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人工智能在远程监控数据处理任务中的应用Yu.Yu.格罗莫夫 1，I.N.伊什丘克 1，V.V.罗季奥诺夫 1
摘要 本文提出了一种使用深度学习卷积神经网络U-net对地表多时相多光谱图像进行分类的方法。使用无人驾驶飞机的多光谱光电系统获取可见光和红外图像，并用于构建该地区的正射影像图。根据获得的数据，训练神经网络来解决检测人造物体的问题。基于深度学习和热物理参数评估的远程监控对象智能识别方法允许使用遗传算法创建背景目标环境。该算法解决了热导率的系数反问题，并提供了材料热物理参数的估计。为了训练模型，引入了 18 类物体，根据人造物体和背景（人为或自然景观）之间的热对比差异进行研究。每天以 4 小时为间隔对地球表面进行 6 次勘测。该实验于2021年夏季进行，具体日期为8月4日至5日。在人造物体的检测和分类任务中，发现该模型表现出具有不同可靠性的适用性。进行的研究表明，在模型运行过程中发现了所需的对象类别。关键词1 深度学习，分类，分割，远程监控，神经网络，遗传算法，背景目标环境，光电系统，热物理参数。人工智能在远程监测数据处理任务中的应用 YY Gromov 1、IN Ishchuk 1、VV Rodionov 1
AC 20-153A - 航空数据流程和相关数据库的验收
a. RTCA/DO-200A 是用于开发、支持实施和评估数据处理质量保证和数据质量管理变化的标准。实施符合 RTCA/DO-200A 要求的流程可确保组织内数据处理流程的所有阶段的数据质量得到一定程度的保证。数据质量由几个特性定义，包括准确性、分辨率、完整性（称为保证级别）、及时性、完整性、可追溯性和格式。这包括与数据供应商的接口、数据的接收、数据的处理、数据库分发以及与客户的接口。RTCA/DO-200A 不确保通过其他方式（例如 ICAO 标准）处理的缔约国数据的质量。
阿拉斯加社区空气传感器网络第一份中期报告
地点 星期二 星期三 星期四 星期五 星期六 星期五 12 月。环境保护署环境空气质量和气象监测部门负责收集、管理和数据处理有关环境空气质量和气象监测的信息（包括数据管理和数据处理）。 dŚĞ Y/ ŝƐ ĂŶ ŝŶĚĞdž ĨŽƌ ƌĞƉŽƌƟŐ ĚĂŝůLJ Ăŝƌ ƋƵĂůŚƇ ĚŽĶĂĚ ǁŚŚ ĞĂůŚ ĐŽŶĐĞƌŶƐ ƚŞ ƉƵďůŝĐ ƐŚŽƵůĚ ďĞ Ă�ĂƞĞ ŽĨ͘ dŚĞ Y/ ĽĽĶĂĞ ĐƚƐ 可能在呼吸受污染的空气后几小时或几天内发生。 Y/S 表示该物品是危险的。 AQMesh 是全球领先的防水材料和复合材料解决方案供应商，总部位于美国。 ARW 美国救援计划 °C 摄氏度 CAA 清洁空气法案自愿标准 ŽŶĂů ŵďŝĞŶƚ ŝƌ YƵĂůŝƚLJ ^ƚĂŶĚĂƌĚ ĨŽƌ ƌĞŐƵŘĞĞŞŚŚŌ ƵŚĐĞĞƌ ƚŌ
已公布的异议商标 - USPTO
用于数字数据处理和分析的电子设备，即包括用于测量和处理电信号的高频记录器和用于数据采集、数据可视化和频域变换的信号发生器的测量系统以及信号发生器；用于数字记录、传输和再现声音和图像的设备，即用于电视和广播演播室的数字混音台、数字收音机和录音机、包括机顶盒和数字数据压缩器/解压缩器的数字家庭影院系统；数字数据和信号处理系统，即微处理器模块和数字信号处理器模块；空白磁性数据载体和空白磁性数据记录载体；空白光学数据载体和空白光学数据记录载体；空白机械数据载体和空白机械数据记录载体；用于分析、处理、生成和可视化数字信号（例如声音、图像和测量数据）的处理器和操作系统的计算机软件；电子元件，即可编程逻辑半导体和微处理器；用于开发信号和数据处理系统的计算机软件和计算机硬件；以及用于开发信号和数据处理系统软件和硬件的计算机软件和计算机硬件（美国 CLS. 21、23、26、36 和 38）。
飞行测试仪器工程的基本原理
飞行测试信息是试飞员的主观判断。随着飞机的复杂性增加，以及设计阶段有更多详细分析方法可用，对更客观的信息的需求也随之增加。这导致飞机使用越来越复杂的数据收集系统，并使用大型数据处理中心，将测量数据转换为可直接解释的形式。业界生产各种专为飞行测试应用而设计的传感器和电子元件。专门从事仪器、电子和数据处理的工程师在飞行测试的设计和执行中发挥着重要作用。负责进行飞行测试的飞行测试工程师必须协调所有这些专家的工作，这些专家的理论和实践背景通常与他们自己截然不同。
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