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World File Search System陆阳
使用机器的森林和陆火脆弱性评估和映射
抽象的森林和土地火（FLF）严重损害了森林生态系统并降低其功能。预测容易发生火灾的地区对于有效的管理和预防至关重要。机器学习（ML）在该领域显示出潜力。到2022年，东努萨·坦加拉（East Nusa Tenggara）（NTT）在印度尼西亚的火灾发生率最高，燃烧了70,637公顷。这项研究使用七种ML方法评估了NTT的FLF漏洞：高斯天真的贝叶斯，支撑矢量机，逻辑回归，人工神经网络，随机森林，渐变升压机和极端的毕业增强机（XGB）。使用ArcGI开发了NTT 2022火灾数据和14个与火灾相关因素的地理空间数据集。使用信息增益比进行特征选择，确定了十二个关键特征：高程，斜率角，坡度，平面曲率，土地覆盖，NDVI，通往道路的距离，建筑物的距离，每年降雨，平均温度，风速，风速和相对湿度。XGB模型表现最佳，训练的AUC值为0.959，测试为0.743。由此产生的脆弱性图显示了关键的火灾因素：高程，柔和的斜坡，弯曲的地形，森林覆盖，植被不良，人类活动，遥远的消防资源，低降雨，高温，高风速和湿度低。建议包括土地管理，防火植被，政策执法，社区教育和基础设施增强。关键字：东努萨·坦格拉（East Nusa Tenggara），森林和陆地火，特征选择，机器学习，映射
2024-25 迎接我们的新生
陆阳我的主要研究兴趣是情感计算、混合现实中的具身交互模式和计算架构。我获得了伊利诺伊理工学院建筑学院的建筑学学士学位，在那里我成长为一名专门从事计算设计和计算机科学的建筑师。我获得了加州大学圣塔芭芭拉分校媒体艺术与技术项目的硕士学位，在那里我加入了 Four Eyes Lab 和 transLab，专注于在虚拟建筑环境中开发具身体验。在空闲时间，我致力于历史欧洲武术，在那里我练习和参加现代化长剑击剑比赛。
具有碱土金属一氧化物和一硫化物阳离子的偶极子声子量子逻辑
在所有量子系统中，囚禁离子量子比特已证明具有最高保真度的量子操作 1–4 。因此，如果能够应对集成和扩展相关技术的挑战，它们将成为可扩展量子信息平台的有希望的候选者。这些挑战中最主要的是这种激光器的集成，这不仅是冷却离子所必需的，而且通常也是操纵量子比特所必需的。目前，正在研究两种主要方法来解决这个问题。首先，如果硅光子学中展示的能力可以扩展到与原子离子量子比特所需的可见光和紫外波长兼容的材料，那么集成光子学可以提供一种可扩展的方式来传输必要的激光器 5,6 。其次，人们正在探索几种无激光操控原子离子量子比特的方案，这些方案涉及微波场与强静态磁场梯度 8-10、微波磁场梯度 11-13、微波修饰态 14 或运动模式频率附近振荡的磁场梯度 15,16 的配对。集成光学和微波控制都需要离子阱制造技术的进步才能真正实现可扩展性。
陆基、淡水应用的无氟泡沫 (F3) 浓缩液灭火剂军用规格
4.5.5 发泡性。泡沫溶液的膨胀和排水应使用 NFPA 412 的方法 A 进行测量。泡沫应通过 2 加仑/分钟 (gal/min) 的抽吸喷嘴产生（见 6.9）。在泡沫样品采集过程中，喷嘴入口压力应保持在 100 磅/平方英寸 (lb/in²) 的表压下，泡沫溶液温度应保持在 23±5.0 °C。喷嘴应保持在臀部高度，并从 4 到 6 英尺的距离指向篮板。
从空中交通管制员角度看进近和着陆程序的实际问题
醒来时发现卧室里有一架波音 747。如果您曾经飞抵华盛顿国家机场，并想知道为什么您的飞机在着陆前突然转弯，那是因为您的进近没有真正对准跑道。您的进近是在波托马克河的中部，因此您没有产生噪音危害。不幸的是，跑道并没有完全对准河的中部。当天气好的时候，这个程序不会带来什么问题。当天气不好的时候，它可能会很可怕。虽然这通常不被认为是管制员的问题，但您必须记住，任何规定飞机在进近过程中必须在特定时刻的位置的程序都会限制管制员的灵活性。当程序的目的与飞行安全无关时，这尤其令人沮丧。
Oceanloop净贷款数百万贷款，以建立第一个陆基...
目前，Oceanloop在基尔和慕尼黑经营两个陆基虾农场，测试了生产高质量虾的新方法。通过其姊妹公司诚实的收获，它将新鲜的虾直接提供给餐馆，超市和消费者。该公司为进口虾提供了可持续，可追溯和动物友好的替代品。使用先进的技术，Oceanloop允许农民控制生产的各个方面，从而使过程更加注重并减少自然资源的使用。它还使用计算机视觉和AI等数字工具来实时监测虾健康，从而改善动物福利。
使用模糊逻辑进行起飞和着陆预测 - OSF
摘要 — 每次飞行都必须考虑几个重要因素来保证乘客的安全。天气是飞机起飞和降落时必须考虑的一个因素。天气信息对于给出飞行适航性建议非常重要。模糊方法是预测飞机是否适合飞行或降落的天气的极好方法。所用数据来自 BMKG 气象 1 级波兰。数据用作模糊逻辑的输入。建议的有效性受低能见度和风向的影响。这两个参数都受降雨和风速的影响。对于降雨预测模型，有三个输入，即能见度、风速和风向。输出是可行性。通过应用低能见度的模糊方法将有助于水上交通管制，帮助飞机起飞和降落。关键词 — 模糊逻辑，隶属函数
使用...实现大型喷气式飞机的自主导航和着陆
摘要—我们介绍了智能自动驾驶系统 (IAS)，该系统能够通过使用人工神经网络和模仿学习观察和模仿人类飞行员，实现大型喷气式飞机（如客机）的自主导航和着陆。IAS 是解决自动飞行控制系统当前问题的潜在解决方案，该系统无法执行从给定机场起飞并在另一个机场降落的全程飞行。提出了一种导航技术和一种强大的模仿学习方法。模仿学习使用人类飞行员在飞行模拟器中演示要学习的任务，同时从这些演示中捕获训练数据集。然后，人工神经网络使用这些数据集自动生成控制模型。控制模型模仿人类飞行员在航路点之间倾斜导航以及执行最后进近和着陆时的技能，而飞行管理程序则生成飞行路线，并决定在当前飞行阶段启动哪些 ANN。实验表明，即使在提供有限的示例后，IAS 也能高精度地处理此类飞行任务。所提出的 IAS 是一种新方法，使用与经验丰富的人类飞行员的技能和能力相匹配的 ANN 模型来实现大型喷气式飞机的完全控制自主。
陆基风电市场报告：2023 年版摘要
德克萨斯州 4,028 德克萨斯州 40,151 爱荷华州 62.4% 爱荷华州 81.9% 俄克拉荷马州 1,607 爱荷华州 12,783 南达科他州 54.8% 南达科他州 76.9% 内布拉斯加州 602 俄克拉荷马州 12,222 堪萨斯州 47.0% 堪萨斯州 69.9% 爱荷华州 484 堪萨斯州 8,240 俄克拉荷马州 43.5% 北达科他州 65.5% 蒙大拿州 366 伊利诺伊州 7,129 北达科他州 36.7% 怀俄明州 60.4% 南达科他州 304 加利福尼亚州 6,118 新墨西哥州 34.9% 俄克拉荷马州 54.0% 明尼苏达州 245 科罗拉多州 5,194 内布拉斯加州 31.0% 新墨西哥州 52.6% 新墨西哥州 235 明尼苏达州 4,749 科罗拉多州 28.0%内布拉斯加州 37.7% 俄勒冈州 210 新墨西哥州 4,327 明尼苏达州 23.5% 科罗拉多州 29.2% 科罗拉多州 145 北达科他州 4,302 缅因州 22.8% 蒙大拿州 25.9% 伊利诺伊州 120 俄勒冈州 4,055 怀俄明州 21.8% 德克萨斯州 25.3% 密歇根州 72 内布拉斯加州 3,519 德克萨斯州 21.6% 缅因州 23.3% 加利福尼亚州 72 印第安纳州 3,468 佛蒙特州 18.2% 明尼苏达州 21.5% 缅因州 20 华盛顿州 3,407 爱达荷州 16.6% 俄勒冈州 17.1% 密歇根州 3,231 蒙大拿州 14.8% 伊利诺伊州 16.9% 南达科他州 3,219 俄勒冈州 14.3% 爱达荷州 11.1% 怀俄明州 3,176 伊利诺伊州 12.1% 华盛顿州10.1% 密苏里州 2,435 印第安纳州 9.9% 印第安纳州 9.7% 纽约州 2,192 密苏里州 9.4% 密苏里州 9.3% 蒙大拿州 1,487 密歇根州 7.8% 密歇根州 9.1% 美国其他地区 0 美国其他地区 8,769 美国其他地区 1.7% 美国其他地区 1.5% 总计 8,511 总计 144,173 总计 10.1% 总计 11.2%
使用模糊逻辑进行起飞和着陆预测 - OSF
摘要 — 每次飞行都必须考虑几个重要因素以保证乘客的安全。天气是飞机起飞和降落时必须考虑的一个因素。天气信息对于给出飞行适航性建议非常重要。模糊方法是预测飞机是否适合飞行或降落的天气的绝佳方法。使用的数据来自 BMKG 气象 1 级波兰。用作模糊逻辑输入的数据。建议的合格性受低能见度和风向的影响。这两个参数都受到降雨和风速的影响。对于降雨预测模型，有三个输入，即能见度、风速和风向。输出是可行性。通过应用低模糊方法将有助于水上交通管制，帮助飞机起飞和降落。关键词 — 模糊逻辑，隶属函数