XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System恶劣
空军土木工程师恶劣天气/气候危害筛查和风险评估剧本
c。 18财年国防授权法（NDAA）第335条报告数据。位于空军工程师中心气候规划工具箱中，“ FY18 NDAA SEC 335初级…”。电子表格包含2018年至2019年收集的数据结果，该数据响应于2018财年NDAA，第335条语言，该语言要求国防部长向国会提供有关气候相关的军事装置和战斗员指挥官要求的报告。虽然国防部收购和维持的办公室（OUSD（A＆S））领导了这项工作，但国会询问导致每项服务都在未来20年中列出了十大最易感地点的清单。对于DAF，电子表格确定了六个与气候相关的事件的当前和潜在的空军基地（AFB）和太空力量基地（SFB）地点：沿海洪水，内陆洪水，干旱，荒漠，荒漠，荒漠化，野火，野火和融化的多年冻土。对于某些安装，还包括火山和地震曝光数据，因为这些数据元素最初是OUSD（A＆S）的要求。
恶劣天气计划 NEMT 服务需要...
• 当该地区面临严重恶劣天气威胁或正在经历恶劣天气时，交通运输提供商会通知 Bay Cities Brokerage 他们将停止服务。 • 运营方会立即通知客户停止服务。 • Bay Cities Brokerage 和交通运输提供商会尽一切努力通知已经预订交通的乘客有关旅行限制，并鼓励他们重新安排预约。 CSR 开始将高风险行程转移给仍在运营且愿意接受新行程的提供商。 • CSR 将尽一切努力寻找能够提供紧急请求服务的提供商。 • 如果乘客和交通运输提供商同意交通，CSR 会在安排交通之前与医疗服务提供商核实预约是否被取消或延迟。如果是这样，行程将被取消，他们将被要求重新安排预约。 • CSR 开始取消非必要、非紧急的行程。 • 告知乘客，将免除所需的通知，允许他们将预约重新安排到另一天。
CRISPR/Cas 技术在恶劣土壤条件下提高作物性能的潜力
1 植物生理学和分子生物学实验室，农业工业研究所，农业科学与自然资源系，农业科学与环境学院及植物、土壤相互作用和自然资源生物技术中心，科学和技术生物资源中心，拉弗龙特拉大学，特木科 1145，智利； h.gajardo01@ufromai.cl（HAG）； olmang03@gmail.com (OG-E.) 2 哥斯达黎加理工学院生物学院生物技术研究中心，卡塔戈 30101，哥斯达黎加 3 巴西圣保罗大学路易斯德凯罗斯农业学院 (ESALQ) 生物科学系，皮拉西卡巴 13418-900； boscarolfp@gmail.com （PBF）； hecarrer@usp.br (HC) * 通信地址：leon.bravo@ufrontera.cl † 这些作者对这项工作做出了同等贡献。
恶劣环境下维持花生产量和营养品质：抗旱抗热的生理和分子基础
1 新墨西哥州立大学克洛维斯农业科学中心，美国新墨西哥州拉斯克鲁塞斯，2 印度达尔瓦德农业科学大学生物技术系，3 美国阿拉巴马州奥本市奥本大学作物、土壤与环境科学系，4 美国威斯康星州麦迪逊市美国农业部农业研究局蔬菜作物研究中心，5 美国威斯康星州麦迪逊市威斯康星大学园艺系，6 美国阿拉巴马州奥本市奥本大学生物系统工程系，7 美国阿拉巴马州塔斯基吉市塔斯基吉大学植物与土壤科学系，8 美国爱荷华州立大学生物技术系，美国爱荷华州艾姆斯市，9 印度特伦甘纳邦帕坦切鲁国际半干旱热带作物研究所 (ICRISAT)
适用于恶劣环境的耐磨芳纶陶瓷气凝胶复合材料
L. An 博士、B. Liang、CN Li、YL Huang 博士、Y. Hu、Z. Li、JN Armstrong 教授、D. Faghihi 教授、SQ Ren 教授，纽约州立大学布法罗分校机械与航空航天工程系、能源环境与水研究所研究与教育，美国纽约州布法罗 14260。电子邮件：shenren@buffalo.edu JY Wang，SQ Ren 教授 纽约州立大学布法罗分校化学系，美国纽约州布法罗市 14260 Z. Guo，C. Zhou 教授 纽约州立大学布法罗分校工业与系统工程系，美国纽约州布法罗市 14260 SQ Ren 教授 纽约州立大学布法罗分校能源、环境与水 (RENEW) 研究所研究与教育，纽约州布法罗市 14260 关键词：可穿戴纺织品、芳纶纤维、恶劣环境、气凝胶复合材料、制造
什么是性骚扰？恶劣的工作环境...
如果您认为自己在工作中因种族、肤色、宗教、性别（包括怀孕）、国籍、残疾、基因信息、年龄（40 岁或以上）而受到不公平对待或骚扰，或者之前曾投诉过工作歧视，您有权提出平等就业机会投诉。要提出投诉，请在歧视事件或性骚扰发生之日起 45 个日历日内联系平等就业机会办公室
![初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、](/simg/4/4b79ebb2e692147077c5f05290fe6b1288b2aad1.png)
初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、
初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、
受恶劣天气或其他紧急情况影响的联邦雇员工资和休假福利手册
当联邦工作地点（或周边通勤区）发生天气或安全相关事件时，参加机构远程办公计划的员工仍可以在指定的替代工作地点（通常是员工的家）进行远程办公。只要指定的批准远程办公地点可以正常运作，员工就可能被要求进行远程办公，或者如果员工选择不上班，则要求其缺勤（带薪休假或无薪休假），除非 OPM 的监管例外之一允许使用天气和安全假。具体而言，如果机构认为员工无法合理地预测恶劣天气或紧急情况，因此不准备进行远程办公，机构可以向远程办公计划参与者提供天气和安全假。（参见 5 CFR 630.1605(a)(2)(i)。）此外，如果员工准备在远程办公地点工作，但由于恶劣天气或紧急情况而无法在那里安全工作，机构可以向远程办公计划参与者提供天气和安全假。 （参见 5 CFR 630.1605(a)(2)(ii)。）