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World File Search System校准精度
三十年的 Landsat 仪器 - ASPRS
光学传感器可以吸收光子并输出数字比特流，这种转换依赖于众多技术的最新进展，包括光学、精密机电、探测器、先进材料、低温技术和信号处理。这些传感器的开发遵循了一条逐渐复杂的道路，利用了这些技术的进步。每一次连续的传感器开发工作都平衡了技术风险、性能和可靠性，以满足日益苛刻的任务目标，但这种技术进步受到预算和进度压力的制约，这些压力通常在选择有效载荷设计方面起着决定性作用，特别是对于 Landsat 6 和 7。尽管如此，更新技术的注入为可能看起来相似的仪器增加了新的内部功能和改进。多年来，空间分辨率、光谱覆盖范围、辐射灵敏度、校准精度和可靠性都得到了升级。
通过表示本地功能和全局空间上下文
摘要 - LiDar-Camera校准在自主驾驶中起着至关重要的作用。然而，操作诱导的因素（例如物理振动和温度变化）降低了部署前校准精度，从而导致了环境感知性能恶化。最近的重新校准方法通过利用LiDAR和相机的相对属性，在没有目标板的情况下实现了在线校准。尽管如此，我们还是为LIDAR-CAMERA在线校准提供了一个新颖的框架，该框架采用了变压器网络来学习相机与激光雷达传感器之间的重要相互作用。此外，我们的新型框架设计通过利用两个传感器之间的对应点信息来促进有效的校准。这允许利用全球空间上下文，并通过整合跨模态的信息来实现高性能。实验结果表明，与最先进的基准相比，我们的方法证明了表现出色的性能。
机载频域 EM — 回顾与预览
四十多年前，频域电磁 (FDEM) 方法促成了首次航空电磁 (AEM) 发现。尽管早期面临来自时域技术的竞争，但 FDEM 尤其是直升机电磁 (HEM) 多年来蓬勃发展并多样化，成为采矿勘探的主要工具之一。随着传感器和解释技术的成熟，应用变得越来越定量，特别是在工程和环境任务中。为这些应用开发的 FDEM 方法的改进现在正应用于矿产勘探。校准精度和稳定性已成为这些定量调查数据解释质量的重要因素。随着技术的不断改进，诸如检测细微特征等困难的勘探问题（由于系统精度和分辨率不足而目前无法访问）正变得可处理。勘探人员和仪器/解释专家的共同努力对于这些新应用的开发至关重要。未来十年的技术改进可能包括系统硬件和软件的进一步集成、引入具有更宽光谱范围和密度的系统、增强校准能力、减少系统噪声和漂移以及更好地跟踪传感器方向。
muli-ev：保持不受干扰的激光雷达 - 事件校准
尽管对增强自动驾驶汽车的感知系统的兴趣越来越大，但事件摄像机和激光镜头之间的在线量化是在捕获全面的环境信息方面的两个传感器，但无法探索全面的环境信息。我们介绍了Muli-ev，这是第一个针对用LIDAR对事件摄像机进行型校准的基于深度学习的框架。此范围对LIDAR和事件摄像机的无缝集成至关重要，从而实现了动态的实时校准调整，这对于保持最佳传感器对齐方式至关重要。对DSEC数据集中介绍的现实世界的严格评估，Muli-ev不仅可以实现校准精度的实质性提高，而且还为在移动平台中的事件摄像机集成了LIDAR。我们的发现揭示了Muli-ev在自主驾驶中增强感知系统的安全性，可靠性和整体性能的潜力，这标志着其现实世界的部署和有效性迈出了重要一步。
构建用于检测KRAS/NRAS/EGFR/BRAF/MET突变的参考材料面板
摘要背景缺乏高质量的下一代测序（NGS）参考材料（RM）阻碍了中国液体活检的临床使用。目的本研究旨在在非小细胞肺癌（NSCLC）相关的KIT肺癌（NSCLC）肉瘤病毒癌（KRAS）/神经母细胞瘤ras Oncogene（NRAS）/epidermal brfe（egigermal raf）（egigermal raf）（egigermal raf）（e-graf）brf）（e-eg ki tipp）（e-eg ki tipp raf）（e-graf）（egigermal raf）（e-eg kin frffipp raf） 目的旨在开发全国RM外部质量评估和绩效评估。 ）/间质 - 上皮过渡因子（MET）遗传测定，使用血浆循环肿瘤DNA（CTDNA）。 方法由NGS检测到并通过Sanger测序进行验证以建立RM。 细胞系基因组DNA被剪切，并以10％浓度刺激基底等离子体CfDNA。 然后，通过四个测序平台确定校准精度。 平均值被以基础等离子体为RM面板的0.1％，0.1％，0.3％，1％和3％的浓度。 然后，邀请五名制造商评估RM面板的性能。 结果选择了20个具有23个临床重要突变的细胞系，包括KRAS中的六个突变，NRAS中的两个突变，三个突变，在BRAF中进行了3个突变，在磷脂酰肌醇-4,5-双磷酸3-激酶3-激酶催化亚基α（PIK3CA）中，六个突变，其中6个突变，其中有6个突变，pik3CA（PIK3CA），六个中的EGFR中的6个EGFR，EGFR，一个EGFR增益（4-5-5概率）和一份（2-5）。 RM面板由87个样本组成，包括以四个浓度（0.1％，0.3％，1％和3％），一个MET增益，一个EGFR增益和一种野生型的21个突变。目的旨在开发全国RM外部质量评估和绩效评估。 ）/间质 - 上皮过渡因子（MET）遗传测定，使用血浆循环肿瘤DNA（CTDNA）。 方法由NGS检测到并通过Sanger测序进行验证以建立RM。 细胞系基因组DNA被剪切，并以10％浓度刺激基底等离子体CfDNA。 然后，通过四个测序平台确定校准精度。 平均值被以基础等离子体为RM面板的0.1％，0.1％，0.3％，1％和3％的浓度。 然后，邀请五名制造商评估RM面板的性能。 结果选择了20个具有23个临床重要突变的细胞系，包括KRAS中的六个突变，NRAS中的两个突变，三个突变，在BRAF中进行了3个突变，在磷脂酰肌醇-4,5-双磷酸3-激酶3-激酶催化亚基α（PIK3CA）中，六个突变，其中6个突变，其中有6个突变，pik3CA（PIK3CA），六个中的EGFR中的6个EGFR，EGFR，一个EGFR增益（4-5-5概率）和一份（2-5）。 RM面板由87个样本组成，包括以四个浓度（0.1％，0.3％，1％和3％），一个MET增益，一个EGFR增益和一种野生型的21个突变。目的旨在开发全国RM外部质量评估和绩效评估。 ）/间质 - 上皮过渡因子（MET）遗传测定，使用血浆循环肿瘤DNA（CTDNA）。 方法由NGS检测到并通过Sanger测序进行验证以建立RM。 细胞系基因组DNA被剪切，并以10％浓度刺激基底等离子体CfDNA。 然后，通过四个测序平台确定校准精度。 平均值被以基础等离子体为RM面板的0.1％，0.1％，0.3％，1％和3％的浓度。 然后，邀请五名制造商评估RM面板的性能。 结果选择了20个具有23个临床重要突变的细胞系，包括KRAS中的六个突变，NRAS中的两个突变，三个突变，在BRAF中进行了3个突变，在磷脂酰肌醇-4,5-双磷酸3-激酶3-激酶催化亚基α（PIK3CA）中，六个突变，其中6个突变，其中有6个突变，pik3CA（PIK3CA），六个中的EGFR中的6个EGFR，EGFR，一个EGFR增益（4-5-5概率）和一份（2-5）。 RM面板由87个样本组成，包括以四个浓度（0.1％，0.3％，1％和3％），一个MET增益，一个EGFR增益和一种野生型的21个突变。目的旨在开发全国RM外部质量评估和绩效评估。 ）/间质 - 上皮过渡因子（MET）遗传测定，使用血浆循环肿瘤DNA（CTDNA）。方法由NGS检测到并通过Sanger测序进行验证以建立RM。细胞系基因组DNA被剪切，并以10％浓度刺激基底等离子体CfDNA。然后，通过四个测序平台确定校准精度。平均值被以基础等离子体为RM面板的0.1％，0.1％，0.3％，1％和3％的浓度。然后，邀请五名制造商评估RM面板的性能。结果选择了20个具有23个临床重要突变的细胞系，包括KRAS中的六个突变，NRAS中的两个突变，三个突变，在BRAF中进行了3个突变，在磷脂酰肌醇-4,5-双磷酸3-激酶3-激酶催化亚基α（PIK3CA）中，六个突变，其中6个突变，其中有6个突变，pik3CA（PIK3CA），六个中的EGFR中的6个EGFR，EGFR，一个EGFR增益（4-5-5概率）和一份（2-5）。RM面板由87个样本组成，包括以四个浓度（0.1％，0.3％，1％和3％），一个MET增益，一个EGFR增益和一种野生型的21个突变。所有五家公司的3％，1％和0.3％样本的检测率为100％。对于0.1％的浓度，15个样本的结果不一致，但至少有3家公司对每个突变都有正确的结果。为等离子ctDNA的KRAS / NRAS / EGFR / BRAF / MET突变面板的结论RM开发了，这对于对独立实验室的性能的质量控制至关重要。
NOEMA-A 阶段.pdf - IRAM
接收器温度和改进的孔径效率将使四个波段的谱线灵敏度提高 3 倍（观测速度提高 9 倍）。当查看线测量和连续灵敏度时，增益数字变得更加引人注目：配备边带分离混频器的 NOEMA 阵列总带宽为 32 GHz（双极化中为 2SB），将使连续灵敏度提高 5 倍（或观测速度提高 25 倍）。这显然是探测灵敏度的重大突破，例如，高红移的弱星系群远低于最近在毫米和亚毫米波长下进行的河外星系调查的源混淆极限。对于线测量和红移 CO 发射搜索将获得类似的增益。由于对扩展源的灵敏度与阵列合成光束的大小紧密相关，因此将 PdBI 的角分辨率加倍需要 3-4 倍的灵敏度才能最佳地满足科学要求。使用 6 个元件，只需在观察时间上进行昂贵的投资即可提供所需的灵敏度。基线长达 1600 米的 12 天线阵列提供了出色的测绘能力，合成光束面积缩小了 3 到 4 倍，动态范围大大改善（倍数 > 20-100）。NOEMA 仅具有两种阵列配置，还将提供更高的校准精度、更高的观察效率以及在扩展配置下每年超过 4 个月的连续天文操作。NOEMA 校正大气相位变化的能力对于在四个毫米波段实现高效、灵活的操作（空间分辨率低至 0.1”）具有重要意义。图2：NOEMA 的空间分辨率与当前和未来的（亚）毫米波阵列相比。NOEMA 旨在覆盖 70 – 370 GHz 范围。
BI Guido 等人：一种评估基于自然的解决方案的影响的综合建模方法 2673
（美国陆军工程兵团，2021 年）。校准程序通过自动校准每个子流域的参数来执行。如果子流域在出口处有洪水计，则单独校准参数。如果没有，则同时校准多个子流域。校准从上游到下游逐步进行。图 7、8 和 9 显示了八个洪水测量站对飓风马修和佛罗伦萨的模拟水文图。总体而言，两个飓风模型都很好地校准了观测到的水文图趋势。根据表 5 所示的性能指标结果，获得的校准精度良好。校准后的参数显示出特定的趋势，可以比较两种飓风的行为。马修模型校准所需的 CN 值高于弗洛伦斯模型，这可能表明前一次事件期间的前期湿度条件 (AMC) 更潮湿。这一观察结果与其他关于伦伯河这些风暴的研究相符（北卡罗来纳州应急管理部门，2018 年；Doll 等人，2020 年），并与 Williams 等人 (2020 年) 的发现一致，他们强调了飓风马修前一个月的大量降雨。此外，据观察，在两次飓风模拟中，大多数校准的 CN 值都在干燥和正常 AMC 之间的估计范围内。这种影响可以归因于流域土壤中的干燥 AMC；然而，这与之前关于飓风马修之前一个潮湿月份的发现相矛盾。另一种解释可以归因于水滞留和积水效应，预计这些效应会减少流域的总径流量。此外，水滞留和积水效应会影响校准的蓄水系数和集水时间，导致校准的蓄水系数和集水时间通常高于最初估计值。伦伯顿洪水站的水文图显示双峰行为，有两个明显的洪水峰值，一个发生在降雨高峰当天，另一个发生在 3 至 4 天后（见图 7）。据推测，第一个峰值对应于子流域对洪水的反应，而第二个峰值是由来自上游部分的延迟流量产生的。上游流域的行程时间值比预期的要大得多，