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案件-BIA-免费的Bozen -Bolzano大学
牛肉的生产在全球范围内带来了重大的环境影响。考虑到阿尔卑斯山区（例如南蒂罗尔（意大利））在高山山区的生产构成了当地农业部门重点内的一个适度但逐渐增长的细分市场，必须最小化生产一千千克的肉类的环境影响，同时还可以核算Alpine Percester in the Marginal in Marginal in Marginal in Marginal in Cherepers precter car。在南蒂罗雷亚地区（意大利）分布的20个牛肉农场根据牛肉的屠杀年龄分配：10个农场，屠杀为12个月（SA12）和10个屠杀年龄为24个月的农场（SA24）（SA24）。实时周期评估（LCA）方法使用了，并使用两个功能单位（FU）估算了影响：1千克活体重（LW）和1千克carcass重量（CW）。研究了全球变暖潜力（GWP 100，kg CO 2 -EQ），酸化电位（AP，G SO 2 -EQ）和富营养化PO TEANTER（EP，G PO 4 -EQ）。此外，在该帐户中，已经包括了牧场和永久草原的碳，以估计整体碳足迹。在GWP 100方面，两个功能单元的SA12系统明显降低，分别降低了8.5％和7.4％，而LW和CW则与SA24系统相比，SA12与SA12相比，SA12系统在GWP 100中均显示出19.5±1 KG 2 -eq/kg 2 -eq的环境影响。
地方当局、军团：“向拉齐奥大区各市政府拨款 1100 多万”
“通过明天即5月20日在拉齐奥大区举行的“Comuni al centro”活动，我们打算提请市政当局注意已经发布或正在发布的公共通知和公告：市政安全、合法空间、地方警察通知4.0和小型市政当局三年计划以及山区措施。 “一系列期待已久的干预措施，特别是为 2014 年以来缺失的地方警察提供资源，我们希望借此开启一个以安全和发展为基础的拉齐奥地区重启之季”，议员 Regimenti 总结道。
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锂离子电池的材料安全数据表
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茂密森林覆盖中机载激光扫描 (ALS) 数据的地表插值精度
摘要：地表数字模型在林业中具有许多潜在应用。如今，光检测和测距 (LiDAR) 是收集形态数据的主要来源之一。通过激光扫描获得的点云用于通过插值对地表进行建模，该过程受到各种误差的影响。使用 LiDAR 数据收集地表数据用于林业应用是一个具有挑战性的场景，因为森林植被的存在会阻碍激光脉冲到达地面的能力。因此，地面观测的密度将降低且不均匀（因为它受到冠层密度变化的影响）。此外，森林地区通常位于山区，在这种情况下，地表的插值更具挑战性。本文对九种算法的插值精度进行了比较分析，这些算法用于在茂密森林植被覆盖的山区地形中从机载激光扫描 (ALS) 数据生成数字地形模型。对于大多数算法，我们发现在一般精度方面具有相似的性能，RMSE 值在 0.11 到 0.28 m 之间（当模型分辨率设置为 0.5 m 时）。其中五种算法（自然邻域、Delauney 三角剖分、多级 B 样条、薄板样条和 TIN 薄板样条）对超过 90% 的验证点的垂直误差小于 0.20 m。同时，对于大多数算法，主要垂直误差（超过 1 m）与不到 0.05% 的验证点相关。数字地形模型 (DTM) 分辨率、地面坡度和点云密度影响地面模型的质量，而对于冠层密度，我们发现与插值 DTM 的质量之间的联系不太明显。
文章 茂密森林覆盖区机载激光扫描 (ALS) 数据地表插值的精度
摘要：地表数字模型在林业中具有许多潜在应用。如今，光探测和测距 (LiDAR) 是收集形态数据的主要来源之一。通过激光扫描获得的点云用于通过插值对地表进行建模，这一过程受到各种误差的影响。使用 LiDAR 数据收集地表数据用于林业应用是一个具有挑战性的场景，因为森林植被的存在会阻碍激光脉冲到达地面的能力。因此，地面观测的密度将降低且不均匀（因为它受到冠层密度变化的影响）。此外，森林地区通常位于山区，在这种情况下，地表的插值更具挑战性。在本文中，我们对九种算法的插值精度进行了比较分析，这些算法用于在茂密的森林植被覆盖的山区地形中从机载激光扫描 (ALS) 数据生成数字地形模型。对于大多数算法，我们发现在总体精度方面性能相似，RMSE 值在 0.11 到 0.28 米之间（当模型分辨率设置为 0.5 米时）。其中五种算法（自然邻域、Delauney 三角剖分、多层 B 样条、薄板样条和基于 TIN 的薄板样条）对于超过 90% 的验证点具有小于 0.20 米的垂直误差。同时，对于大多数算法，主要垂直误差（超过 1 米）与不到 0.05% 的验证点相关。数字地形模型 (DTM) 分辨率、地面坡度和点云密度影响地面模型的质量，而对于冠层密度，我们发现与插值 DTM 的质量之间的联系不太显著。
文章 茂密森林覆盖区机载激光扫描 (ALS) 数据地表插值的精度
摘要：地表数字模型在林业中具有许多潜在应用。如今，光探测和测距 (LiDAR) 是收集形态数据的主要来源之一。通过激光扫描获得的点云用于通过插值对地表进行建模，这一过程受到各种误差的影响。使用 LiDAR 数据收集地表数据用于林业应用是一个具有挑战性的场景，因为森林植被的存在会阻碍激光脉冲到达地面的能力。因此，地面观测的密度将降低且不均匀（因为它受到冠层密度变化的影响）。此外，森林地区通常位于山区，在这种情况下，地表的插值更具挑战性。在本文中，我们对九种算法的插值精度进行了比较分析，这些算法用于在茂密的森林植被覆盖的山区地形中从机载激光扫描 (ALS) 数据生成数字地形模型。对于大多数算法，我们发现在总体精度方面性能相似，RMSE 值在 0.11 到 0.28 米之间（当模型分辨率设置为 0.5 米时）。其中五种算法（自然邻域、Delauney 三角剖分、多层 B 样条、薄板样条和基于 TIN 的薄板样条）对于超过 90% 的验证点具有小于 0.20 米的垂直误差。同时，对于大多数算法，主要垂直误差（超过 1 米）与不到 0.05% 的验证点相关。数字地形模型 (DTM) 分辨率、地面坡度和点云密度影响地面模型的质量，而对于冠层密度，我们发现与插值 DTM 的质量之间的联系不太显著。
McKay Jones
McKay Jones McKay Jones目前正在犹他州谷大学攻读生物信息学学士学位，并在政治学和音乐领域攻读。McKay目前是UVU社会影响中心的社区建筑研究员，亨斯曼癌症研究所的临床试验实习生，Uvureview的记者，以及犹他州文化与社区参与部的议员。对公平的公共卫生成果和预防性医疗保健充满热情，McKay奉献了他的研究和志愿者努力，以在犹他州的可持续发展山区发展。作为犹他州国际山脉论坛的副总裁，McKay帮助组织了大使Michele J. Sison对UVU的访问。