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LiDAR的演变及其在高精度领域的应用...
LiDAR是在1960年Theodore Maiman发明红宝石激光器之后才被广泛认可的，从技术革新来看，LiDAR经历了四个阶段。1960年，Theodore Maiman和他的同事在休斯研究实验室将高功率闪光灯照射在红宝石棒上，触发了一束相干光：第一束激光器。由于激光具有亮度好、方向性好、抗干扰等特点，激光技术被广泛应用于测距。与一般的测量方法相比，它具有精度高、分辨率高、体积小、使用方便、全天候等优点，在对地观测、环境监测、侦察等领域发挥着重要作用。同其他技术一样，激光也引起了军方的重视，很快美国军方就开始了军用激光装置的研究，第一台军用激光测距仪在1961年通过了军方试验，很快就投入了实用化。1971年，美国军方首创了世界上第一台红宝石激光测距系统：AN/GVS-3，这台第一代测距仪由光电倍增管探测器和红色外宝石光激励器组成，由于存在体积大、重量重、功耗大等缺点，很快就被第二代测距系统所取代，该测距系统采用近红外钕激光器(主要是Nd:YAG激光器)和PIN光电二极管或雪崩光电二极管，体积更小，功耗更低。随着这项技术的日趋成熟，随着20世纪70年代YAG激光技术的成熟，应用于长、中、短程激光测距雷达已成为必然趋势，1977年美国研制成功第一台手持式小型激光测距仪。 Nd:YAG激光测距仪：AN/GVS-5型，特点：尺寸与标准7-50军用望远镜相当，总重量只有2kg，适合手持使用，20世纪70年代末到80年代中期，激光测距仪成为军用激光市场上最大的采购项目[10]。起初激光测距主要用于军事和科研，在工业仪器中很少见，因为激光测距传感器太贵，一般在几千美元，高昂的价格一直是阻碍其广泛使用的主要原因。然而，由于技术的重大进步，价格已降至几百美元，使得它有可能成为一种具有成本效益的测量仪器。
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太多的人仍然认为自然是一台机器。如果您将某些东西放在一侧，另一方面出现了。最好的例子是农民：Acker Plus Saat-ut-ut和肥料收获。，但是即使在第一个近似值中，您也可能会注意到，这台机器并不那么容易。几乎没有年轻的植物发芽，因为昆虫，蘑菇，病毒和植物会在未来的收获中产生。“您必须能够做某事”，机械师认为并带有扳手和油罐。针对掠食者的最终是农药。 ，但是一旦机械师将螺钉拧紧并涂上了飞轮，机器的另一侧就溶解了不同的部分，在其他地方再次阻止了组件。 农药不仅破坏了捕食者，而且摧毁了该地区的整个动物和植物种群，是的，整个艺术消失了。 也影响土壤生物；土壤变得无菌。 薄谷物会污染饮用水。 食品的产量约占德国CO 2生产的14％。 通过使用机器约为6％。 气候变化会导致更频繁的干旱和极端天气事件。 再次两种浸润。 与机器比较保持：自然是一台不断接收新组件并抛出其他组件的机器。 所有组件在其时间内永久变化。 不！最终是农药。，但是一旦机械师将螺钉拧紧并涂上了飞轮，机器的另一侧就溶解了不同的部分，在其他地方再次阻止了组件。农药不仅破坏了捕食者，而且摧毁了该地区的整个动物和植物种群，是的，整个艺术消失了。也影响土壤生物；土壤变得无菌。薄谷物会污染饮用水。食品的产量约占德国CO 2生产的14％。通过使用机器约为6％。气候变化会导致更频繁的干旱和极端天气事件。再次两种浸润。与机器比较保持：自然是一台不断接收新组件并抛出其他组件的机器。所有组件在其时间内永久变化。不！没人知道有多少个组件。当您转动螺钉时，许多组件在大多数不可预测的方向上都没有变化。，更糟的是，该机器仍在该区域四处移动。当农民坐在25万欧元怪物拖拉机上的面包屑上方两米处时，他是否有想念的想法，并且很高兴他拥有如此喜欢自然的工作？是农民狂欢的时间吗？首先，没有典型的农民。有大型和小型农民，专业农民，有机农民等。从他们身上试图在其大部分小块上转动尽可能少的大天然螺钉，并为自己和家人带来收益率。，但越来越少。每个人都在家谱中有一个农民。超大的多数祖先仍然忙于农业。1900年左右是80％的人口
人工智能与音乐：历史与未来洞察
Sourav Verma DOI：https://doi.org/10.22271/allresearch.2021.v7.i2e.8286 摘要 已经开发了几种使用人工智能制作音乐的音乐软件程序。与它在其他领域的应用一样，在这种情况下，人工智能也模拟了心理任务。一个突出的特点是人工智能算法能够根据获得的信息进行学习，例如计算机伴奏技术，它能够聆听和跟随人类表演者，从而能够同步表演。人工智能还推动了所谓的交互式作曲技术，其中计算机根据现场音乐家的演奏创作音乐。音乐还有其他几种人工智能应用，不仅涵盖音乐创作、制作和表演，还涵盖音乐的营销和消费方式。除了使用人工智能制作音乐的程序外，还开发了几种音乐播放器程序，使用语音识别和自然语言处理技术进行音乐语音控制。关键词：谷歌洋红色。 Melodrive spotify brain FM 简介 人工智能 人工智能（AI）是计算机程序或机器以类似于人类的方式思考和学习的能力。它能够在一定程度上模拟人类智能，可以执行不同的任务和解决问题。 “人工智能”一词最早出现在1956年美国达特茅斯会议期间，但由于数据量的增加、算法的先进以及计算能力和存储的改进，人工智能技术和应用如今已变得更加流行和强大。 众所周知，人工智能研究已经影响了许多主要行业，而音乐产业当然是其中之一。 人工智能在音乐领域的简史 1# 1951年，英国数学家阿兰·图灵首次创作了计算机生成的音乐。艾伦·图灵是一位计算机科学家、哲学家和密码学家，在破解纳粹的恩尼格玛密码中发挥了关键作用。这段录音是 69 年前由英国广播公司 (BBC) 的一个室外广播部门在英国曼彻斯特的计算机实验室录制的。这台用来生成旋律的机器占据了实验室一楼的大部分空间，是由 A. 图灵亲自建造的。它创作了几首旋律，包括“上帝保佑国王”和“咩，咩黑羊”。虽然图灵在计算机中编写了第一个音符，但他对将它们串成曲调不感兴趣，所以这项工作由一位名叫克里斯托弗·斯特雷奇的学校老师完成。2# 1957 年，伊利诺伊大学香槟分校的作曲家 Lejaren Hiller 和数学家 Leonard Isaacson 编写了 ILLIAC I (伊利诺伊自动计算机)，这是第一台完全由美国教育机构建造和拥有的计算机，生成作曲素材，创作出完全由人工智能编写的音乐作品——《伊利亚克弦乐四重奏组曲》。3#1960年，俄罗斯研究员R.Kh.扎里波夫发表了全球第一篇利用URAL-1计算机进行算法作曲的论文——《音乐作曲过程的算法描述》。
14048 Valley Blvd，工业城，CA 91716（888）336-...
采用新技术实现加州有机废物转移目标 随着各大城市和企业努力实现加州到 2025 年 75% 的回收目标，Athens Services 正利用创新技术为客户迎接挑战。 目前，大多数有机废物和食物废物最终都被填埋。 这不仅是资源浪费，而且随着这些材料随着时间的推移而降解，它们会产生大量的甲烷气体。 据 CalRecycle 称，加州每年仅食物垃圾就估计有 600 万吨被填埋，约占所有垃圾填埋场垃圾的 18%。 加州已设定目标，到 2020 年将有机废物处理量减少 50%，到 2025 年减少 75%，到 2030 年将温室气体 (GHG) 排放量减少 40%。 加州各地的社区都在努力寻找实现这些目标的方法。 “这些更高的转移目标意味着要攻击更受污染的废物流，其中大部分都会被填埋，”Athens Services 资源回收总监 Riel Johnson 说。 “我们收到的有机物中，20-30% 可能是‘干净的’；我们需要处理剩余的有机物，以实现这些新的、更高的转移目标。” 雅典拥有南加州技术最先进的材料回收设施 (MRF)，在垃圾填埋场转移垃圾方面处于该地区领先地位。现在，雅典正在开拓创新技术，结合现有工艺，将提高转移率。 雅典开发了一种名为有机分离压机 (OSP) 的机器，与一家工业压实机和粉碎机制造商合作制造。 “我们对这项技术有助于填补废物、回收和‘干净’有机物之间空白的潜力感到兴奋，”约翰逊说。 OSP 工艺 工作原理如下： 进入雅典工业城 MRF 的有机废物被装入有机处理系统。OSP 配备悬臂式螺旋钻或钻头，将废物推向液压启动门，将液体从材料中挤出并进入收集罐。然后将富含营养的液体装上油罐车，运往处理厂，在那里它可以被消化用于生产能源，或者被堆肥以将养分返回加州农田。洛杉矶县官员已经进行了几次测试，并批准对提取的有机物进行此类处理。剩余的干燥物质被分类以供有益再利用或转移至垃圾填埋场。该机器每小时处理约 40 吨并回收 20-40% 的材料；以前，这些材料 100% 都被运往当地的垃圾填埋场。该技术和团队俄亥俄州的 Komar Industries 是一家重型工业压实机和粉碎机制造商，他们为雅典开发了这台设备。OSP 将 Komar 压缩螺旋钻与专门的脱水装置相结合，该脱水装置是为处理机场跑道上使用的除冰液而开发的。Komar 总裁马克·科尼格 (Mark Koenig) 表示：“我们看到这种趋势在全球范围内发展。”