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咨询循环AC91-31
此AC提供了有关规则91.531和第91部分附录E的要求定位遇险飞机的指南，以遵守ICAO附件6第I部分第6段6.18段。在几起事故发生后，完全无法找到飞机的事故，或者仅在长期昂贵的搜索工作之后，全球航空遇险和安全系统（GADSS）建议于2016年3月通过国际民航组织（ICAO）提出。ICAO标准和推荐做法（SARP），支持在飞行过程中改善飞机跟踪和识别遇险情况的目标，当时仍有可能跟踪飞机并启动及时的救援行动。ICAO触发了飞行数据工作组（TTFDWG）的传输，审查了42起事故，以确定从次知的飞机位置到事故现场位置的距离。该报告得出结论，在大约95％的案件中，当事故发生前一分钟知道飞机位置时，事故地点位置在该位置的6 nm半径之内。飞机将事故发生在水中并淹没时，事故现场在表面半径6 nm半径内的位置变得更加重要。启动初始搜索区域超过6 nm半径，可以减少搜索和找到飞机的可用时间。在当前估计的水下搜索能力为100 km2/天的情况下，可以在四天内搜索6 nm半径的区域。可以预期，第一个运营ELT（DT）可以从Q4/2022开始飞行。允许海军资产到达搜索区域并进行搜索，据估计，在ULD电池降低之前，将可以搜索2 300 km2的面积，相当于14 nm的半径。从超过6 nm半径的区域开始，在初始搜索过程中降低了成功位置的概率，同时将位置需求扩展到6 nm半径以上会减少可用的时间，而无明显的收益恢复的可能性。ICAO要求预计，在2024年1月1日或之后交付的大多数商用飞机（例如其管辖权，例如在国际路线上）将配备ELT（DT）（或可比较的设备）。
东南战略水库选项 EIA 范围界定报告
图 1.1 位置规划 ................................................................................................................ 29 图 2.1 分区规划 ................................................................................................................ 53 图 3.1 区域和水务公司水资源规划框架概览 .63 图 3.2 SESRO 多学科设计开发过程 ...................................................................... 65 图 3.3 潜在的进水口/出水口结构位置选项 ...................................................................... 68 图 3.4 主要通道选项 ............................................................................................. 72 图 3.5 Steventon 至 East Hanney 道路改道选项 ............................................................. 75 图 3.6 铁路侧线和材料处理区 - 搜索区域选项 ............................................................. 80 图 3.7 WTW 选项 ............................................................................................................. 84 图 5.1 EIA 流程 ............................................................................................................. 102 图 5.2 重要性矩阵 ............................................................................................................. 114 图 18.1 人类健康评估方法 ............................................................................................. 545 图 19.1 因 SESRO 项目而产生或可能影响 SESRO 项目的潜在风险 ................................................................................................................ 571 图 19.2 用于评估风险/事件可容忍度的 HSE 框架...................... 581 东南战略资源选项 EIA 范围界定报告 – 图表第 1 至 7 部分包含支持此 EIA 范围界定报告的所有图表。此外，本环境影响评估范围界定报告第 1.7 节结构第 1.7.4 段提供了完整的图表列表。图 1.1 位置图 ............................................................................................................. 29 图 2.1 分区规划 ............................................................................................................. 53 图 3.1 区域和水务公司水资源规划框架概览。63 图 3.2 SESRO 多学科设计开发过程 ...................................................................... 65 图 3.3 潜在的进水口/出水口结构位置选项 ...................................................................... 68 图 3.4 主要通道选项 ............................................................................................. 72 图 3.5 Steventon 至 East Hanney 道路改道选项 ............................................................. 75 图 3.6 铁路侧线和材料处理区 - 搜索区域选项 ............................................................. 80 图 3.7 WTW 选项 ............................................................................................................. 84 图 5.1 EIA 流程 ............................................................................................................. 102 图 5.2 重要性矩阵 ............................................................................................................. 114 图 18.1 人类健康评估方法 ............................................................................................. 545 图 19.1 因 SESRO 项目而产生或可能影响 SESRO 项目的潜在风险 ................................................................................................................ 571 图 19.2 用于评估风险/事件可容忍度的 HSE 框架......................... 581
事前效益评估最终报告 - Copernicus ex
图 67 - 哥白尼效益在降低沿海地区规划成本方面的演变（来源：普华永道分析） ......................................................................................................................................... 146 图 68 - 2017 年至 2035 年“减少土地损失”的哥白尼效益演变（来源：普华永道分析） ......................................................................................................................... 147 图 69 - 2017 年至 2035 年保护沿海人口免受自然灾害影响的哥白尼效益演变（来源：普华永道分析） ......................................................................................................... 149 图 70 - 2017 年至 2035 年保护农业的哥白尼效益演变（来源：普华永道分析） ......................................................................................................................... 150 图 71 - 2017 年至 2035 年沿海地区监测的哥白尼效益演变（来源：普华永道分析） ......................................................................................................................... 151 图 72 - 海洋资源管理的影响路径（来源：普华永道分析） ...................................................................................... 152 图 73 - 2017 年至 2035 年欧盟哥白尼效益“通过优化搜索区域提高渔业生产力”影响的演变（来源：普华永道分析） ....
检测到的物体的金属探测器信号印记 - CORE
人道主义排雷任务是将操作员安全和时间消耗作为关键问题的活动。为了提高我们一直在使用的 ATMID 金属探测器的识别能力，我们扩展了探测器的功能，在探测器头部安装了惯性测量单元 (IMU)，并辅以两个光学距离传感器。这使我们能够根据 IMU 在所有三个轴上测量的加速度和角速率进行航位推算。光学距离传感器已用于补偿目的和初始距离测量。我们的主要目标是将探测器感测到的磁性印记与其头部的精确定位互连，从而估算印记尺寸及其位置。由于基于低成本微机电系统 (MEMS) 的 IMU 实现，我们不得不处理不稳定的航位推算结果。为此，我们使用了我们设计的复杂磁标记 (CMM)，它可以标出搜索区域，并为我们在其两个边缘提供精确定位。本文的主要贡献在于研究和识别 CMM 磁印特征及其与 CMM 在排雷过程中使用的各个方面及其条件相关的差异。根据几个实验室实验研究和分析了 CMM 的特性，并给出了结果。
金属探测器探测物体的信号印记 - CORE
人道主义排雷任务是将操作员安全和时间消耗作为关键问题的活动。为了提高我们一直在使用的 ATMID 金属探测器的识别能力，我们扩展了探测器的功能，在探测器头部安装了惯性测量单元 (IMU)，并辅以两个光学距离传感器。这使我们能够根据 IMU 在所有三个轴上测量的加速度和角速率进行航位推算。光学距离传感器用于补偿目的和初始距离测量。我们的主要目标是将探测器感测到的磁性印记与其头部的精确定位互连，从而估算印记尺寸及其位置。由于基于低成本微机电系统 (MEMS) 的 IMU 实现，我们不得不处理不稳定的航位推算结果。为此，我们使用了我们设计的复杂磁性标记 (CMM)，它标出了搜索区域，并为我们提供了其两侧的精确定位。本文的主要贡献在于研究和识别了 CMM 磁印特征及其与 CMM 在排雷过程中使用的各个方面及其条件相关的差异。根据多项实验室实验研究和分析了 CMM 的特性，并给出了结果。
使用无人机进行时间关键荒野搜索和救援的深度强化学习
荒野地区的传统搜索和救援方法可能很耗时，并且承保范围有限。无人机提供更快，更灵活的解决方案，但是优化其搜索路径对于有效操作至关重要。本文提出了一种新型算法，使用深厚的增强学习，以在荒野环境中为无人机创建有效的搜索路径。我们的方法利用概率分布图的形式利用了有关搜索区域和失踪人员的先验数据。这使策略可以学习最佳的飞行路径，以最大程度地提高找到失踪人员的可能性。实验结果表明，与传统的覆盖计划和搜索计划算法相比，我们的方法在搜索时间方面取得了重大改进，这一差异可能意味着在现实世界中的搜索操作中，与以前的工作不同，我们的方法在现实世界中的搜索操作中，我们的方法还包含了近距离的行动空间，从而使群落启用了更多的细微差别飞行模式。
Amazon Web Services中自动驾驶的深度强化学习Deepracer
摘要：通过加强学习的自主驾驶模型的发展已获得了重大的吸引力。但是，开发避免障碍系统仍然是一个挑战。具体来说，在导航障碍物的同时优化路径完成时间是一个未经证实的重新搜索区域。Amazon Web Services（AWS）Deepracer成为一种强大的基础架构，用于工程和分析自主模型，为解决这些复杂性提供了强大的基础。这项研究调查了训练端到端自动驾驶模型的可行性，该模型专注于使用AWS Deepracer自动赛车平台上的强化学习避免障碍。对自主驾驶方法和机器学习模型体系结构进行了全面的文献综述，特别关注对象避免对象，然后进行动手实验和培训数据的分析。此外，比较了传感器选择，奖励功能，动作空间和训练时间对自主障碍避免任务的影响。最佳配置实验的结果表明，与基线配置相比，障碍物避免性能的显着改善，碰撞率降低了95.8％，而完成试验电路的时间则减少了约79％。
tdcl：视觉的密集语义对比度学习 -
摘要。传统的单对象跟踪任务正在经历新的转型浪潮，尤其是随着语义缺乏的出现，这导致了视觉跟踪任务的兴起。但是，将Vi-Sual Tracker与自然语言描述相结合的先前方法倾向于依靠文本描述的全局表示，而较少考虑文本描述和Vi-Sual外观之间的精细连接。本文提议利用双向交叉注意模块来捕获语言和视觉特征之间的连接，这些连接进一步投影为密集的语义反映以保持对齐方式。为了保持搜索区域与耦合的自然语言之间的语义同意，并使融合功能保持一致，本文提出了一种新颖的密集性对比度学习损失，以弥合文本和视觉方式之间的语义差距，并以密集的形式对齐。所提出的框架在跟踪包含自然语言描述的数据集（例如TNL2K和OTB99-LANG）方面实现了有希望的结果。我们的方法提供了一种新颖的解决方案，用于代表和对齐单个对象跟踪任务的跨模式信息，并可能激发该领域的进一步研究。
学习以偏见搜索的异质多代理分配
摘要 - 基于信息的覆盖范围指示机器人在区域上移动，以根据某种信息来优化预定义的目标函数。我们先前的工作确定信息图的光谱分解可用于指导一组异质剂，每个剂具有不同的传感器和运动模型，以基于一种称为Ergodicity的度量来优化目标区域中的覆盖范围。在本文中，我们建立在这种见解的基础上，以构建将异质剂分配给频域中不同搜索区域的问题的增强学习公式。我们以三种不同的方式将搜索映射的光谱系数相互关联。第一个方法将代理映射到预定的光谱系数集。在第二种方法中，每个代理都会在所有光谱系数上学习重量分布。最后，在第三种方法中，每个代理都将权重分布作为参数化曲线而不是系数。我们的数值结果表明，根据其感应和运动模型将覆盖责任分配和分配覆盖责任会导致40％，51％和46％的覆盖范围提高覆盖范围的效果，如麦加德指标所测量的覆盖范围，并在搜索区域中分别在搜索区域中提高了所有目标。
印度技术学院印第安纳州
自2009年该研究所成立以来，物理部一直是一个充满活力的部门。目前，该部门由19位教职员工组成，这些教职员工在各种领域的专业知识，例如冷凝物理学，高能量物理，黑洞物理学，仪表/重力二元性和复杂网络。我们的研究实验室拥有最先进的设施，多年来不断发展和发展，以促进年轻研究专业学生之间尖端的研究并促进创新和技术的发展。我们的博士生已被安置在全球著名的机构中，并正在积极进行研究。我们致力于为学生提供实践研究经验的承诺，从本科到研究生课程的各个层次。为此，该部门已经建立了15多个高级研究实验室，每个实验室都专注于物理学的不同分支，以为我们的学生提供独特的研究机会和出色的学习经验。 IIT Indore的物理系自豪地展示了各种尖端的搜索区域，可以将其大致分为三个主要亚组：凝结物理物理，高能量物理学以及复杂的网络和系统（更多细节出现在后续页面中）。 该部门以促进高度合作的研究环境而感到自豪，该研究促进了IIT Indore的各个部门以及著名的国家和国际机构的密切互动。为此，该部门已经建立了15多个高级研究实验室，每个实验室都专注于物理学的不同分支，以为我们的学生提供独特的研究机会和出色的学习经验。IIT Indore的物理系自豪地展示了各种尖端的搜索区域，可以将其大致分为三个主要亚组：凝结物理物理，高能量物理学以及复杂的网络和系统（更多细节出现在后续页面中）。该部门以促进高度合作的研究环境而感到自豪，该研究促进了IIT Indore的各个部门以及著名的国家和国际机构的密切互动。目前，我们与IISC BANGALORE，IIT（孟买，德里，马德拉斯，坎普尔，坎普尔，罗帕尔，海德拉巴），rrcat，indore，barc，barc，iisers，iisers，iisers（kolkata，kolkata，pune，pune，pune，behrampur），hri allia hri hri allahabad，中心大学加尔各答和Sinp - 加尔各答。Our international collaborations include but are not limited to the University of Cambridge, Uni- versity of Oxford, Stanford University, Michigan State University-USA, Penn State University- USA, CUNY-USA, LUH Hannover-Germany, Rutherford Appleton Laboratory and ISIS Facili- ties - UK, TU Berlin - Germany, TU Dortmund - Germany, Queens Marry University London- UK, LMU-Munich，德国，伯尔尼大学 - 西区，大阪大学 - 日本 - NTU-辛加普尔，复杂性科学研究所 - 意大利CNRS，Instituto Superior Tecnico，Lisbon，葡萄牙。