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空中线扫描相机 GFXJ 的几何校准
摘要 高分相机（GFXJ）是我国第一款自主研发的机载三线阵CCD相机，设计飞行高度2000m时，对地面三维点的GSD为8cm、平面精度为0.5m、高程精度为0.28m，满足我国1：1000比例尺测绘要求。但GFXJ原有的直接定位精度在平面方向约为4m，高程方向约为6m。为满足地面三维点精度要求，提高GFXJ直接定位精度，本文对GFXJ几何定标进行了深入研究。本次几何标定主要包括两部分：GNSS杆臂与IMU杆轴失准标定、相机镜头与CCD线畸变标定。首先，简单介绍GFXJ相机的成像特性。然后，建立GFXJ相机的GNSS杆臂与IMU杆轴失准标定模型。接下来，建立基于CCD视角的GFXJ镜头与CCD线畸变分段自标定模型。随后，提出迭代两步标定方案进行几何标定。最后，利用在黑龙江省松山遥感综合场和鹤岗地区获取的多个飞行区段进行实验。通过标定实验，获得了GNSS杆臂和IMU视轴失准的几何标定值。为前向、下视和后向线阵独立生成了可靠的CAM文件。实验表明，提出的GNSS杆臂和IMU视轴失准标定模型和分段自标定模型对GFXJ相机具有良好的适用性和有效性。提出的两步标定方案可以显著提高GFXJ相机的几何定位精度。GFXJ原始直接地理定位精度在平面方向约为4 m，在高程方向约为6 m。平面精度约为0.2 m，高程精度小于0.28 m。此外，本文建立的定标模型及定标方案可为其他机载线阵CCD相机的定标研究提供参考。利用GNSS杠杆臂和IMU视轴失准校准值以及CAM文件，GFXJ相机的定位精度可以在仅使用几个地面控制点进行空中三角测量后满足3D点精度要求和2000 m飞行高度1：1000的测绘精度要求。
网络威胁和北约 2030：地平线扫描和......
CCDCOE 是《塔林手册 2.0》的所在地，该手册是关于国际法如何应用于网络行动的最全面指南。该中心组织了世界上规模最大、最复杂的国际实弹网络防御演习 Locked Shields，并主办了国际网络冲突会议 (CyCon)，这是塔林一年一度的独特活动，汇集了全球网络防御界的主要专家和决策者。作为网络空间行动培训和教育部门负责人，CCDCOE 负责为整个北约的所有机构确定和协调网络防御行动领域的教育和培训解决方案。该中心的工作人员和资金由其成员国提供：奥地利、比利时、保加利亚、克罗地亚、捷克共和国、丹麦、爱沙尼亚、芬兰、法国、德国、希腊、匈牙利、意大利、拉脱维亚、立陶宛、黑山、荷兰、挪威、波兰、葡萄牙、罗马尼亚、斯洛伐克、斯洛文尼亚、西班牙、瑞典、瑞士、土耳其、英国和美国。北约认可的卓越中心不属于北约指挥结构。
未来之地——未来趋势的地平线扫描
通过水平扫描练习，我们开展了一项研究，以收集有关城市未来的情报。本报告介绍了这一举措，并提供了一个趋势数据库，以说明英国城镇面临的更广泛的潜在未来。该数据库也可作为交互式在线工具在 www.placekits.com/futureplaces 上找到。
支持化学污染相关问题的地平线扫描......
a 英国环境食品与农村事务部，化学品、杀虫剂和危险废物团队，伦敦，英国 b 英国环境署，地平线之家，地平线扫描与未来团队，布里斯托尔，英国 c 英国环境署，地平线之家，布里斯托尔，英国 d 瑞典哥德堡大学生物与环境科学系，哥德堡，瑞典 e 曼彻斯特大学 IMP 创新、战略与可持续性，曼彻斯特，英国 f SCI 创新主管，伦敦，英国 g 雷丁大学土壤研究中心地理与环境科学系，雷丁，英国 h 斯德哥尔摩大学斯德哥尔摩恢复力中心，斯德哥尔摩，瑞典 i 塞文特伦特水务公司，达灵顿，英国 j 欧洲环境与人类健康中心，埃克塞特大学医学院，皇家康沃尔医院，特鲁罗，康沃尔，英国 k 经济合作与发展组织，法国巴黎 l Pure Earth，美国纽约，纽约 m 生命与环境科学学院：埃克塞特大学生物科学系，埃克塞特，英国 n 爱丁堡龙比亚大学应用科学学院，爱丁堡，英国 o 环境署垃圾填埋和废物资源化团队，布里斯托，英国 p 英国生态与水文中心，沃灵福德，英国 q 全球健康与污染联盟，日内瓦，瑞士 r 牧师住宅，圣多格马尔斯，彭布罗克郡，英国 s 先正达作物保护公司，杰洛特斯山研究站，布拉克内尔，英国 t 阿斯利康，全球可持续发展公司，布里克瑟姆，德文郡，英国 u 剑桥大学纽纳姆学院，剑桥，英国 v 卡迪夫大学化学学院，卡迪夫，英国 w 肯特大学历史学院，坎特伯雷，英国 x 环境署化学战略与监管规划团队，布里斯托，英国 y 阿伯丁大学生物与环境科学研究所，阿伯丁，英国 z布鲁内尔大学环境、健康与社会研究所，伦敦，英国 aa 阿尔斯特大学贝尔法斯特建筑与建筑环境学院，纽敦阿比，英国 bb 埃克塞特大学创新中心二期绿色和平研究实验室，埃克塞特，英国 cc 伦敦帝国理工学院化学系，伦敦，英国 dd 牛津大学动物学系，长期生态实验室，牛津，英国 ee 伯明翰大学地理、地球与环境科学学院，埃德巴斯顿，伯明翰，英国
国际地平线扫描与学习告知威尔士......
疫苗公平性 COVID-19 大流行凸显了现有的医疗保健机会方面的严重不平等，全球疫苗获得机会的差异突显了这一点。虽然一些国家仍然急需第一剂和第二剂疫苗，但其他国家已经分发了第三剂疫苗以增强免疫反应。2 在疫苗接种率最高的国家，每 100 人提供了 200 多剂疫苗（截至 2022 年 5 月 1 日）。在世界其他地区，这一数字为 105，而在撒哈拉以南非洲地区仅为 15.72（图 1）。引入疫苗接种后，报告的 COVID-19 病死率在接种疫苗最多的 20 个国家下降了 35%，在世界其他国家下降了 8%，在撒哈拉以南非洲基本没有变化。3 据估计，通过为最脆弱的人群提供早期保护，疫苗共享将大大降低全球死亡率。 4 图 1：按国家类别划分的每百人疫苗接种总量 5
阿尔茨海默病 - EU-IN 地平线扫描报告
图 2. 自 2005 年以来在 CTGOV、EUCTR、CTIS 或 ISRCTN 注册的用于研究 AD 或 MCI 治疗的临床试验的探索性分析。面板 (A) 显示正在进行的临床试验。“正在进行”的临床试验包括“招募”、“活跃”、“正在进行”、“正在进行、招募”、“活跃、未招募”、“已授权、未开始”、“受邀入组”、“尚未招募”、“暂时停止”或“已开始”。状态“已完成”（浅蓝色）表示临床试验描述为“已完成”、“提前结束”、“已终止”或“已结束”。状态“尚未进行”（黄色）包括“计划”、“尚未授权”或“尚未开始”的临床试验。“其他”（绿色条）表示状态未知的临床试验，无法计算其状态、撤回的临床试验、暂停的临床试验、主管当局禁止或不再可用的临床试验。并非所有标记为第 1 阶段的临床试验都在四个公共登记册中注册。面板 (B) 显示了新启动临床试验的比率。当关注第 1 或第 2 阶段临床试验（即没有“第 2/3 阶段”或“第 3 阶段”标签的临床试验，深蓝色线）时，似乎自 2008 年左右以来，它们就定期启动，自 2020 年以来可能会增加，值得在得出结论之前进一步监测（向上拐点）。
2024地平线扫描长列表方法和证据包
AI驱动的基因组健康预测（AIGHP）可能在以预防为中心的医疗保健中发挥重要作用。在单独的规模上，AIGHP可以提供对一个人的基因组风险的见解，从而告知有益的生活方式选择和警惕某些症状。在集体规模上，AIGHP可以帮助针对筛查工作和干预措施，以便更可能需要它们。但是，AIGHP的准确性及其基于的多基因评分技术存在很大的不确定性。基因组数据集在很大程度上偏向于欧洲遗传血统的种群，这使得对非欧洲血统的人的预测降低了，并且对于许多常见疾病，基因组变异仅占整体疾病风险比例有限的。与广泛使用AIGHP相关的道德风险包括监视和数据隐私，歧视（例如根据疾病的敏感性），对卫生系统中AIGHP的过度依赖性以及临床医生和患者的剥夺。
地平线扫描：炎症性肠病治疗的新疗法和未来疗法
摘要炎症性肠病（IBD）的当前主要治疗方法包括免疫调节剂（甲氨蝶呤和硫嘌呤），生物制剂（抗肿瘤坏死因子α（TNF-α）是最常用的）和其他单核粉抗抗生素和抗抗激素和抗抗激素和抗抗激素和233.23的23.2。理想的治疗应在疾病过程的早期开始以避免复发和并发症，但主要的经常性问题仍然是反应的初级和继发性丧失，并且在下一层为IBD患者规定的疗法的疗效方面通常会“回报降低”。其他担忧包括长期风险因素，例如恶性肿瘤和感染性易感性。最近，进入市场的新的和新兴的药物涌入，这些药物表现出了有希望的疗效，导致中度到重度疾病的患者以前未能对多种药物做出反应。本综述将重点介绍这些新颖和新兴的疗法，本质上是“地平线扫描”，其中包括抗粘附剂，细胞因子抑制剂，Janus激酶抑制剂，磷酸二酯酶抑制剂，鞘氨糖苷-1磷酸盐受体调节剂和micrororna-124-124（mir-im-124）。
用于开发人工智能（AI）启用医疗保健技术的算法的地平线扫描
在某些技术中，人工智能以特殊子集的形式（例如深度学习和机器学习）的形式纳入。此外，这些技术还利用了各种属于三个广泛类别的算法：监督学习，无监督的学习和强化学习。监督的学习算法是机器学习技术的一个子集，该模型从标记的培训数据中学习模式。无监督的学习算法也是机器学习的类别，但是该算法在没有明确的指导或标记结果的情况下从未标记的数据中学习模式。强化学习是机器学习的一个分支，代理商通过与环境进行互动来学习决策。（2）通过这些交互，代理以奖励或惩罚的形式收到反馈，旨在通过学习最佳策略或政策来最大程度地累积奖励。（2）一些技术还使用了监督和无监督的学习算法的组合，也称为半监督学习。
用于新兴技术的地平线扫描和能源高级材料领域的突破性创新
JRC139310 EUR 40093印刷ISBN 978-92-68-21582-1 ISSN 1018-5593 DOI：10.2760/1708096 KJ-01-24-115-EN-C PDF ISBN doi：10.2760/5639916 KJ-01-24-115-EN-N-N-Luxembourg：欧盟出版社，2024年，2024年©欧盟，2024年，欧盟委员会文件的重复使用政策由委员会决定2011年12月12日的12月12日在2011年12月12日的委员会文件中实施，欧盟委员会的再利用文档（OJ L 330，14.12.22011）。除非另有说明，否则该文档的重复使用将根据创意共享归因4.0国际（CC BY 4.0）许可（https://creativecommons.org/licenses/4.0/）授权。这意味着只要给出适当的信用并指示任何更改，就可以重复使用。必须直接从版权所有者那里寻求任何欧盟许可拥有的照片或其他材料的使用或复制。- 基于Sodapeaw在Adobestock上的照片（由AI生成的原始图像）在写作过程中声明的Adobestock（原始图像）的封面艺术品：在准备此工作的过程中，作者使用聊天GPT and GPT@jrc@jrc来总结文本。使用此工具后，作者根据需要审查并编辑了内容，并对出版物的内容承担全部责任。如何引用该报告：欧盟委员会，A. https://data.europa.eu/doi/10.2760/5639916，JRC139310。