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印刷 - 航空维护和检查研究计划中的人为因素
FAA 人为因素计划的目标是开发对行业和 FAA 人员都有用的产品。我们希望确定影响航空维修技术人员绩效的关键人为因素问题。然后，我们希望能够为行业提供背景信息和具体建议。这项工作的主要成果将是一本手册，我曾在过去的会议中提到过。我们希望这本手册成为行业和政府中许多不同用户的通用参考文本。例如，此文本应帮助规划维护工作计划的人。它应提供有关一个人在特定任务（例如检查铆钉等相同物品）上应工作多少小时的信息。该手册还应提供有关工作环境特征的信息，例如照明、温度、噪音和其他环境参数。我们期望这本手册的覆盖范围广泛，并且如我所指出的那样，对行业和 FAA 都有用。例如，我们希望向与行业合作监督航空公司维护的 FAA 检查部门提供有用的数据。
水培农业的自动监测系统：IoT- ...
传统农业目前正面临许多困难和障碍。一个原因是气候变化导致了更严格的环境以及更多的害虫和疾病。此外，工业区域的扩建大大降低了可耕地的土地面积。要克服这些困难，农民需要改变其农业方法，并将科学和技术进步应用于其实践。在本文中，我们报告了基于物联网技术的水培农业的自动监测系统的设计和开发。此系统允许实时收集传感器数据。开发了一个IoT网关和虚拟服务器，以将此收集的数据传输到云中并存储它。通过Web界面，用户可以观察环境和水培解决方案的所有传感器数据，并控制农业设备。该系统在NFT水培系统中的生菜生长过程中进行了测试和评估。实验结果表明，所提出的系统稳定运行并达到高可靠性。服务器上存储的收集的传感器数据可用于分析和评估环境参数对培养过程中植物生长的影响。
用于海上作业的无人机系统 - RUN
本文讨论了基于无人机 (UAV) 的海上态势感知支持集成系统的开发，强调了自动检测子系统的作用。SEAGULL 项目的主要研究课题之一是通过无人机上的传感器自动检测海上船舶，以帮助人类操作员生成海上事件的态势感知，例如 (a) 检测和地理参考石油泄漏或有害和有毒物质，(b) 跟踪系统（例如，船舶、沉船、救生艇、碎片），(c) 识别行为模式（例如，船舶会合、高速船、非典型航行模式），以及 (d) 监测环境参数和指标。我们描述了一个由光学传感器、嵌入式计算机、通信系统和船舶检测算法组成的系统，该系统可以在嵌入式无人机硬件中实时运行，并为人类操作员提供低延迟、高精度（约 99%）和适当召回率（>50%）的船舶检测，这与其他计算密集型的先进方法相当。介绍和讨论了现场测试结果，包括在红绿蓝 (RGB) 和热图像中检测救生员和多艘船只。关键词：无人机、计算机视觉、船舶检测、跟踪、识别
低成本传感器在船舶室内空气质量分析中的可靠性
摘要：船舶内和船舶周围的空气质量受各种污染源的控制，这些污染源对于航运环境来说是独一无二的。这使得船上的生活和工作条件与城市或建筑物内的情况大不相同。为了深入了解这些差异，需要了解船上的趋势和绝对污染物量。但是，由于尺寸、重量或安全原因，通常无法安装参考仪器来监测 NO 2 、NO、O 3 、颗粒物和其他环境参数。因此，包含各种传感器的更紧凑的设备是一个不错的选择。但是，只有在充分了解这些传感器在航运环境中的行为和性能时，才有可能使用这些传感器。为了研究这一背景，我们被允许将一艘 36 年船龄的近岸作业船上的传感器测量结果与参考级仪器的测量结果进行比较。通过在几艘内陆船上组织的测量活动获得了传感器的额外行为信息。这篇文章表明，气体和颗粒物传感器记录的趋势是可靠的，但检测限不足、噪音较大、校准不完善和传感器误差会导致一些可靠性限制。
超越纯相位差的量子探测
摘要 量子探测是利用简单量子系统与复杂环境相互作用来提取某些环境参数（例如环境温度或其光谱密度）的精确信息的技术。在这里，我们分析了单量子比特探测器在表征热平衡下的欧姆玻色子环境方面的性能。特别是，我们分析了调整探测器与环境之间的相互作用哈密顿量的影响，超越了传统的纯相位失调范式。在弱耦合和短时间范围内，我们以分析方式处理探测器的动力学，而在强耦合和长时间范围内则采用数值模拟。然后，我们评估量子 Fisher 信息以估计截止频率和环境温度。我们的结果提供了明确的证据，表明纯相位失调不是最佳的，除非我们将注意力集中在短时间内。特别是，我们发现了几种工作方式，其中横向相互作用的存在提高了最大可达到的精度，即增加了量子 Fisher 信息。我们还探讨了探针的初始状态和探针特征频率在确定估计精度中的作用，从而为设计优化检测以在量子水平上表征玻色子环境提供定量指导。
印度政府
卢比在卢比的预算分配支出支出2021-22 110 55.00 45.00 45.07 2022-23 175 30.00 32.86 2023-24 150 90.00 90.00 83.82 2024-25 * 100 20.00 20.00 20.00 20.00 20.00 15.85 2025-2025-2025-2025 2025-20-20-20-总计585 195 177.7777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777.2022年12月，MOE自治的国家海洋技术研究所（NIOT）在印度洋中央海洋中的5270 m深度（PMN）结节进行了海洋勘探，该勘探是通过自动驾驶汽车（Auv -ecean sipean Mineser ocal of Mineser seral Exporer – ome 6000）进行的。还捕获了有关在部署的PMN站点上提供有关深海生物多样性，表面锰结节分布，环境参数和地球物理数据集的信息的高分辨率海底图像。在2023年12月，通过AUV-OME 6000进行了1,790 m的深度，在孟加拉湾的Krishna Godavari盆地进行深海气（甲烷）水合的海洋探索，并获得了高分辨率海底数据集和化学合成的Fauna的信息。
废水处理中的生物强化
摘要：随着地球人口的增长，尤其是城市人口的增长，固体和液体废物的处理问题日益凸显。仅在美国和欧洲，居民每年产生约670亿立方米需要处理的废水。针对每种类型的废物，全球范围内已经开发出了许多中和工艺和方法。对于废水处理，生物强化目前是最常用的方法，它也广泛应用于土壤生物修复和空气生物过滤。然而，应该记住，没有任何单一的组件可以清除所有杂质。在每种情况下，都需要对环境参数、污染物成分、现有技术和其他条件进行全面分析。虽然生物强化没有通用的机制，但已开发的流程允许您为几乎每个特定任务选择一种算法。但是，对于任何选定的操作算法，实施自动化控制系统都应该是该流程的强制性部分。优化废水处理工艺不仅可以保护环境，还能高效利用化学品，减少固体废物量，并降低能耗。因此，用于监测和控制废水处理厂的控制系统在当今世界已变得至关重要。
开发基于ML模型的解决方案来完善验证码
对验证的强烈依赖作为保护自动攻击的一种手段，这为访问Uidai开发的门户网站的居民带来了巨大的可用性问题。虽然验证码已被证明在破坏DOS/DDOS攻击方面非常有效，但它始终阻碍用户体验和参与度。本文建议使用基于ML的新型被动提高验证验验功能，该功能可以区分人类运营商和机器人，而无需主动用户参与。机器人检测的主要指标是通过浏览器上下文捕获的环境参数。基于此类指标的高级AI/ML模型将通过后端系统分析，以确保API保护是无缝的。在只有环境数据不足的情况下，作为后备，使用最小的用户交互以及直观的提示，这符合UIDAI的核心隐私政策。拟议的解决方案旨在与UIDAI的现有应用程序堆栈集成，因此，在传统的验证码中提供了可靠，可扩展的替代方案，同时使用户满意度更高。本研究记录了拟议系统的设计，实施和评估，以证明能力，而无需妥协用户体验。
BuildenVr：环境领域的沉浸式分析系统
摘要 - 全球变暖和不断升级的极端天气事件，室内环境质量对人类健康和公共卫生增长的影响。环境参数基本上存在为字段，其特征是高维，密度和复杂性，并包含空间中大量信息。为了促进室内环境领域的可视化和分析，我们设计和实施了BuildEnVr，这是虚拟现实的沉浸式分析系统，对实时和历史环境领域数据进行了远程分析。Grounded in user needs and cognitive psychology, three visualization modes emerge: the Virtual Sensor mode enables users to access perceptual data in real-time at any 3D coordinates in ambient space, the 4D Heatmap mode visualizes spatial variations and trends over time in environmental field data, and the Synaesthesia mode realizes the fusion display of multi-dimensional environmental field data, allowing users to quickly understand the overall condition of the室内环境的认知负荷低。广泛的用户调查验证了BuildEnVr的直觉和精确度，并且适合专家和普通用户。索引术语 - 虚拟现实，沉浸式分析，物联网，交互式设计
在 Nakagami-q/n 衰落信道中使用改进的能量检测器和多天线进行能量高效协作频谱感知的分析
如今，空气和噪音污染的持续增加已成为一种长期的滋扰，同时也是一个令人担忧的问题。在本期刊中，我们将提供一个系统来测量和监控环境参数，并在空气质量和噪音水平超过安全水平时发出警报。该系统使用必要的传感器来检测大气中的气体以及特定区域的噪音水平，并将其传输到微控制器 NodeMCU。现在，通过 Wi-Fi 凭证连接到 Node MCU 的云平台 Blynk 会获取数据并通过与被视为安全水平的值进行比较来处理数据。当每个空气质量和噪音污染变量超过允许水平时，这个基于云的监控应用程序 Blynk 还会提供一个警报系统。它通过向 Android 设备发送电子邮件或消息来通知用户，甚至可以激活蜂鸣器作为警报。这些数据被连续传输，并被存储以供进一步解释。这种基于云的污染监测系统是最经济、最可靠、最具成本效益的，并且可以增强以应对即将到来的挑战。2021 Elsevier Ltd. 保留所有权利。由第二届国际创新技术和科学会议 (iCITES 2020) 的科学委员会负责选择和同行评审。