XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System雷达数据
量子计算的游戏计划
在新型移动领域，工程师们通过复杂的神经网络处理大量视频、图像和激光雷达数据。他们的目标是：利用人工智能教会汽车做出关键的驾驶决策，比如如何转弯、在哪里加速和减速，以及如何避开其他车辆（更不用说行人）等。以这种方式训练人工智能算法需要进行一系列计算密集型计算，而随着数据和变量间关系的增加，这些计算变得越来越困难。这种训练可能会让世界上最快的计算机耗费数天甚至数月的时间。由于量子计算机可以同时对多个变量执行多个复杂计算，因此它们可以成倍地加速此类人工智能系统的训练。但这不会很快发生。将传统数据集转化为量子数据集是一项艰巨的工作，早期的量子人工智能算法只取得了有限的进展。
评估水文模型对小型山区流域的评估：气象强迫的影响
摘要。小型山区集水区的水文模型特别具有挑战性，因为气象施加所需的高时空分辨率。的原位测量通常很少。降水重新分析提出了使用水文模型模拟流流的不同替代方案。在本文中，我们使用具有细胞空间和温度分辨率的不同气象产物来评估代表小型山区流域（<300 km 2）的一些关键过程（<300 km 2）的表现。评估是对法国北部阿尔卑斯山的55个小流域进行的。虽然在大多数配置中都充分再现了相似的流流量，但这些评估强调了雷达测量值的附加值，尤其是对于循环事件的再现。但是，仅获得这些更好的性能，因为水文模型纠正了累积量的估计（例如，年度）来自高海拔地区的雷达数据。
轨迹融合算法评估 - Digital WPI
雷达是现代情报、监视和侦察的基石。虽然雷达可以确定空间区域内目标的位置，但存在着限制单个雷达精度的基本不确定性。用于减少这些不确定性的一种方法称为数据融合，涉及同时处理来自多个雷达的测量值。在现场使用数据融合的主要挑战之一是难以将对应于同一目标的单个检测实时关联到轨迹中。存在不同的数据融合算法来减少计算时间，但代价是较低的轨迹精度。MQP 的目标是在几种情况下量化不同数据融合算法的这些权衡。在 MQP 的这个 1/3 单元扩展中，将检查构建并用于生成模拟雷达数据的雷达模拟器。其中包括对理解雷达所需的背景信息的回顾以及对雷达、雷达探测和雷达跟踪基础知识的介绍。接下来是对雷达模拟器的完整解释和分析，然后是一些总结性评论。
西伯利亚、中东和……的极端热浪 - ASPRS
Airgon LLC 彻底改变了无人机数据提取 — GeoCue Group, Inc. 的全资子公司 AirGon LLC 宣布推出 Topolyst™，这是一款先进的桌面应用程序，旨在轻松从无人机在建筑和采矿现场收集的点云和/或激光雷达数据中提取信息和衍生产品。Topolyst 的投资回报几乎是立竿见影的 — 以前需要几天时间才能完成的现场数据收集现在借助 Topolyst 强大的自动化工具在几小时内即可完成。PhotoScan 和 Pix4D 等应用程序提供了从密集图像覆盖中生成点云的复杂方法。无人机直接收集激光雷达技术才刚刚兴起。Topolyst 是一套综合工具，它利用这些软件和传感器的数据进行高精度现场测量和体积分析。Topolyst 包括大量可视化模式（平面、剖面、3D）和工具，例如：
Microsoft Word-修订文本3.4通过螯合中氧化还原流量电池中最大化钒
，我们专注于冰片遥感中心收集的雪雷达[1]数据集，作为NASA操作Icebridge的一部分。雪雷达从2-8 GHz运行，并且能够在冰盖较大区域的较高区域的冰层中跟踪冰层。传感器连续几年产生历史降雪堆积的二维灰度，其中水平轴代表沿轨道方向，而垂直轴代表层层深度。像素亮度与返回信号的强度成正比。代表表面层的像素通常由于较高的反射和降雪密度变化而更明亮且更明确，而代表更深层的像素通常由于密度和较低的回流 - 信号强度而较深，更嘈杂。在我们的实验中，我们在2012年使用了从格陵兰岛选定的雪雷达弹射线的雷达数据。在许多区域，每个冰层代表一年一度的等铁[2]。因此，我们可以在相应的一年之前指定的冰层。
Alexander Bruy
•开发了20+ QGIS插件，包括：◦树库 - 基于无人机和激光雷达数据的树木林库库存方法集，以处理处理的电路circuitscape- QGIS插件 - QGIS插件以整合CircuitScape工具（连接性分析，野生动物走廊，野生景观遗传学等）into QGIS ◦ Geotag and import photos — QGIS plugin to manage, display and analyze photos obtained from photo-trapping surveys of wildlife ◦ DTClassifier — C++ QGIS plugin for supervised thematic raster classification using OpenCV library for the project to facilitate monitoring of Forest Stewardship Council certified forestry enterprises.◦CSWCLIENT（现为元搜索） - 插件与QGIS中的CSW（目录服务Web）服务进行交互。•开发了一系列数据处理脚本来处理各种空间数据•使用基于NSIS的安装程序创建和维护自定义QGIS构建。
使用 ... 绘制城市森林中单个树种的地图
摘要 我们开发了一种基于神经网络的方法，从激光雷达和高光谱图像中识别单个树木级别的城市树种。该方法能够使用内部无监督引擎对每个物种内的多个光谱特征进行建模，并能够使用外部监督系统捕捉物种之间的光谱差异。为了为具有高度空间异质性和物种多样性的城市森林生成物种级地图，我们进行了基于树梢的物种识别。这可以避免基于树冠的物种分类中遇到的双面照明、阴影和混合像素问题。研究表明，激光雷达数据与高光谱图像结合不仅能够检测单个树木并估计其树木指标，而且还可以使用开发的算法识别其物种类型。这两种数据源的整合具有取代传统实地调查的巨大潜力。
沿轨干涉机载雷达的飞行中多通道校准
摘要 — 多通道校准对于检测移动目标并准确估计其位置和速度至关重要。本文介绍了一种快速有效的沿轨多通道系统校准算法，特别是针对时空自适应处理 (STAP) 技术。所提出的算法校正了接收通道的相位和幅度偏移，还考虑了沿斜距和方位角时间的多普勒质心变化（例如由大气湍流引起）。多普勒质心变化的知识对于准确的杂波协方差矩阵估计尤其重要，这是 STAP 有效抑制杂波所必需的。重要的校准参数和偏移量直接从距离压缩训练数据中估计。基于使用 DLR 机载系统 F-SAR 获取的真实多通道 X 波段雷达数据对所提出的算法进行了评估，并与最先进的数字通道平衡技术进行了比较。实验结果表明，所提出的校准算法在实时应用中具有潜力。
NOAA 预算摘要
NOAA 的天气和气候预测和信息必须可靠地传递给用户，以便为决策提供参考。40% 的美国人口生活和工作在沿海县，1 这使得我们社会和经济中很大一部分人面临着越来越大的飓风和沿海洪水等灾害风险。因此，2025 财年请求将把高级天气交互式处理系统 (AWIPS) 转变为一个现代化的、可扩展的基于云的框架。通过将 AWIPS 迁移到云基础设施，成倍增加的观测数据（例如卫星和雷达数据）和模型数据可以在云中存储和处理，从而无需在每个 NWS 当地办事处都拥有复杂的本地计算系统，并允许预报员从任何地方访问数据和工具。此外，基于云的 AWIPS 还将使其他联邦机构和学术机构受益，这些机构在运营或研究中使用 AWIPS。NOAA 将继续投资以优化 NWS 综合传播计划，以确保可靠的
固体空气颗粒对激光雷达传感器干扰的建模
研究表明多波长激光雷达信号有显著影响。本研究的潜在收益是使用红外光谱域中的激光雷达波长来获取更可靠的气溶胶微物理特性。TG Phillips 等人将空气中颗粒对激光雷达传感器的影响分为四种 [12]。作者测试了三种激光雷达传感器，发现所有传感器在类似的测试条件下都表现出相同的行为。激光雷达对灰尘或雾等空气中颗粒的敏感性可能导致感知算法失败，例如自动驾驶汽车检测到假障碍物。Leo Stanislas 等人通过提出基于深度学习方法对激光雷达数据点中的空气中颗粒进行分类的方法来解决这个问题 [10]。总而言之，我们在文献中找到了涉及物理实验数据分析以及尘埃云产生的噪声过滤算法的出版物。在我们的研究中，我们正在分析虚拟测试工具中使用的模拟模型的行为，该模型可以预测极端天气下的检测性能和输出