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从实时环境到森林未来主义
摘要森林是多重时间性的区域。它们记录时间，并通过计时实践构成。环境监测和管理的数字技术越来越多地组织森林的时间性。本文探讨了新兴的技术时间性如何测量、调整和改变森林世界，同时再现和重新配置殖民和资本主义技术的更长持续时间。我们汇集了关于政治森林、数字媒体时间性以及反殖民和土著思想的学术研究，以分析通过数字技术实现的时间政治，并塑造森林的过去、现在和未来是可感知和可能的。特别是，我们追踪“实时”的社会技术生产，将其作为体验、了解和治理森林环境的时间记录。通过分析亚马逊地区的实时森林砍伐警报系统，我们思考了这些时间性如何使即时、连续的森林数据变得有价值，这些数据可用于了解和保护森林，同时又掩盖了依赖于剥夺、开采和圈地的长期殖民主义和资本主义森林框架。本文的后半部分转向土著未来主义以及重新塑造森林时间性的数字平台的艺术和社会政治用途。通过分析这些多重且有时相互矛盾的时间性，我们认为这些实践和干预措施可以通过时间性、土地和数据主权的多元化和再分配配置来挑战主流时间线及其不平等。
远程学习支持生物学的远程学习单元2弯曲2：CRISPR - 科学如何使我们的生活变得更好？
讨论委员会作业旨在为学生分享想法并随着时间的推移而不是实时环境进行讨论。学生应使用个人工作中的文件来计划他们的公众讨论。通常，学生会在小组讨论中发布一些原始评论，并响应其他数量的其他评论。确保建立规范以适合发布行为，就像您为课堂讨论设定规范一样。教师可以选择允许学生在响应中无互联网访问文本，并且可以通过文本屏幕截图/下载和分享部分讨论（例如通过诸如提醒之类的应用程序）
成人药物使用障碍中级治疗居住治疗
基本定义中间的治疗住宅治疗包括指定药物使用障碍人员的有组织服务人员，指挥计划的护理方案在24小时的实时环境中。它每天24小时员工，为需要安全稳定的生活环境的个人服务以发展恢复技能。它是针对患有主要药物使用障碍的个体，其较短的期限治疗是不合适的，要么是因为物质使用对个人生命的影响的普遍性，要么是由于重复的短期或更少的限制性治疗的重要病史。通常，此服务提供了高水平的支持，并且在治疗方法中依赖同伴动态。服务与第三版ASAM级别3.3指南
机载分离视频系统 (ASVS) - DTIC
目前，飞机外部携带有适合飞行的高速仪表胶片相机，用于记录飞机投放的弹药的分离特性。兼容性工程师通过检查飞行后的胶片进行定性分析。如果需要对弹药的轨迹进行更精确的分析，则需要进一步处理数据以进行定量分析。胶片提供的数据非常适合分析，但是，在盲区条件下操作的开发时间和成本存在不足。在弹药分离之前，无法在实时环境中预览相机的设置和图像质量。必须在观看之前冲洗胶片，从而延迟了周转时间。胶片处理和购买成本昂贵，胶片数字化成本高昂且速度缓慢，并且胶片处理存在环境问题。
基于 KPI 的实验方法，通过评估...
为空中交通管制员建立和维护进场飞机着陆顺序提供的支持工具。AMAN系统设计初衷是为了提高空中交通管理（ATM）的效率，但很少有研究基于关键绩效指标（KPI）研究该系统的运行效益，并在实时环境下评估实际数据。本文的主要目的是提出一种基于KPI的可迁移比较分析方法，用于通过雷达轨迹识别AMAN的运行效益。首先，通过联合研究全球主流的ATM绩效框架建立了6个KPI。其次，根据每个KPI的特点确定合适的评估技术方法。最后，以中国某大城市机场为例，定义3个时期，形成相似性较高的数据样本进行对比实验。结果验证了所提方法的可行性，并发现在AMAN系统作用下，进场运行性能得到了全面的改善。
使用机器学习的作物推荐系统-IJRPR
我们的项目着重于开发一种作物推荐系统，该系统利用机器学习来提供数据驱动的作物建议。该系统旨在通过分析土壤养分，天气状况和其他环境因素来帮助农民和农业规划师做出有关作物选择的明智决定。通过使用机器学习算法，该系统可以分析大型数据集并确定在不同条件下预测最合适作物的模式。该建议系统为农民提供了个性化的指导，优化了其生产力并为可持续的农业实践做出贡献。我们的系统使用烧瓶框架实现为Web应用程序，使其对于具有有限技术专业知识的个人而言，可访问且用户友好。用户输入相关数据，包括土壤特征，温度，湿度和降雨，该系统建议基于经过历史农业数据训练的模型，建议合适的农作物。通过整合机器学习技术，例如决策树，随机森林和支持向量机，该系统可以提供可靠的作物建议，以考虑实时环境输入，增强决策并减少对传统方法的依赖。
图形摘要
安全加强学习（SRL）旨在优化最大程度地提高长期奖励的控制政策，同时遵守安全限制。SRL具有许多现实世界的应用，例如自动驾驶汽车，工业机器人技术和医疗保健。离线增强学习（RL）的最新进展 - 代理商在不与环境互动的情况下从静态数据集中学习政策 - 已成为一种有希望的方法来得出安全控制策略。但是，离线RL面临着重大挑战，例如数据中的协变量转移和离群值，这可能导致次优政策。同样，在线SRL通过实时环境互动得出安全的政策，与异常值进行斗争，并且通常依靠不切实际的规律性假设，从而限制了其实用性。本文通过提出一种混合访问线路方法来解决这些挑战。首先，离线学习指南在线探索的先验知识。然后，在在线学习过程中，我们用Student-T的流程（TP）替换流行的高斯流程（GP），以增强协变速器和异常值的鲁棒性。
从卫星图像中自动提取建筑物...
摘要 - 本文重点介绍一种从卫星图像中快速提取建筑物边界的自动算法，并对双边滤波器 (BF) 和自适应双边滤波器 (ABF) 进行了实验比较。研究和实验结果证明，ABF 的结果比 BF 的结果好得多。ABF 产生的结果比 BF 更有希望。旧的和传统的建筑物边界提取模型非常复杂且耗时。所提出的建筑物边界提取程序包括三个主要阶段：（1）使用自适应双边滤波器进行边缘保留和平滑，（2）使用 ED Line 算法检测线段，（3）使用感知分组技术识别多边形建筑物边界。我们提出的算法在 HR（高分辨率）Quick Bird 卫星图像上进行了测试，获得的结果很有希望并且几乎是实时的。因此，实验结果足够有用，总体准确率为 88.24%，这对于进一步了解建筑物边界的图像以及在实时环境中识别目标来说足够准确，并且有助于解决早期识别未经授权和非法建筑物的问题。关键词：Quick Bird 卫星图像、自适应双边滤波器（ABF）、双边滤波器、高分辨率卫星图像、直方图均衡化、ED 线检测器算法、建筑物边界提取。
云边缘协作分布式增强学习
摘要 - 深度强化学习（DRL）的前进使训练各种强大的代理在实时环境中执行复杂的任务成为可能。使用下一代通信技术，与进化的DRL代理进行云边缘协作人工情报服务可能是一个重要的情况。但是，在同一DRL方案中具有不同属性和体系结构的代理可能不兼容，并且训练它们是耗时的或需要资源的。在本文中，我们设计了一种新颖的云边缘协作DRL培训框架，该培训框架命名为“频率转移”在线，这是一种新方法，可以通过与最小数据互动的最小数据互动，而不依赖于climpepality of-efl-eflimpeal of-efl datataSetsets clus in the Edge的在线DRL代理在边缘的融合。在其中，我们提出了一种新颖的算法独立于在线RL代理的知识蒸馏算法，通过利用预训练的模型以及代理与环境之间的界面来传递多种异构药物的蒸馏知识。广泛的实验表明，我们的算法可以以双重到速度的速度加速各种在线代理的收敛性，并在不同的环境中获得可比的奖励。