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World File Search System环境监控
lista：在混乱环境中基于几何对象的变更检测
摘要 - 我们介绍Lista（LiDAR时空时空肛门），这是一个系统，可使用Multi-Mession Slam检测概率对象级变化。许多应用程序需要这样的系统，包括施工，机器人导航，长期自治和环境监控。我们专注于在数周或几个月内添加，减去或更改对象的半静态场景。我们的系统结合了使用学识渊博的描述符来跟踪一组开放的对象的多态度激光雷达大满贯，体积差异，对象实例描述和对应分组。任务之间的对象对应关系是通过聚类对象的描述符来确定的。我们使用在模拟环境中收集的数据集和使用安装在四倍的机器人上的LIDAR系统捕获的现实世界数据集来证明我们的方法，该数据集捕获了一个固定，半静态和动态对象的工业设施。与现有方法相比，我们的方法在检测半静态环境的变化方面表现出了卓越的性能。
检测环境监测培养基中的小事件的自动化EM Petri菜肴的功能与< / div>中的Visual相比
USP第章<1116> 1将环境监控（EM）描述为确保无菌处理区域以足够的控制水平保留的关键要素。制造的药物的质量与维持非常低的微生物污染水平的能力直接相关。唯一理解和遵循这些关键清洁室污染演变的技术是使用特定培养基，可以恢复环境菌群。通常，培养皿用于控制空气和表面，并培养分类区域中发现的潜在微生物。在适当的孵化（温度和时间）之后，板板检查的普通实践是列举离散菌落形成单位（CFU）的。然后，微生物应生长成不同的宏观菌落。宏观量表描述了一个人可以直接感知的事物，而无需放大设备的支持。这意味着直接观察培养皿的操作员应用肉眼来区分微型植物的存在。但是，有资格的宏观对象的限制是什么？，我们可以在哪个级别上准确考虑检测？为了回答这些问题，本研究提出了一种评估手动阅读性能的标准化方法。
TC-TF 路线图 2012 1. 执行总论... - EURAMET
执行摘要：映射到 EMPIR 支柱 重大挑战：原子频率标准 (AFS) 和时间和频率传输 (TFT) 在网络同步和监控（例如智能电网）以及地面和太空环境监控等应用中都发挥着重要作用。研究和开发涉及欧洲工业和许多大学机构，可能比直接涉及 NMI 的还多。创新：鉴于欧洲卫星导航系统 Galileo 和增强系统 EGNOS 的持续运行和升级，预计对先进 AFS 的需求将非常强烈，优先来自欧洲生产。地球探索和基于位置的服务除了其科学参与（气候监测、大地测量）之外，还发现了商业利益，这种趋势将继续下去。基础科学：时间是基本物理维度之一，也是可以最高精度测量的物理量。因此，时钟和频率标准在物理学基本原理的定量测试中发挥重要作用也就不足为奇了。量子力学的发展很大程度上依赖于该理论在解释原子光谱的微妙特征方面的成功。其他需要不断改进 AFS 和 TFT 的科学领域包括大地测量学、射电天文学、太空探索、重力波探测。总之，未来的欧洲研究计划必须寻求
病原微生物在...中的持久性
• 病原微生物在生产环境中的持续存在是一个众所周知的现象。 • 在生产场所，此类克隆源微生物组包括单核细胞增生李斯特菌、阪崎克罗诺杆菌、细胞毒芽孢杆菌和弯曲杆菌属。• 近年来，瑞士已发现多起持久性细菌单核细胞增生李斯特菌的爆发。 • 目前，尚未发现任何通用标记可以帮助我们确定致病因子的持久性。 • 建立取样和分析程序是识别污染源和识别潜在持续性危害的最有效方法。 • 联邦食品安全和兽医局 (FSVO) 对环境样本中单核细胞增生李斯特菌的风险评估进行了文献检索。由于单核细胞增生李斯特菌出现的频率较高，因此有必要对生产环境进行监测，特别是在加工鱼类、肉类、牛奶、家禽以及水果和蔬菜产品的企业中。 • 生产环境监控是对基于风险的成品控制的补充，有助于提高产品的食品安全性。 • 目前尚无基于科学数据的最新标准协议来监测不同食品生产环境中持续存在的不同病原体。
数据科学对气候和环境变化的贡献
气候变化代表了我们最紧迫的全球挑战之一，对生态系统，天气模式，海平面和人类社会产生了深远的影响。极端天气事件的频率和强度增加，例如飓风，干旱和热浪，强调了迫切需要有效的策略来减轻和适应这些变化。环境监测是这些努力的核心，这是理解和打击气候变化的关键组成部分。环境监测涉及系统地收集和分析有关各种环境参数的数据，包括温度，降水，温室气体浓度和生物多样性。此数据为我们星球的健康提供了宝贵的见解，帮助科学家识别趋势，检测异常并预测未来的变化。高级技术（例如遥感，卫星图像和支持物联网的传感器）已彻底改变了环境监测，从而可以实时数据收集，并在大型地理区域进行了更精确的测量[1]。监视环境变化的重要性不能被夸大。准确，及时的数据使决策者能够做出明智的决策，制定有效的气候政策并实施自适应措施以保护脆弱的社区和生态系统。此外，环境监控通过提供必要的数据来跟踪
低功率消耗Igzo Memristor的气体传感器嵌入了异丙醇酒精气体的物物互联网监测系统中
摘要：低功耗气体传感器对于各种应用至关重要，包括环境监控和便携式物联网（IoT）系统。但是，常规金属氧化物气体传感器的解吸和吸附特性需要补充设备，例如加热器，这对于低功率IoT监测系统并不最佳。基于回忆的传感器（气体）由于其优势，包括高响应，低功耗和室温（RT）操作，已研究为创新的气体传感器。基于Igzo，提议的异丙醇酒精（IPA）气体传感器显示出105 s的检测速度，在RT时为50 ppm的IPA气体的高响应速度为55.15。此外，使用脉冲电压在50 µs中可以快速恢复到初始状态，而无需清除气体。最后，集成了一个低功率电路模块以进行无线信号传输和处理，以确保IOT兼容性。即使整合到IoT系统中，也证明了基于Igzo气体的传感结果的稳定性。这可以在〜0.34兆瓦时实现节能气体分析和实时监测，从而支持通过脉冲偏置恢复。这项研究提供了对物联网气体检测的实用见解，为敏感的低功率传感器提供了无线传感系统。
，日期
至，日期：2024年7月20日，环境与森林部（中部地区），肯德里亚·巴万（Kendriya Bhavan），第5楼，Sector-H，Aliganj，lucknow-226024。sub：“ 2023年10月至2024年3月”时期规定的环境条件 /保障措施的半年遵从性报告，以及2024年5月的环境监测报告，针对位于gh-01 /1的集体住房项目“元素”，pratap vihar and pratap vihar and district and pratap vihar和ghaziabad，U.P.M/s Ishaan侵犯了印度列兵。Ltd.亲爱的先生，这是指环境清除视频识别编号。EC23B038UP181159日期为06-11-2023，由北方邦州环境影响评估局发布，已被要求提交符合特定和一般条件/保障措施的遵守情况。鉴于上述内容，我们根据新的Moef＆Cc Notification S.O提交了以下信息/文档的软副本。5845（e），日期为2018年11月26日您的详细信息：1。点 - 规定的环境条件/保障措施的明智依从性。2。环境监控报告；环境空气，环境噪声，水和土壤。我们完全向您保证，我们将遵守上述环境清除信中指定的所有特定和一般条件/保障措施。
无GPS的精度：在复杂环境中自动无人机导航的多传感器融合
摘要 - 无人机技术的快速发展已扩大了其应用程序，包括递送服务，环境监控以及搜索和救援操作。然而，这些应用中的许多应用在受GPS污染的环境中遇到了重大挑战，例如密集的城市地区和森林森林森林茂密的地区，传统导航方法却摇摇欲坠。本文提出了一种新型的多传感器融合算法，旨在提高自主无人机的定位准确性而不依赖GPS。通过整合来自惯性测量单元（IMU），LIDAR和视觉传感器的数据，提出的方法有效地补偿了单个传感器的局限性，从而在复杂的环境中实现了可靠的导航。实验结果表明，该算法在城市地区达到1.2米的平均定位精度，在森林环境中达到1.5米，从而展示了其针对传感器噪声和环境挑战的弹性。循环封闭技术的实施进一步提高了长期导航准确性，使其适合长时间的任务。这项研究有助于自动无人机导航的知识越来越多，并为增强现实情况下无人机的操作能力带来了重大影响。未来的工作将集中于整合其他传感器，探索机器学习技术以进行自适应融合，并进行广泛的现场试验以验证系统在动态环境中的性能。
gizaml：使用LLM进行自动时间序列预测的基于协作元学习的框架
机器学习算法在依靠时间序列数据（例如能量预测，环境监控和电信等时间序列数据）方面表现出显着的成功。随着时间序列数据的越来越多的流行率，有一个越来越多的授权可以用于预测任务的准确和广义模型。培训这种模型是一个高度迭代的过程，需要对时间序列数据和机器学习算法有深刻的了解。我们演示了Gizaml，这是一种基于元学习的框架，专门针对自动化算法选择和用于预测时间序列的超参数调整。gizaml主要包括两个关键阶段：数据和特征工程阶段，以及建议和优化阶段。在数据和功能工程阶段中，GizAML对数据集进行重新启动，以获取均匀的时间间隔，处理离群值并自动提取各种与时间序列相关的功能。在推荐和优化阶段，Gizaml采用了一种元模型，该元模型提出了机器学习管道配置的实例化，这些配置预计将在新型数据集中表现出很强的表现。这些配置温暖启动了采用有效的贝叶斯选择方法的优化阶段。元模型采用大型语言模型（LLM），用于生成数据集表示的嵌入代表向量。Gizaml使用9种不同的回归机学习算法和每种不同的超参数配置。此外，Gizaml利用新的运行来不断提高对未来时间序列预测任务的元模型建议的性能和鲁棒性。我们的演示方案表明，Gizaml的表现优于当前最新的开源自动化机器学习框架。
饮用水合规性的非治疗选项的基于工作故障结构的成本模型
总工厂63.8 66.7 86.1 19.4计划项目描述：该计划负责管理清洁的空气状况和趋势网络（CastNet），这是一个环境监控网络，该网络已经连续收集数据超过30年。Castnet是评估生态系统中农村空气质量和大气污染物投入的长期趋势的主要来源。Castnet站点独特地位于42个州和八个部落边界内的偏远和高海拔地区。乡村的Castnet遗址有意地远离固定排放来源，通常位于经济上处于不利地位的社区，部落社区或有色社区。该网络提供了宝贵的数据，以支持许多未经州，地方和部落监测机构监视的领域的臭氧国家环境空气质量标准（NAAQ）。此外，Castnet臭氧数据用于国际运输，背景浓度，野火事件和平流层臭氧侵入的非凡事件评估，通常会导致臭氧超出。这些地点还填补了了解前体排放所需的关键数据差距，导致影响下风人口中心的空气质量问题，例如农业活动，石油和天然气生产，野火，野火烟雾以及山谷中的木烟。Castnet监视网络对于评估减排区域排放计划的影响仍然至关重要，并用于评估气候压力源如何影响未来的空气质量改善。，氨），氮对空气和水质的影响（例如该机构的Castnet计划还通过其对国家大气沉积计划（NADP）的贡献来评估颗粒物（PM）前体的大气浓度（例如，，富营养化，藻华）和生态系统效应（例如，降低生物多样性）。该机构利用Castnet数据来支持用于评估潜在的排放和气候场景下的空气质量模型的开发，评估和验证。与其他环境空气质量网络结合使用，Castnet的数据产品还用于确定国家和区域排放控制计划的有效性，验证卫星测量值，并提供近乎实际的时间数据以支持Airnow和Airnow和空气质量指数（AQI）报告工具。