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高工作量飞行期间彩色编码平视飞行符号的工作量优势 Blundell, J., Scott, S., Harris, D., Huddlestone, J. & Richards, D. 作者后印本（已接受）存放在考文垂大学存储库原始引用和超链接：Blundell, J, Scott, S, Harris, D, Huddlestone, J & Richards, D 2020, '高工作量飞行期间彩色编码平视飞行符号的工作量优势', Displays, vol. 65, 101973。https://dx.doi.org/10.1016/j.displa.2020.101973 DOI 10.1016/j.displa.2020.101973 ISSN 0141-9382 出版商：Elsevier © 2020，Elsevier。根据 Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International 许可 http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ 版权所有 © 和道德权利归作者和/或其他版权所有者所有。无需事先许可或付费，即可下载副本用于个人非商业研究或学习。未经版权所有者事先书面许可，不得复制或大量引用本项目。未经版权持有者正式许可，不得以任何方式更改内容或以任何格式或媒介进行商业销售。本文档是作者的印刷后版本，包含同行评审过程中商定的任何修订。出版版本和此版本之间可能存在一些差异，如果您想引用出版版本，建议您参考出版版本。
高工作量飞行期间彩色编码平视飞行符号系统的工作量优势 Blundell, J., Scott, S., Harris, D., Huddlestone, J.& Richards, D. 作者印后 (已接受) 存放于考文垂大学资料库 原始引用和超链接：Blundell, J, Scott, S, Harris, D, Huddlestone, J & Richards, D 2020, '高工作量飞行期间彩色编码平视飞行符号系统的工作量优势', Displays, vol.65, 101973。https://dx.doi.org/10.1016/j.displa.2020.101973 DOI 10.1016/j.displa.2020.101973 ISSN 0141-9382 出版商：Elsevier © 2020，Elsevier。根据 Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International 许可 http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ 版权所有 © 和道德权利由作者和/或其他版权所有者保留。可以下载副本用于个人非商业研究或学习，无需事先许可或收费。未经版权持有人书面许可，不得复制或大量引用本项目。未经版权持有人正式许可，不得以任何方式更改内容或以任何格式或媒介进行商业销售。本文档是作者的印刷后版本，包含同行评审过程中商定的任何修订。已发布版本和此版本之间可能仍存在一些差异，如果您想引用已发布版本，建议您查阅已发布版本。
高工作量飞行期间颜色编码平视飞行符号系统的工作量优势 Blundell, J., Scott, S., Harris, D., Huddlestone, J. 和 Richards, D. 作者印后 (已接受) 存入考文垂大学资料库 原始引用和超链接：Blundell, J, Scott, S, Harris, D, Huddlestone, J 和 Richards, D 2020, '高工作量飞行期间颜色编码平视飞行符号系统的工作量优势', Displays, vol. 65, 101973. https://dx.doi.org/10.1016/j.displa.2020.101973 DOI 10.1016/j.displa.2020.101973 ISSN 0141-9382 出版商：Elsevier © 2020，Elsevier。根据 Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International 许可 http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ 版权 © 和道德权利由作者和/或其他版权所有者保留。 可以下载副本用于个人非商业研究或学习，无需事先许可或付费。 未经版权所有者书面许可，不得复制或大量引用本项目。 未经版权所有者正式许可，不得以任何方式更改内容或以任何格式或媒体进行商业销售。 本文档是作者的印后版本，包含同行评审过程中商定的所有修订。 已发布的版本和此版本之间可能仍存在一些差异，如果您想引用它，建议您查阅已发布的版本。
高工作量飞行期间颜色编码平视飞行符号系统的工作量优势 Blundell, J.、Scott, S.、Harris, D.、Huddlestone, J. 和 Richards, D. 作者印后 (已接受) 存入考文垂大学资料库 原始引用和超链接：Blundell, J、Scott, S、Harris, D、Huddlestone, J 和 Richards, D 2020, '高工作量飞行期间颜色编码平视飞行符号系统的工作量优势', Displays, vol. 65, 101973. https://dx.doi.org/10.1016/j.displa.2020.101973 DOI 10.1016/j.displa.2020.101973 ISSN 0141-9382 出版商：Elsevier © 2020，Elsevier。根据 Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International 许可 http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ 版权 © 和道德权利由作者和/或其他版权所有者保留。 可以下载副本用于个人非商业研究或学习，无需事先许可或付费。 未经版权所有者书面许可，不得复制或大量引用本项目。 未经版权所有者正式许可，不得以任何方式更改内容或以任何格式或媒体进行商业销售。 本文档是作者的印后版本，包含同行评审过程中商定的所有修订。 已发布版本和此版本之间可能仍存在一些差异，如果您想引用它，建议您查阅已发布版本。
冠状病毒资本项目基金样本拨款计划和计划方案（来自财政门户网站）
填写完此表后，请点击检查错误并提交计划按钮提交表格。如果财政部认为计划计划中不符合资本项目基金指南中规定的标准或需要更多信息才能批准，受助人将有机会修改并重新提交这些部分。财政部工作人员在审查提交的计划时，可能会就任何问题或需要澄清的问题与受助人指定的联系人联系。如需进一步说明，请参阅资本项目基金网站上的常见问题解答文件。术语具有 CPF 指南中定义的含义。TAB 2：分配表正如 CPF 指南中所述，受助人可以将赠款资金用于一种或多种类型的合格项目，这些项目按用途类型列于下表中。为每个提交的计划计划仅选择一种合格的用途类型。例如，使用资金同时用于宽带基础设施和多功能社区设施的受助人将为每种合格的用途类型提交一份计划计划。每项计划计划必须符合以下合格用途类型之一，但受助人可以针对每种合格用途类型提交多个计划计划。例如，将资金用于与宽带基础设施相关的两个不同计划的受助人将提交两个单独的计划计划。计划用途表
样本项目提名表1
第3节：提名类别选择您提交此提名的类别。（请选择一个。有关类别描述，请参见此应用程序的最后页面。请注意，MLC编辑团队在每个提名的适当类别上都有最终决定。）__ Artificial Intelligence and Machine Learning __ Collaborative Ecosystems __ Digital Network Connectivity __ Digital Supply Chains __ Engineering and Production Technology __ Enterprise Integration and Technology __ Operational Excellence __ Sustainability and the Circular Economy __ Transformational Business Cultures Section 4: Project Information 1.项目标题。请为该项目提供批准用于公共发布的标题。2。项目摘要。请提供提名项目的描述，包括该项目起源的原因及其所提供的好处。（250个单词限制）3。项目时间表。请提供有关项目开发，启动和完成的关键日期列表。表示仍有待实现的阶段（如果适用）。4。过程影响。描述该项目如何改变关键过程，提高绩效，提高成本效益和/或为公司创造了全新的价值维度。（400个单词限制）5。业务影响和投资回报率。（400个单词限制）6。战略影响和规模。（400个单词限制）7。成就和创新。（250个单词限制）8。支持技术。描述该项目如何在公司的财务上或相对于市场份额，声誉或客户满意度以及项目成本在财务或其他资源，实现的硬和软福利方面以及有关特定流程改进的财务收益和指标时如何帮助。描述该项目如何帮助促进公司的长期业务目标，进一步进一步发展其数字化转型和/或扩大其未来的增长机会，以及该项目的规模或潜在的规模或潜在的规模。描述该项目如何提高公司的竞争力或允许其交付并实现更大的价值，以及该项目或其结果的创新性。通过其他奖项计划，行业团体，机构等包括任何其他认可。请列出用于支持该项目的关键技术和服务（如果有）。（示例：诸如CAD，PLM，模拟/可视化等设计/开发应用程序； ERP和CRM Systems之类的企业应用程序软件； IoT平台； Control/Automation Systems；网络和通信技术； Data/Analytics Applications; Data/Analytics Applications; Advanced Analytics; Advanced Robotics; Professional Services; Professional Services等）
Oberon可再生能源项目，环境评估 附录T尘埃控制计划-BLM国家NEPA登记册 附录一本项目地图书 - BLM国家NEPA注册 附录E，Spayvac疫苗研究建议 附录的泄漏预防和响应计划 第1卷Rock Springs RMP修订草案EIS 天秤座太阳能项目公共范围会议预设 Caballero太阳能项目 西南十字路口太阳能项目 TAP太阳能项目-BLM National NEPA注册 地热探索资源操作CX ... 沿海普通石油和天然气租赁计划的决策记录 Gunnison Sage-Grouse的最终恢复计划...
土地管理局（BLM）已根据1969年《国家环境政策法》（NEPA，42 U.S.C.第4321条），环境质量委员会（CEQ）条例（40联邦法规[CFR]第1500-1508部分）1，内部NEPA调节部（43 CFR Part 46）和BLM NEPA手册H-1790-1，Oberon Renewable Energy Project Project for Ip oberon，oberon，oberon，llc，llc， LLC。blm需要考虑修订的加利福尼亚沙漠保护区（CDCA）计划，因为Oberon可再生能源项目可能不符合CDCA计划的所有保护和管理措施（CMAS），该计划是由沙漠可再生能源保护计划（DRECP）Lupa（DRECP）LUCTIES（DRECP）批准的。
资本项目商业计划指南
项目委员会可能负责监督各部委或机构目前正在开发的一个或多个主要资本项目。治理结构的组成因项目需求而异（例如来自地区医院区或学校董事会的代表），可能包括副部长、机构高管和其他高级管理人员。各部委和机构在建立治理结构时也可能考虑性别和多样性，以确保在决策和项目设计中承认并纳入不同的观点。
资本项目的概念计划指南
•预测对政府服务的需求（例如客户案壳增长和组成，预测流量量）在中期或长期内描述了现有资产的容量和/或功能的程度或无法满足预测的需求或目的（例如预测设施空间利用率的变化，程序策略的变化，运输走廊上的旅行时间，入射频率）。应努力确定可能影响未来需求的技术或气候趋势等趋势；和
搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞（本项目）的环境影响评估中，位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前，香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主，而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙，人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作，通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察，探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计，可实现模块化，并可成功部署在各种结构中，确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势，可满足户外环境长期监测的需求：(i) 自动连续录制；(ii) 高分辨率视频；(iii) 高帧率视频；(iv) 巨大的本地数据存储；(v) 保护恶劣环境（例如极端天气条件）。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频，同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后，实施了 AI 算法，以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭，即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题，我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中，我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化，这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征，例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种，平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势，能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段，以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。
搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞（本项目）的环境影响评估中，位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前，香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主，而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙，人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作，通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察，探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计，可实现模块化，并可成功部署在各种结构中，确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势，可满足户外环境长期监测的需求：(i) 自动连续录制；(ii) 高分辨率视频；(iii) 高帧率视频；(iv) 巨大的本地数据存储；(v) 保护恶劣环境（例如极端天气条件）。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频，同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后，实施了 AI 算法，以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭，即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题，我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中，我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化，这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征，例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种，平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势，能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段，以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。
黑河泵站改进资本项目战略
• 严重洪水事件期间处于危险中的区域包括伦顿、肯特和图克维拉的 2,800 多英亩土地和 640 栋建筑，评估价值为 44 亿美元（土地和改良物）。该站的设计和定位还旨在通过将溢流泵回格林河水道，在上游失去格林河防洪能力的情况下提供帮助。 • BRPS 操作易受地震和结构影响。在地震期间和地震之后，设施下方和附近的土壤液化可能导致该站脱机，并对设施和设备造成结构损坏。 • 现有的鱼类通道系统会危害鱼类，并阻碍多种物种的上游/下游迁徙，包括濒临灭绝的普吉特湾奇努克鲑鱼。