利用重夸克可观测量来探测相对论重离子碰撞中产生的违背纵向增强不变性的初始能量密度分布。利用改进的朗之万模型和(3+1)维粘性流体动力学模型,我们研究了 RHIC 能量下重介子及其衰变电子的核修正因子(RAA)、定向流(v1)和椭圆流(v2)系数。我们发现,核物质在反应平面的逆时针倾斜会导致在后向(前向)快速度区出现正(负)重味v1,其大小随着重夸克横向动量的增加而增加。不同角度区域之间重味RAA的差异也被提出作为表征介质分布不对称性的补充工具。我们的模型结果与 RHIC 目前可用的数据一致,并提供了可以通过未来测量进行检验的预测。
概述应用程序号010/V070/19独特的ID/缝制ID 2019/17031/01申请人Lincoln Gap Windfarm Pty Pty Ltd C/ - Nexif Energy Australia Pty Ltd Pty Ltd提议Lincoln Gap Windfarm-阶段3-阶段3-构建了42个(42)涡轮涡轮机和辅助型构造。关键特征:最大WTG尖端高度高达206m(容量高达6MW),开销和/或传输线(33KV-275KV)的变电站,开关室,操作和维护建筑物,安全围栏,临时建筑设施,电池施工设施,电池储能系统以及/或同步的内部式铜管与各种内部轨道和现场和现场和现场工作以及现场和现场和现场和现有工作以及现场和现有工作以及现场和现有工作。阶段3最大生成能力为252MW。Subject Land Eyre Highway, Lincoln Gap Zone/Policy Area Remote Areas Zone Relevant Authority Minister for Planning and Local Government Lodgement Date 26 November 2019 Council Out of Councils Planning & Design Code 1 July 2019 Type of Development s131 - Crown Development Public Notification YES - Development over $10m Representations NIL Referral Agencies EPA, ARTC, Defence, Transport, CASA, ASA, DEW Report Author Simon Neldner EXECUTIVE SUMMARY The development of a further stage在林肯的差距中,风水建立在奥古斯塔港西南的批准的开发和土地上。开发的第1阶段已经完成并且是运营的。第2阶段已获得开始建设的全面发展批准。新阶段利用土地到Eyre Highway的北部和南部,可容纳42个涡轮机高达206m的高度,涡轮机容量高达6MW。不应影响任何地点或文化意义的对象。开发将利用(可行的)现有基础设施,例如内部道路,接入点,存储区,场地服务以及该土地上的(临时)混凝土批处理厂。该申请被考虑针对新的计划和设计代码(第1阶段)不在理事会区域内的土地。偏远地区预测可再生能源设施的开发,并将继续用于土地所有者放牧的低强度(绵羊)。不应受到过度影响的濒临灭绝或威胁性的动植物,但会有本地植被清除和栖息地丧失。开发申请被转交给了相关的阶段机构,包括EPA和高速公路专员,并在适当的条件下,没有提出异议。为期四周的公开通知期,未收到任何意见。还咨询了毗邻的理事会(奥古斯塔港),因此发展不应对当地服务或基础设施产生不当影响。尚未确定空气安全或通信问题。没有开发影响的住宅或敏感土地用途,例如分离距离,公路挫折和开发地点的相对远程性分别与奥古斯塔港和Eyre Highway(分别为)。可能需要临时交通控制,尤其是对于南部现场入口 - 鉴于施工过程中的100公里/小时速度区和车辆通过车道。可能需要临时交通控制,尤其是对于南部现场入口 - 鉴于施工过程中的100公里/小时速度区和车辆通过车道。
愿景,深度学习以及机器人和其他技术学,可能有助于减轻对更可持续的农业系统的需求。但是,传统的工业机器人不是为典型农业生态系统的复杂环境而设计的。农业领域中最关键的害虫控制问题之一是杂草控制,这是目前是一项劳动力的任务。因此,自动化杂草控制系统的需求很大。蔬菜场中的机器人内部杂草控制需要机器视觉,作物定位,决策和代理系统。缺乏可靠的技术来检测,定位和分类杂草和作物植物是开发针对特种蔬菜等特种耕作的完全自动化和全面的杂草管理系统的主要技术障碍。在杂草密度中等至高杂草密度的杂草田中,现有的机器人除草机变得混乱,因为它们无法解释过去的几十年,研究人员一直在尝试各种方法来实时区分杂草的杂草 - 杂草 - 杂草浓度。Lee等。 (1999)提出并开发了一个实时机器视觉系统,该系统以3 fps的速度区分了番茄植物和杂草,代表114毫米101毫米的种子线面积,允许杂草控制系统以1.20 kmh 1的速度传播。 番茄植物在75.8%的时间内正确识别,低于所需的准确性。 Lamm等。 (2002)开发了一种基于Lee El al的棉花的精确杂草映射的系统。 Slautter等。Lee等。(1999)提出并开发了一个实时机器视觉系统,该系统以3 fps的速度区分了番茄植物和杂草,代表114毫米101毫米的种子线面积,允许杂草控制系统以1.20 kmh 1的速度传播。番茄植物在75.8%的时间内正确识别,低于所需的准确性。Lamm等。(2002)开发了一种基于Lee El al的棉花的精确杂草映射的系统。Slautter等。的(1999)原型,并达到了88%的歧视精度。(2008)开发了一种多光谱的机器视觉识别系统,以对杂草的生菜作物分类,并获得90.3%的精度。Haff等。 (2011年)后来提出了一个基于X射线的作物检测系统,该系统达到了90.7%的tomatoplantsatthetthervavel speedof1.6kmh 1的检测准确性。 zhangetal。 (2012)提出了一种高光谱成像系统,以实时识别作物植物并将其与杂草区分开。 该系统在区分杂草的作物方面达到了95.8%的准确性。 有许多关于AI,机器学习,深度学习技术的研究工作,以对杂草进行分类(Bah等,2018; Osorio等,2020)。 Osorio等。 (2020)使用多光谱摄像机在生菜场和应用的SVM(支撑矢量机),Yolov3(您只看一次V3)和掩盖r e cnn(基于区域的综合神经网络)中的图像,以在杂草和作物之间进行分类,并在79%,89%,89%,89%,89%,89%,89%,89%,89%的差异Haff等。(2011年)后来提出了一个基于X射线的作物检测系统,该系统达到了90.7%的tomatoplantsatthetthervavel speedof1.6kmh 1的检测准确性。zhangetal。(2012)提出了一种高光谱成像系统,以实时识别作物植物并将其与杂草区分开。该系统在区分杂草的作物方面达到了95.8%的准确性。有许多关于AI,机器学习,深度学习技术的研究工作,以对杂草进行分类(Bah等,2018; Osorio等,2020)。Osorio等。(2020)使用多光谱摄像机在生菜场和应用的SVM(支撑矢量机),Yolov3(您只看一次V3)和掩盖r e cnn(基于区域的综合神经网络)中的图像,以在杂草和作物之间进行分类,并在79%,89%,89%,89%,89%,89%,89%,89%,89%的差异
是指发生或超过给定的洪水幅度之间的平均时间间隔。预计每10年平均每10年一次超过10年的ARI洪水。预计每100年平均每100年一次超过100年的ARI洪水。AEP是ARI表示为百分比。向后岸范围从swash限制到陆地。berm a沿海堤防是由于波动通过波动的陆上行动而在海滩上形成的几乎水平的岸平行脊。berms。集水区排水到站点。它始终与特定位置有关,可能包括支流溪流和主要水路的集水区。沿海危害一个术语,可以集体描述由沿海或海洋学过程驱动的自然环境的身体变化和影响。Delta在淡水源进入河口水体设计洪水泛滥的地点是一种概率或统计估计,通常基于某种形式的洪水或降雨数据的分析。平均复发时间间隔或超出概率归因于估计排放,随着时间的推移,按体积测量的水流量率。应该与流量的速度或速度区分开,这是对水的移动速度而不是移动的速度的衡量标准。嵌入一个沿海凹痕,这已经通过过去的海平面上升而淹没,并且没有被沉积物显着填充。Estuary The seaward limit of a drowned valley which receives sediment from both river and marine sources and contains geomorphic and sedimentary conditions influenced by tide, wave and river processes Flood Relatively high stream flow which overtops the natural or artificial banks in any part of a stream, river, estuary, lake or dam, and/or overland runoff before entering a watercourse and/or coastal inundation resulting from elevated sea levels and/or海浪超过海岸线防御。洪水危害生命的潜在风险和洪水引起的肢体。洪水危害结合了洪水深度和速度。