我们感谢 Michael Bervell、John Cheng、Pallavi Deshpande、Maxim Ledovskiy、John Kalil、Kelly Kung、Rick Lacerda、MarcAntonio Awada、Paula Marin Sariego、Rafael Noriega、Alejandro Ortega、Rahul Phanse、Quoc-Anh Nguyen、Nitya Rajgopal、Ogbemi Rewane、Kyle Schirmann、Andrew Seo、Tanay Tiwari、Elliot Tobin、Lebo Nthoiwa、Patrick Healy、Saud Almutairi、Steven Randazzo、Anahita Sahu、Aaron Cheng 和 Yogesh Kumaar 提供了有益的研究帮助。我们感谢 Kevin Dai 在数据和可视化方面的出色支持。对于有用的反馈,我们感谢 Maxime Courtaux、Clement Dumas、Gaurav Jha、Jesse Li、Max Männig、Michael Menietti、Rachel Mural、Zahra Rasouli、Esther Yoon、Leonid Zhukov 和 David Zuluaga Martínez。Lakhani 要感谢 Martha Wells、Anne Leckie、Iain Banks 和 Alastair Reynolds 启发了 AI 的未来。我们使用 Poe、Claude 和 ChatGPT 进行简单的文字编辑和图形创作。Lakhani 是波士顿咨询集团的 AI 战略和学习参与顾问。
本文研究了确定联邦陆上和海上土地是否可用于矿产勘探和开发等用途的法定和非法定机制。它确定了《联邦矿产管理法》和《矿产资源管理法》对撤销或修改先前撤回的限制。它还探讨了非法定行政矿产处置权的参数,并评估了特朗普政府重大撤回修改和撤销努力的合法性。本文的结论是,国会已经取消了可能曾经存在的任何默示或固有的撤回、撤销或修改权力。它还发现,最突出和最具争议的特朗普撤回修改和撤销超出了行政部门根据《联邦矿产管理法》和《矿产资源管理法》保留的权力。因此,特朗普政府未经授权追求能源主导地位的行为应导致司法无效。
摘要:机载高光谱成像已被证明是一种有效的手段,可以为生物物理变量的检索提供新的见解。然而,从机载高光谱测量中获得的无偏信息的定量估计主要需要校正双向反射分布函数 (BRDF) 所描绘的陆地表面的各向异性散射特性。迄今为止,角度 BRDF 校正方法很少结合观察照明几何和地形信息来全面理解和量化 BRDF 的影响。森林地区尤其如此,因为这些地区通常地形崎岖。本文介绍了一种校正机载高光谱影像在崎岖地形上空森林覆盖区域的 BRDF 效应的方法,在本文的补充中称为崎岖地形-BRDF (RT-BRDF) 校正。根据机载扫描仪和局部地形的特点,为每个像素计算局部视角和照明几何形状,并在崎岖地形的情况下使用这两个变量来调整 Ross-Thick-Maignan 和 Li-Transit-Reciprocal 核。新的 BRDF 模型适用于多线机载高光谱数据的各向异性。本研究中的像素数设置为 35,000,基于分层随机抽样方法,以确保全面覆盖视角和照明角度,并尽量减少 BRDF 模型对所有波段的拟合误差。基于中国林业科学研究院在普洱地区(中国)的 LiDAR、CCD 和高光谱系统 (CAF-LiCHy) 获取的多线机载高光谱数据,将应用 RT-BRDF 校正的结果与当前经验(C、太阳冠层传感器 (SCS) 加 C(SCS + C))和半物理(SCS)地形校正方法的结果进行了比较。定量评估和目视检查均表明,RT-BRDF、C 和 SCS + C 校正方法均可降低地形影响。然而,RT-BRDF 方法似乎更有效地降低多条航线重叠区域反射率的变化,其优势在于可以降低由宽视场 (FOV) 机载扫描仪、崎岖地形和长飞行时间内变化的太阳照射角度组合引起的 BRDF 效应。具体而言,针叶林和阔叶林的变异系数 (CV) 平均下降分别为 3% 和 3.5%。这种改进在近红外 (NIR) 区域(即 > 750 nm)尤为明显。这一发现为大面积机载高光谱勘测开辟了新的应用可能性。
您必须赢得称自己为越野偶像的权利。2016 款丰田 4Runner 为您的下一次冒险带来了超过三十年的成熟能力,因此它拥有您可以信赖的东西,可以帮助您逃离城市——如果您愿意,也可以返回。强大的 V6 和加固的车身框架结构为您提供了应对野外挑战所需的力量,而激进的造型也有助于赢得您在野外遇到的一切的尊重。凭借其宽敞的内部空间和可用的 Entune™ 高级音响,集成导航 1 和应用套件 2,4Runner 可帮助让崎岖的道路变得不那么崎岖。是时候开始创造下一个伟大的篝火故事了。让我们去吧。
在盲目接受 GenAI 作为所有问题的解决方案之前,组织必须清楚地了解它能够有效完成什么以及它可能在哪些方面存在不足。哈佛商学院最近发表的一篇工作论文探讨了 GenAI 如何影响工人生产力的问题,并得出了好坏参半的结论。《驾驭崎岖的技术前沿:人工智能对知识工作者生产力和质量影响的现场实验证据》一书的作者测试了这样一个前提:三个因素——大型语言模型 (LLM) 的惊人能力、它们几乎不需要任何技术技能就能完成实际工作的能力,以及它们的不透明性和不明确的失败点——创造了一个崎岖的前沿,“看似难度相似的任务,人类使用人工智能可能会做得更好或更差。”4
塞金最大的资产仍然是我们的自然环境。来自各个地区的居民告诉我们,塞金的湖泊、森林、湿地和崎岖的地形至关重要:它们是当地物种的栖息地,也是学习、探索和寻求慰藉的地方。作为回应,塞金的新战略计划承诺,在我们努力实现领导、成长和联系的广泛优先事项时,我们必须始终以我们的第一个组织基础为基础——把环境放在首位。