摘要 本文介绍的发动机监控和控制系统 (E-MACS) 显示器是一种概念验证产品,其设计理念侧重于提供比传统设计的显示器更直接面向用户任务的信息。E-MACS 显示器是一种全新的发动机仪表显示器概念,其目的是为飞行员提供一种增强的方法来控制和监控发动机性能。它以图形方式提供有关性能能力、当前性能以及相对于标称条件的发动机组件或子系统运行条件的信息。该概念是根据传统的、最先进的电子发动机显示格式进行评估的。16 名飞行员参加了此次评估。评估结果显示,与传统显示器相比,飞行员非常喜欢 E-MACS 显示器。评估的故障检测部分(通常称为“操作员错误”)的结果显示,E-MACS 显示器的检测率为 100%,而传统显示器的检测率为 57%。从这些结果可以得出结论,通过在驾驶舱中提供此类信息,可以减少飞行员的工作量并增强检测退化或非正常情况的能力,从而提高操作安全性。
摘要- 谱形式因子 (SFF) 表征能量特征值的统计,是多体量子混沌的关键诊断。此外,可以定义部分谱形式因子 (pSFF),它们指的是多体系统的子系统。它们为多体系统的能量本征态统计提供了独特的见解。我们提出了一种协议,允许在随机测量框架内测量量子多体自旋模型中的 SFF 和 pSFF。我们的协议提供了一个统一的测试平台,用于探测封闭量子系统中的多体量子混沌行为、热化和多体定位。此外,我们介绍了该协议在采用局部随机旋转和测量的捕获离子量子模拟器上的实现。
足够的碎片使电路通电并打开驾驶舱灯。现在有检测器可以自动清除正常磨损颗粒。但是,频繁的自我清除可能表明存在早期问题。因此,清除操作的频率指示(无论是自动的还是飞行员启动的)都将提供有用的诊断信息。基于振动信号分析的更复杂的监测技术也可用,并且可以纳入监测系统。
如今,安全摄像机的区域监控系统在世界各地被广泛使用。然而,这些系统的效率并不如其应有的那么高。用户通常很难在很长一段时间内获得有关特定对象、区域和主题的大量信息。此外,从这些监控系统中收集统计数据以供进一步分析通常不方便且效率低下。
根据 2016/679 号条例 (EU) 第 13 和 14 条规定的视频监控信息,Sicilbanca Credito Cooperativo Italiano - Società Cooperativa(注册办事处位于卡尔塔尼塞塔 Via Francesco Crispi 25,CF 01438930859 PI 02529020220,卡尔塔尼塞塔公司注册号为 70559)(以下简称“公司”或“所有者”)希望通过本文件(“信息”)向您告知处理您的个人数据的目的和方法,以及 2016/679 号条例 (EU) 关于保护自然人、处理个人数据及其自由流通(“GDPR”)赋予您的权利。 1 与视频监控相关的处理目的 数据控制者可能会处理与场所内进行的视频录制相关的您的个人数据。通过视频监控手段获取的个人数据的处理旨在保护客户、公司人员和访问这些数据的个人的安全,以及保护公司资产免遭可能的侵犯、盗窃、抢劫或破坏行为。使用摄像机的法律基础是合法利益。摄像机的放置位置将拍摄范围限制在可能受到公司组织外部个人的非法或其他有害行为风险的区域。在某些情况下,所检测到的图像会被记录并存储一段时间,以达到上述目的,并且在任何情况下,存储时间不超过一周,除非担保人关于保护个人数据的适用规定允许更长的期限,或者可能需要满足司法机关或司法警察对正在进行的调查活动的具体要求。在预期的保留期结束时,记录的图像将从相关的电子、计算机或磁性媒体中删除。检测和记录是在不拦截通信或对话的情况下进行的,并且不会将图像与可以识别相关方的其他元素交织在一起。进入数据控制者的场所需要强制对相关方进行视频记录。反对执行拍摄将导致公司无法跟进您的合同前/合同中的要求。 2 视频录像传输的对象(接收者) 录制的图像存储在电子或磁性媒体上,只能由公司专门指定的人员和外部公司进行处理,作为数据控制者,他们合作维护系统并开展私人监视活动: - Zabut investigazioni di Gulotta Matteo,总部位于 Sambuca di Sicilia via Mulè c.le Salvato n.6。 - 2858 Security srl,注册办事处位于 Misterbianco (ct) via Carlo Marx 57。 - Secur Point srl,注册办事处位于 S. Cataldo (cl), via E. Tricomi 11。 - OSTI di Vincenzo Uricolo,注册办事处位于 S. Margherita di Belice (ag),partment 156 lot 8。根据司法机关或司法警察的命令,图像还会在数据控制者结构之外进行传达和传播。 3 利益相关方的权利 关于本通知中描述的处理,作为利益相关方,您可以
占用率监测技术可以随时告知维护和规划专家各个空间中究竟有多少学生、教职员工。通过提供从整栋建筑到楼层的实时或一段时间的可视性,管理员可以使用占用率数据更有效地分配资源。规划人员还可以专注于设计更安全的空间,并在紧急情况下充分容纳交通流量。
Call: HORIZON-CL6-2024-CLIMATE-01 Topic: EU-China international cooperation on improving monitoring for better integrated climate and biodiversity approaches, using environmental and Earth observation Type of Action: HORIZON-RIA Acronym: BioClima GA Number: 101181408 Duration: 48 months Start Date: 01 Jan 2025 Project Cost: €4,999,437.50
c. 如果我们将新西兰警察局、新西兰国防军和毛利卫生局与皇家实体支出一起计算,政府可能会发现部门支出中承包商和顾问节省的资金略多于三分之一,非部门支出中节省的资金接近三分之二。 d. 2022/23 年,非部门机构在承包商和顾问的 OPEX 上所占总劳动力支出的比例低于部门和部门机构。然而,最新的 2023 年 9 月季度结果显示,部门的 OPEX 份额趋于回升至 10% 左右。 e. 迄今为止,削减支出的动力主要集中在 OPEX 上。这是因为 CAPEX 通常侧重于基础设施的长期建设,并且通常依赖于公共服务部门不会期望直接持续雇用的专业知识类型(例如工程师或建筑师)。
摘要 本文提出了一种使用深度学习卷积神经网络U-net对地表多时相多光谱图像进行分类的方法。使用无人驾驶飞机的多光谱光电系统获取可见光和红外图像,并用于构建该地区的正射影像图。根据获得的数据,训练神经网络来解决检测人造物体的问题。基于深度学习和热物理参数评估的远程监控对象智能识别方法允许使用遗传算法创建背景目标环境。该算法解决了热导率的系数反问题,并提供了材料热物理参数的估计。为了训练模型,引入了 18 类物体,根据人造物体和背景(人为或自然景观)之间的热对比差异进行研究。每天以 4 小时为间隔对地球表面进行 6 次勘测。该实验于2021年夏季进行,具体日期为8月4日至5日。在人造物体的检测和分类任务中,发现该模型表现出具有不同可靠性的适用性。进行的研究表明,在模型运行过程中发现了所需的对象类别。关键词1 深度学习,分类,分割,远程监控,神经网络,遗传算法,背景目标环境,光电系统,热物理参数。人工智能在远程监测数据处理任务中的应用 YY Gromov 1、IN Ishchuk 1、VV Rodionov 1