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鸟类雷达发展概述 – 过去、现在和未来 Tim J. Nohara，工学学士、工学硕士、博士、PE，Accipiter 雷达技术公司 Peter Weber，工学学士、工学硕士，Accipiter 雷达技术公司 Andrew Ukrainec，工学学士、博士，Accipiter 雷达技术公司 Al Premji，工学学士、工学硕士、博士，Accipiter 雷达技术公司 Graeme Jones，工学学士、博士，Accipiter 雷达技术公司 关键词：鸟类、雷达、网络、鸟类、跟踪、检测、融合、自动化、打击、实时、咨询、BASH、经济实惠、飞机、3D、测高、目标提取、鸟类学、海洋、双波束 摘要 几十年来，鸟类学家和生物学家一直使用雷达来表征鸟类的存在以及鸟类和其他生物空中目标的运动。X 波段和 S 波段海洋雷达收发器已成功用于自然资源管理 (NRM)、环境影响评估 (EIA) 和鸟类飞机撞击危险 (BASH) 管理等应用。在过去几年中，市场上出现了许多进步，其他进步也正在酝酿之中，带来了许多潜在的好处。这些包括：• 性能改进，• 连续目标数据记录，• 分析和可视化自动化，• 远程和无人值守操作，• 自动警报，• 广域覆盖，• 集中目标数据收集，• 多传感器融合，• 实时目标数据分发给远程用户，以及• 实时集成到第三方
鸟类雷达发展概述 – 过去、现在和未来 Tim J. Nohara，工学学士、工学硕士、博士、PE，Accipiter 雷达技术公司。 Peter Weber，工学学士、工学硕士，Accipiter 雷达技术公司。 Andrew Ukrainec，工学学士、博士，Accipiter 雷达技术公司。 Al Premji，工学学士、工学硕士、博士，Accipiter 雷达技术公司。 Graeme Jones，工学学士、博士，Accipiter 雷达技术公司。 关键词：鸟类、雷达、网络、鸟类、跟踪、检测、融合、自动化、打击、实时、咨询、BASH、经济实惠、飞机、3D、测高、目标提取、鸟类学、海洋、双波束 摘要 几十年来，鸟类学家和生物学家一直使用雷达来表征鸟类和其他生物空中目标的存在和运动。X 波段和 S 波段海洋雷达收发器已成功应用于自然资源管理 (NRM)、环境影响评估 (EIA) 和鸟类飞机撞击危险 (BASH) 管理等应用。在过去的几年中，市场上出现了许多进步，其他进步也正在不断涌现，带来了许多潜在的好处。这些包括： • 性能改进， • 连续目标数据记录， • 分析和可视化自动化， • 远程和无人值守操作， • 自动警报， • 广域覆盖， • 集中目标数据收集， • 多传感器融合， • 向远程用户实时分发目标数据，以及 • 实时集成到第三方态势感知应用程序和基于互联网的应用程序中。本文的目的是回顾并有组织地审视鸟类雷达技术的这些发展，以期提高我们对这套复杂工具的理解。通过回顾过去，我们将提供一个背景，以便人们更好地了解目前所取得的成就，以及技术和产品在未来仍需发展的方向。希望更好的理解将有助于利益相关者在今天和明天充分利用这些工具。1.简介 BASH 管理问题需要在相对较大的监视范围内对小型机动鸟类目标和飞机进行经济高效、实时（仅受较小延迟影响）的 3D 跟踪。本文的主题是满足 BASH 管理要求的机场鸟类雷达系统，因为它们也能够解决 NRM 和 EIA 应用。
一种自主互联网光谱传感系统，用于葡萄成熟的原位光学监测：设计，表征和操作
目前的工作提出了一种新颖的自动互联网（IoT）光谱传感系统，用于通过反射信号对葡萄成熟的现场光学监测。为此，开发，表征和操作在实验室和现场条件下量身定制的硬件。它包括三个互补模块：光学模块，主机模块和控制器模块。光学模块包括四个光电探测器和四个LED，最大发射波长为530、630、690和730 nm，它们与葡萄浆果直接接触。主机模块包括LED驱动程序和模拟前端，以获取信号。最后，控制器模块提供了对系统的完全控制，并确保数据存储，电源管理和连接性。该系统能够通过线性响应（R 2> 998）在4 - 100％的范围内测量反射率，并且在不同的光学单元之间具有很高的可重复性。这种设计使从红色收集反射信号成为可能（cv。Touriga Nacional）和白色（cv。Loureiro）实验室和现场环境中的葡萄品种。在整个成熟期（大约两个月）中，这种光学指纹（由不同的反射强度组成）与葡萄浆果质量参数的演变之间的关系进行了分析和讨论。实验室数据用于建立一个基于部分最小二乘正方形的多元模型，以预测两个品种中总可溶性固体（TSS）含量。ir）甚至荧光。模型误差（交叉验证中的均方根误差）分别为2.31和0.73°，Touriga Nacional和Loureiro分别为Brix。在系统实时预测TSS的潜力的说明性示例中，将该模型应用于在现场获取的数据。监测期内收集的现场观察结果还提供了有关光传感器无人值守操作期间可能发生的潜在问题的相关信息。此外，所提出的光学模块的模块化体系结构使使用不同的LED和光电视图以及光学过滤器的组装成为可能。这创造了使用相同原理在不同光谱范围内测量反射率的可能性（例如，本文所述的结果为这项技术的未来发展铺平了工作，其中包括基于反射数据的最相关的葡萄成熟参数的预测模型，以及作为无线传感器网络的一部分的操作。
如何引用本文：Sasi Kumar，A.，＆Aithal，PS，（2023）。使用深度CN进行脑机分类和预测的DeepQ残差分析
目的：在本文中，我们将持续探索脑机接口 (BCI) 的脑信号类型，并探索脑信号分析深度学习的相关概念。我们讨论在检测阿尔茨海默病 (AD)、脑瘤等两种脑部疾病方面的最新机器学习方法。此外，还简要概述了用于表征脑部疾病的各种标记提取技术。项目工作，由图像共振信息支持的肿瘤分类自动化工具。它由 ResNet Squeeze 的各种卷积神经网络 (CNN) 样本提供。目标：本文旨在使用深度学习概念分析脑部疾病的分类和预测。深度学习是计算机科学中的一组机器学习，其网络能够从非结构化或未标记的数据中进行无人值守的学习。也称为深度神经学习，是模仿人类大脑处理数据以用于物体检测、语音识别、语言翻译和呼叫的 AI 操作。方法论：为了通过测量输入句子中的语义来测试结果，可以创建具有相同值的嵌入向量。在这种情况下，使用具有不同含义的句子。由于很难收集大量标记数据，因此它模拟了其他句子中的信号。随着您的进步，使用来自前几层的共享输出的层来训练更复杂的功能。我们研究了深度学习方法的类型：带有 RNN 的 LSTM 模型、CNN 结果。CNN 是一个多层前馈神经网络。设备权重通过反向传播误差过程更新。记录 d 中时间段 t 的 TF-IDF。与传统的摘要模型不同，前向工程功能基于对所需记录域的理解。此外，该框架与人工缩写有关，然后可以使用人工缩写来推迟手动功能开发和记录标记的影响。结果：我们将跟踪这个 257 个因素的选择作为向量输入分类算法。它是以下形式的集合，包括输入层、卷积层、线性单元 (ReLU) 层、池化层、全耦合层。循环神经网络 (RNN) 是一种神经网络，它定义循环单元之间的连接。这创建了一个允许的内部网络区域。特征选择是一种广泛使用的方法，可以提高分类器的性能。在这里，我们研究了传统美容火灾与基于相关性的个性化选择的影响。原创性：使用带有 ResNet Squeeze 的深度 CNN 进行计算机分类和预测的方法分析脑部疾病。
火灾探测技术最新发展回顾
火灾探测技术最新发展回顾 刘志刚 和 Andrew K. Kim 火灾风险管理进展，加拿大国家研究委员会建筑研究所，安大略省渥太华，K1A 0R6，加拿大 摘要 由于传感器、微电子和信息技术的进步以及对火灾物理学的更深入理解，火灾探测技术在过去十年中取得了长足的进步。本文回顾了过去十年火灾探测技术的进展，包括各种新兴传感器技术（例如计算机视觉系统、分布式光纤温度传感器和智能多传感器）、信号处理和监控技术（例如通过互联网的实时控制）和集成火灾探测系统。讨论了与当前火灾探测技术相关的一些问题和未来的研究努力。 1.0 简介 随着传感器、微电子和信息技术的进步，以及对火灾物理学的更深入理解，过去十年中已经开发出许多新的火灾探测技术和概念。例如，现在已经有技术可以测量燃烧前或燃烧过程中产生的几乎所有稳定气态物质 [1]。分布式光纤温度传感器已被用于为隧道、地铁和车站等环境条件恶劣的应用提供防火保护 [2]。多个传感器检测到的多种火灾特征（如烟雾、热量和一氧化碳特征）可以通过智能算法同时处理，以智能区分火灾和非威胁性或欺骗性条件 [3]。此外，火灾探测系统与其他建筑服务系统集成，以减少误报、加快建筑疏散并协助灭火 [4]。火灾探测技术的进步有效减少了火灾造成的财产和生命损失。美国国家消防协会 (NFPA) 的数据显示，在美国，重大“家庭”火灾数量有所下降 - 从 1977 年的 723,500 起下降到 1997 年的 395,500 起，21 年间下降了 45.3%，部分原因是住宅中引入了低成本火灾探测器 [5]。然而，在过去十年中，隔热材料和建筑材料、家具和家具经历了从木材和棉花等天然材料到合成材料的重大转变。因此，生命和财产面临的风险发生了根本性变化，因为燃烧合成材料不仅会释放出高度危险的烟雾和有毒气体，还会释放出远远超过天然材料的一氧化碳[6]，导致逃生时间大幅减少。许多最需要保护的地点，如电信设施，都是无人值守和/或偏远的[7]，火灾导致的服务中断成本越来越高。例如，加拿大贝尔公司开关处发生的电气火灾
提交至《冰川学杂志》，2024 年 4 月 9 日；接受；2024 年 11 月 5 日联系人：T. Scambos，tascambos@colorado.edu，720/891-8518 运行标题：AM
摘要 自动气象学 - 冰 - 地球物理观测系统 3 (AMIGOS-3) 是一个多传感器冰上海洋系泊和天气、摄像机和精密 GPS 测量站，由 Python 脚本控制。该站设计为部署在极地浮冰上，无人值守运行长达数年。海洋系泊传感器（Seabird MicroCAT 和 Nortek Aquadopp）记录电导率、温度和深度（CTD；以 10 分钟为间隔报告）以及流速（每小时报告一次）。Silixa XT 光纤分布式温度传感 (DTS) 系统通过冰和海洋柱提供温度曲线时间序列，节奏为 6/天到 1/周，具体取决于可用的站点功率。站点数据的子集由铱调制解调器遥测。双向通信使用单脉冲数据和文件传输协议，有助于站点数据收集更改和电源管理。电源由太阳能电池板和密封铅酸电池系统提供。 2020 年 1 月，思韦茨东部冰架 (TEIS) 安装了两套 AMIGOS-3 系统，可提供持续到 2022 年的数据。我们讨论了该系统的组成部分，并介绍了几组数据集，总结了观测到的气候、冰和海洋状况。关键词：仪器仪表、冰川学、实地观测、自动化、气候变化 1 简介 全年监测环境或地球物理系统是了解其演变过程的关键部分，而确定表征对变化（例如气候变化）的反应的事件则有助于更好地预测系统将如何演变。由于极地冬季环境带来的挑战，建立长期自动监测对于极地地区尤其困难。尽管自从早期发表有关类似站点的文章（Scambos 等人，2013 年）以来，已经开发出了各种各样的用于极地工作的自主观测系统，但迄今为止的大多数自动化系统都是针对特定的主要测量（例如地震活动、冰或岩石运动、天气监测或海洋状态）。这里我们描述了一个系统，该系统旨在同时观察多个环境和地球物理参数，观察区域内正在发生复杂且相互关联的变化。冰面或冰底快速融化的区域、异常的冰架或冰川动态或自由漂移的冰山都是这种多传感器多年观测系统的潜在场所。连续数年收集的气候-冰-海洋观测数据极大地促进了对气候（或天气）、海洋环流、冰损失和冰川加速之间局部尺度相互作用的理解和建模。自动气象学-冰-地球物理-观测系统-3（以下简称“AMIGOS-3”）站已经为多项已发表的研究做出了贡献，这些研究涉及气候、海洋、以及冰架上的冰川过程（Lee 等人，2019 年；Wåhlin 等人，2021 年；Alley 等人，2021 年；Wild 等人，2021 年；2022 年；Dotto 等人，2022 年；Maclennan 等人，2023 年）。