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西屋制动公司（Wabtec）是北美最大的铁路产品和服务的供应商之一，具有 140 余 年历史。公司以空气制动机起家，现在为货运铁路、客运铁路和工业客户提供各类解 决方案，是铁路机车车辆的龙头供应商，在铁路摩擦制品、空调和受电弓方面全球领 先。公司 2019 年实现营业收入 82 亿美元，净利润 3.27 亿美元，同比分别增长 87.92% 和 10.78。2016 年，西屋制动以约 18 亿美元价格收购法国铁路设备生产商法维莱，合 并后的西屋法维莱成为世界最大铁路设备制造商之一。通过持续的兼并收购，西屋制 动公司产品品类不断丰富，涵盖了机车、货车和客车车辆的零部件。其产品几乎可以 在所有的美国

结合GOCI(Geostationary Ocean Color Imager)传感器的波段特征,基于缨帽变换方法设计了一种简单有效的绿潮指数(TCT-GTI)算法。结合目视判断的绿潮识别结果,将TCT-GTI算法与两种已有的遥感算法(AFAI和IGAG算法)监测结果进行对比发现,TCT-GTI算法的绿潮遥感监测结果精度较高,具有较高的可信度。将TCT-GTI算法应用到2017年多景GOCI影像,对中国黄海海域绿潮信息进行提取,同时分析绿潮覆盖面积的日变化特征,研究2017年绿潮暴发事件的漂移轨迹。研究结果表明,绿潮覆盖面积在中午12:00达到最大,这可能是光合作用等因素的影响。2017年,绿潮暴发事件经历了西北至东北的漂移路径,由江苏盐城外海海域向西北方向漂移至南黄海东部,然后继续向东北方向移动,抵达山东半岛南岸,逐渐消亡。

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trackintel框架 trackintel是一个用于分析时空跟踪数据的库，其重点是人员流动性。 trackintel的核心是用于运输计划的运动数据的分层数据模型 。 我们为人类移动性数据分析的整个生命周期提供功能：导入和导出不同类型的跟踪数据（例如，跟踪点，签入，轨迹），预处理，数据质量评估，语义丰富，定量分析和挖掘任务，以及数据和结果的可视化。 Trackintel基于和 您可以在上找到。 在MyBinder笔记本中在线尝试trackintel ： 资料模型 trackintel数据模型概述： 定位（原始跟踪点，例如GPS记录或签到） 停留点（用户花费时间而不移动的位置，例如，位置定位或签到的集合） 活动（具有目的和语义标签的停留点，例如，开会喝咖啡而不是等公共汽车） 地点（多次访问过的重要地点，例如住所或工作地点） 三次（或阶段）（连续运动而无需更改模式，车辆或停车

运动规划是移动机器人自主导航系统中的重要模块之一，相关算法研究成果层出不穷，本文将智能仿生规划算法拆解为三个子类算法：神经网络规划算法、模糊逻辑规划算法及基于仿生的规划算法，并沿时间顺序概述相关算法的发展历程，最后从实时性、环境适应能力及学习能力等方面分析了上述三类算法的优缺点。

这是使用HCW（Hill-Clohessey-Wiltshire）模型优化共面相对运动的控制输入轨迹的程序。 该程序使用 bvp4c 求解器来求解结果状态方程。

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