XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System观测数据
调查英国公共部门对地球观测技术的需求
地球观测 (EO)，特别是从卫星收集的地球观测数据，是当今社会使用的位置数据的基本来源。它以任何其他来源都无法提供的频率和覆盖范围提供有关我们星球的信息。目前，EO 数据在整个英国公共部门用于从环境监测到紧急事件响应等一系列运营目的。在全球范围内，EO 对气候监测至关重要。EO 数据有可能为英国公共部门提供巨大的附加价值。2018 年伦敦经济研究 1 估计，英国从九个主要民用领域 2 的卫星地球观测中平均每年可获得 10 亿英镑的收益。这一估计包括每年 6400 万英镑的政府直接运营价值。在新兴技术和技术能力增强的推动下，EO 图像和服务市场在成像和处理能力以及服务模式方面正在迅速发展。这降低了使用 EO 数据的准入门槛，为英国公共部门创造了新的机会，使其能够利用这项技术为纳税人释放额外的价值。
** 2020 年 7 月哨兵亚洲项目办公室新闻 ** - * - * ...
暴雨引发日本九州南部岛屿发生大规模洪水和泥石流，亚洲减灾中心 (ADRC) 于 7 月 6 日请求“亚洲哨兵”系统进行紧急观测。在这种情况下，该请求被升级为国际灾害宪章，被称为“亚洲哨兵升级”，山口大学的长井博士担任灾害宪章的项目经理。在数据提供者节点 (DPN) 中，印度空间研究组织 (ISRO)、日本宇宙航空研究开发机构 (JAXA)、国家应用研究实验室 (NARL) 和地理信息和空间技术发展机构 (GISTDA) 提供了观测数据。此外，穆罕默德·本·拉希德航天中心 (MBRSC) 和越南科学技术院 (VAST) 的空间技术研究所 (STI) 分别计划使用 Dubaisat-2 和 VNREDSat-1 进行观测，而“亚洲哨兵”系统正在等待这些数据。在数据分析节点 (DAN) 中，MBRSC、山口大学、千叶大学、亚洲理工学院 (AIT)、RIKEN、新加坡地球观测站 (EOS) 分析了卫星数据并提供了产品。有关 Sentinel Asia 最新响应的信息可从以下链接获取。https://sentinel-asia.org/EO/article20200706JP.html
数值方法模块 14：等值插值...
此公式可以更好地估计 xn 附近点 x 处的 f 值，因为公式尽可能早地使用最接近该 x 的数据点，并且还利用了最多 n 阶后向（实际上是相除）差值。同样的推理表明，该公式可能不适合估计远离 xn 的点 x 处的 f 值，即靠近观测数据的中间或开始处。但是，正如下图和下一模块中介绍的数值实验所示，这种限制没有任何实际意义。例 1：设 f(x) = e 2x Cos 3x，其中 x Є [0, 1]。使用 5 次牛顿前向/后向差分插值多项式，在节点 x = 0、x = 0.2、x = 0.4、x = 0.6、x = 0.8 和 x = 1 上找到 f(0.1)、f(0.5) 和 f(0.9) 的近似值。给定 6 个节点和相应的函数值，计算表 2 中给出的前向/后向差分。然后根据牛顿前向/后向差分插值公式，计算 f(0.1)、f(0.5)、f(0.9) 的值并将其与实际值进行比较。
自主驾驶中场景理解的因果知识图
驾驶是一项复杂的活动，需要仔细计划和持续关注。人类驾驶员根据观察结果，过去的经验以及对潜在情景和必要行动的期望来分析其周围环境。尽管对观测数据进行了自动驾驶培训，但它们面临着陌生，不确定和冒险的驾驶情况的挑战。这些车辆在具有各种元素的环境中运行，例如交通标志，行人和其他车辆。了解这些要素之间的关系和互动对于在不同情况下理解自动驾驶汽车的行为至关重要。要实现5级完整驾驶自动化，这需要一个能够在没有人工干预的情况下处理所有驾驶任务的系统，人工智能（AI）模型需要高质量的表示，发现以及对驾驶场景中元素之间因果关系的理解1。在因果关系（CBN）[1]中表达的对因果关系的理解将受益于知识图（kg）中的明确表示。这个想法提出了许多重要的研究问题。在驾驶场景中，基于CBN的因果关系可以帮助理解广告场景吗？可以在KG中使用基于CBN的因果表示执行干预和反事实推理，例如确定特定的
应用机器学习算法预测非正规经济的规模
近来，使用机器学习模型和技术预测经济变量的情况越来越多，其动机是它们比线性模型具有更好的性能。尽管线性模型具有相当大的解释能力的优势，但近年来，人们加大了努力，使机器学习模型更具解释性。本文进行了测试，以确定基于机器学习算法的模型在预测非正规经济规模方面是否比线性模型具有更好的性能。本文还探讨了机器学习模型检测到的最重要的这种规模的决定因素是否与文献中基于传统线性模型检测到的因素相同。为此，从 2004 年到 2014 年，收集并处理了 122 个国家的观测数据。接下来，使用 11 个模型（四个线性模型和七个基于机器学习算法的模型）来预测这些国家非正规经济的规模。使用 Shapley 值计算了预测变量在确定机器学习算法产生的结果中的相对重要性。结果表明：(i)基于机器学习算法的模型比线性模型具有更好的预测性能；(ii)通过 Shapley 值检测到的主要决定因素与文献中使用传统线性模型检测到的主要决定因素一致。
QLAE047.pdf
摘要。我们研究了1942年至2020年爱尔兰极端温度的频率，大小和空间程度的变化。我们开发了一个极值模型，该模型在极端的每日最高温度数据中捕获空间和时间非平稳性。我们使用一般的帕累托分布和极端事件的空间依赖性对边缘变量的尾巴进行建模，并通过半参数棕色resnick r-pareto过程，每个模型的参数允许随时间变化。我们使用气象站观测值来建模极端事件，因为来自气候模型的数据（不是在观测数据上）可以过度平滑这些事件，并具有由特定气候模型配置确定的趋势。但是，气候模型确实提供了有关爱尔兰和相关气候反应的详细生理学的宝贵信息。我们提出了新的方法，这些方法利用气候模型数据来克服与观察者的稀疏和偏见采样有关的问题。我们的分析确定了研究域上极端温度事件的边际行为的时间变化，这比该时间窗口中平均温度水平的变化大得多。我们说明了这些特征如何导致超过临界温度的事件的空间覆盖率增加。
从基于物理的模型到通过可解释机器学习的预测数字孪生
这项工作开发了一种从代表各种资产状态的基于物理的模型库中创建数据驱动的数字孪生的方法。使用可解释的机器学习更新数字孪生。具体来说，我们使用最优树（一种最近开发的可扩展机器学习方法）来训练可解释的数据驱动分类器。分类器的训练数据是使用基于物理的模型库解决的模拟场景离线生成的。可以使用实验或其他历史数据进一步增强这些数据。在操作中，分类器使用来自资产的观测数据来推断模型库中哪些基于物理的模型是更新的数字孪生的最佳候选者。通过为 12 英尺翼展无人机开发结构数字孪生来展示该方法。该数字孪生模型由一系列结构状态下的飞行器降阶模型库构建而成。数据驱动的数字孪生模型会根据结构损坏或退化动态更新，从而使飞机能够相应地重新规划安全任务。在此背景下，我们研究了最优树分类器的性能，并展示了它们的可解释性如何使从稀疏传感器测量中进行可解释的结构评估成为可能，并为最佳传感器放置提供信息。
森林近距离遥感：系统和数据采集的现状、挑战和机遇
在过去的几十年里，基于遥感的森林调查和监测变得更加经济实惠和适用。目前限制大量遥感数据实际应用的瓶颈在于缺乏经济实惠、可靠和详细的实地参考资料，而这些参考资料对于卫星和航空数据的必要校准以及相关异速生长模型的校准是必不可少的。传统的实地调查大多局限于小规模，使用少量的观测数据。在过去的二十年里，近距离遥感技术发展迅速，例如传感器的成本、尺寸和重量不断下降；平台的可用性、移动性和可靠性稳步提高；计算能力和数据科学不断进步。这些进步为将传统的昂贵而低效的人工森林现场数据收集转变为经济高效的自主观测铺平了道路。实践中使用的系统和操作协议是影响收集数据和检索属性质量的关键因素。然而，它们的作用和影响尚未得到充分理解。本文旨在全面概述最先进的近距离遥感系统和常用的操作协议，以便深入了解森林调查技术和方法的优势、潜力和挑战。本文简要回顾了不同平台（即静态、移动、地面和无人机）的特点，并介绍了
预测性数字孪生是提高任务准备度的基础
数字孪生是特定系统或物理资产不断发展的虚拟模型，它吸收资产生命周期数据，使数字孪生成为动态更新的资产特定模型，为智能自动化提供支持并推动关键决策。数字孪生对国家安全、工业发展和社会福祉等关键领域都有潜在影响。如果能够可靠地预测，数字孪生可以彻底改变依赖于复杂系统状态动态变化估计的关键决策过程。本文说明了预测性数字孪生（将数据驱动学习与基于预测物理的建模相结合）如何有助于提高任务准备度。数字孪生在数学上表示为概率图形模型，其中状态、控制、观测、感兴趣的数量和奖励等关键元素被建模为随机变量。图形模型表示这些不同元素之间的关系，以及它们随时间的演变和不确定性。该公式说明了无人机 (UAV) 结构数字孪生的开发。数字孪生结合了高保真结构有限元模型、计算效率高的降阶模型以及机载结构传感器生成的观测数据。一个示例展示了当无人机在飞行过程中经历结构退化时数字孪生如何更新，然后用于最佳地重新规划任务轨迹。
1/25 个人简历 1.姓名 Nana Ama Browne Klutse...
⚫ 大气扰动 正在进行的研究项目沿海社区对气候变化和腹泻的适应力 (C2R-C2D) (2020-2025 财年)：C2R-CD 旨在产生知识，支持沿海社区对气候变化的适应力建设和改善腹泻管理。该项目由丹麦发展署 (DANIDA) 资助。项目合作伙伴包括加纳大学、奥胡斯大学、丹麦、加纳环境保护署 (EPA)、加纳人类住区人民对话 (PD)。建设更强大的大学项目 III，加纳大学，加纳建设更强大的大学项目 III (BSUIII) (2019-2021) - 气候变化：在该项目下，研究重点是气候变化和极端气候对农作物种植的影响：缓解和适应战略。它包括加纳在气候变化和气候变化下作物产量的适宜性。其他研究 了解非洲的气候动态、气候观测和气候服务预测。由于缺乏可获得和高质量的观测数据以及缺乏研究，了解气候对非洲的影响仍然是一项挑战。这项研究对非洲过去、现在和未来的气候进行了全面评估。它还开发了工具来提高我们对气候系统驱动机制的理解，并最终为相关气候服务部门的实施和发展规划提供了指导原则。 15. 资助