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World File Search System环境监视
通过机器学习的环境监视 -
摘要：我们介绍了使用相互联系的光网络进行早期地震检测和定位，从而利用了现有的陆地纤维基础架构。采用波板模型，我们整合了从七个地震中的实际地面位移数据，幅度从四到六个地震范围从四到六个地震，以模拟纤维电缆中的应变，并收集大量的光偏光演化数据。这些模拟有助于增强经过训练和验证的机器学习模型，以检测地震破坏性表面波之前的主要波浪到达。验证结果表明该模型的精度超过95％。然后对机器学习模型进行M4.3地震测试，以智能传感网格利用了三个相互连接的网络网络。每个网络都配备了一个感应纤维，可与三个不同的地震站相对应。目的是确认跨互连网络的地震检测，通过三角测量方法定位震中坐标并计算纤维到纤维到调的距离。此设置允许在靠近Epicenter地点的市政当局的市政当局发电的预警，并延伸到较远的地方。模型测试显示检测主要波和一秒钟检测时间的精度为98％，可为附近21 s的区域提供对策，在更遥远的区域中延伸至57 s。
目标产品配置文件目录循环疫苗衍生的脊髓灰质炎病毒2型爆发
受影响的。▪2023年1月17日，他协助Dho Aceh Tengah和Puskesmas Kekuyang调查了Pantang Penyo村6个月大的男性婴儿的AFP病例。他的双腿都有轻微的弱点。▪2023年1月11日，他在Kesrem军事医院Lhokseumawe进行了医院记录审查（HRR），并且在访问期间未发现可疑病例。▪在ACEH鉴定CVDPV2之前和之后的情况下检测有显着改善。但是，2022年仍有四个沉默地区：Aceh Tenggara，Kota Lhokseumawe，Gayo Lues和Kota Subulusalam。▪在Aceh的三个地区（Pidie，Banda Aceh和Aceh Utara）进行了现场调查，以扩大环境监视。但是，由于普遍的开放式排便和坑式厕所的实践，不存在污水系统，因此在这些地区无法建立环境监测。
“疫苗民粹主义”和移民援助
9。Elogu R，Battistone A，Buttinelli G等。脊髓灰质炎病毒和其他来自意大利环境监视的肠病毒，2009年至2015年。食品环境Virol。2018; 10（4）：333 -342。10。gpei。关于检测脊髓灰质炎的环境监测指南； 2015。2022年10月23日访问。http：// polioeradication.org/wpcontent/uploads/2016/07/gpln/ guidelineses_april2015.pdf 11。Macklin GR，Goel AK，Mach O等。2型疫苗派生型脊髓灰质炎病毒暴发的流行病学。。2型疫苗派生型脊髓灰质炎病毒暴发的流行病学。疫苗。2022; S0264 -410X（22）：00962 -00968。12。根除脊髓灰质炎。2022年10月27日。heliefweb。卡诺州毫无脚步，可以加强高风险社区的免疫接种。2023年2月5日访问。https：//reliefweb.int/report/nigeria/kano-state-leaves-no--no-stone----- unturned-strented-strenthens-immunization-immunization-high-strist-high-strist-high-strist-communities
![arxiv：2404.07880v3 [cs.ro] 2024年12月16日](/simg/g:\will\search\icon\source\8\892dcf2d38ba4ed59751a7395ba19642284a5055.webp)
arxiv：2404.07880v3 [cs.ro] 2024年12月16日
摘要。多机器人目标跟踪在不同的情况下（例如环境监视和野火管理）找到了广泛的应用程序，这需要在不确定和危险环境中实际部署多机器人系统的实际部署。传统方法通常集中于跟踪准确性的性能，而无需对环境的建模和假设，忽略了对环境危害的影响，从而导致了现实世界部署的系统故障。为了应对这一挑战，我们研究了对抗性环境中的多机器人目标跟踪，考虑到具有不确定性的传感和沟通攻击。我们设计了特定策略，以避免不同的危险区域，并在危险环境下提出多代理跟踪框架。我们近似概率约束，并制定实用的优化策略，以有效地应对计算挑战。我们评估了模拟中提出的方法的性能，以证明机器人在不同水平的环境不确定性和风险信心下调整其风险感知行为的能力。通过现实世界的机器人实验进一步提出了所提出的方法，在该实验中，无人机团队成功地跟踪了动态的地面机器人，同时对感应和/或通信危险区域有风险意识。
CRNTS博士的主题计划（春季学期）（2024年12月）
主题名称：基于废水的流行病学的高级生物传感器摘要：加入我们的跨学科合作，并参与开创性的努力，以推进环境监视技术。基于我们在废水监测疾病暴发的广泛工作的基础上，我们正在积极寻求一名驱动的博士生，以使用纳米材料和基于CRISPR的方法来领导高性能和低成本生物传感器的发展。在我们以前的调查中，我们已经解决了适合大规模测试的低成本，高效测定的迫切需求，尤其是在低收入或中等收入国家（LMIC）。我们的研究引入了创新的方法，例如纸量和PTFE膜过滤器，用于从废水样品中浓缩和分离来自各种微生物病原体的核酸。此外，我们的研究证明了利用印刷电路板（PCB）电极和比色生物传感器的电化学DNA生物传感器的有效性，并在检测SARS-COV-2等病原体时使用了。我们将继续致力于提高这些测定法的敏感性和特异性，并研究其在该领域部署的可靠性。作为我们团队中的博士生，您将有独特的机会建立这些基础，探索新的途径，通过对基质的纳米材料构图来增强传感器的反应，以适当的功能化并采用CRISPR等先进技术来提高测定法的特异性，并探索这种评估和传感器的适用性，以探索抗抗抗药性（amicrobial抗药性）（am）（am）。您的工作将直接有助于开发针对疾病爆发和未来大流行症预警系统的尖端技术。参考：（1）https：//doi.org/10.1016/j.scitotenv.2024.170347（2） https://doi.org/10.1016/j.snb.2021.130169
und Meeresforschung，Bericht nr。 791/2025 -Epic
与游轮的合作伙伴关系，尤其是与具有HX这样的探险人物的人| Hurtigruten Expeditions提供了一个独特的机会，可以在全球范围内收集重要的海洋数据。由于这些船只驶过遥远和未触及的海洋地区，因此它们具有移动研究站的装备且可用。通过将特殊的科学仪器整合到船上，您可以连续监测重要的海洋变量，例如水温，盐含量，氧气含量，二氧化碳浓度以及微塑料以及重要的大气气候变量，例如微量气和气溶胶等重要的气候变量。与HX合作的最重要优势之一是，有可能收集有关大型海洋领域的广泛数据，这些数据通常很难通过传统的研究船进入。各种合适的技术，例如EDNA采样和浮游植物监测，还有助于评估海洋的生物学多样性和生态系统的健康，以了解海洋在气候中的作用并改善海洋预测。及其常规和不同路线的巡航船可以在较长时间内持续提供数据，从而有助于长期环境监视和海洋知识。这种方法通过使用已经在偏远区域中的现有船舶来优化资源。除了在HX船上的旅游计划外，弗里德乔夫·南森（Fridtjof Nansen）16岁之间2024年5月和18日通过将它们转换为数据采集平台，我们最大程度地减少了对其他研究探险的需求，并使过程更具成本效益和环保。另一个优势是可以体验正在进行的科学研究并在旅行中参与的乘客的教学收益。这有助于提高人们对海洋监测的重要性以及保护海洋，使旅游与可持续实践和整个社会的影响和谐相处的努力的认识。2024年9月进行了一项科学计划（Tidal -HX01：从机会平台中试用创新数据获取 - HX船只MS Fridtjof Nansen）。根据加拿大温哥华（加拿大）的Reykjaviek（冰岛）路线如图1.1所示。船上的程序包括海洋和大气中的化学，气象，物理和生物测量。这次探险为AWI研究计划POF IV做出了贡献，主题1、2和6。这艘船上的测量结果是作为“ SOOP - 塑造可能性海洋”的一部分进行的。SOOP（https://www.sop-platform.earth/）是创新平台之一，这是Helmholtz-
下一代中红外光谱
项目详细信息：动机：中红外（miR）光谱是一种强大的工具，可通过其独特的振动吸收特征（波长〜2-14 µm）来识别生化物质 - 在革命性技术中扮演至关重要的作用，使生物医学诊断，远程诊断和环境监视。不幸的是，miR光谱传感/成像被认为是繁琐的，昂贵的，通常是在实验室中固定的。对缩小传统光谱系统的技术挑战仍然存在 - 从光源，传感机制（由于相互作用弱）到检测子系统。metasurfaces为下一代多功能miR传感技术提供了令人兴奋的途径。元面是3D超材料的2D等效物：人工设计的材料，其特性在自然界中不可能找到。光子跨国使用子波结构（元原子）阵列内的纳米级光 - 含量相互作用来操纵电磁波。但是，光子学中的常规前向设计过程导致最终的设备功能和性能不足，没有明显的方法进行。AI驱动的逆设计方法提供了光子结构设计的新范式，以克服传统方法。项目：这个跨学科的博士学位项目将使用逆设计方法开发多功能光子跨度，用于非常规MIR光谱传感和高光谱成像技术。该博士学位的目标是开发了下一代mir技术的家族。C. Williams博士（PI），位于CMRI中，我们将调查（1）热发射微型源，这些微型源操纵热发射，超出了经典的各向同性，宽带和非偏振黑体发射； （2）增强与靶分子相关的分子振动吸收模式（包括葡萄糖，与工业伴侣结合）； （3）用于超敏感传感的光驱动光热传感器。技能开发：研究跨越基本的光学物理学到应用程序，学生将在博士项目期间开发多样化且备受追捧的技能，包括：使用AI /机器学习方法，电磁模拟的计算光学器件（包括Lumerical FDTD和comsol），最先进的洁净室内的纳米制作（包括电子束光刻，物理蒸气沉积和两光子聚合3D打印），电形系统表征，感应性能的验证和高级数据分析。埃克塞特大学：埃克塞特物理学系在光学物理，光子设备开发和超材料方面具有广泛的专业知识。学生将拥有世界一流的研究设施，并基于超材料研究与创新中心（CMRI）：一个学术，工业和政府合作伙伴的社区，可利用从理论到应用的世界领先的研究卓越研究，并启用模拟，测量和基于基于Metamagatials和Metamagematialial的设备。