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2008 年澳航可持续发展报告
目录和 GRI 指标 目录 IFC 3.12 报告范围和利益相关者 IFC 3.1, 3.5, 3.6, 4.14, 4.16 关于澳航 1 2.1, 2.2, 2.8 2007/08 年度可持续发展关键数据 2 董事长介绍 4 1.1, 3.2, 3.3, 3.11 首席执行官致辞 5 1.1 治理与风险 6 4.1, 4.2, 4.3, 4.5, 4.6, 4.7, 4.11 挑战与机遇 7 1.2 可持续资源 7 经济贡献 7 EC1, EC9 安全 8 安保 11 飞行健康 11 职业健康与安全 11 LA13 人员 14 LA7 环境与气候变化20 EC2、EN6、EN18、EN26 机队 26 社区 28 澳航基金会 34 人道主义工作 34 可持续发展统计数据和政策 38 3.7、3.9、3.10、4.8、4.12、EN3、EN5、EN8、EN16、EN20、EN23、LA1、LA2、LA7、LA13 报告信息 41 3.4 保证声明 42 3.13 词汇表 44 2.4
通过无人机航拍确定积雪深度分布...
确定积雪深度的空间分布不仅对于与饮用水供应或水力发电相关的民用目的至关重要，而且对于雪、水文和环境研究中的多种应用也至关重要。然而，积雪深度在空间和时间上都变化很大。因此，传统和最先进的积雪监测方法并不总是能够捕捉到如此高的空间变化，除非采用非常昂贵的解决方案。在这项研究中，我们提出了一种新方法，旨在通过利用地球科学研究环境中的两种低成本和新兴技术来提出解决问题的方法；运动结构 (SfM) 数字摄影测量和无人机 (UAV)。这些技术相结合的优点在于，它们可以以较低的运行成本和较少的工作量提供大面积的精确高分辨率数字高程模型 (DEM)。所提出的方法将利用这一资产，在地理参考雪面（雪 DEM）与其相应的底层地形（地形 DEM）之间进行减法，从而提供雪深分布图。为了在小规模上测试所提出方法的可行性和效率，在上述背景下调查了六个不同的积雪区域。这些区域的面积从 900 到 51,000 平方米不等，其中两个位于斯瓦尔巴群岛朗伊尔城附近，四个位于西格陵兰岛安登峡湾附近。调查在雪面类型、底层地形复杂性、亮度条件和所用设备方面有所不同，以评估该方法的适用范围。结果呈现为六张雪深分布图，并通过比较估计的雪深和一组质量控制点上探测到的雪深来验证。根据区域不同，探测到的雪深与估计的雪深之间的平均差异从最佳情况的 0.01 米到最坏情况的 0.19 米不等，同时空间分辨率范围从 0.06 到 0.1 米。彻底调查了每种情况的误差源，并评估了通过使用雪面和相应的底层地形中可见的公共地面控制点对 DEM 进行地理配准可以进一步减轻误差。在进行的测试中，该方法没有受到该区域的任何特定表面特征或任何调查条件的特别限制。尽管是在小规模区域进行测试，但通过考虑这些初步结果，该方法有可能成为一种简化程序，允许重复绘制雪动态图，同时降低运行成本，并且不会放弃获得高精度和高分辨率。
马航 370 事实信息安全调查
下列术语使用时具有下列含义： 事故 - 与航空器运行有关的事件，就有人驾驶航空器而言，发生在任何人登机准备飞行直到所有此类人员下机期间，或就无人驾驶航空器而言，发生在航空器准备好飞行直到飞行结束时停止并且主推进系统关闭期间，其中： a) 人员因以下原因导致致命或严重受伤： - 在航空器内，或 - 直接接触航空器的任何部件，包括从航空器上脱落的部件，或 - 直接暴露于喷气气流中，但伤害是自然原因、自己造成或他人造成，或伤害发生在藏匿在乘客和机组人员通常可进入区域之外的偷渡者身上的情况除外；或者 b) 飞机遭受损坏或结构故障，且： - 对飞机的结构强度、性能或飞行特性造成不利影响，并且 - 通常需要对受影响的部件进行大修或更换，发动机故障或损坏除外，当损坏仅限于单个发动机（包括其整流罩或附件）、螺旋桨、翼尖、天线、探头、叶片、轮胎、刹车、机轮、整流罩、面板、起落架舱门、挡风玻璃时
航空中的空中触觉——创造触觉...
在 2017 年跨部门/行业培训、模拟和教育会议 (I/ITSEC) 上，总结道“大量的训练飞行将耗费大量资金，因此需要更多的模拟”并且“我们需要将模拟提升到前所未有的水平。”
4 月 12 日 - 航天日 - 军事思想
1961年4月12日，苏联发射了世界上第一颗载人航天卫星“东方一号”，进入地球轨道。塔斯社关于此事的报道简直震惊了整个世界。东方一号飞船仍在太空中航行，但全世界所有电报机构的电传打字机都已经被一连串的太空新闻堵塞了；地球上所有的通讯手段都在为莫斯科服务。苏联公民尤里·阿列克谢耶维奇·加加林（人类历史上第一位宇航员的呼号为“凯德尔”）是世界上第一个完成绕地球轨道飞行的人，为全人类开辟了一个新纪元——载人航天时代。这次飞行持续了108分钟，成为太空探索领域最强大、最引人注目的突破。同年8月，德国的蒂托夫号绕地球飞行了17圈，飞行距离超过70万公里。1963年，世界上第一位女宇航员瓦伦蒂娜·捷列什科娃（Valentina Tereshkova）进行了一次星际旅行。1965年，阿列克谢·列昂诺夫离开上升2号飞船12分9秒，距离飞船5米，成功完成了计划中的研究。这是我们文明史上的第一次太空行走。几十年来，苏联一直为其国内航天事业的成功感到自豪。第一个由三名宇航员组成的太空机组人员、两艘载人联盟号宇宙飞船首次对接、首次在轨道上组装基于轨道站的载人综合体、可重复使用的轨道航天器暴风雪号的首次飞行——这些都是我们太空漫游的主要里程碑。1962年4月9日，苏联最高苏维埃主席团发布法令，将航天日设立为节日。1968年，在国际航空联合会会议上，获得国际地位。在俄罗斯，这是我们所有世代同胞的节日。俄罗斯人向宇航员致敬，感谢他们为了梦想而奋斗，表现出勇敢和勇气，也向科学家们致敬，他们的努力实现了所有人长期以来的幻想——发现和探索外太空。苏联航天事业的成就为我们这个时代的技术成功铺平了道路：数以千计的人造卫星围绕地球旋转，特殊设备运送用于研究月球、金星和火星表面的材料，一些飞船到达太阳系的遥远行星。如今，人们长期以来的太空旅游梦想——私人旅行到地球轨道——正在变成现实。目前世界上没有一个经济领域不利用航天科学的成果。“航天工业和技术”、“空间通信与导航”等概念已经变得十分常见。在相对较短的时间内，航天工程通过有关地球和外层空间发生的过程的基础发现和新知识丰富了世界科学。俄罗斯航天事业的辉煌成就是成千上万人、数十个工作队忘我工作的自然结果，他们为了航天工业的进步竭尽全力。
嵌段共聚物定向自组装基础
对于需要高分辨率图案化的实验室成员，嵌段共聚物定向自组装可以作为更传统的光刻技术的低成本、高通量补充。嵌段共聚物由两种或多种化学性质不同的聚合物端对端结合而成。当将嵌段共聚物溶液旋涂到基材上时，可以加热薄膜以诱导自组装。在此过程中，组成聚合物根据其 Flory-Huggins 相互作用参数 (χ) 相互排斥，以达到其最小自由能位置。随着嵌段分离，同类聚合物会被同类聚合物吸引，从而形成周期性域。自组装域的形状取决于嵌段共聚物中的嵌段数以及这些嵌段的相对比例。[1] 本报告将重点介绍具有两种组成聚合物的二嵌段共聚物。在可实现的各种域形状中，对于光刻最实用的是分别使用 50:50 和 70:30 嵌段共聚物形成的薄片和圆柱体。
灵活至终端输电扩建 - C 段
该项目涉及从犹他州格兰茨维尔附近的拟建林伯变电站到犹他州盐湖城的终端变电站修建一条高压输电线，如下图所示。该项目将包括约 56 英里的新输电线、一个新变电站、对两个现有变电站的升级以及重新布置一些现有输电线。
基于前景原型的脑肿瘤的单发段
摘要：通过几乎没有学习的可能性增强脑肿瘤分割的潜力是巨大的。虽然几个深度学习网络（DNN）显示出令人鼓舞的分割结果，但它们都采用了大量的培训数据，以产生适当的结果。此外，对于大多数这些模型而言，一个突出的问题是在看不见的课程中表现良好。为了克服这些挑战，我们提出了一个单次学习模型，以基于单个原型相似性评分来分割脑磁共振图像（MRI）上的脑肿瘤。使用最近开发的几乎没有弹药的学习技术，通过支持和查询图像进行训练和测试，我们试图通过专注于包含前景类别的切片来获取明确的肿瘤区域。与使用整个图像集的其他最近的DNN不同。该模型的训练是以迭代方式进行的，在每个迭代中，随机切片中包含前景类别的随机抽样数据的剪辑被选为查询集，以及与支持集的同一样本的不同随机切片。为了将查询图像与类原型区分开，我们使用了基于非参数阈值的基于公制的学习方法。我们采用了具有60次训练图像和350次测试图像的多模式脑肿瘤图像分割（Brats）2021数据集。使用平均骰子得分和平均得分评估模型的有效性。实验结果提供的骰子得分为83.42，比文献中的其他作品还要大。此外，所提出的单发分割模型在计算时间，内存使用情况和数据数方面优于常规方法。
2022-25 年全龄段策略
大曼彻斯特地区有 10 个健康观察组织（附录 2），这项为期 3 年、适用于所有年龄段的战略描述了我们 10 个独立组织的共同目标，我们共同合作分享信息、专业知识和学习，以改变健康和社会护理服务，如全科医生护理、医院护理、牙科护理、药房护理和英格兰各地人们家中提供的护理。
提高了在发芽阶段预测苹果水果特征的准确性！
■词汇表1）基因组选择（GS）：一种基于有关DNA差异的信息来预测和选择个人遗传能力的方法。关于DNA和果实特征差异的数据，使用大量品种和菌株作为训练数据对两者之间的关系进行建模，并且基于“基因组预测（GP）模型”预测个体的遗传能力。可以预测未来在发芽阶段可以实现的水果的特征。注2）全基因组关联研究（GWAS）：一种使用数学公式来建模DNA与果实特征的差异与大量品种和菌株中的果实特征之间的关系，并在统计学上检测到果实特征和相关DNA的差异。一旦揭示了与果实性状相关的DNA差异，可以通过寻找DNA差异的附近来识别控制果实性状的候选基因。注意3）下一代序列：可以一次解码大量DNA序列的设备。注4）单核苷酸多态性（SNP）：DNA是一种称为脱氧核糖核酸的物质，由四种类型的碱基组成：腺嘌呤（a），胸腺胺（T），鸟嘌呤（G）和细胞儿童（C）。品种之间的碱基差异称为单核苷酸多态性。注5）Infinium系统：Illumina Co.，Ltd.提供的单个核苷酸多态性检测系统。注6）GRAS-DI（由随机扩增子测序 - 主测序引导的基因分型）系统：一种由丰田汽车公司开发的单核苷酸多态性检测系统。 ■研究项目这项研究是在以下项目的支持下进行的：