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World File Search System管制区
第四次全球珊瑚白化事件
环境森林和气候变化部 (MoEF&CC) 下属的国家可持续沿海管理中心 (NCSCM) 正在开展珊瑚礁原位观测网络 (CReON) 计划，该计划侧重于长期珊瑚礁健康监测、钙化率和海洋酸化，基于在印度海岸沿线各个珊瑚礁地点部署数据浮标和自动气象站，包括安达曼和尼科巴群岛和拉克沙群岛。NCSCM 按照 2011 年和 2019 年的沿海管制区通知 (CRZ) 绘制了印度 1439 平方公里的珊瑚礁地图。最近，NCSCM 向环境森林和气候变化部提交了一份提案，要求绘制拉克沙群岛的珊瑚生物多样性地图，以确定国家沿海任务下拉克沙群岛珊瑚礁的当前范围和状况（健康状况）。
第 18 部分 - 空中交通服务 - 民航安全局
D 类。允许进行 IFR 和 VFR 飞行，并为所有飞行提供空中交通管制服务，IFR 飞行与其他 IFR 飞行分隔开并接收 VFR 飞行的交通信息，VFR 飞行接收所有其他飞行的交通信息。E 类。允许进行 IFR 和 VFR 飞行，为 IFR 飞行提供空中交通管制服务，并与其他 IFR 飞行分隔开。所有飞行尽可能接收交通信息。E 类不得用于管制区。F 类。允许进行 IFR 和 VFR 飞行，所有参与的 IFR 飞行均可接收空中交通咨询服务，并且所有飞行均可在要求时接收飞行信息服务。G 类。允许进行 IFR 和 VFR 飞行，并在要求时接收飞行信息服务。
博士沙伊莱什·纳亚克
1980 年毕业于巴罗达大学。1978 年他以科学家身份加入印度空间研究组织 (ISRO) 空间应用中心，随后升任海洋和水资源组主任。目前，他是班加罗尔国立高等研究院院长、德里 TERI 高等研究院院长、《印度遥感与生命学会期刊》主编以及新德里印度国际中心受托人。2008 年 8 月至 2015 年，他担任地球系统科学组织 (ESSO) 主席和印度政府地球科学部 (MoES) 秘书长。他主要负责构思、制定和执行许多国家级项目，涉及卫星数据在海洋颜色、综合沿海区管理、雪和冰川研究以及水资源方面的应用。有关印度海岸的详细信息的生成影响了用于规范沿海活动的沿海区域划分政策的制定，并有助于重组印度政府环境和森林部发布的《沿海管制区通知》。
支持协同决策的智能系统...
a 国立航空大学飞行学院，Dobrovolskogo Str., 1, Kropyvnytskyi, 25005, Ukraine b 国立航空大学，Liubomyra Huzara ave., 1, Kyiv, 03058, Ukraine c 国立航空航天大学 H.E.朱可夫斯基“哈尔科夫航空学院”，Chkalov Str., 17, Kharkiv, 61070, 乌克兰 d 哈尔科夫国立空军大学（I. Kozhedub 命名），Sumska Str., 77/79, Kharkiv, 61023，乌克兰 摘要 为了全面考虑影响飞行紧急情况（FE）中飞行员/空中交通管制员的协同决策（CDM）过程的因素，提出了一个自适应智能支持协同决策系统（ISSCDM）的概念模型，该系统考虑了管制对象（飞机）、环境（空中交通管制区和机场的特征）和空中导航系统运营商（飞行员/空中交通管制员的特征）的状态的动态、静态和专家信息。 div>FE 中的飞行员/空中交通管制员的 ISSCDM 使用基于人工神经网络的 CDM 模型。为了评估飞行员和空中交通管制员在 FE 中发生 CDM 的风险，开发了一个四层循环神经网络，并附加输入 - 偏差：第一层（输入） - FE 中的损失FE 取决于飞行情况；第二层（隐藏）——FE 格挡技术程序的规范时间；第三层（隐藏）——FE 格挡技术程序的规范顺序；第四层（输出）——风险FE 评估。由于偏差而开发的神经网络模型使得在执行 FE 规避技术程序时可以考虑飞行员和空中交通管制员之间的相互作用，并借助反馈来根据运营商对时间协调标准和规范行动序列遵守情况的动态数据，修正预测的CDM风险评估。借助 NeuroSolutions 神经模拟器（版本 7.1.1.1），以 FE“飞机起飞后爬升时发动机故障并起火”为例，构建了具有偏差的多层前馈感知器，并通过误差反向传播过程与老师一起训练。关键词 1 人工神经网络，偏差，协调行动，交互，神经模拟器，风险评估，技术程序