• AT - 空中三角测量 • ASPRS – 美国摄影测量与遥感学会 • CADD – 计算机辅助设计与制图 • CSDGM – 数字地理空间元数据内容标准 • DEM – 数字高程模型 • ESRI – 环境系统研究所 • FAC – 佛罗里达州行政法规 • FGDC – 联邦地理数据委员会 • FIPS – 联邦信息处理标准 • FCDOP – 佛罗里达县数字正射影像计划 • FDOT – 佛罗里达州交通部 • FPRN – 佛罗里达永久参考网络(由 FDOT 建立和维护) • FS – 佛罗里达州法规 • GeoTIFF – 栅格图像文件。GeoTIFF 完全符合 TIFF 6.0 规范,并且
全球变暖,主要是由人类活动(例如化石燃料燃烧,森林砍伐和工业过程)驱动的,这是一个关键的环境问题,具有深远的影响。温室气体(GHG)排放的增加导致全球温度的升高,导致严重的后果,包括融化极地冰盖,海平面上升以及更频繁,更激烈的极端天气事件。这些变化不仅威胁着生态系统和生物多样性,而且具有深远的社会经济影响,影响农业,水资源,人类健康和基础设施。迫切需要减轻全球变暖并适应其影响,从而探索了可以大规模运行并适应环境系统复杂性的创新解决方案。
背景国际空间站是世界上杰出的轨道微重力平台。超过20年,科学家一直使用空间站对生物学,物理,生物医学,材料以及地球和太空科学进行研究。在空间站上的技术演示具有先进的最新应用程序,并在地球和太空中都有好处。空间站的冗余系统使工作人员能够同时测试多个环境系统,从而为生命支持和环境技术创建独特的测试床,以实现未来的探索。部署在空间站上的传感器已经验证了气候模型,并为地球变化的气候变化做出了新的信息,而轨道实验室上的太空科学工具则提高了我们对像中子星和暗物质等现象的了解。
与哥斯达黎加政府合作,NOAA BCI项目领导了相关政府工作人员和合作伙伴的Blue Carbon的三部分室内培训系列。这包括2022年3月的研讨会,讲述了开发库存工作表和确定与蓝色碳生态系统可持续管理有关的优先级,这是2022年9月的哥斯达黎加保护区管理区经理和国家湿地计划工作人员的研讨会,以及2023年2月的2023年2月在沿海蓝碳环境系统集成的车间。这是NOAA BCI项目的第一次重大参与,它导致哥斯达黎加蓝色碳生态系统周围的兴趣,政策和能力增强。
该项目使用了前瞻性食品系统框架(图1)。之所以选择此框架,是因为它考虑了系统核心的食物链以及其中的所有活动,以及一系列对食品系统运作至关重要的支持服务和机构,但可能并不总是明确包含在大多数食品系统框架中。系统图还明确强调了食品系统在人类和环境系统中的嵌入,即环境,社会经济以及食品和营养成果之间存在的反馈回路以及整体系统的驱动因素。该框架中的食品系统驱动因素被描述为“持久地改变”食物链活动的所有影响因素(Fanzo&Davis,2021年,第85页)。这些影响可以是内部的(在食品系统内)或外部(嵌入在链接的系统(例如能量或水)中)。
1 西班牙国家研究委员会“La Mayora”亚热带和地中海园艺研究所 (IHSM-UMA-CSIC),29750 Algarrobo-Costa,西班牙 2 阿拉贡农业食品研究与技术中心,农业、林业和环境系统系,阿拉贡农业食品研究所—IA2,CITA—萨拉戈萨大学,50059 萨拉戈萨,西班牙 3 马德里理工大学 (UPM) 国家农业和食品研究与技术研究所 (INIA/CSIC) 植物生物技术和基因组学中心,UPM Montegancedo 校区,28223 Pozuelo de Alarcón,西班牙 4生物技术-植物生物学,马德里理工大学(UPM)农业、食品和生物系统工程高等技术学院,28040 马德里,西班牙 * 通讯地址:efiallo@eelm.csic.es
空军对空降战斗经理职业领域的管理 拟人化女性防弹衣胸甲 装甲旅战斗队现代化 陆军自主同步与监督 陆军下一代夜视装备部署和工业基础战略 能量生产需求和能力评估 海军巡洋舰现代化计划评估 首选先进弹药火箭发动机生产评估 航空状态仪表板 反小型无人机系统即服务报告 关键组织服装和个人装备 CVN-82/83 采购授权报告 退化视觉环境采购策略 退化视觉环境系统 - HH-60W 分布式通用地面系统 电子空白技术 远征掩体 增程制导多管火箭发射系统 部队提供者生命支持模块 外国飞行员培训 未来空军飞机驻扎标准 HH-60W 战斗救援直升机计划
人类在我们专业和个人生活的许多领域中越来越多地与AI系统互动。但是,这些相互作用并非无缝,使人们感到沮丧,或者在最坏的情况下受到AI技术的伤害。在这项以研究为重点的课程中,我们将探讨人类计算机互动,人工智能和以人为以人为中心的设计的跨学科观点,以调查如何构建和评估旨在与人互动的AI系统。它旨在涵盖广泛的主题,同时还提供实用的工具,技术和方法来设计支持人类交互的软件接口。本课程的主题是围绕五个主题构建的,首先是讨论早期和现代的人类机器互动方法,然后是设计指南和原理,人类AI团队(包括在环境系统中),人与AI代理商之间的反馈机制,以及与负责任的和负责任的和可信赖的AI AI II的发展。
在Ber的地球和环境系统科学部和生物系统科学司内的AI和ML方法的应用提供了令人兴奋的机会,可以加速迈向Ber的科学挑战目标的进步。最大化AI和ML在缝隙填充和链接现有数据集中的应用可以使实验者和建模者同时更加多地利用有关甲烷周期的现有知识。替代和混合AI模型的开发和耦合可以提高建立在广泛的空间和时间尺度上的过程的准确性和效率,这对于通过Tra Ditryal Dienthal数值建模方法仍然充满挑战。与甲烷循环和BER兴趣特别相关,AI和ML方法可以显着提高单个微生物过程(例如甲烷生成和甲烷植物)的范围,将其变成更大的模型(Berac 2017)。