从而更准确的获得火灾位置、燃烧程度等信息,制造业当中各个行业的人才不断的出现

瑞典皇家理工学院宣布开发出一种利用卫星数据和机器学习的新技术用于更有效的监测森林火灾并分析灾后损害。
2018年瑞典北部森林曾发生严重火灾,由于当时用直升机和无人机采集光学图像、GPS位置及其他火灾信息,效率低、时效性差,对森林灭火指引效果不佳。
瑞典皇家理工学院的新技术以NASA的装备红外光传感器、雷达系统的Esas
Sentinel-1、Sentinel-2、Landsat、Viirs及Modis卫星的24小时免费开放数据为基础,通过深度人工CNV机器学习技术来分析计算目标区域火灾前后图像之间的比率对数,然后将结果转化为二进制图像以区分燃烧区域和未燃烧区域,从而更准确的获得火灾位置、燃烧程度等信息。
2017年-2018年间,瑞典皇家理工学院的研究团队与加拿大不列颠哥伦比亚省自然资源和农村发展部研究人员合作,追踪分析500多起森林火灾,对此技术进行了验证改善。瑞典民事应急局将于今年夏天将此纳入火灾监测新手段,以进一步检验其实际效果。

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试验箱制造行业,不同于其他的加工行业,对人才的需求和培养要难的多,在一般的加工企业,生产线当中随便招一批工人,经过短时间内的培训就可以上岗位,并且达到企业的要求,但是制造高低温冲击试验箱虽然需要的人不是很多,但是必须要懂这个方面的人才才能独立完成工作。

随着我国经济的不断发展,制造业当中各个行业的人才不断的出现,但是随着近几年来人们对高低温冲击箱的需求加大,生产企业也越来越多,在这种情况下,人才的储备就非常的重要,不但需要电工,程序,调试等##人才,还需要##工程师,未来试验箱的竟争有可能变为人才的竟争。

一家成熟的高低温冲击试验箱不仅能培养人才,还需要留住人才,否则就算是培养出来,也会到竟争对手那里,反而给自己带来很大的压力,自己企业培训出来的##人才,确为别的企业做贡献这是需要避免的地方。

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