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World File Search System现场数据
使用机器学习从现场数据预测电动汽车能源
摘要 - 这项研究解决了准确预测电动汽车能源消耗（EV）的挑战，这对于减少范围焦虑和进步的充电和能量优化至关重要。尽管当前预测方法（包括经验，基于物理和数据驱动的模型）的局限性，但本文介绍了一种新颖的基于机器学习的预测框架。它整合了物理知识的功能，并将离线全球模型与特定于车辆的在线改编相结合，以提高预测准确性并评估不确定性。我们的框架经过来自现实世界中电动汽车车队的数据的广泛测试。虽然领先的全球模型，即分位数回归神经网络（QRNN）的平均误差为6.30％，但在线适应进一步降低至5.04％，两者都超过了现有模型的性能。此外，对于95％的预测间隔，在线改编的QRNN将覆盖范围提高到91.27％，并将预测间隔的平均宽度减少到0.51。这些结果证明了利用基于物理的特征和基于车辆的在线适应来预测EV能源消耗的有效性和效率。
现场和非现场数据相关性以及使用人工智能预测缺陷的进展报告
本报告是作为美国政府机构赞助的工作的记录而编写的。美国政府及其任何机构或其任何雇员均不对所披露的任何信息、设备、产品或流程的准确性、完整性或实用性做任何明示或暗示的保证，也不承担任何法律责任或义务，也不表示其使用不会侵犯私有权利。本文中以商品名、商标、制造商或其他方式提及任何特定商业产品、流程或服务并不一定构成或暗示美国政府或其任何机构对其的认可、推荐或支持。本文中表达的作者的观点和意见不一定代表或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
使用 WASP 数值模型进行风力涡轮机选址并通过与现场数据的比较进行验证
第二个目标是验证数值模型。这是通过使用 TAIA 风筝在索埃塔尼斯伯格和阿加勒斯角的多个预期地点测量风速来实现的。然后，数值模型使用阿加勒斯角的风速值对这些地点的速度进行预测，并将这些结果与测量值进行比较。结果发现，数值模型表现良好。使用 1\vo 指标来比较结果；预测误差 (m) 和相关系数 (r)。预测的平均误差为 7%，最大误差为 15.4o/o，并且发现模型在出错时往往会低估风速。测量的速度曲线与预测的速度曲线相关，发现九个站点中的八个站点的“r”介于 0.68 和 0.87 之间。
海军研究实验室北极计划 - NOAA Star
遥感协同作用 −收集现场数据（冰/雪厚度） −根据现场数据开发机载算法 −利用机载数据推导卫星算法 冰海建模方案 −根据新的卫星/机载数据验证模型冰厚度 −模拟雪对冰分布的影响 利用现有的北极计划
工程技术员 III 级概念这是先进的……
等级概念这是支持工程师的高级技术工程工作。此类职位履行技术职责，为工程师和其他专业人员在施工、材料测试、设计、调查和/或计划/法规遵从性等领域提供支持。工作职能可能包括：合规性和/或规范检查；现场数据的收集和分析；材料测试；计划的审查、修改和/或设计；工程相关数据、产品和/或功能的分析。工作可能包括对直接下属进行全面监督，包括执行/监督几项行政职能或监督一项相当复杂的单独职能。有些职位可以担任调查队组长，独立指导其他调查队成员在复杂调查中收集现场数据的活动。
标签 AIR III 重力计 - Micro g LaCoste
来自测量飞机和 GPS 基站的原始现场数据可以立即处理，以产生沿测量线的自由空间和布格重力异常。处理后的数据可以导出到地图绘制软件包（例如 geosoft oasis montaj）或通用地图绘制工具 (gmt)，以执行诸如测量线水准测量、网格化和地图绘制等任务。通过快速的数据周转，可以识别数据质量问题和可能的系统问题，并及时处理操作问题。
工程师或国防科学家就业机会 加拿大国防研究与发展局 (DRDC) 电光监视与侦察
您是否有兴趣规划、组织、管理和执行研究任务和项目？在 Valcartier 研究中心，我们从事量子物理、数字视觉、自主系统（机器人和无人机）、光通信等领域的工作。在这个职位上，您必须设计和进行实验、分析结果并提供书面和口头报告。您可能还需要开发软件、收集现场数据和旅行。您还需要监督大学或行业正在进行的研究。
1510 - 近距离传感器套件....pdf
– 民用：检测和跟踪对航天器有潜在危险的物体（例如其他航天器、空间碎片、可能拦截轨道上的其他不受控制的物体） – 民用：获取目前未知物体的现场数据（无法从地面观测，在轨道碎片模型中进行统计） – 军用：保护自己的太空资产，需要进行身份识别（例如阻碍其他方航天器从太空进行监视，决策者需要进行身份识别）