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基于机器学习的番茄 ( Solanum lycopersicum ) 植物疾病分类 = 基于机器学习的番茄 ( Solanum lycopersicum )植物疾病分类
在孟加拉国，番茄种植面临重大挑战，因为它易受各种微生物、寄生虫和细菌感染。通常，这些疾病的早期症状首先出现在根部和叶子中，使及时检测变得复杂。这项研究解决了及时准确检测番茄植株疾病的挑战，这对于有效的植物保护管理至关重要。传统的人工检查方法既耗时又主观，导致实施必要的保护措施的延误。因此，使用图像处理技术和机器学习算法快速可靠地检测番茄植株叶片中的疾病，旨在简化化学应用反应的检测过程。在不同光强度、视线角度和距离下捕获了一个包含 250 张番茄植株叶片图像的数据集。应用图像增强技术来增加数据集，共得到 529 张图像。这些图像被转换为 LAB 彩色图像，然后使用 OTSU 算法分割叶片图像并估计受影响患病区域的百分比。还从分割的叶片图像中提取了各种纹理特征以创建训练数据集。机器学习算法，包括支持向量机 (SVM)、K 近邻 (KNN) 和决策树，都使用该数据集进行训练和评估，以将图像分类为健康或患病。二次 SVM 算法为该数据集提供了 97.7% 的最高测试准确率。这种非破坏性处理对于提高疾病检测效率和减少番茄生产损失有着巨大的希望，无论是在孟加拉国当地还是全球。
不列颠哥伦比亚省地形测绘指南和标准
序言和致谢 指南和标准的目的和内容 致谢 1.0 介绍 1.1 历史回顾 1.2 地形测绘和地表地质测绘：定义和比较 2.0 不列颠哥伦比亚省地形和地表地质图的来源 2.1 介绍 2.2 机构 2.3 现行测绘计划 2.3 地形测绘人员和地形测绘资质 3.0 地形图的使用 3.1 现有地图用户 4.0 基本地形图 4.1 地形多边形的定义 4.2 划定地形多边形 4.3 多边形边界线 4.4 地形符号：字母符号 4.5 现场符号 4.6 地图比例尺和地形勘测强度等级(TSIL) 5.0 方法论 I：启动项目 5.1 确定项目目标 5.2 选择地图比例尺和调查强度等级 5.3 选择航空照片 5.4 回顾先前的工作，包括先前的测绘 6.0 方法论 II：航空照片解释 7.0 方法论 III：实地工作 7.1 目标 7.2 实地工作所需时间 7.3 初始程序 7.4 观测地点 7.5 实地检查方法 7.6 收集的数据和数据表格 7.7 数据模型 7.8 样本收集和实验室分析 7.9 收集基岩数据 7.10 晚间活动 8.0 方法论 IV：编制地形图 8.1 确定航空照片上的地形信息 8.2 将地形数据传输到底图或其他介质上 8.3 准备地图图例 8.4 附加信息
无人机飞行员（少年）
可以为房地产，电影制作，特殊事件，新闻，农业等摄影，可以将其应用于液体农药，肥料，除草剂，播种，农场地图和测量，被动物盗窃或盗窃或盗窃。提供关键的测量功能，并指向新的发掘地点，以绘制考古遗体。检查了从电力线到管道的基础设施，这些基础设施通常在难以触及的危险场所来减轻危险，耗时和昂贵的工作。获取高质量的高质量，详细的高架公用事业线，以寻找损坏，腐蚀等。他们能够为工程师提供实时数据，图像和检查后分析，其好处是导致从传统的公用事业检查方法转移。对桥梁，电池和电视塔，风力涡轮机，电源线，管道甚至太阳能电池板进行商业检查。检查屋顶，烟囱，滑动，砖块和其他结构，以作为住宅检查的外部损坏。使用RPA进行野生生命管理和保护，其中野生动植物无人机可以以多种不同方式使用，从可以将侵入性鸟类吓倒的小型多旋转单元到恐惧的鸟类到飞行在雨林上方的固定翼飞机到发现猩猩巢。个人可以将其用于警察部门进行公共服务监视的法律，秩序和空中监视。将其应用于电子商务：出于各种目的：要库存，简化其分销系统并将其用于交付给客户。可以参加无人机健身秀和空中广告。
不列颠哥伦比亚省地形测绘指南和标准
序言和致谢 指南和标准的目的和内容 致谢 1.0 引言 1.1 历史回顾 1.2 地形测绘和地表地质测绘：定义和比较 2.0 不列颠哥伦比亚省地形和地表地质图的来源 2.1 引言 2.2 机构 2.3 现行测绘计划 2.3 地形测绘人员和地形测绘资质 3.0 地形图的使用 3.1 现有地图用户 4.0 基本地形图 4.1 地形多边形的定义 4.2 划定地形多边形 4.3 多边形边界线 4.4 地形符号：字母符号 4.5 现场符号 4.6 地图比例尺和地形勘测强度等级(TSIL) 5.0 方法论 I：启动项目 5.1 确定项目目标 5.2 选择地图比例尺和调查强度等级 5.3 选择航空照片 5.4 回顾先前的工作，包括先前的测绘 6.0 方法论 II：航空照片解释 7.0 方法论 III：实地工作 7.1 目标 7.2 实地工作所需时间 7.3 初始程序 7.4 观测地点 7.5 实地检查方法 7.6 收集的数据和数据表格 7.7 数据模型 7.8 样本收集和实验室分析 7.9 收集基岩数据 7.10 晚间活动 8.0 方法论 IV：编制地形图 8.1 确定航空照片上的地形信息 8.2 将地形数据传输到底图或其他介质上 8.3 准备地图图例 8.4 附加信息
职位空缺公告编号 #35-JESO-24
职责内容 /Duties：担任石匠或瓦工工头 B，承担全部责任。监督和指导该分支机构路面和地面部分不同工艺的下属。与建筑和地面部门负责人密切合作，制定日常工作任务。检查方法和工作执行情况，确定工作实践，并负责规划人员设备和材料需求。进行安全培训、在职培训和必要的在职培训。准备每日劳动力和设备使用情况报告。审查工作订单和工作单。研究蓝图和草图以确定工作要求。确定设备和人力需求。制定工作设备任务，确定完成任务的最佳方法。协助检查和收集安装状态报告的数据。检查工作现场的工作绩效、质量和安全每天检查工作现场以确保工作安全进行。检查工作现场以确保按照规范执行高质量的工作。确保设备的正确维护和使用。与客户交谈，接收客户反馈，并继续寻找更好的方法来改善店内对客户的帮助。驾驶政府车辆往返工作地点执行工作任务。提交每日劳动力和设备使用情况报告。维护下属个人档案，AF 表格 971。批准下属休假和其他个人请求。妥善保管办公室文件和报告。审查技术手册、设备操作手册和安全手册。研究 SOP、法规和政策。执行分配的其他相关或附带职责。
对储罐检查的新兴传感器技术的审查
工业储罐是用于储存液体，气体和化学物质的关键基础设施组件。随着时间的流逝，这些坦克容易容易腐蚀，这威胁了其结构完整性，如果未被发现，可能会导致严重的安全性和财务风险。传统检查方法，例如视觉检查和超声测试，通常在可靠性方面缺乏，尤其是对于难以到达的区域的早期腐蚀[1-6]。根据材料的环境退化手册[7]，美国每年花费约3000亿美元，约占其预算的3％，占相关费用[8]。这使腐蚀成为金属和混凝土结构上恶化的最昂贵原因[9]。近似于与结构失败相关的成本的90％与腐蚀有关[10]。同样，在过去的50年中，已经进行了几项全国性的腐蚀研究，并且都达到了相当于每个国家国内生产总值（GDP）约3-4％的腐蚀成本。[11]这些结构中腐蚀的及时检测和减轻腐蚀对于上述结构的寿命和功能至关重要[12-15]。LIDAR和HSI等新兴技术提供了非侵入性的高分辨率检查功能。这些传感器技术能够检测腐蚀，同时还提供了有助于详细结构分析的空间（3D）信息[16]。本文旨在调查LIDAR和HSI在储罐检查中的使用，突出其整合以及使用高级感应技术而不是传统方法的优势[17，18]。此应用并非特定于海上储罐，因为受腐蚀影响的许多其他结构需要恒定的维护和分析（也称为结构性健康监测或SMH），这可能会受到这种技术的积极影响[19，20]。
使用...
在下一代智能城市中，无人驾驶汽车（UAV）也被称为无人机在许多高级应用中起着至关重要的作用，例如电力输电线路，运输，运输，航空航天和监视等。由于过高和宽的传输塔高度，传统的电源线检查方法通常无效。此手稿的主要重点是开发自动座无人机/四轮摩托车，该自动脉/四轮驱动器可以通过沿预先计划的路线飞行来悬停在变速箱上，并捕获照片和视频。四足动物具有独特的功能，可以用现有的飞机区分它们，并且在广泛的应用中具有至关重要的作用，例如对交通和拥挤区域的实时监控，远程位置，交付和检查。此手法还解释了高级传感器和组件，例如全球导航卫星系统（GNSS），光流传感器和这里链接等。为电力传输线应用制造自动脉动四轮驱动器所需的所需。制造的四极管包括一个轻巧的S-500框架，配备了智能控制器，例如Pixhawk Cube Orange（2.1）和NVIDIA NANO板，用于接收和分析基于预定标准的机板传感器和相机的数据。提出的方法提高了效率和准确性，对于智能绝缘体检测和检查具有有希望的未来，这是电力网络的宝贵补充。建议的深度学习技术的检测速度为51.8帧/秒，检测准确性高达90.31％。建议的DL算法在电源网格中的智能绝缘体检查方面具有有希望的未来。
ANS 检查员手册
修订记录 i 目录 ii 前言 iii 术语和缩写/首字母缩略词表 iv 第 1 章 定义 1.1 定义 1-3 第 2 章 介绍 2.1 总则 4 2.2 法定权力 4 2.3 人员要求 4 2.4 航空安全监察员在组织中的地位 4 2.5 航空安全监察局的职能 5-6 第 3 章 职位描述 3.1 航空安全监察员的职位 7 3.2 职位描述：FSR/航空安全总监 7-9 3.3 航空安全监察员的职责和责任 9-10 3.4 航空安全监察员的资格空中导航服务 (ANS) 检查员 11-14 第四章 检查程序 4.1 介绍 15 4.2 监管审计和检查的目的 15 4.3 监管审计和检查之间的差异 16 4.4 空中导航服务 (ANS) 监管者和空中导航服务 (ANS) 提供商进行的审计/检查 16 4.5 安全监管审计和检查计划 16-17 4.6 检查员的作用 17 4.7 检查的计划和准备 17 4.8 检查步骤 18 4.9 监督职能 18 4.10 待检查的站 19 4.11 管理文件 19 4.12 检查方法 19 4.12.2 检查表和笔记本 20 4.13 访谈 20 4.14 检查员的工作日程表 20 4.15 提交报告 21 4.16 空中导航服务提供商采取的纠正措施类型 21-22 第 5 章 检查员的培训 5.1 正式课堂培训 23 5.4 空中导航服务提供商检查员的在职培训 23-24 第 6 章 个人道德与行为 个人道德与行为 25 第 7 章 检查员的资格证书 检查员的资格证书 26 附录 1-27 27-91 附录 28 职能和责任
人类乳头瘤病毒的流行和预...
摘要：人乳头瘤病毒 (HPV) 是一种双链 DNA 病毒，通常影响女性，包括青少年。巴西是HPV感染发病率较高的国家，尤其是中西部和东北地区。这种病毒的感染被认为是性传播感染（STI），性活跃人群是主要受影响的人群。 HPV与良性、低致癌性病变以及恶性、高致癌风险病变有关，其中与宫颈癌相关的主要是高危型16和18型。巴氏涂片检查是识别癌前细胞和预防宫颈癌的主要检查方法。必须保持定期的妇科监测并至少每年进行一次预防性检查，以便尽早发现疾病。接种HPV疫苗是预防宫颈癌极为必要的策略。目前，该疫苗由统一医疗系统（SUS）提供，针对 9 至 14 岁的女孩。数据显示，巴西疫苗接种效果不尽如人意，未能实现世界卫生组织提出的80%疫苗接种覆盖率的目标。有研究表明，HPV疫苗对低度和高度上皮内病变的发展均有效。在位于巴拉那州乌穆阿拉马的瓜拉尼/安谢塔基础卫生部门进行了一项文献性、描述性和定量研究。该研究涵盖了 2020 年至 2023 年间对女性进行的 929 次检查，发现 13 项结果符合本研究分析的参数。研究结果可以分析 2022 年考试数量的增加和结果频率的变化，这可以归因于 COVID-19 疫情的结束。研究显示，所分析的基础卫生单位的 HPV 感染率较低，但不能说整个城市的 HPV 感染率不高。开展疫苗接种活动，以提高民众的认识
通过使用基于深度学习的域适应声发射
使用机器学习（ML）算法在制造过程中嵌入的传感器内部嵌入的信息的进步和识别，以更好地决策成为构建数据驱动的监视系统的关键推动因素。在激光粉床融合（LPBF）过程中，基于数据驱动的过程监视正在广受欢迎，因为它允许实时组件质量验证。加上制造零件的实时资格具有重要的优势，因为可以降低传统的生产后检查方法的成本。此外，可以采取纠正措施或构建终止以节省机器时间和资源。然而，尽管在满足LPBF流程中的监视需求方面取得了成功的发展，但由于不同的过程空间，在处理来自激光材料互动的数据分布的变化时，对ML模型在决策方面的鲁棒性进行了更少的研究。受到ML中域适应性的想法的启发，在这项工作中，我们提出了一种基于深度学习的无监督域适应技术，以解决由于不同的过程参数空间的数据分布的转移。在两个不同的316 L不锈钢粉末分布（> 45 µm和<45 µm）上获得了从LPBF过程区域到三个机制到三个方案的声学发射区到三个方案的声波形式。对应于用不同激光参数处理的粉末分布的声波形的时间和光谱分析显示，数据分布中存在偏移，随后用建议的无监督域适应技术对其进行处理，以具有可以普遍化的ML模型。进一步，两个分布之间提议的方法的预测准确性表明，不受欢迎地适应新环境的可行性并改善了ML模型的推广性。