XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System现场调查
资格
此类机会的示例包括但不限于： - 具有初步和后授予赠款资助的工作经验的公司被鼓励申请，因为我们有几个赠款资助的Opporhrnities。o在各种资金来源的经验，不仅限于SDA，Golden Leaf，NC Commerce，NC DWI，Cor，NCDOT，NCDOT，NCDOA，EDA，EDA，ARPA，ARPA，FEMA，CDBG和任何其他资金来源。- 岩土报告 - 地役权 - 进行与特殊主题有关的研究（例如，光污染，影响分析，分水岭评估） - 专业服务o设计，包括现场调查，计划和规范准备o允许（NCDEQ，NCDOT，NCDOT，USACE，USACE，FEMA等）o建筑服务，包括竞标，合同管理和观察o资产和记录管理，资产条件（GIS，网络托管等）o环境工程o卫生下水道评估调查o预处理计划援助o土地调查o运输o土地开发和规划o水资源计划o财务分析和费率研究o ADA过渡计划，建筑物，公园和公共空间o灾难响应，恢复，恢复，弹性，弹性和缓解；紧急响应/恢复；危害缓解
在世界贸易中心的救援机器人的活动2001年9月11日至21日 - 机器人和自动化杂志，IEEE
n 2001年9月11日，机器人辅助搜救中心（Crasar）在六个小时内对世界贸易中心（WTC）灾难做出了回应；这是机器人在城市搜索和探索（USAR）中的首次已知用途。南佛罗里达大学（USF）是四个机器人团队之一，也是唯一代表的学术机构。在2001年9月12日至21日的搜索工作中，USF团队对现场进行了现场调查，除了积极地进行机器人外，还收集和存档有关所有机器人使用的数据。本文提供了使用机器人在USAR中使用的概述，专注于实际使用的机器人以及原因。它描述了机器人在响应中扮演的角色以及物理环境对平台的影响。本文总结了机器人的组件（移动性，传感器，控制，通信和权力）的定量和定性性能，并在较大的人类机器人系统中。本文提供了经验教训，并以Crasar的救援机器人技术和活动的当前状态概要结束。在2001年9月11日的WTC攻击后，机器人用于USAR活动。机器人从9月11日至2001年10月2日在现场。这是机器人对USAR的第一个已知实际使用。机器人用于
夏季学者2016
课程标题课程＃时间学费学生进入3-4周一年级：7月8日至12日，分水岭的监护人，第1页。7 ZSMS-282-0112 AM $ 121 $ 31 Shutterbugs，pg。9 ZSMS-111-0113 AM $ 121 $ 31韩国文化和K-Pop，pg。4 ZSMS-270-0114 PM $ 121 $ 121 $ 56 $ 56及以后，PG。 9 ZSMS-271-0115 PM $ 121 $ 121 $ 65周第二周：7月15日至19日，探索动物星球，PG。 7 ZSMS-283-0116 AM $ 121 $ 41火箭和机器人，PG。 8 ZSMS-126-0117 AM $ 121 $ 106巫师写作世界，Pg。 5 ZSMS-263-0118 PM $ 121 $ 121 $ 31周：7月22日至26日，无人机冒险，PG。 9 ZSMS-269-0119 AM $ 35 $ 296 Predator与Prey，Pg。 8 ZSMS-284-0120 AM $ 121 $ 41 CSI - 犯罪现场调查：Wor-Wic，PG。 6 ZSMS-160-0121 PM $ 121 $ 41周41周：7月29日 - 8月2日，部队与您同在，PG。 7 ZSMS-202-0122 AM $ 121 $ 41浏览Mind-Body Nexus，pg。 8 ZSMS-285-0123 AM $ 121 $ 31与音乐变得混乱，PG。 4 ZSMS-214-0124 PM $ 121 $ 31 $ 31认为，设计，制作-3D设计与Tinkercad，PG.10 ZSMS-194-0125 PM PM $ 121 $ 121 $ 61 Curtain Call，PG。 4 ZSMS-226-0126全天$ 235 $ 564 ZSMS-270-0114 PM $ 121 $ 121 $ 56 $ 56及以后，PG。9 ZSMS-271-0115 PM $ 121 $ 121 $ 65周第二周：7月15日至19日，探索动物星球，PG。7 ZSMS-283-0116 AM $ 121 $ 41火箭和机器人，PG。8 ZSMS-126-0117 AM $ 121 $ 106巫师写作世界，Pg。5 ZSMS-263-0118 PM $ 121 $ 121 $ 31周：7月22日至26日，无人机冒险，PG。9 ZSMS-269-0119 AM $ 35 $ 296 Predator与Prey，Pg。8 ZSMS-284-0120 AM $ 121 $ 41 CSI - 犯罪现场调查：Wor-Wic，PG。6 ZSMS-160-0121 PM $ 121 $ 41周41周：7月29日 - 8月2日，部队与您同在，PG。 7 ZSMS-202-0122 AM $ 121 $ 41浏览Mind-Body Nexus，pg。 8 ZSMS-285-0123 AM $ 121 $ 31与音乐变得混乱，PG。 4 ZSMS-214-0124 PM $ 121 $ 31 $ 31认为，设计，制作-3D设计与Tinkercad，PG.10 ZSMS-194-0125 PM PM $ 121 $ 121 $ 61 Curtain Call，PG。 4 ZSMS-226-0126全天$ 235 $ 566 ZSMS-160-0121 PM $ 121 $ 41周41周：7月29日 - 8月2日，部队与您同在，PG。7 ZSMS-202-0122 AM $ 121 $ 41浏览Mind-Body Nexus，pg。8 ZSMS-285-0123 AM $ 121 $ 31与音乐变得混乱，PG。4 ZSMS-214-0124 PM $ 121 $ 31 $ 31认为，设计，制作-3D设计与Tinkercad，PG.10 ZSMS-194-0125 PM PM $ 121 $ 121 $ 61 Curtain Call，PG。4 ZSMS-226-0126全天$ 235 $ 56
医院内空气传播的实验研究
实验研究可以提供有关建筑通风和环境因素对医院空气传播影响的理解、知识和真实案例经验证据。从现有研究中获得的信息有助于制定工程解决方案和管理实践，以对抗医院空气传播感染。进行了系统回顾，总结了实验方法、研究兴趣、有用结果和局限性。实验研究的兴趣呈稳步但缓慢增长的趋势，主要集中在通风系统、策略和配置对空气传播的影响上。研究了在环境因素、排放情景和人类运动的综合影响下生物气溶胶的扩散。还研究了局部通风、空气净化器和消毒技术。总结并强调了实验技术和一些关于最佳通风策略和管理实践的有用见解。实证研究的局限性包括采样困难、规模有限和测试场景数量、不受控制/未考虑的影响因素以及实验媒介。利用基于物联网的采样设备进行实验，实时监测生物气溶胶或其替代品，在医院进行逐案现场调查，开展跨学科研究与合作，可以帮助克服研究挑战，并提供切实有效的解决方案，以最大限度地减少医院内的空气传播。
P1 - 关键区域名称和保护 - 莱克伍德市
1。湿地2。关键的含水层补给区域3。鱼类和野生动植物栖息地保护区4.地质危害区域5。经常被洪水淹没的地区为人，动物和植物提供宝贵的生态系统服务。关键区域还可以保护人们免受诸如浮游，滑坡和侵蚀危害等危害。在采用关键领域保护标准时，地方政府必须使用最佳的科学（BAS）来确保不会净损失生态功能和价值，也可以保护无效的鱼类。Lakewood Municipal Code（LMC）标题14和Title 16，该城市的Shoreline Master计划（SMP）概述程序，标准和保护这些关键领域的保护。技术报告和映射资源：在水，湿地，斜坡，溪流或野生动植物栖息地附近提出开发时，可能需要申请人作为开发申请的一部分提供其他信息或报告。这些报告应由合格的顾问或有执照的专业人员准备。此外，关键区域可能很难识别。当我们的公共GIS映射资源位于在线许可门户网站上，显示了潜在关键领域的映射关键领域或指标时，需要专业的生物学家，地质学家，树木学家或水理学家进行现场调查。
recugan：一种新颖的生成AI方法，用于合成RF覆盖地图
摘要 - 频率覆盖范围图（RF地图）在无线通信方面是有效的，但是通过现场调查获得它们可能是劳动密集型，有时是不切实际的。为了应对这一挑战，我们提出了Recugan，这是一种基于生成的对抗网络（GAN）生成RF地图的方法。recugan利用信息最大化gan（Infogan）的原理来捕获RF地图的潜在特性，从而实现了无监督的分类和新的和多样的RF地图的生成。与传统方法不同，recugan不需要标记的数据或条件输入，降低复杂性，时间和成本。我们使用基于定制的梯度惩罚剂量（WGAN）功能和基于梯度的损耗功能来增强Recugan目标函数，以稳定训练和准确的地图生成。我们还提供了将多个发电机纳入recugan中的选项，从而使高分辨率的RF地图生成。通过通过实验和仿真数据进行广泛的培训证明，Recugan可以合成各种高质量的RF图，并根据RSS分布对它们进行分类。与基于UNET的有条件GAN（CGAN）相比，Recugan的平均平均百分比误差（MAPE）为1.18％，表现优于CGAN模型，CGAN模型的MAPE为2.5％。索引术语 - 生成对抗网络，RF映射，深神经网络，覆盖范围，AI。
英国空域的无人机系统运行
表格表 表 1：第 1 卷封面................................................................................................................ 13 表 2：第 1 卷修改记录.................................................................................................... 14 表 3：现场调查评估....................................................................................................... 30 表 4：飞行前组装和功能检查。 ................................................................ 32 表 5：第 2 卷封面 .......................................................................................................... 35 表 6：第 2 卷修订记录 ................................................................................................ 36 表 7：UA 物理特性描述 ............................................................................................. 38 表 8：UA 性能特性描述 ............................................................................................. 39 表 9：UAS 环境限制描述 ............................................................................................. 39 表 10：UA 构造描述 ............................................................................................. 40 表 11：UA 电力系统描述 ............................................................................................. 41 表 12：UA 推进系统描述 ............................................................................................. 43 表 13：UA 燃油系统描述 ............................................................................................. 44 表 14：UA 飞行控制系统描述 ................................................................................ 45 表 15：UA 导航系统描述 ............................................................................................. 47 表 16：DAA 系统描述 ............................................................................................. 48 表 17：CU 描述 ............................................................................................................. 49 表 18：C2链路描述 ................................................................................................................ 51 表 19：通信描述 ...................................................................................................... 52 表 20：起飞和着陆机制描述 ...................................................................................... 53 表 21：紧急恢复和安全系统描述 ................................................................................ 54 表 22：外部照明描述 ...................................................................................................... 55 表 23：有效载荷描述 ...................................................................................................... 57 表 24：地面支持设备描述 ............................................................................................. 58 表 25：维护描述 .............................................................................................................59 表 26：备件采购说明 ...................................................................................................... 60
使用Sentinel-2
抽象的热带山地森林藏有异常高的生物多样性，但面临着人类活动的严重威胁。评估大区域的森林生物多样性至关重要，但极具挑战性。遥感提供了有效的监测解决方案，但是很少有研究集中在坦桑尼亚的多样化的蒙塔尼森林上。我们收集了坦桑尼亚西乌萨巴拉地区蒙塔尼森林159个地块中159个地块中树种成分的现场数据。我们将物种丰富度，均匀度和香农多样性指数计算为树木多样性的指标。使用Sentinel-2和Planetscope卫星图像，我们得出了光谱，纹理和植被指数预测因子，以通过广义添加剂模型和极端的梯度增强来对这些索引进行建模。基于Planetscope的XGBoost模型表现最佳，解释了香农多样性变化的19.7％。合并纹理预测器进一步提高了模型的准确性。尽管在建模复杂的热带森林方面面临固有的挑战，但我们的发现证明了Sentinel-2和Planetscope对区域生物多样性监测的有希望的潜力，而现场调查受到限制。进一步的研究可以通过利用更高的分辨率数据和增加现场采样来增强这些初始结果，以有效监测热带生物多样性。关键词：树种丰富度；山地森林；东弧山； GAM，XGBoost简介
对复杂犯罪现场对象的自适应深度学习...
犯罪现场调查通常发生在复杂的环境中，在复杂的环境中，可能会隐藏，遮挡或分散在混乱的背景中。传统的对象检测方法经常面临此类挑战，导致错过或不准确地识别关键的法医元素。本研究提出了一个自适应深度学习框架，旨在在复杂的犯罪现场中精确的对象检测。通过利用高级卷积神经网络（CNN），基于区域的CNN（R-CNN）和注意机制，提出的模型动态适应了不同的犯罪现场条件，无论大小，方向或遮挡，都可以有效地识别对象。框架集成了多尺度特征提取，上下文感知学习和自适应学习率，以提高准确性和鲁棒性。将Yolov8和掩码R-CNN合并用于实时检测和实例分段，该系统可确保对象定位和分类的高精度。对各种犯罪现场数据集进行了广泛的测试，证明了该模型的出色表现，平均平均精度（MAP）为92.5％，同时显着降低了误报和负面因素。这种适应性方法不仅简化了法医研究，而且还可以最大程度地减少人为错误，为执法机构提供了可靠，有效的工具。未来的研究将着重于将系统的功能扩展到3D犯罪现场重建和跨域法医分析。
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抽象的热带山地森林藏有异常高的生物多样性，但面临着人类活动的严重威胁。评估大区域的森林生物多样性至关重要，但极具挑战性。遥感提供了有效的监测解决方案，但是很少有研究集中在坦桑尼亚的多样化的蒙塔尼森林上。我们收集了坦桑尼亚西乌萨巴拉地区蒙塔尼森林159个地块中159个地块中树种成分的现场数据。我们将物种丰富度，均匀度和香农多样性指数计算为树木多样性的指标。使用Sentinel-2和Planetscope卫星图像，我们得出了光谱，纹理和植被指数预测因子，以通过广义添加剂模型和极端的梯度增强来对这些索引进行建模。基于Planetscope的XGBoost模型表现最佳，解释了香农多样性变化的19.7％。合并纹理预测器进一步提高了模型的准确性。尽管在建模复杂的热带森林方面面临固有的挑战，但我们的发现证明了Sentinel-2和Planetscope对区域生物多样性监测的有希望的潜力，而现场调查受到限制。进一步的研究可以通过利用更高的分辨率数据和增加现场采样来增强这些初始结果，以有效监测热带生物多样性。关键词：树种丰富度；山地森林；东弧山； GAM，XGBoost简介