我们很幸运生活在世界上最安全的国家之一。与此同时,我们面临着越来越多的、更为复杂和相互关联的威胁,我们不能对此掉以轻心。我们面对的是一个多面怪物。例如,地缘政治力量平衡正在迅速变化。欧洲东部和南部边境局势不稳定,俄罗斯入侵乌克兰是最终的转折点。网络攻击正以惊人的速度激增,在当今的数字世界中,信息的可靠性越来越受到威胁。跨境有组织犯罪破坏了社会关系的稳定。在冠状病毒期间,我们已经看到一场流行病如何导致巨大的社会动荡。气候变化的影响也对我们的生活方式产生了重大且日益增长的影响。所有这些发展所带来的不确定性是社会不信任和两极分化的温床。这也是一个安全问题。
本文件是RIS3南荷兰2021-2027:创新和实现影响。这一范围内的款项对S Mart s pecialation 1的策划旨在指导与荷兰中央政府和省级基金有关的区域可用的欧洲公共资金。使用所有公共和私人资金进行研发不是蓝图,而是针对南荷兰的聚会的创新指南针。在与区域中小企业,知识机构,当局和其他利益相关者的互动过程中,该地区制定了其创新和智能专业化战略。南方的力量:强大的创新系统得益于强大的中小企业,知识地位以及协作文化和基础设施,南方的创新政策旨在利用和增强南荷兰的经济和创新力量。这一优势在于国际领先的知识方和校园的独特组合,这些方面占据了技术,创新中小企业的潮流地位,以及一个能够将创新推向市场的强大制造业。,但这超出了南荷兰的强大知识地位;合作文化和基础设施和知识的应用 - 结合创造力和设计 - 意味着该地区具有强大的创新系统。技术是必不可少的,对该地区的挑战是利用创新,以人类,动物和自然的规模明智地利用南方的技术力量。南荷兰的政党开放的心态,积极寻求与国内外地区以外的合作伙伴的联系。南荷兰在其国家和国际顶级集群周围拥有强大的创新生态系统(在先前的RIS3中指定为高科技系统和材料,农业科学和化学,生命科学与健康,生物基础,物流,物流和维护)。国际市场领导者在这种情况下以初创企业和规模,校园,三螺旋组织和区域发展公司的形式运作,以形成强大的创新系统。欧洲创新刺激资金对于这种创新系统的运作至关重要。例如,在2014 - 2020年欧盟计划期间,南荷兰的项目获得了超过10亿欧元的赠款,其中几乎一半来自2020年。添加到公共和私人共同融资中,这导致了数十亿欧元的创新激励措施。在此摘要中,不可能为在上一个欧盟计划期间支持的所有领先的创新项目伸张正义。也就是说,上一个运营计划(OP)的标志性项目包括Aqua Valley(Zeeland的稳定,强大和可持续水产养殖创新); Photon Delta(综合光子学中的业务活动和区域创新力量的提升); Beam NL(将生物医学科学的创新带入市场); FieldLab Campione(为化学和加工公司维护100%可靠);和Biorizon(生物植物学作为石化芳香剂的可持续替代品)。在过去的七年中,这些和其他110多个项目为更强大,更具可持续性和更具创新性的南荷兰做出了贡献。创新基金已经流入整个地区;在Brainport成为国际标准者之后,建立坚实的基础也一直是Limburg(Brightlands Campuses/Kennis-AS),Zeeland(通过Zeeland校园)和其他Brabant地区的重点。
港口特点 位于密歇根湖东岸,距伊利诺伊州芝加哥东北 95 英里,距密歇根州格兰德黑文以南 23 英里 授权:1852 年 8 月 30 日、1867 年 3 月 2 日、1899 年 3 月 3 日、1905 年 3 月 3 日、1930 年 7 月 3 日、1935 年 8 月 30 日和 1954 年 9 月 3 日的河流与港口法案 深吃水商港 项目水深:入口 23 英尺,内航道和马卡塔瓦湖 21 英尺 2022 年运送和接收的材料为 73.3 万吨 约 5,500 英尺的结构,包括防波堤、桥墩和护岸 超过 6.5 英里的维护航道 外港疏浚材料用于海滩养护。 荷兰市运营莱克伍德路疏浚物放置站,可回收从内港和马卡塔瓦湖疏浚的物质。 主要利益相关者:美国海岸警卫队、Brewer's City Dock Inc.、Padnos Iron and Metal 和 Verplank Trucking
当今,全球流程和系统对卫星提供的信息和服务的依赖性日益增强,这种依赖性出现在过去 10-20 年,当时国际上处于相对稳定和平静的时期。然而,由于同一时期技术和地缘政治的发展,外层空间的利用面临着越来越大的压力。随着卫星数量继续呈指数级增长,外层空间正迅速变得拥挤不堪。空间技术也越来越商业化:越来越多的私营公司正在开发和发射自己的卫星。例如,从低地球轨道 (LEO) 小型卫星“巨型星座”的急剧增长中可以看出这一点。与此同时,太空正日益成为一个有争议的领域:越来越多的国家正在发展能够限制甚至拒绝其他用户使用太空资产的能力。这些发展增加了事故和误解的风险。到目前为止,这些都没有产生任何重大影响,但这已不再是理所当然的。
关键词:地籍图、人工智能、机器学习、卷积神经网络、计算机视觉 摘要 荷兰地籍图确实符合其设计目标;它是地籍登记的完整且拓扑正确的索引。然而,在未来人们想要放大并自己确定边界的确切位置的情况下,其约 0.5 米的图形质量似乎不够准确。包裹大小的相关不确定性也成为一个问题。经过市场调查,荷兰地籍局于 2017 年启动了一项研究项目,研究了重建地图的许多不同方面(法律、通信、大地测量、组织等)。然而,重点是最关键的方面:是否可以自动读取数百万张现场草图的问题。两家公司(KPMG 和 Sioux LIME)实现了概念验证,证明了在一定精度水平下实现该技术是可行的。我们继续聘请两家公司的专家,他们与我们自己的员工一起成功构建了一个原型,该原型能够读取文档并将它们连接到地籍图的新几何图形上。解决方案中广泛使用了人工智能。现场草图的内容非常复杂,通常是手写的,并且地图比例灵活。从此类文档中提取结构化信息需要几个算法步骤:图像质量改进、线和点检测、测量数字识别、实际读取这些数字以及将这些数字链接到两个点(开始和结束)。这些数字表示这些点之间的胶带测量值。该过程的结果是基于比例和结构化测量数据的绘图。在此过程中,需要手动检查和更正。第二个大过程是将生成的线型定位在国家参考系统中,并将不同的线型相互连接起来。生成的草图网络可以在每次新扩展时重新计算,并构成新地籍图的基础。将展示和讨论解决方案的架构。
6。Salt ......................................................................................................................................................................................................................................................................................... 49