XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System挖填
有了人工智能，挖根变得更容易
摘要 研究中根系量化的规模通常受采样、测量和处理样本所需时间的限制。卷积神经网络 (CNN) 的最新发展使得更快、更准确的植物图像分析成为可能，这可能显著减少根系测量所需的时间，但在让不具备机器学习深度知识的研究人员使用这些方法方面仍然存在挑战。我们使用 RootPainter CNN 软件分析了从三个破坏性根系采样中获取的根系图像，该软件具有一个更易于使用的校正注释界面。带有和不带有非根系碎片的根系扫描用于测试训练模型（即从标记示例中学习）是否可以通过将最终结果与干净图像的测量值进行比较来有效排除碎片。从土壤剖面壁和土壤芯横截面获取的根系图像也用于训练，并将得出的测量值与人工测量值进行比较。在每个数据集上训练 200 分钟后，我们发现，对于整体结构（R 2 =0.99）、剖面壁（R 2 =0.76）和土芯断裂（R 2 =0.57），手动测量结果与 RootPainter 得出的数据之间存在显著关系。从带有碎片的图像得出的生根密度与用 RootPainter 处理后的干净图像得出的生根密度没有显著差异。还可以从剖面壁和土壤芯图像中成功计算出生根密度，并且在每种情况下，根密度随深度的梯度与手动计数没有显著差异。我们的结果表明，使用 CNN 的所提出方法可以大幅减少根样本处理工作量，从而增加未来根系研究的潜在规模。关键词：深度学习 | 分割 | 根量化 | 剖面壁 | 根清洗 | 土壤芯取样
石墨填料中的腐蚀抑制剂
r aphite比替代材料具有许多优势。与某些替代方案相比，它具有化学耐药性，耐热性，机械性相对稳定，并且柔性/扩展的石墨具有良好的密封特性。石墨用作不同形式的包装材料：•编织的扩展石墨•编织的石墨纱•混合编织•模具形成的扩展的石墨环可以轻松解释包装工作的方式。根据泊松定律，正在施加轴向腺力并将其转化为径向力（图1）。这种径向力赋予了包装的密封能力，并在包装和阀杆（以及填充箱）之间产生了摩擦力。这就是每个填料环和相应的径向力接收到的腺力的原因，它会更深地进入填充框中（图2）。在阀门组件完成后，将力应用于包装环。该阀通常用高压水水力水平。这样做是为了确保满足压力控制要求。
考艾岛公路 - 卡利希瓦伊至哈纳 - Hawaii.gov
1.卡利希瓦伊和普林斯维尔之间的库希奥高速公路的典型景观 2.改进后的库希奥高速公路的典型景观 3.普林斯维尔附近的沿海高地 4.普林斯维尔牧场向东看的景观 5.哈纳雷河悬崖上现有的道路切口 6.卡利希瓦伊山谷东悬崖上的道路切口 7.哈纳雷河悬崖上的近似挖填 8.哈纳雷河悬崖上的近似挖填 9-.哈纳雷桥和哈纳雷国家野生动物保护区的芋头地 10。哈纳雷桥的桁架设计 11。威奥利桥向西看 12。威帕桥向东看 13。等待通过威帕桥的汽车 14。威科科桥向西看 15。威尼哈桥 1 号向西看 16。威尼哈桥 2 号和 3 号向西看 17。哈纳“桥”1 号向西看 18。哈纳 11 桥 2 号
可爱岛 Be~t 路 - 卡利希瓦伊 (kalihiwai) 至哈埃纳 (haena) - Hawaii.gov
1. 卡利希怀与普林斯维尔之间库希奥高速公路的典型景观 2. 改进后的库希奥高速公路的典型景观 3. 普林斯维尔附近的海岸高地 4. 向东看的普林斯维尔牧场景观 5. 哈纳雷河悬崖上现有的道路切口 6. 卡利希怀山谷东悬崖上的道路切口 7. 哈纳雷河悬崖上的近似挖填部分 8. 哈纳雷河悬崖上的近似挖填部分 9-.哈纳雷桥和哈纳雷国家野生动物保护区的芋头地 10. 哈纳雷桥的桁架设计 11. 威奥利桥向西看 12. 威帕桥向东看 13. 等待通过威帕桥的车辆 14. 威科科桥向西看 15. 威尼哈 1 号桥向西看 16. 威尼哈 2 号桥和 3 号桥向西看 17. 哈纳“桥”1 号向西看 18. 哈纳 11 号桥 2 号 19. 马诺阿湖水坝向西看 20. 利马胡里溪口
电子垃圾填埋禁令实施计划更新。...
这一承诺建立在社区对我们如何处理报废产品的日益增长的期望之上。当西澳大利亚人提供电子垃圾供收集时，重要的是要回收它们而不是运往垃圾填埋场。通过取消垃圾填埋作为一种选择，结合社区教育和政府拨款来支持收集和回收基础设施，这项禁令预计将大大增加西澳大利亚人回收的电子垃圾数量。
垃圾填埋气操作与维护实践手册
注意 本报告是作为美国政府机构赞助的工作的说明而编写的。美国政府及其任何机构或其任何雇员均不对所披露的任何信息、设备、产品或流程的准确性、完整性或实用性做任何明示或暗示的保证，也不承担任何法律责任或义务，也不表示其使用不会侵犯私有权利。本文以商品名、商标、制造商或其他方式提及任何特定的商业产品、流程或服务并不一定构成或暗示美国政府或其任何机构对其的认可、推荐或支持。本文表达的作者的观点和意见不一定代表或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。可从以下地址获取，DOE 和 DOE 承包商：科学技术信息办公室 (OSTI) P.O.Box 62 Oak Ridge, TN 37831 价格可致电 423-576-8401 公众可从以下机构获取： 国家技术信息服务 (NTIS) 美国商务部 5285 Port Royal Road Springfield, VA 22161 703-605-6000 或 800-553-6847 或 DOE Information Bridge http://www.doe.gov/bridge/home.html
使用 Sentinel 进行填海区土地覆盖制图... - MDPI
摘要：本文探讨了使用融合 Sentinel-2 影像（2016 年，ESA）和光探测和测距 (LiDAR) 点云实现土地覆盖制图自动化的可能性，主要重点是探测和监测森林覆盖区域，并获取有关复垦区植被空间（2D 和 3D）特征的精确信息。这项研究针对复垦区进行——位于波兰东南部的两个前硫磺矿，即 Jezi ó rko，其中 216.5 公顷的森林覆盖区在钻孔开采后得到复垦，以及 Mach ó w，其中 871.7 公顷的垃圾场在露天开采后得到复垦。根据 Sentinel-2 图像处理得出 Machów 和 Jeziórko 前硫磺矿的当前土地利用和土地覆盖 (LULC) 等级，并确认了两个分析区域所应用的复垦类型。以下 LULC 等级显示出显著的空间范围：阔叶林、针叶林和过渡林地灌木。不仅在占用面积方面，而且在树木和灌木的生长方面，都证实了森林覆盖区域的进展。研究结果显示植被参数存在差异，即高度和树冠覆盖率。还观察到了植被生长的各个阶段。这表明植被生长过程正在进行中，这是这些区域填海工程的效果。