术包括摄影测量 (Uysal et al., 2015; Coveney and Roberts, 2017)、机载和星载干涉合成孔径雷达 (InSAR) 和光检测和测距 (LiDAR)。星载 InSAR 是创建全球 DEM 的最常用技术，也是最广泛使用的开放获取全球 DEM 背后的技术；航天飞机雷达地形测绘任务 (SRTM)。与其他全球 DEM 相比，SRTM 具有可访问性、特征分辨率、垂直精度以及更少的伪影和噪声，因此仍然是最受欢迎的全球 DEM（Rexer 和 Hirt，2014；Jarihani 等人，2015；Sampson 等人，2016；Hu 等人，2017）。评估 SRTM 数据的准确性（Farr，T. G.，P. A. Rosen 等人。(2007)，Rodriguez，E.，C. S. Morris 等人。(2005) 允许将其用于区域研究。SRTM 数据被定义为不足以在本地研究中生成可靠的 DEM。