基于图像处理的自动野外救援系统设计

针对野外救援的不及时性,结合人工智能等技术的应用,提出了一种新的自动野外救援系统.人类在野外和海上活动中受困后,除了依靠自身能力和装备进行求生之外,外部的有效及时救援是提高生存几率的关键.自动野外救援系统,由自动报警装置、手动报警装置实现报警,触发整个系统的运行.自动救援装置可以通过定位模块实现定位,通过执行器移动到随身装置附近实现救援,随身装置还可以发出信标导引信号;自动救援装置还可以通过传感器检测信标,通过相位检测技术等计算待救者的坐标并规划路径,实现更精准的定位与救援.     

一种海洋混合层深度的智能识别方法研究

文章提出了一种识别混合层深度的人工智能方法。该方法在温度(密度)与压强(或深度)间建立线性模型, 并且将其系数和方差做成一组表征廓线特征的统计量。初始时为模型设定一个主观的先验分布, 在一个自海表向下移动的窗口内通过贝叶斯链式法则和最小描述长度原理学习新数据, 得到系数均值的最大后验概率估计。用F-检验识别系数发生突变的位置, 以此确定混合层的存在性及其深度。通过2017年2月太平洋海域的地转海洋学实时观测阵(Array for Real-time Geostrophic Oceanography, ARGO)数据进行测试, 并且以质量因子(Quality Index, QI)值作为判断识别混合层深度结果准确性的依据, 发现该方法相比于梯度法、阈值法、混合法、相对变化法、最大角度法和最优线性插值法在识别结果上具备更大的QI值。表明该方法能够准确识别混合层深度。     

人工智能在飞机颠簸预报中的应用进展及未来趋势展望

飞机颠簸对飞机运行安全及旅客舒适度具有很大危害,提高飞机颠簸的预报准确率对于减轻人员伤害和财产损失具有重要意义,且一直是航空气象研究的重点领域。随着观测手段的丰富和科学技术的进步,飞机颠簸预报也取得了长足发展。本文首先从定性预报和定量预报的角度对国内外飞机颠簸预报的主要方法,特别是人工智能(AI)方法在其中的最新应用进行了综述。在此基础上,归纳总结出AI用于飞机湍流预报存在的主要问题和未来的重点研究方向：1)飞机实况数据的开放共享以及多源湍流数据的融合构建问题;2)基于人工智能构建飞机颠簸预报模型的可解释性及物理机制问题;3)基于人工智能构建飞机颠簸的集合预报问题。最后,提出了气象领域未来第三代人工智能的发展思路。     

开源地理空间情报的搜集方法

在过去的20年,地理空间情报已经由不存在而一跃成为全球情报活动的主要内容主体。基于开源的地理空间情报搜集作为一种低风险、高收益的情报搜集手段,成为各国开展地理空间情报工作的一项重要内容。本文根据开源情报源的主要渠道,分析总结了几种主要的开源地理空间情报搜集方法,重点阐述基于互联网的搜集方法,并给出了具体的分析实践,最后提出开源情报搜集的几点建议。     

基于注意力机制与自适应时序分解的气温预报模型

针对传统方法在捕捉气象序列长期依赖关系及泛化性能上的不足,提出了一种基于稀疏注意力与自适应时序分解的气温预报模型（ATFSAS）。该模型整体采用编码器 解码器架构,结合稀疏注意力机制以有效捕捉气象观测数据间的长期依赖性。为减少编码过程中造成的冗余,提出了一种信息蒸馏方法。通过结合多层解码器与自适应时序分解单元,逐步细化预报信号中的周期性和趋势性分量,实现了较为精准的气温预报。基于德国耶拿气象数据集,进行24 h精细化气温预报,其平均绝对误差为1.7108℃。基于中国地面气候资料日值数据集,进行中短期日平均气温预报和多地区单日平均气温预报,相比传统模型LSTM,ATFSAS模型预报结果的平均绝对误差分别提升了35.56%和23.66%。     

地形图等高线成组综合的试验

本文在讨论制图自动综合一般问题的基础上,着重分析了两种等高线自动综合的技术路线存在的优缺点。笔者提出,采用模拟人类专家智能的方法,从二维的等高线输入数据出发,提取地貌结构信息,从而对等高线进行成组的综合,直接形成经综合的二维等高线输出数据,有可能获得较为简捷,效果良好的综合结果。在对这条技术路线进行实验的过程中所涉及的人工智能问题,主要包括:对无序数字化等高线数据的整理、等高线上重要特征点的识别、正负向地貌特征的确定、谷地点的选出、谷底线的自动跟踪、谷地重要性的计算、谷间距的自动量算、对称谷地的寻找、综合后图形的生成等。     

人机联作重磁资料解释方法的研究

人机联作模拟反演可以充分利用一些已知的地质地球物理信息,充分发挥人的智能作用,提高地质解释效果。本文利用二度、二度半多边型重磁模型,在IBM微机上初步实现了重磁人机联作解释系统。     

矿岩界线的自动推连

着重讨论了如何利用人工智能技术进行矿岩界线的自动推断和连接，包括对所研制的基于知识的矿岩界线自动推连系统（ＡＩＳＭＢ）的措述，关于数据与知识的表示和组织、推理过程、策略以及系统实现等内容。     

Development of Artificial Intelligence Technology in Weather Forecast

Numerical weather prediction, which is the major basis of current weather forecast, has some shortcomings, such as the understanding of the law of atmospheric motion, the assimilation and application of observation data, the expression of model physics, etc., leading to the forecast error of weather. The rapid development of artificial intelligence technology in recent years provides a new possibility for the advancement and innovation of weather forecast. In this paper, the background of the development of artificial intelligence, the current situation of the application of artificial intelligence technology to weather forecast and the future development trend are mainly described to account for this possibility. After that, the idea for development of weather forecast technology based on the integration of artificial intelligence and numerical forecast is put forward. Particularly, this study stresses that, in order to advance the AI algorithm of weather forecast in the future, it is requested to focus on the nonlinear and chaotic characteristics of atmospheric motion leading to the uncertainty of forecast. Starting from the essence of mathematics and physics, we need to realize the hybrid modeling of mathematics and physics, not only to establish the framework of input-output mapping, but also to provide solutions to the bottleneck problems of weather forecast.     

THE CLASSROOM AS THE FIELD FOR STUDYING GEOGRAPHICAL EDUCATION

ABSTRACT. Recent attempts by U.S. politicians to reform the nation'sschools have shifted the goal of education to school accountability as assessed in standardized testing. Such an emphasis undermines geographical education in schools because of geography'ssuperficial representation in tests and in the social studies curriculum. Fieldwork done in the classroom can point to means of circumventing this dilemma. Collaborative fieldwork between college faculty members and public‐school teachers has the potential for adding geography to the social studies curriculum in a substantive way. Work conducted jointly by Hartwick College and the Oneonta (New York) Middle School exemplifies such a partnership.