XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System采伐量
数量 1 单位 1 名称
（7）其他 A.须在投标开始前提交《资格审查结果通知书》一份。若您已经提交过，则无需再次提交。 若申请人由代表人或其他代理人代为竞投，则其须于竞投开始前提交《授权委托书》。 邮寄投标应清楚写明公司名称、投标日期和时间、投标主题，并用红色写明“投标书已附上”，并于7月24日星期三下午5点之前邮寄到下述地址。此外，投标人还将提前通过邮件收到投标意向通知。 如果您希望参加投标，您必须于7月18日星期四下午3点之前通过传真或其他方式提交市场价格调查文件。 投标人必须提交“驻军使用标准合同”和“投标和合同指南”（可在东部陆军会计团网站https://www.easternarmy.gov/上获取）。「go jp/gsdf/eae/kaikei/eafin/index html」或泷原警备队会计局办公室。 通过提交您的出价，您将被视为承诺遵守“关于排除有组织犯罪集团的承诺”。投标文件中应当包含下列声明作为接受的表示： “本公司（本人（若为个人）、本公司（若为团体））承诺遵守本承诺书中关于排除有组织犯罪的事项”。若拒绝提交上述“排除有组织犯罪承诺事项”的承诺书，则无法参加投标。若在初次投标时有通过邮寄方式提交的投标人，则重新投标的时间如下。
估算森林生物量并识别低强度采伐...
本研究的目的是利用机载激光雷达数据估算巴西安蒂玛利国家森林 (FEA) 1000 公顷热带森林的地上生物量并确定选择性采伐干扰的区域。研究区域由三个管理单位组成，其中两个单位未砍伐，而第三个单位的选择性采伐强度较低（约 10-15 立方米/公顷或总体积的 5-8%）。对 50 个 0.25 公顷地面植物进行标准随机抽样测量，并用于构建基于激光雷达的地上生物量 (AGB) 回归模型。使用激光雷达模型辅助方法估算已砍伐和未砍伐单位的 AGB（使用合成和模型辅助估算器）。这些预测使用了两个激光雷达解释变量，以 50 mx 50 m 的空间分辨率计算：1) 所有地面以上返回物的第一个四分位数高度 (P25)；2) 所有返回物地面以上高度的方差 (VAR)。模型辅助 AGB 估计量 (总计 231,589 Mg±5.477 SE；平均值 231.6 Mg ha-1±SS SE；±2.4%) 比仅针对样地的简单随机样本估计量 (总计 230,872 Mg±10.477 SE：平均值 230.9 Mg ha-1±10.5 SE；±4.5%) 更精确。使用综合估算法获得的总体和平均 AGB 估值（总体 231,694 毫克，平均 231.7 毫克/公顷）几乎与使用模型辅助估算法获得的估值相等。在分析的第二个部分，还以 1 米 x 1 米的分辨率计算了激光雷达指标，以确定选择性采伐管理单位内受伐木活动影响的区域。在 GIS 中使用高分辨率冠层相对密度模型 (RDM) 来识别和描绘道路、滑道、登陆点和采伐树隙。根据 RDM 确定的选择性采伐影响的面积为 58.4 公顷，占总管理单位的 15.4%。使用这两种空间分辨率的激光雷达分析，可以识别选择性采伐区域中 AGB 的差异，这些区域具有相对较高的残留大乔木冠层覆盖率。在选择性砍伐管理单元中，受影响区域的平均 AGB 明显低于未受干扰区域 (p = 0.01)。由 Elsevier Inc. 出版。
Bulkley TSA ISS 采伐、造林和保留策略
姓名 组织（成员或代表） Alex Woods FLNRORD，地区，史密瑟斯 Anne Hetherington FLNRORD，地区，史密瑟斯 Antti Makitalo Forest Ecosystem Solutions Ltd. Barry Snowdon FLNRORD，维多利亚 Bob Mitchell Bulkley Valley Community Resource Board Brad Martin FLNRORD，消防中心 Brian Kolman FLNRORD，地区，史密瑟斯 Bryce Bancroft Symmetree Consulting Group Cam Bentley FLNRORD，地区，史密瑟斯 Curtis Paul BCTS Dan Turner FLNRORD，坎卢普斯 Dave Ripmeester Pacific Inland Resources Dave Wilford FNLRORD，地区，史密瑟斯 Erica Lilles FLNRORD，史密瑟斯 Erin Hall FLNRORD，史密瑟斯 Garth Ehalt Pacific Inland Resources Gary Quanstrom Pacific Inland Resources Glen Buhr FLNRORD，史密瑟斯 Glenn McIntosh BCTS Hubert Burger FLNRORD，乔治王子城 Jay Baker Silvicon Services Inc. Jeff McWilliams BA Blackwell and Associates Ltd. Jeff Walsh FLNRORD，消防中心 Jennifer Plummer FLNRORD，史密瑟斯 Jocelyn Campbell FLNRORD，地区，史密瑟斯 Ken White FLNRORD，地区，史密瑟斯 Kevin Astridge FLNRORD，维多利亚 Kevin Skarda Canfor
该特征为CT图像的脂肪条带。
【摘要】以往利用人工智能在CT图像上辅助诊断结肠炎的研究，多以消化道造影剂使用后的结肠壁厚度作为特征，但诊断准确率并不高。本研究验证了结肠炎脂肪条带（HU）的CT值是结肠炎检测模型中一个有用的特征。从187例非造影结肠炎CT图像中，制作将患处切成128×128矩阵的原始图像、擦除脂肪条带以外结构的掩模图像、仅显示脂肪条带的阈值图像。SVM分类器输出原始图像、掩模图像、阈值图像的分类准确率，结果显示掩模图像和阈值图像的分类准确率较原始图像有所提高，说明脂肪条带是一个分类准确率较高的特征。
