摘要：准确的地形特征对于预测越野车辆的机动性非常重要。土壤强度是影响车辆机动性的重要地形特征。收集土壤强度测量值非常费力，使得现场观测变得稀疏。研究重点是使用遥感技术提供土壤强度估计，该技术可以提供大量的空间和时间估计，但结果往往不准确。过去的尝试是利用地形评估来量化干旱环境的土壤特性；然而，许多军事行动环境位于高纬度地区，其景观主要是冰川沉积物。这项研究对新英格兰劳伦泰德冰原沉积的冰川地貌进行了初步强度测量。对一系列常见的冰川地貌进行了采样，以评估剪切强度、承载能力和体积含水量。冰川冲刷地貌的平均剪切强度最高，冰川三角洲最低。土体含泥量与抗剪强度呈显着负相关，承载力与黏粒含量呈显着正相关，与
摘要：马尔可夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法广泛应用于水文学和其他领域，用于贝叶斯框架中的后验推理。正确构造的 MCMC 采样器可以保证收敛到正确的极限分布，但收敛可能非常慢。虽然大多数研究的重点是改进用于在马尔可夫链中生成试验移动的提案分布，但这项工作的重点是有效地为基于群体的 MCMC 采样器找到初始群体，以加速收敛。四个案例研究，包括两个水文模型，被用来证明使用多级单链接隐式过滤随机全局优化来初始化种群，既降低了总体计算成本，又显着增加了在约束条件下找到正确极限分布的机会。固定的计算预算。
摘要：尺度或空间分辨率在解释遥感图像或其他地理空间相关数据的空间结构中起着关键作用。这些数据是在不同的空间尺度上提供的。确定最佳样本或像素大小可以有利于需要不同分辨率的多个数据集的信息提取的地理空间模型和环境算法。为了解决这个问题，对空间分辨率的多个比例因子进行了分析，以确定地理空间数据集的最佳样本大小。在 ERDC-GRL 的 NET-CMO 项目下，开发并实施了一种新方法，用于确定具有不同和异构空间结构的图像的最佳像素大小。局部空间色散的应用被研究为在重采样图像空间中优化的三维函数。图像被重新采样到逐渐变粗的空间分辨率并堆叠以创建一个图像空间，在该图像空间内映射像素级色散最大值。计算与局部
Дрон-амфибия для мониторинга качества воды в водоемах
如果水体中存在有害微生物，例如有毒蓝藻，卫生当局越早发现越好。特别是为了这些目的，代尔夫特理工大学开发了鹈鹕无人机原型机，它能够独立分析采样地点的水。
Getting started with TensorFlow Probability from R
TensorFlow Probability 提供了广泛的功能，从概率网络层上的分布到概率推理。它与核心 TensorFlow 和 (TensorFlow) Keras 无缝协作。在这篇文章中，我们简要介绍了分布层，然后使用它在变分自动编码器中采样和计算概率。
Оптимизация действий подводных роботов
对世界海洋的观测越来越多地委托给自主水下航行器 (AUV)，这是一种在海洋深处移动的海洋机器人，无需操作员进行任何控制输入。 AUV能够完全独立地到达采样地点，以获得专家感兴趣的问题的答案。
Army team equips Soldiers to take on chemical, biological warfare
犹他州杜格威试验场——帮助战士、急救人员和民众免受化学和生物制剂的侵害是一项需要早期检测和识别、正确采样和净化方法的工作。
Deep Learning With Keras To Predict Customer Churn
使用 Keras 根据 IBM Watson Telco 客户流失数据集预测客户流失。我们还演示了如何使用 lime 包来帮助解释哪些特征驱动单个模型预测。此外，我们使用三个新包来协助机器学习：用于预处理的配方、用于采样数据的 rsample 和用于模型指标的 yardstick。
Length-biased sampling and the mathematical challenges of welfare reform
我发布了一列，内容涉及称为长度偏置采样的重要性。正如我在那里指出的那样，我的帖子实际上是受一条推文的启发，其中@annielowrey称赞帕姆·贝鲁克（Pam Belluck）在老年监狱囚犯中撰写的关于痴呆症的美丽故事。洛瑞（Lowrey）感到惊讶的是：“ 21％的美国囚犯是[…]后期的偏见抽样，福利改革的数学挑战首次出现在附带的经济学家中。
在今天的帖子中，Nate Silver提醒我们，手机的使用方式以及为什么偏向民意调查。他带来了数据：他将这个与该博客当前的主题之一共同连接的怪胎“图形”（Graph）：民意测验者针对这种[仅手机家庭的不足采样]的常规防御机制是[…]手机使用后手机使用偏斜的民意调查，首先出现在事故中。
Analysis of IAEA Iran Verification and Monitoring Report — February 2024
背景本报告总结和评估了国际原子能机构 (IAEA) 2024 年 2 月 26 日季度报告《伊朗伊斯兰共和国根据联合国安理会第 2231 (2015) 号决议进行的核查和监测》中的信息，包括伊朗遵守《联合全面行动计划》（JCPOA）的情况。调查结果自国际原子能机构 2023 年 11 月提交上次报告以来，由于浓缩铀库存增加和铀浓缩程度增加，伊朗能够以更快的速度生产更多武器级铀（WGU）伊朗的浓缩铀库存及其离心机容量加起来足以制造足够的 WGU（按 25 公斤（kg）WGU 计算），可在一个月内制造 7 件核武器，在两个月内制造 9 件核武器，在三个月内制造 11 件核武器，12-13 年四个月
