计算机是一种电子设备,它可以根据一组称为程序的指令执行各种操作。它是一种快速数据处理电子机器。它可以为所有复杂情况提供解决方案。它接受来自用户的数据,将数据转换为信息并给出所需的结果。因此,我们可以将计算机定义为将数据转换为信息的设备。数据可以是任何东西,例如在各个科目中获得的分数。它也可以是一个国家所有学生的姓名、年龄、性别、体重、身高等,以及储蓄、投资等。计算机是根据其功能定义的。计算机是一种接受数据、存储数据、根据需要处理数据、在需要时检索存储的数据并以所需格式打印结果的设备。
计算机借助大型望远镜,可以捕捉行星、地球、月球、小行星、恒星、彗星、星系、其他天体以及宇宙中未知物质的高质量图像。数码摄影改变了天文学的方式,因为我们可以改变图像和颜色,使用滤镜和卫星信息来更清晰地查看图像。我们可以放大图像,看到比肉眼更多的内容。著名的哈勃太空望远镜由美国宇航局于 1990 年发射,在计算机的帮助下,它继续向地球传输数以千计的宇宙图像。如果计算的话,我们每周从哈勃望远镜获得的数据有 120 千兆字节。
作为精神疾病患者的神经影像学,对大脑功能和结构进行非侵入性测量是研究鉴别性生物标志物的有用且强大的工具。迄今为止,功能性磁共振成像 (fMRI) 和结构性磁共振成像 (sMRI) 是最常用的技术,可提供关于大脑功能、结构及其连接的多种视角。最近,人们越来越关注将机器学习 (ML) 技术、模式识别方法应用于神经影像数据,以表征与疾病相关的大脑结构和功能改变并识别表型,例如,用于转化为临床和早期诊断。我们的目的是根据 PRISMA 声明提供系统评价,支持向量机 (SVM) 技术使用来自功能性磁共振成像的神经影像学数据作为输入,对 SCZ 患者和健康对照进行诊断区分。我们纳入了使用 SVM 作为 ML 技术对被诊断为精神分裂症的患者进行的研究。在筛选过程结束时,从最初的 660 篇论文样本中,选出了 22 篇文章,并纳入我们的评论中。与任何当前可用的评估或临床诊断方法相比,该技术可以成为一种有效、廉价且非侵入性的方法,用于在早期识别和检测患者,从而节省宝贵的时间。SVM 模型的更高精度和 ML 技术的新集成方法可以在疾病早期检测患有 SCZ 或其他主要精神疾病的患者或在不久的将来潜在地确定他们的神经影像学风险因素方面发挥决定性作用。
注意 本文件由美国运输部赞助发布,旨在交流信息。美国政府对其内容或使用不承担任何责任。美国政府不认可产品或制造商。此处出现的贸易或制造商名称仅仅是因为它们被认为对本报告的目标至关重要。本报告中的调查结果和结论均为作者的观点,并不一定代表资助机构的观点。本文件不构成 FAA 政策。有关其使用,请咨询技术文档页面上列出的 FAA 赞助组织。本报告可在联邦航空管理局 William J. Hughes 技术中心的全文技术报告页面:actlibrary.tc.faa.gov 以 Adobe Acrobat 便携式文档格式 (PDF) 获得。
摘要 在不久的将来,加拿大境内的紧急服务将支持新技术,以便 9-1-1 呼叫中心和消防员了解紧急情况。无人机就是这样一种技术。为了了解在紧急响应中使用无人机的好处和挑战,我们对拨打过 9-1-1 的公民和应对各种日常紧急情况的消防员进行了一项研究。我们的结果表明,无人机对消防员和 9-1-1 呼叫者都有许多好处,包括情境感知和社会支持,让呼叫者感到有帮助正在路上的保证。隐私基本上不是问题,但安全问题尤其出现在无人机的复杂用途(例如室内飞行)中。我们的研究结果表明,设计无人机系统的机会在于帮助人们对紧急响应无人机产生信任感,并通过更复杂的无人机系统缓解隐私和安全问题。
摘要 在不久的将来,加拿大境内的紧急服务将支持新技术,以便 9-1-1 呼叫中心和消防员了解紧急情况。无人机就是这样一种技术。为了了解在紧急响应中使用无人机的好处和挑战,我们对拨打过 9-1-1 的公民和应对各种日常紧急情况的消防员进行了一项研究。我们的结果表明,无人机对消防员和 9-1-1 呼叫者都有许多好处,包括情境感知和社会支持,让呼叫者感到有帮助正在路上的保证。隐私基本上不是问题,但安全问题尤其出现在无人机的复杂用途(例如室内飞行)中。我们的研究结果表明,设计无人机系统的机会在于帮助人们对紧急响应无人机产生信任感,并通过更复杂的无人机系统缓解隐私和安全问题。
人类操作员是稳定、安全的电力系统不可或缺的一部分。尽管人们越来越关注自动化改进,但理解和培训人类操作员的重要性可能被低估了。本文讨论了一个通过评估人类相对于使用最优控制理论确定的参考操作员模型的表现来增强操作员培训计划的项目。除了建立一个简单的基于计算机的操作员工作站以供将来培训之外,本文还介绍了人机回路电力系统实验的最优控制响应设计方法。介绍了整个系统模型。将最优控制器综合方法应用于模型系统并设计了最优控制器。然后将最优控制器的性能与人类受试者的性能进行比较。
近距离微型无人机摄影测量用于建筑调查 L. Carnevali 1、E. Ippoliti 1、F. Lanfranchi 1、S. Menconero 1、M. Russo 1*、V. Russo 2 1 罗马大学建筑历史、表现与修复系,00161 罗马,意大利 - (laura.carnevali、elena.ippoliti、fabio.lanfranchi、sofia.menconero、m.russo)@uniroma1.it) 2 Errealcubo 工作室,40137 博洛尼亚,意大利 - ing.valentinarusso@gmail.com 第 II/WG II/2 委员会 关键词:微型无人机、建筑调查、立面采集、数据比较、仪器验证 摘要:历史立面的调查存在几个瓶颈,主要与几何结构、装饰框架、自然或人工障碍物的存在、环境限制有关。城市环境带来了额外的限制,受地面采集活动的约束,导致建筑数据丢失。TLS 和近距离摄影测量的集成允许覆盖这些东西,但不能克服由于地面视角而产生的阴影效应。去年,无人机在调查活动中的大量使用扩大了调查能力,加深了对建筑分析的了解。与此同时,不同国家出台了几项行为规则,规范了无人机在不同领域的使用,严重限制了它们在城市地区的应用。最近,已经出现了非常小巧轻便的平台,可以部分克服这些规则限制,为非常有趣的未来场景开辟了道路。本文介绍了一种非常小的 RPAS(不到 300 克)的应用,配备了一台低成本相机,用于对博洛尼亚(意大利)一座历史建筑立面进行近距离摄影测量调查。建议的分析试图指出系统的准确性和细节采集能力。本文的最终目的是验证该新平台在建筑测量流程中的应用,拓展近景摄影测量在建筑采集过程中的未来应用。
这位乘客是一位经验丰富的飞行员,他不是俱乐部成员,这是他第一次驾驶这架飞机。他解释说,在释放缆绳后,他们转向跑道延长线,试图“捕捉树林空地上的上升气流”。由于没有成功获得高度,他们决定从南边返回机场,以便在那里降落。这位乘客说,他认为当他们越过 10 号跑道的门槛时,他们相对于机场跑道的高度很低。他意识到滑翔机具有较高的“干净下降率”(4)。他们最初的目标是降落在对面的 QFU(10 号跑道上),但跑道很繁忙,因为正在准备第二个绞盘。然而,由于他们的高度很低,他们无法再到达 28 号跑道。他们决定通过飞行 L 形机动降落在 01 号跑道上。
超轻型飞机航空摄影的实际经验表明,由于载体重量轻,摄影飞行剥离很复杂。为了克服这个问题,必须在等高线较差的地形上建造人工地面目标。另一方面,使用导航卫星系统可以解决获得高质量航空摄影的问题。在这方面,建议的下一步是为超轻型飞机配备大地测量卫星系统,以确定照片投影中心的坐标。然而,需要深入研究超轻型飞机驾驶时的飞行坡度对卫星信号接收稳定性和导航系统定位精度的影响。