Innovative system for automated monitoring of critical infrastructure in electricity lines (Q80222)
Jump to navigation
Jump to search
Project Q80222 in Poland
| Language | Label | Description | Also known as |
|---|---|---|---|
| English | Innovative system for automated monitoring of critical infrastructure in electricity lines |
Project Q80222 in Poland |
Statements
8,682,391.89 zloty
0 references
12,402,373.75 zloty
0 references
70.01 percent
0 references
1 February 2019
0 references
30 November 2022
0 references
ENPROM SPÓŁKA Z OGRANICZONA ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ
0 references
Projekt polega na stworzeniu systemu służącego do monitorowania prac modernizacyjnych na istniejącej infrastrukturze krytycznej w zakresie sieci elektroenergetycznych. Raportowanie będzie oparte na danych zbieranych z nalotów dronami. Dokładność zbieranych danych będzie dopuszczalna na poziomie ok. 1 centymetra dla większych elementów, takich jak fundamenty, przewody, haki. Samo zasilanie danych przez drony będzie realizowane za pomocą fotogrametrii i/lub przy użyciu skanera laserowego (obejmuje multiskanowanie). W wyniku prac badawczych zostanie opracowany system automatycznego pozycjonowania się i robienia zdjęć przez drony. Zebrane dane będą poddawane obróbce cyfrowej i analitycznej z wykorzystaniem algorytmów sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego (ang.: machine learning, ML), takich jak np. systemy regułowe i sieci neuronowe ze splotem (ang.: convolutional neural networks, CNN). Rozwiąznie umożliwi zwiększenie niezawodności (bezpieczniejsza i mniej awaryjna praca systemu elektroenergetycznego), przewidywanie na bazie analizy wpływu rozwiązań projektowych na ich żywotność (badanie starzenia się poszczególnych elementów linii), a także szybsze usuwanie awarii (gromadzenie danych jakościowych na temat istniejących linii) Przetwarzane dane pozwolą oszacować pracochłonność oraz postęp prac, w tym identyfikację poszczególnych obiektów. Algorytm wykorzysta mechanizmy reguły uczenia się sieci, co przełoży się na klasyfikację identyfikowanych obiektów różniących się między sobą w zdefiniowanym zakresie odchyłu od obiektu wzorcowego. Przeznaczenie_pomocy_publicznej: art. 25 rozporządzenia KE nr 651/2014 z dnia 17 czerwca 2014 r. uznające niektóre rodzaje pomocy za zgodne z rynkiem wewnętrznym w stosowaniu art. 107 i 108 Traktatu (Dz. Urz. UE L 187/1 z 26.06.2014). (Polish)
0 references
The project consists of creating a system to monitor modernisation work on the existing critical infrastructure in the field of electricity grids. Reporting will be based on data collected from drone raids. The accuracy of the collected data will be acceptable at a level of approx. 1 centimetres for larger components such as foundations, wires, hooks. The mere power of the data by drones will be performed using photogrammetry and/or using a laser scanner (including multi-scan). As a result of the research, a system of automatic positioning and photo-taking by drones will be developed. The data collected will be processed digitally and analytically using artificial intelligence and machine learning algorithms. machine learning (ML) such as rule systems and neural networks with plexus. “Convolutional Neural Networks”. The solution will make it possible to increase reliability (safer and less emergency operation of the power system), predicting on the basis of an analysis of the impact of design solutions on their service life (testing the ageing of individual components of the line), as well as faster resolution of failures (acquiring quality data on existing lines) Processed data will allow to estimate labor intensity and progress of work, including identification of individual objects. The algorithm will use the mechanisms of the network learning rule, which translates into a classification of identified objects that differ from one another within a defined range of deviation from the reference object. Purpose of public aid: Article 25 of EC Regulation No 651/2014 of 17 June 2014 declaring certain types of aid compatible with the internal market in the application of Articles 107 and 108 of the Treaty (OJ L. I'm sorry. EU L 187/1 of 26.06.2014). (English)
14 October 2020
0.6606881440388218
0 references
Le projet consiste en la création d’un système de suivi des travaux de modernisation des infrastructures critiques existantes dans le domaine des réseaux électriques. Les rapports seront basés sur les données recueillies lors des raids de drones. L’exactitude des données collectées sera permise au niveau d’environ. 1 centimètre pour les éléments plus grands tels que les fondations, les fils, les crochets. L’auto-alimentation des données par drones sera effectuée à l’aide de la photogrammétrie et/ou à l’aide d’un scanner laser (y compris multi-scan). À la suite des travaux de recherche, un système de positionnement automatique et de tir par drones sera développé. Les données collectées seront traitées numériquement et analytiquement à l’aide d’algorithmes d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique (IA): apprentissage automatique, ML), tels que, par exemple, les systèmes de règles et les réseaux neuronaux avec un plexus (c’est-à-dire: réseaux neuronaux convolutionaux, CNN. Il permettra d’augmenter la fiabilité (fonctionnement sécurisé et moins urgent du système d’alimentation), de prévoir sur la base d’une analyse de l’impact des solutions de conception sur leur durée de vie (étude du vieillissement des éléments individuels de la ligne), ainsi que d’une suppression plus rapide des défauts (collection de données qualitatives sur les lignes existantes) Les données traitées permettront d’estimer l’intensité de travail et l’avancement du travail, y compris l’identification des objets individuels. L’algorithme utilisera les mécanismes de la règle d’apprentissage du réseau, qui se traduira par la classification d’objets identifiés différents les uns des autres dans une plage définie d’écarts par rapport à l’objet de référence. Aux fins de l’aide publique: Article 25 du règlement (CE) no 651/2014 du 17 juin 2014 déclarant certaines catégories d’aides compatibles avec le marché intérieur dans l’application des articles 107 et 108 du traité C’est tout. UE L 187/1 du 26.6.2014). (French)
30 November 2021
0 references
Das Projekt besteht in der Schaffung eines Systems zur Überwachung der Modernisierungsarbeiten an der bestehenden kritischen Infrastruktur im Bereich der Stromnetze. Die Berichterstattung wird auf Daten basieren, die von Drohnenangriffen gesammelt wurden. Die Richtigkeit der erhobenen Daten ist auf der Ebene von ca. 1 Zentimeter für größere Elemente wie Fundamente, Drähte, Haken. Die Selbststeuerung von Daten durch Drohnen erfolgt mittels Photogrammetrie und/oder mittels eines Laserscanners (einschließlich Multiscan). Als Ergebnis der Forschungsarbeit wird ein System zur automatischen Positionierung und Aufnahme von Drohnen entwickelt. Die gesammelten Daten werden digital und analytisch mittels künstlicher Intelligenz und Algorithmen für maschinelles Lernen (KI) verarbeitet: maschinelles Lernen, ML), wie zum Beispiel Regelsysteme und neuronale Netze mit einem Plexus (d. h.: konvolutionale neuronale Netze, CNN. Es wird es ermöglichen, die Zuverlässigkeit (sicherer und weniger Notfallbetrieb des Stromsystems) zu erhöhen, auf der Grundlage einer Analyse der Auswirkungen von Designlösungen auf ihre Lebensdauer (die Alterung einzelner Elemente der Leitung) sowie eine schnellere Fehlerbeseitigung (Sammlung qualitativer Daten auf bestehenden Leitungen) vorherzusagen. Der Algorithmus verwendet die Mechanismen der Netzwerklernregel, die in die Klassifikation von identifizierten Objekten übersetzt wird, die sich in einem definierten Bereich von Abweichungen vom Referenzobjekt voneinander unterscheiden. Für die Zwecke der öffentlichen Beihilfe: Artikel 25 der Verordnung (EG) Nr. 651/2014 vom 17. Juni 2014 zur Feststellung der Vereinbarkeit bestimmter Gruppen von Beihilfen mit dem Binnenmarkt in Anwendung der Artikel 107 und 108 AEUV Das war’s. EU L 187/1 vom 26.6.2014). (German)
7 December 2021
0 references
Het project bestaat uit de invoering van een systeem om de modernisering van de bestaande kritieke infrastructuur op het gebied van elektriciteitsnetten te monitoren. De rapportage zal gebaseerd zijn op gegevens die zijn verzameld door drone-aanvallen. De nauwkeurigheid van de verzamelde gegevens is toegestaan op het niveau van ca. 1 centimeter voor grotere elementen zoals funderingen, draden, haken. Self-powering van gegevens door drones zal worden uitgevoerd met behulp van fotogrammetrie en/of met behulp van een laserscanner (inclusief multi-scan). Als gevolg van het onderzoek wordt een systeem van automatische positionering en opname door drones ontwikkeld. De verzamelde gegevens worden digitaal en analytisch verwerkt met behulp van kunstmatige intelligentie en machine learning-algoritmen (AI): machine learning, ML), zoals bijvoorbeeld regelsystemen en neurale netwerken met een plexus (d.w.z.: convolutionele neurale netwerken, CNN. Het zal het mogelijk maken om de betrouwbaarheid (veilige en minder noodwerking van het elektriciteitssysteem) te verhogen, te voorspellen op basis van een analyse van de impact van ontwerpoplossingen op hun levensduur (het bestuderen van de veroudering van individuele elementen van de lijn), evenals snellere foutverwijdering (verzameling van kwalitatieve gegevens op bestaande lijnen) De verwerkte gegevens zullen het mogelijk maken om de arbeidsintensiteit en de voortgang van het werk te schatten, inclusief de identificatie van individuele objecten. Het algoritme gebruikt de mechanismen van de netwerkleerregel, die zich vertaalt in de classificatie van geïdentificeerde objecten die van elkaar verschillen binnen een bepaald bereik van afwijkingen van het referentieobject. Met het oog op overheidssteun: Artikel 25 van Verordening (EG) nr. 651/2014 van 17 juni 2014 waarbij bepaalde categorieën steun op grond van de artikelen 107 en 108 van het Verdrag met de interne markt verenigbaar worden verklaard Dat is het. EU L 187/1 van 26.6.2014). (Dutch)
16 December 2021
0 references
Il progetto consiste nella creazione di un sistema di monitoraggio dei lavori di ammodernamento delle infrastrutture critiche esistenti nel settore delle reti elettriche. La segnalazione sarà basata sui dati raccolti dai raid dei droni. L'accuratezza dei dati raccolti sarà consentita a livello di ca. 1 centimetro per elementi più grandi come fondazioni, fili, ganci. L'autoalimentazione dei dati da parte dei droni sarà effettuata utilizzando la fotogrammetria e/o utilizzando uno scanner laser (compreso multi-scansione). Come risultato del lavoro di ricerca, verrà sviluppato un sistema di posizionamento automatico e tiro da parte dei droni. I dati raccolti saranno trattati digitalmente e analiticamente utilizzando algoritmi di intelligenza artificiale e machine learning (AI): machine learning, ML), come, ad esempio, sistemi di regole e reti neurali con un plesso (ad esempio: reti neurali convoluzionali, CNN. Permetterà di aumentare l'affidabilità (sicura e meno emergenza del sistema di alimentazione), prevedere sulla base di un'analisi dell'impatto delle soluzioni progettuali sulla loro durata di vita (studio dell'invecchiamento dei singoli elementi della linea), nonché una più rapida rimozione dei guasti (raccolta di dati qualitativi sulle linee esistenti) I dati elaborati consentiranno di stimare l'intensità di lavoro e l'avanzamento del lavoro, compresa l'identificazione dei singoli oggetti. L'algoritmo utilizzerà i meccanismi della regola di apprendimento della rete, che si tradurrà nella classificazione degli oggetti identificati che differiscono l'uno dall'altro all'interno di un intervallo definito di deviazioni dall'oggetto di riferimento. Ai fini dell'aiuto pubblico: Articolo 25 del regolamento (CE) n. 651/2014, del 17 giugno 2014, che dichiara talune categorie di aiuti compatibili con il mercato interno nell'applicazione degli articoli 107 e 108 del trattato È tutto qui. UE L 187/1 del 26.6.2014). (Italian)
15 January 2022
0 references
El proyecto consiste en la creación de un sistema para supervisar las obras de modernización de la infraestructura crítica existente en el campo de las redes eléctricas. Los informes se basarán en los datos recopilados de los ataques con drones. La exactitud de los datos recopilados se permitirá en el nivel de aprox. 1 centímetro para elementos más grandes como cimientos, alambres, ganchos. La autopotenciación de datos por drones se llevará a cabo utilizando fotogrametría o mediante un escáner láser (incluido el multi-escaneo). Como resultado del trabajo de investigación, se desarrollará un sistema de posicionamiento automático y disparo por drones. Los datos recopilados se procesarán digital y analíticamente utilizando inteligencia artificial y algoritmos de aprendizaje automático (IA): aprendizaje automático, ML), como, por ejemplo, sistemas de reglas y redes neuronales con plexo (es decir: redes neuronales convolucionales, CNN. Permitirá aumentar la fiabilidad (operación segura y menos urgente del sistema eléctrico), predecir sobre la base de un análisis del impacto de las soluciones de diseño en su vida útil (estudiar el envejecimiento de elementos individuales de la línea), así como una eliminación de fallas más rápida (recopilación de datos cualitativos en líneas existentes) Los datos procesados permitirán estimar la intensidad laboral y el progreso del trabajo, incluida la identificación de objetos individuales. El algoritmo utilizará los mecanismos de la regla de aprendizaje en red, que se traducirá en la clasificación de objetos identificados que difieren entre sí dentro de un rango definido de desviaciones del objeto de referencia. A efectos de ayudas públicas: Artículo 25 del Reglamento (CE) n.º 651/2014, de 17 de junio de 2014, por el que se declaran determinadas categorías de ayudas compatibles con el mercado interior en la aplicación de los artículos 107 y 108 del Tratado Eso es todo. EU L 187/1 de 26.6.2014). (Spanish)
19 January 2022
0 references
Projektet består i at oprette et system til overvågning af moderniseringen af den eksisterende kritiske infrastruktur inden for elnet. Rapporteringen vil blive baseret på data indsamlet fra droner. Nøjagtigheden af de indsamlede data vil være tilladt på ca. 1 centimeter for større elementer såsom fundamenter, ledninger, kroge. Selvpowering af data med droner vil blive udført ved hjælp af fotogrammetri og/eller ved hjælp af en laserscanner (herunder multi-scan). Som et resultat af forskningsarbejdet vil der blive udviklet et system til automatisk positionering og skydning af droner. De indsamlede data vil blive behandlet digitalt og analytisk ved hjælp af kunstig intelligens og maskinindlæringsalgoritmer (AI): maskinlæring, ML), f.eks. regelsystemer og neurale netværk med en plexus (dvs.: konvolutionelle neurale netværk, CNN. Det vil gøre det muligt at øge pålideligheden (sikker og mindre nøddrift af elsystemet), forudsige på grundlag af en analyse af virkningen af designløsninger på deres levetid (undersøgelse af aldring af individuelle elementer i linjen), samt hurtigere fejlfjernelse (indsamling af kvalitative data på eksisterende linjer) De behandlede data vil gøre det muligt at estimere arbejdsintensiteten og fremskridtet af arbejdet, herunder identifikation af individuelle objekter. Algoritmen vil anvende mekanismerne i netværkslæringsreglen, som vil oversætte til klassificering af identificerede objekter, der adskiller sig fra hinanden inden for et defineret interval af afvigelser fra referenceobjektet. Med henblik på offentlig støtte: Artikel 25 i forordning (EF) nr. 651/2014 af 17. juni 2014 om visse former for støttes forenelighed med det indre marked i henhold til traktatens artikel 107 og 108 Det er det. EU L 187/1 af 26.6.2014). (Danish)
25 July 2022
0 references
Το έργο συνίσταται στη δημιουργία ενός συστήματος παρακολούθησης των εργασιών εκσυγχρονισμού των υφιστάμενων υποδομών ζωτικής σημασίας στον τομέα των δικτύων ηλεκτρικής ενέργειας. Η αναφορά θα βασίζεται σε δεδομένα που θα συλλεχθούν από επιδρομές μη επανδρωμένων αεροσκαφών. Η ακρίβεια των συλλεγόμενων δεδομένων θα επιτρέπεται στο επίπεδο περίπου. 1 εκατοστό για μεγαλύτερα στοιχεία όπως θεμέλια, σύρματα, άγκιστρα. Η αυτοτροφοδότηση των δεδομένων από μη επανδρωμένα αεροσκάφη θα πραγματοποιείται με τη χρήση φωτογραμμετρίας ή/και με τη χρήση σαρωτή λέιζερ (συμπεριλαμβανομένης της πολλαπλής σάρωσης). Ως αποτέλεσμα των ερευνητικών εργασιών, θα αναπτυχθεί ένα σύστημα αυτόματης τοποθέτησης και λήψης από μη επανδρωμένα αεροσκάφη. Τα δεδομένα που συλλέγονται θα υποβάλλονται σε ψηφιακή και αναλυτική επεξεργασία με τη χρήση αλγορίθμων τεχνητής νοημοσύνης και μηχανικής μάθησης (AI): μηχανική μάθηση, ML), όπως, για παράδειγμα, συστήματα κανόνων και νευρωνικά δίκτυα με πλέγμα (π.χ.: συνελευτικά νευρωνικά δίκτυα, CNN. Θα καταστήσει δυνατή την αύξηση της αξιοπιστίας (ασφαλής και λιγότερη λειτουργία έκτακτης ανάγκης του συστήματος ισχύος), πρόβλεψη βάσει ανάλυσης των επιπτώσεων των σχεδιαστικών λύσεων στη διάρκεια ζωής τους (μελέτη της γήρανσης των επιμέρους στοιχείων της γραμμής), καθώς και ταχύτερη απομάκρυνση βλαβών (συλλογή ποιοτικών δεδομένων σε υπάρχουσες γραμμές) Τα επεξεργασμένα δεδομένα θα επιτρέψουν την εκτίμηση της έντασης εργασίας και της προόδου της εργασίας, συμπεριλαμβανομένης της ταυτοποίησης μεμονωμένων αντικειμένων. Ο αλγόριθμος θα χρησιμοποιεί τους μηχανισμούς του κανόνα μάθησης δικτύου, ο οποίος θα μεταφράζεται στην ταξινόμηση των αναγνωρισμένων αντικειμένων που διαφέρουν μεταξύ τους μέσα σε ένα καθορισμένο εύρος αποκλίσεων από το αντικείμενο αναφοράς. Για τους σκοπούς της δημόσιας ενίσχυσης: Άρθρο 25 του κανονισμού (ΕΚ) αριθ. 651/2014, της 17ης Ιουνίου 2014, για την κήρυξη ορισμένων κατηγοριών ενισχύσεων ως συμβατών με την εσωτερική αγορά κατ’ εφαρμογή των άρθρων 107 και 108 της Συνθήκης Αυτό είναι όλο. ΕΕ L 187/1 της 26.6.2014). (Greek)
25 July 2022
0 references
Projekt se sastoji od stvaranja sustava za praćenje radova na modernizaciji postojeće kritične infrastrukture u području elektroenergetskih mreža. Izvješćivanje će se temeljiti na podacima prikupljenim iz racija bespilotnih letjelica. Točnost prikupljenih podataka bit će dopuštena na razini od cca. 1 centimetar za veće elemente kao što su temelji, žice, kuke. Samostalno napajanje podataka bespilotnim letjelicama provodit će se fotogrametrijom i/ili laserskim skenerom (uključujući multisken). Kao rezultat istraživačkog rada razvit će se sustav automatskog pozicioniranja i snimanja bespilotnim letjelicama. Prikupljeni podaci bit će digitalno i analitički obrađeni s pomoću algoritama umjetne inteligencije i strojnog učenja (UI): strojno učenje, ML), kao što su, na primjer, sustavi pravila i neuronske mreže s pleksusom (tj.: konvolucijske neuronske mreže, CNN. To će omogućiti povećanje pouzdanosti (sigurno i manje hitan rad elektroenergetskog sustava), predviđanje na temelju analize utjecaja projektnih rješenja na njihov životni vijek (proučavanje starenja pojedinih elemenata linije), kao i brže uklanjanje kvarova (prikupljanje kvalitativnih podataka o postojećim linijama) Obrađeni podaci omogućit će procjenu intenziteta rada i napretka rada, uključujući identifikaciju pojedinih objekata. Algoritam će koristiti mehanizme pravila mrežnog učenja, koji će se prevesti u klasifikaciju identificiranih objekata koji se međusobno razlikuju unutar definiranog raspona odstupanja od referentnog objekta. Za potrebe javnih potpora: Članak 25. Uredbe (EZ) br. 651/2014 od 17. lipnja 2014. o ocjenjivanju određenih kategorija potpora spojivima s unutarnjim tržištem u primjeni članaka 107. i 108. Ugovora To je sve. EU L 187/1 od 26.6.2014.). (Croatian)
25 July 2022
0 references
Proiectul constă în crearea unui sistem de monitorizare a lucrărilor de modernizare a infrastructurii critice existente în domeniul rețelelor electrice. Raportarea se va baza pe datele colectate în urma raidurilor cu drone. Acuratețea datelor colectate va fi permisă la un nivel de aprox. 1 centimetru pentru elemente mai mari, cum ar fi fundații, fire, cârlige. Autoalimentarea datelor de către drone va fi efectuată folosind fotogrammetrie și/sau folosind un scaner laser (inclusiv multi-scanare). Ca urmare a activității de cercetare, va fi dezvoltat un sistem de poziționare automată și fotografiere cu drone. Datele colectate vor fi prelucrate digital și analitic folosind inteligența artificială și algoritmii de învățare automată (AI): învățarea automată, ML), cum ar fi, de exemplu, sistemele de reguli și rețelele neuronale cu un plex (adică: rețele neuronale convoluționale, CNN. Aceasta va face posibilă creșterea fiabilității (funcționarea sigură și mai puțin de urgență a sistemului energetic), prezicerea pe baza unei analize a impactului soluțiilor de proiectare asupra duratei lor de viață (studiind îmbătrânirea elementelor individuale ale liniei), precum și îndepărtarea mai rapidă a defectelor (colectarea datelor calitative pe liniile existente) Datele prelucrate vor permite estimarea intensității muncii și a progresului lucrării, inclusiv identificarea obiectelor individuale. Algoritmul va utiliza mecanismele regulii de învățare în rețea, ceea ce se va traduce în clasificarea obiectelor identificate care diferă unele de altele într-o gamă definită de abateri de la obiectul de referință. În scopul acordării de ajutoare publice: Articolul 25 din Regulamentul (CE) nr. 651/2014 din 17 iunie 2014 de declarare a anumitor categorii de ajutoare compatibile cu piața internă în aplicarea articolelor 107 și 108 din tratat Asta e tot. UE L 187/1 din 26.6.2014). (Romanian)
25 July 2022
0 references
Projekt pozostáva z vytvorenia systému na monitorovanie modernizačných prác na existujúcej kritickej infraštruktúre v oblasti elektrických sietí. Podávanie správ bude založené na údajoch zhromaždených z nájazdov bezpilotných lietadiel. Presnosť zozbieraných údajov bude povolená na úrovni cca. 1 centimeter pre väčšie prvky, ako sú základy, drôty, háčiky. Samonapájanie údajov dronmi sa vykoná pomocou fotogrametrie a/alebo pomocou laserového skenera (vrátane multi-scan). V dôsledku výskumnej práce sa vytvorí systém automatického určovania polohy a streľby dronmi. Zozbierané údaje sa budú digitálne a analyticky spracúvať pomocou umelej inteligencie a algoritmov strojového učenia (AI): strojové učenie, ML), ako napríklad systémy pravidiel a neurónové siete s plexom (t. j.: konvolučné neurónové siete, CNN. Umožní zvýšiť spoľahlivosť (bezpečnú a menej núdzovú prevádzku energetického systému), predpovedať na základe analýzy vplyvu konštrukčných riešení na ich životnosť (študovanie starnutia jednotlivých prvkov linky), ako aj rýchlejšie odstránenie porúch (zhromažďovanie kvalitatívnych údajov na existujúcich tratiach) Spracované údaje umožnia odhadnúť intenzitu práce a priebeh práce vrátane identifikácie jednotlivých objektov. Algoritmus bude používať mechanizmy pravidla sieťového učenia, ktoré sa premietne do klasifikácie identifikovaných objektov, ktoré sa navzájom líšia v rámci vymedzeného rozsahu odchýlok od referenčného objektu. Na účely verejnej pomoci: Článok 25 nariadenia (ES) č. 651/2014 zo 17. júna 2014 o vyhlásení určitých kategórií pomoci za zlučiteľné s vnútorným trhom pri uplatňovaní článkov 107 a 108 zmluvy To je všetko. EÚ L 187/1 z 26.6.2014). (Slovak)
25 July 2022
0 references
Il-proġett jikkonsisti fil-ħolqien ta’ sistema għall-monitoraġġ tax-xogħlijiet ta’ modernizzazzjoni fuq l-infrastruttura kritika eżistenti fil-qasam tal-grilji tal-elettriku. Ir-rappurtar se jkun ibbażat fuq dejta miġbura mir-rejds tad-droni. Il-preċiżjoni tad-data miġbura se tkun permessa fil-livell ta’ madwar. 1 ċentimetru għal elementi akbar bħal pedamenti, wajers, ganċijiet. L-awto-powering tad-data permezz ta’ drones għandu jsir bl-użu ta’ fotogrammetrija u/jew bl-użu ta’ skaner tal-laser (inkluż b’ħafna skanijiet). Bħala riżultat tal-ħidma ta’ riċerka, se tiġi żviluppata sistema ta’ pożizzjonament u sparar awtomatiku mid-drones. Id-data miġbura se tiġi pproċessata diġitalment u analitikament bl-użu ta’ intelliġenza artifiċjali u algoritmi ta’ tagħlim awtomatiku (AI): tagħlim awtomatiku, ML), bħal, pereżempju, sistemi ta’ regoli u netwerks newrali bi plexus (jiġifieri: netwerks newrali konvoluzzjonali, CNN. Dan se jagħmilha possibbli li tiżdied l-affidabbiltà (tħaddim sikur u inqas ta’ emerġenza tas-sistema tal-enerġija), li wieħed ibassar fuq il-bażi ta’ analiżi tal-impatt tas-soluzzjonijiet tad-disinn fuq it-tul tal-ħajja tagħhom (li jistudja t-tixjiħ tal-elementi individwali tal-linja), kif ukoll it-tneħħija aktar mgħaġġla tal-ħsarat (ġbir ta’ data kwalitattiva fuq linji eżistenti) Id-data pproċessata se tippermetti li ssir stima tal-intensità tax-xogħol u l-progress tax-xogħol, inkluża l-identifikazzjoni ta’ oġġetti individwali. L-algoritmu se juża l-mekkaniżmi tar-regola tat-tagħlim tan-netwerk, li se jittraduċi ruħu fil-klassifikazzjoni ta’ oġġetti identifikati li jvarjaw minn xulxin fi ħdan firxa definita ta’ devjazzjonijiet mill-oġġett ta’ referenza. Għall-iskop ta’ għajnuna pubblika: L-Artikolu 25 tar-Regolament (KE) Nru 651/2014 tas-17 ta’ Ġunju 2014 li jiddikjara ċerti kategoriji ta’ għajnuna bħala kompatibbli mas-suq intern skont l-Artikoli 107 u 108 tat-Trattat Li huwa. UE L 187/1 tas-26.6.2014). (Maltese)
25 July 2022
0 references
O projeto consiste na criação de um sistema de acompanhamento dos trabalhos de modernização das infraestruturas críticas existentes no domínio das redes elétricas. Os relatórios serão baseados em dados recolhidos a partir de ataques de drones. A exatidão dos dados recolhidos será aceitável a um nível de aproximadamente 1 centímetro para componentes de maiores dimensões, tais como fundações, fios, ganchos. A mera potência dos dados por drones será realizada utilizando fotogrametria e/ou um scanner a laser (incluindo multi-scan). Como resultado da investigação, será desenvolvido um sistema de posicionamento automático e de captação de fotografias por drones. Os dados recolhidos serão tratados digital e analiticamente utilizando a inteligência artificial e algoritmos de aprendizagem automática, como sistemas de regras e redes neurais com plexo. «Redes Neurais Convolucionais». A solução permitirá aumentar a fiabilidade (operação mais segura e menos urgente do sistema de energia), prevendo com base numa análise do impacto das soluções de conceção na sua vida útil (teste do envelhecimento de componentes individuais da linha), bem como uma resolução mais rápida das falhas (adquirindo dados de qualidade nas linhas existentes). Os dados tratados permitirão estimar a intensidade de mão de obra e o progresso do trabalho, incluindo a identificação de objetos individuais. O algoritmo usará os mecanismos da regra de aprendizagem de rede, que se traduz em uma classificação de objetos identificados que diferem uns dos outros dentro de um intervalo definido de desvio do objeto de referência. Objectivo do auxílio público: Artigo 25.o do Regulamento (CE) n.o 651/2014, de 17 de junho de 2014, que declara certos tipos de auxílio compatíveis com o mercado interno, em aplicação dos artigos 107.o e 108.o do Tratado (JO L EU L 187/1 de 26.6.2014). (Portuguese)
25 July 2022
0 references
Hanke koostuu sellaisen järjestelmän luomisesta, jolla seurataan sähköverkkojen alalla olemassa olevan kriittisen infrastruktuurin nykyaikaistamistöitä. Raportointi perustuu miehittämättömien ilma-alusten ratsioista kerättyihin tietoihin. Kerättyjen tietojen tarkkuus on mahdollista noin n. 1 senttimetri suuremmille elementeille, kuten perustuksille, johdoille, koukuille. Tietojen itsevoimantaminen droneilla suoritetaan fotogrammetrialla ja/tai laserskannerilla (mukaan lukien moniskannaus). Tutkimustyön tuloksena kehitetään automaattinen paikannus- ja ammuntajärjestelmä droneilla. Kerätyt tiedot käsitellään digitaalisesti ja analyyttisesti tekoälyn ja koneoppimisen algoritmeilla (AI): koneoppiminen, ML), kuten esimerkiksi sääntöjärjestelmät ja hermoverkot, joissa on plexus (ts.: konvolutionaaliset neuroverkot, CNN. Se mahdollistaa luotettavuuden lisäämisen (sähköjärjestelmän turvallisen ja vähemmän hätätoiminnan), ennakoinnin perusteella suunnitteluratkaisujen vaikutusta niiden elinkaareen (tutkimus linjan yksittäisten elementtien ikääntymisestä) sekä nopeampaa vianpoistoa (laadullisten tietojen kerääminen olemassa olevista linjoista) Käsiteltyjen tietojen avulla voidaan arvioida työn intensiteetti ja edistyminen, mukaan lukien yksittäisten kohteiden tunnistaminen. Algoritmi käyttää verkko-oppimissäännön mekanismeja, mikä tarkoittaa tunnistettujen objektien luokittelua, joka poikkeaa toisistaan määritetyllä alueella poikkeamista vertailukohteesta. Julkisen tuen osalta: Tiettyjen tukimuotojen toteamisesta sisämarkkinoille soveltuviksi perussopimuksen 107 ja 108 artiklan mukaisesti 17 päivänä kesäkuuta 2014 annetun asetuksen (EY) N:o 651/2014 25 artikla Se on siinä. EU L 187/1, 26.6.2014. (Finnish)
25 July 2022
0 references
Projekt je sestavljen iz vzpostavitve sistema za spremljanje modernizacije obstoječe kritične infrastrukture na področju elektroenergetskih omrežij. Poročanje bo temeljilo na podatkih, zbranih v napadih brezpilotnih letal. Točnost zbranih podatkov bo dovoljena na ravni pribl. 1 centimeter za večje elemente, kot so temelji, žice, kavlji. Samopogon podatkov z brezpilotnimi letali se bo izvajal s fotogrametrijo in/ali z uporabo laserskega skenerja (vključno z več skeniranjem). Kot rezultat raziskovalnega dela bo razvit sistem samodejnega pozicioniranja in streljanja z brezpilotnimi letali. Zbrani podatki bodo digitalno in analitično obdelani z uporabo algoritmov umetne inteligence in strojnega učenja: strojno učenje, ML), kot so na primer sistemi pravil in nevronske mreže z plekusom (tj.: konvolucijske nevronske mreže, CNN. To bo omogočilo povečanje zanesljivosti (varno in manj zasilno delovanje elektroenergetskega sistema), napovedovanje na podlagi analize vpliva projektnih rešitev na njihovo življenjsko dobo (preučevanje staranja posameznih elementov linije), kot tudi hitrejše odstranjevanje napak (zbiranje kvalitativnih podatkov o obstoječih linijah) Obdelani podatki bodo omogočili oceno delovne intenzivnosti in napredka dela, vključno z identifikacijo posameznih predmetov. Algoritem bo uporabil mehanizme pravila omrežnega učenja, kar bo prevedlo v klasifikacijo identificiranih predmetov, ki se med seboj razlikujejo znotraj opredeljenega razpona odstopanj od referenčnega objekta. Za namene državne pomoči: Člen 25 Uredbe (ES) št. 651/2014 z dne 17. junija 2014 o razglasitvi nekaterih vrst pomoči za združljive z notranjim trgom pri uporabi členov 107 in 108 Pogodbe To je vse. EU L 187/1 z dne 26.6.2014). (Slovenian)
25 July 2022
0 references
Projekt spočívá v vytvoření systému pro monitorování modernizačních prací na stávající kritické infrastruktuře v oblasti elektroenergetických sítí. Hlášení bude založeno na datech shromážděných z náletů dronů. Přesnost shromažďovaných údajů bude povolena na úrovni cca. 1 centimetr pro větší prvky, jako jsou základy, dráty, háčky. Vlastní napájení dat pomocí dronů bude prováděno pomocí fotogrammetrie a/nebo pomocí laserového skeneru (včetně multi-skeneru). V důsledku výzkumné práce bude vyvinut systém automatického určování polohy a střelby drony. Shromážděné údaje budou digitálně a analyticky zpracovávány pomocí algoritmů umělé inteligence a strojového učení: strojové učení, ML), jako jsou například systémy pravidel a neuronové sítě s plexem (tj.: konvolutní neuronové sítě, CNN. Umožní zvýšit spolehlivost (bezpečný a méně nouzový provoz energetického systému), předpovídat na základě analýzy dopadu konstrukčních řešení na jejich životnost (studie stárnutí jednotlivých prvků linky), jakož i rychlejší odstraňování poruch (sběr kvalitativních údajů na stávajících linkách) Zpracovávané údaje umožní odhadnout intenzitu práce a průběh práce, včetně identifikace jednotlivých objektů. Algoritmus bude používat mechanismy pravidla síťového učení, které se promítne do klasifikace identifikovaných objektů, které se od sebe liší v rámci definovaného rozsahu odchylek od referenčního objektu. Pro účely veřejné podpory: Článek 25 nařízení (ES) č. 651/2014 ze dne 17. června 2014, kterým se v souladu s články 107 a 108 Smlouvy prohlašují určité kategorie podpory za slučitelné s vnitřním trhem To je všechno. EU L 187/1 ze dne 26.6.2014). (Czech)
25 July 2022
0 references
Projektą sudaro sistemos, skirtos esamų ypatingos svarbos infrastruktūros objektų modernizavimo darbams elektros tinklų srityje stebėti, sukūrimas. Ataskaitos bus grindžiamos duomenimis, surinktais vykdant dronų reidus. Surinktų duomenų tikslumas bus leidžiamas apytiksliai. 1 centimetras didesniems elementams, tokiems kaip pamatai, laidai, kabliukai. Bepiločių orlaivių savaiminis duomenų naudojimas bus atliekamas naudojant fotogrammetriją ir (arba) lazerinį skaitytuvą (įskaitant daugialypį skenavimą). Atlikus mokslinius tyrimus bus sukurta automatinio padėties nustatymo ir šaudymo bepiločiais orlaiviais sistema. Surinkti duomenys bus tvarkomi skaitmeniniu ir analitiniu būdu naudojant dirbtinį intelektą ir mašinų mokymosi algoritmus (DI): mašinų mokymasis, ML), pvz., taisyklių sistemos ir neuroniniai tinklai su plexus (t. y.: konvolutiniai neuroniniai tinklai, CNN. Tai leis padidinti patikimumą (saugus ir mažiau avarinis elektros sistemos veikimas), prognozuoti remiantis projektinių sprendimų poveikio jų gyvavimo trukmei analize (ištirti atskirų linijos elementų senėjimą), taip pat greičiau pašalinti gedimus (rinkti kokybinius duomenis esamose linijose) Apdoroti duomenys leis įvertinti darbo intensyvumą ir darbo eigą, įskaitant atskirų objektų identifikavimą. Algoritmas naudos tinklo mokymosi taisyklės mechanizmus, kurie išvers identifikuotus objektus, kurie skiriasi vienas nuo kito nustatytu nukrypimų nuo etaloninio objekto diapazonu. Teikiant viešąją pagalbą: 2014 m. birželio 17 d. Reglamento (EB) Nr. 651/2014, kuriuo tam tikrų kategorijų pagalba skelbiama suderinama su vidaus rinka taikant Sutarties 107 ir 108 straipsnius, 25 straipsnis Štai ir viskas. EU L 187/1, 2014 6 26). (Lithuanian)
25 July 2022
0 references
Projekts paredz izveidot sistēmu, lai uzraudzītu esošās kritiskās infrastruktūras modernizācijas darbus elektrotīklu jomā. Ziņošana tiks balstīta uz datiem, kas savākti no dronu reidi. Savākto datu precizitāte tiks atļauta apm. 1 centimetrs lielākiem elementiem, piemēram, pamatiem, vadiem, āķiem. Datu pašbarošana ar droniem tiks veikta, izmantojot fotogrammetriju un/vai lāzera skeneri (ieskaitot daudzskenēšanu). Pētnieciskā darba rezultātā tiks izstrādāta automātiskās pozicionēšanas un dronu šaušanas sistēma. Savāktie dati tiks digitāli un analītiski apstrādāti, izmantojot mākslīgo intelektu un mašīnmācīšanās algoritmus (MI): mašīnmācīšanās, ML), piemēram, noteikumu sistēmas un neironu tīkli ar pinumu (t. i.: konvolūcijas neironu tīkli, CNN. Tas ļaus palielināt uzticamību (droša un mazāka elektrosistēmas avārijas darbība), prognozēt, pamatojoties uz analīzi par projektēšanas risinājumu ietekmi uz to kalpošanas laiku (izpētot atsevišķu līnijas elementu novecošanu), kā arī ātrāku defektu novēršanu (kvalitatīvo datu vākšana par esošajām līnijām) Apstrādātie dati ļaus novērtēt darba intensitāti un darba gaitu, tai skaitā identificēt atsevišķus objektus. Algoritmā tiks izmantoti tīkla mācīšanās noteikuma mehānismi, kas pārvēršas identificēto objektu klasifikācijā, kas atšķiras viena no otras noteiktā noviržu diapazonā no atsauces objekta. Attiecībā uz valsts atbalstu: 25. pants 2014. gada 17. jūnija Regulā (EK) Nr. 651/2014, ar ko noteiktas atbalsta kategorijas atzīst par saderīgām ar iekšējo tirgu, piemērojot Līguma 107. un 108. pantu Tas ir viss. EU L 187/1, 26.6.2014. (Latvian)
25 July 2022
0 references
Проектът се състои в създаването на система за наблюдение на дейностите по модернизация на съществуващата критична инфраструктура в областта на електропреносните мрежи. Докладването ще се основава на данни, събрани от нападения с дронове. Точността на събраните данни ще бъде разрешена на ниво приблизително. 1 сантиметър за по-големи елементи като основи, проводници, куки. Самозахранването на данни от дронове ще се извършва с помощта на фотограметрия и/или с помощта на лазерен скенер (включително мулти-сканиране). В резултат на изследователската работа ще бъде разработена система за автоматично позициониране и стрелба с дронове. Събраните данни ще бъдат обработвани цифрово и аналитично с помощта на изкуствен интелект и алгоритми за машинно самообучение (ИИ): машинно самообучение, ML), като например системи за управление и невронни мрежи със сплит (т.е.: конволюционни невронни мрежи, Си Ен Ен. Това ще позволи да се повиши надеждността (сигурна и по-малко аварийна работа на електроенергийната система), да се прогнозира въз основа на анализ на въздействието на проектните решения върху продължителността на живота им (проучване на стареенето на отделните елементи на линията), както и по-бързо отстраняване на неизправности (събиране на качествени данни по съществуващи линии) Обработените данни ще позволят да се оцени интензивността на труда и напредъка на работата, включително идентифицирането на отделни обекти. Алгоритъмът ще използва механизмите на правилото за мрежово обучение, което ще се превърне в класификация на идентифицирани обекти, различаващи се един от друг в рамките на определен диапазон от отклонения от референтния обект. За целите на публичната помощ: Член 25 от Регламент (ЕО) № 651/2014 от 17 юни 2014 г. за обявяване на някои категории помощи за съвместими с вътрешния пазар в приложение на членове 107 и 108 от Договора Това е всичко. EU L 187/1 от 26.6.2014 г.). (Bulgarian)
25 July 2022
0 references
A projekt egy olyan rendszer létrehozását foglalja magában, amely nyomon követi a villamosenergia-hálózatok területén meglévő kritikus infrastruktúra korszerűsítését. A jelentés a dróntámadásokból gyűjtött adatokon alapul. Az összegyűjtött adatok pontossága kb. 1 centiméter nagyobb elemekhez, például alapítványokhoz, huzalokhoz, horgokhoz. Az adatok drónok általi önmeghajtása fotogrammetriával és/vagy lézerszkennerrel történik (beleértve a multiszkennelést is). A kutatási munka eredményeként a drónok automatikus pozícionálásának és fényképezésének rendszerét fejlesztik ki. Az összegyűjtött adatok digitálisan és analitikusan kerülnek feldolgozásra mesterséges intelligencia és gépi tanulási algoritmusok (AI) felhasználásával: gépi tanulás, ML), például plexussal rendelkező szabályrendszerek és neurális hálózatok (pl.: konvolúciós neurális hálózatok, CNN. Lehetővé teszi a megbízhatóság növelését (az energiarendszer biztonságos és kevésbé vészhelyzeti működése), a tervezési megoldások élettartamukra gyakorolt hatásának elemzése alapján (a vonal egyes elemeinek öregedésének tanulmányozása), valamint a gyorsabb hibaeltávolítást (a meglévő vonalak minőségi adatainak gyűjtése) A feldolgozott adatok lehetővé teszik a munka munkaintenzitásának és előrehaladásának becslését, beleértve az egyes tárgyak azonosítását is. Az algoritmus a hálózati tanulási szabály mechanizmusait fogja használni, amelyek a referenciaobjektumtól való eltérés meghatározott tartományán belül egymástól eltérő azonosított objektumok osztályozását eredményezik. Állami támogatás céljából: A Szerződés 107. és 108. cikkének alkalmazásában bizonyos támogatási kategóriáknak a belső piaccal összeegyeztethetőnek nyilvánításáról szóló, 2014. június 17-i 651/2014/EK rendelet 25. cikke Ez az. – Ez az. EU L 187/1, 2014.6.26.). (Hungarian)
25 July 2022
0 references
Is éard atá sa tionscadal córas a chruthú chun faireachán a dhéanamh ar oibreacha nuachóirithe ar an mbonneagar criticiúil atá ann cheana i réimse na n-eangach leictreachais. Beidh an tuairisciú bunaithe ar shonraí a bhailítear ó ruathair ladrainn. Ceadófar cruinneas na sonraí a bhaileofar ar an leibhéal thart. 1 ceintiméadar d’eilimintí níos mó cosúil le fondúireachtaí, sreanga, crúcaí. Déanfar féinchumhachtú sonraí ag dróin trí úsáid a bhaint as fótagramiméadracht agus/nó as scanóir léasair (lena n-áirítear scanóir ilscanála). Mar thoradh ar an obair thaighde, forbrófar córas suite uathoibríoch agus lámhach dróin. Déanfar na sonraí a bhaileofar a phróiseáil go digiteach agus go hanailíseach trí úsáid a bhaint as algartaim intleachta saorga agus meaisínfhoghlama (IS): meaisínfhoghlaim, ML), amhail, mar shampla, córais rialacha agus líonraí néaracha le coimpléas (i.e.: líonraí néaracha convolutional, CNN. Beidh sé indéanta iontaofacht a mhéadú (oibriú slán agus níos lú éigeandála an chórais cumhachta), a thuar ar bhonn anailíse ar thionchar na réiteach dearaidh ar a saolré (ag déanamh staidéir ar eilimintí aonair na líne a bheith ag dul in aois), chomh maith le deireadh a chur le locht níos tapúla (sonraí cáilíochtúla a bhailiú ar línte atá ann cheana) Ceadóidh na sonraí próiseáilte déine saothair agus dul chun cinn na hoibre a mheas, lena n-áirítear rudaí aonair a aithint. Bainfidh an t-algartam úsáid as meicníochtaí na rialach foghlama líonra, rud a aistreoidh isteach in aicmiú rudaí aitheanta atá éagsúil óna chéile laistigh de raon sainithe diallais ón réad tagartha. Chun críche cabhrach poiblí: Airteagal 25 de Rialachán (CE) Uimh. 651/2014 an 17 Meitheamh 2014 ina ndearbhaítear go bhfuil catagóirí áirithe cabhrach comhoiriúnach leis an margadh inmheánach i gcur i bhfeidhm Airteagail 107 agus 108 den Chonradh Sin é. AE L 187/1 an 26.6.2014). (Irish)
25 July 2022
0 references
Projektet består i att skapa ett system för övervakning av moderniseringen av befintlig kritisk infrastruktur på elnätsområdet. Rapporteringen kommer att baseras på data som samlats in från drönarräder. Noggrannheten i de insamlade uppgifterna kommer att tillåtas på ungefär samma nivå som ca. 1 centimeter för större element såsom fundament, ledningar, krokar. Självstyrande data från drönare kommer att utföras med hjälp av fotogrammetri och/eller med hjälp av en laserskanner (inklusive multiscan). Som ett resultat av forskningen kommer ett system för automatisk positionering och skytte av drönare att utvecklas. De insamlade uppgifterna kommer att behandlas digitalt och analytiskt med hjälp av artificiell intelligens och maskininlärningsalgoritmer (AI): maskininlärning, ML), t.ex. regelsystem och neurala nätverk med en plexus (dvs. konvulutionella neurala nätverk, CNN. Det kommer att göra det möjligt att öka tillförlitligheten (säker och mindre nöddrift av kraftsystemet), förutsäga på grundval av en analys av inverkan av konstruktionslösningar på deras livslängd (studie av åldrandet av enskilda delar av linjen), samt snabbare felborttagning (insamling av kvalitativa data på befintliga linjer) De behandlade data kommer att göra det möjligt att uppskatta arbetsintensiteten och framstegen i arbetet, inklusive identifiering av enskilda objekt. Algoritmen kommer att använda mekanismerna i nätverksinlärningsregeln, som kommer att översättas till klassificeringen av identifierade objekt som skiljer sig från varandra inom ett definierat intervall av avvikelser från referensobjektet. När det gäller offentligt stöd: Artikel 25 i förordning (EG) nr 651/2014 av den 17 juni 2014 genom vilken vissa kategorier av stöd förklaras förenliga med den inre marknaden vid tillämpningen av artiklarna 107 och 108 i fördraget Det är allt. EU L 187/1 av den 26 juni 26.6.2014). (Swedish)
25 July 2022
0 references
Projekt seisneb elektrivõrkude valdkonnas olemasoleva elutähtsa infrastruktuuri moderniseerimistööde järelevalvesüsteemi loomises. Aruandlus põhineb droonirünnakute käigus kogutud andmetel. Kogutud andmete täpsus on lubatud umbes. 1 sentimeeter suuremate elementide jaoks, nagu vundamendid, juhtmed, konksud. Droonide andmete omastamine toimub fotogrammmeetria ja/või laserskanneri (sh multiskaneerimise) abil. Uurimistöö tulemusena töötatakse välja droonide automaatse positsioneerimise ja tulistamise süsteem. Kogutud andmeid töödeldakse digitaalselt ja analüütiliselt, kasutades tehisintellekti ja masinõppe algoritme: masinõpe, ML), näiteks reeglisüsteemid ja plexusega närvivõrgud (st: konvolutsioonilised närvivõrgud, CNN. See võimaldab suurendada töökindlust (elektrisüsteemi turvalist ja vähem avariilist toimimist), prognoosida projekteerimislahenduste mõju nende elueale (uurides liini üksikute elementide vananemist) ning kiiremat rikke kõrvaldamist (kvalitatiivsete andmete kogumine olemasolevatel liinidel) Töötletud andmed võimaldavad hinnata töö intensiivsust ja edusamme, sealhulgas üksikute objektide identifitseerimist. Algoritm kasutab võrguõppe reegli mehhanisme, mis tõlgivad kindlaksmääratud objektide klassifikatsiooni, mis erinevad üksteisest kindlaksmääratud kõrvalekallete vahemikus võrdlusobjektist. Riigiabi puhul kasutatakse järgmisi mõisteid: Euroopa Liidu toimimise lepingu artiklite 107 ja 108 kohaldamise kohta 17. juuni 2014. aasta määruse (EL) nr 651/2014 (millega teatavat liiki abi tunnistatakse siseturuga kokkusobivaks) artikkel 25 See on kõik. EL L 187/1, 26.6.2014). (Estonian)
25 July 2022
0 references
WOJ.: MAŁOPOLSKIE, POW.: krakowski
0 references
24 May 2023
0 references
Identifiers
POIR.01.02.00-00-0307/17
0 references