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加州中部和南部近海潜在可再生能源地点附近的海鸟和海洋哺乳动物调查（PC-17-01）
BOEM 信息需求：由于可再生能源行业最近对租赁加州中部和南部近海风能和波浪能开发区的兴趣，BOEM 需要更新这些规划区内敏感资源（包括海鸟和海洋哺乳动物）的分布和丰度信息。本研究旨在提供从蒙特利湾国家海洋保护区南部边界到美墨边境的海鸟物种组成、分布、丰度和季节变化的最新信息。此外，还将随机收集调查期间观察到的海洋哺乳动物的数据。生成的数据将用于对该地区提议的可再生能源项目进行环境审查，包括根据《国家环境政策法》和《濒危物种法》开展的项目。
![初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、](/simg/4/4b79ebb2e692147077c5f05290fe6b1288b2aad1.png)
初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、
初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、
黑洞奇点附近的量子群体
史瓦西黑洞内部包含将其与类空奇点分隔开的测地线边界。任何跨越测地线边界向奇点迁移的信息都会因因果关系而不可挽回地丢失。如果史瓦西奇点吸收信息，则相应的演化将被视为悖论，因为它违反了信息处理的神圣规则 [1] 。人们通常认为时空涨落会变形其测地线边界附近的史瓦西几何，从而产生一致的量子演化。虽然这种动力学正则化机制的细节尚不清楚，但它们对于黑洞量子信息处理的整体方面（例如黑洞信息悖论 [2 – 4] ）非常重要。在本文中，我们表明史瓦西奇点毗邻渐近静默时空区域，即无论初始场配置如何都会抑制空间量子关联的区域。更重要的是，它们适应所谓的 Zeno 边界，该边界标记了由测地线边界终止的超曲面堆栈，具有以下属性：在堆栈中填充量子信息的概率测度朝着奇点单调递减，并在测地线边界处消失。因此，量子事件无法探测测地线边界，量子信息也无法迁移
研究基体相和DED S45C Hastelloy X倾斜角对粉末层压过程中层压板附近传热特性的影响
由于严格的环境法规，使用增材制造工艺修复和再制造机械零件引起了广泛关注。定向能量沉积 (DED) 被广泛用于改造机械零件。在本研究中，进行了有限元分析 (FEA)，以研究基材相和倾斜角对通过 DED 沉积的哈氏合金 X 区域附近传热特性的影响。设计了考虑焊珠尺寸和图案间距的 FE 模型。采用平面高斯分布的体积热源模型作为 DED 的热通量模型。基材和沉积粉末分别为 S45C 结构钢和哈氏合金 X。在进行 FEA 时考虑了温度相关的热性能。研究了基材相和倾斜角对沉积区域附近温度分布和热影响区 (HAZ) 深度的影响。此外，还研究了沉积路径对 HAZ 深度的影响。分析结果用于确定合适的基底相位和倾斜角度以及适当的沉积路径。
海上风能项目附近的搜救行动
美国海岸警卫队《国际航空和海上搜救手册》美国国家搜救补充附录——指挥官指令 M16130.2F——规定了与海岸警卫队开展搜救的法定权力有关的政策。搜救计划的最终目标是在海岸警卫队行动和表现可能发挥作用的任何情况下防止人员伤亡。海岸警卫队之所以成功实现这一目标，不仅是因为搜救系统对海上搜救事件的响应良好，也是其他海上安全计划的努力的结果，包括休闲划船安全和商用船舶安全。这些共同努力确保海员维护适航船舶；拥有适当的设备、必要的知识、培训和信息，以便在海上环境中安全作业；并在面临危难情况时采取正确的行动。
EnergyAustralia 对 Mt Piper 附近抽水蓄能项目前景看好
EnergyAustralia 今天宣布，其为新南威尔士州利斯戈的派珀山发电站供水的莱尔湖大坝可能成为新的抽水蓄能设施的所在地。能源执行官利兹·韦斯科特表示，初步估计表明，莱尔湖抽水蓄能设施将能够生产 350 兆瓦的电力，储能时间约为 8 小时，足以在高峰需求期间为超过 150,000 户家庭供电。“初步研究表明，莱尔湖抽水蓄能设施有巨大潜力成为新南威尔士州转型能源系统中的一个重要基础设施，”韦斯科特女士说。“抽水蓄能将继续在未来为家庭和企业提供可靠、实惠和更清洁的电力方面发挥重要作用。莱尔湖的优势之一是它已经位于主要输电线路附近，”她说。 “这是一项低排放技术，可以储存大量电力以便快速释放，有助于在可再生能源不可用时提供保障，并填补燃煤电厂退役后留下的巨大空白。几秒钟内即可运行的能力将确保灯一直亮着，并降低客户的能源成本。”莱尔湖将被用作下水库，上水库将位于沃克山的南侧，所有土地均归 EnergyAustralia 所有。派珀山负责人 Greg McIntyre 表示，该设施将为该地区带来可喜的经济增长，并支持利斯戈成为未来的可再生能源中心。“莱尔湖的新抽水蓄能设施将确保利斯戈在能源生产方面的遗产在未来得到很好的保存，”麦金太尔先生说。“如果该项目继续进行，我们预计在建设期间将创造数百个工作岗位，还需要一些职位来监督该设施的持续运营，”他说。 “在做出任何坚定决定之前，将进行详细评估，包括环境影响和规划审批；然而，第一步是与我们的社区协商。” EnergyAustralia 的目标是到 2050 年实现碳中和。最近的公告包括支持昆士兰州 250 兆瓦的 Kidston 抽水蓄能设施、承诺在维多利亚州建设 350 兆瓦的电池，以及新南威尔士州 300+ 兆瓦的 Tallawarra B 发电站，这将是澳大利亚首个净零排放氢气和天然气发电厂。