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朝着学习模拟年际水...
在气候模型中模拟稳定水同位素体（即同位素组成不同的分子）的丰度，可以与代理数据进行比较，从而检验有关过去气候的假设并在不同的气候条件下验证气候模型。然而，许多模型在运行时并没有明确模拟水同位素体。我们研究了使用机器学习方法取代基于物理的降水中氧同位素组成的明确模拟的可能性。这些方法针对给定的表面温度和降水量场，估计每个时间步长的同位素组成。我们基于成功的 UNet 架构实现卷积神经网络 (CNN)，并测试球形网络架构是否优于将地球经纬度网格视为平面图像的简单方法。我们使用 iHadCM3 气候模型对过去一千年的运行情况进行案例研究，发现同位素组成时间变异的约 40% 可以通过跨年和月度时间尺度的模拟来解释，且模拟质量在空间上存在差异。经测试的 CNN 性能显著优于简单的基线模型，例如随机森林和逐像素线性回归。针对平面图像的标准 UNet 架构的修改版本，其预测结果与球形 CNN 的预测结果相当。不同气候模型中同位素实现方式的差异，可能导致在使用与训练模型不同的气候模型获取的数据进行测试时，模拟结果出现显著下降。未来稳定水同位素模拟的研究方向可能侧重于实现稳健的气候-氧同位素关系，或探索可能的预测变量集。
迈向可互操作的 AI 和 LT 平台生态系统
由于深度神经网络的最新突破，人工智能在社会和媒体中越来越普遍。人工智能现在被广泛认为是每个技术领域的持续游戏规则改变者。虽然关键方面需要仔细考虑，但人工智能被认为是许多社会和经济挑战的巨大机遇。作为先决条件，目前正在开发大量人工智能平台，无论是在国家层面（由地方资助计划支持）还是在国际层面（由欧盟支持）。除了公共支持的努力之外，许多公司一直在开发自己的云，以在其目标行业（包括法律、金融、健康等）提供各自的服务或产品。语言技术 (LT) 平台与这些垂直行业垂直，通常提供领域无关的、有时是领域特定的服务，用于分析或生成书面或口头语言。 LT 平台可以概念化为以语言为中心的 AI 平台：它们使用 AI 方法来实现其功能。欧洲存在各种 LT 平台，既有商业平台也有非商业平台，包括大型研究基础设施。欧洲 AI 和 LT 格局的巨大碎片化是确定协同效应、市值以及促进技术采用和吸收方面的挑战和瓶颈（Rehm 等人，2020c）。碎片化还与 AI/LT 平台的数量和异构性有关。如果我们不确保所有这些平台都能够交换信息、数据和服务，它们的日益扩散将进一步加剧碎片化，而不是解决它。这可以通过商定和实施标准化的方式来交换存储库条目和其他类型的元数据或功能服务，或启用多平台和多供应商服务工作流程来实现，从而受益
非正规经济和加密货币是替代品还是互补品？
摘要 本研究通过研究地下经济对加密货币持有量的溢出效应，从新维度研究了地下经济的影响。加密货币提供了相对较强的逃税能力和确保持有者匿名的能力，为地下经济经营者提供了存放非正规部门收入的诱人途径。我们的研究结果基于来自 50 多个国家的数据，结果表明，一个国家地下经济的盛行程度越高，加密货币持有量就越大。这一结果适用于影子经济的另一种衡量标准，并且当考虑到影子经济与加密货币持有量之间的双向因果关系时也是如此。其他值得注意的发现是，外国直接投资的增加挤出了加密货币持有量，而金融全球化的加剧和经济不确定性的增加（在其他条件相同的情况下）则增加了加密货币持有量。
避免 IC 互连中因迁移而导致的故障
摘要 — 迁移引起的金属互连性能下降日益威胁着集成电路的可靠性。迁移导致的故障风险不仅在每个新技术节点中都在上升，而且还制约着互连结构的小型化。除了直流线路（例如供电网络）、信号和时钟线路也日益因迁移而性能下降。本文总结了我们目前在避免迁移引起的集成电路故障方面的知识。在介绍和讨论迁移机制之后，我们将重点关注日益增长的电迁移敏感性和热迁移日益增加的影响。展望未来，我们将回顾将迁移约束和缓解措施纳入布局综合的新型 IC 设计策略。索引术语 — 电迁移、应力迁移、热迁移、可靠性、物理设计、迁移稳健性
局部互补下的映射图状态轨道
图状态及其所拥有的纠缠是现代量子计算和通信架构的核心。局部补充（将所有局部 Clifford 等效图状态链接起来的图操作）使我们能够根据纠缠对所有稳定器状态进行分类。在这里，我们研究了局部补充生成的轨道的结构，将它们映射到最多 9 个量子比特，并揭示了丰富的隐藏结构。我们提供了计算这些轨道的程序，以及 587 个轨道（最多 9 个量子比特）中的每一个的数据和一种可视化它们的方法。我们发现某些轨道的连接性与其组成图状态的纠缠属性之间存在直接联系。此外，我们观察到图论轨道属性（例如直径和着色性）与施密特测度和准备复杂性之间的相关性，并提出了潜在的应用。众所周知，图论和量子纠缠具有很强的相互作用——我们的探索深化了这种关系，为探究纠缠的本质提供了新的工具。
在图像分类中研究协作互动机教学
虽然以人为本的机器学习方法探索了互动循环中的各种人类角色，但出现了主动机器教学（IMT）的概念，重点是利用人类作为老师的教学技能来构建机器学习系统。但是，大多数系统和研究都专门用于单个用户。在本文中，我们在图像分类的背景下研究了协作互动式教学，以分析人们如何共同构建教学过程并理解他们的经验。我们的贡献是三倍。首先，我们开发了一个名为Teachtok的Web应用程序，该应用程序使用户组能够策划数据并逐步训练模型。第二，我们进行了一项研究，其中有十名参与者分为三个团队，这些团队在九天内竞争建立一个图像分类器。参与者在Focus小组中讨论的定性结果揭示了机器教学任务中协作模式的出现，协作如何帮助修改教学策略以及参与者对他们与Teachtok应用程序的互动的思考。从这些发现中，我们对基于互动，协作和参与机器学习的系统的设计产生了影响。
干燥气压对互球体特性和模式的影响
在大气压下最容易发生气体排放的地方是d p = 7.5m[1]。在干燥空气中的本实验中，p =1105 pa时的间隙D为7.8℃，而在相对湿度为30％至40％的房间空气中，间隙D为4.6m，在p = 1×10 5 pa [12]。可以得出结论，如果销钉表面和磁盘表面之间的间隙之间的实验测量值与对平行电极计算的间隙非常吻合，如果围绕真正的滑动接触的复杂几何形状以及真实尖端与理想形状的偏差的偏差正在考虑。这个
探测冷 - 插图调节的互化和融合...
图4。对冷烧结过程中瞬时溶剂的原位研究。a，冷烧结过程的加热，居住和冷却周期中的阻抗图，标签H-T30-P500-T0表示在30℃的温度下加热过程，压力为500 MPa，时间为500 mpa，时间为0分钟。 b，c，分别有或没有短暂溶剂（DMF）的烧结过程的抗性曲线； d，在所研究状态的过程中，离子电导率的演变。
关于心脏杂音的互判和内部人士一致
摘要目的：调查医生和医学生之间的互判和内部人士在音频记录中的心脏声音分类，以及预测与参考分类一致的因素。设计：内部和互确定研究。主题：来自挪威和荷兰的17名GPS和八名心脏病专家，来自挪威的八名医学学生。主要结果指标：与参考分类的协议和KAPPA系数的比例和KAPPA系数的比例。结果：所有评估者的内部杂音一致性比例平均为83％，中位KAPPA为0.64（范围K¼0.09 - 0.86），分别为GPS，心脏病学家和医学生的0.65、0.69和0.61。结果：所有杂音的一致性比例为81％，所有评估者的KAPPA中位数为0.67（范围0.29 - 0.90），GPS，CAR-diologists和医学生的比例分别为0.65、0.69和0.51。结果：独特的杂音，超过五年的临床实践和心脏病专业与该协议最密切相关，ORS为2.41（95％CI 1.63 - 3.58），2.19（1.58 - 3.04）和2.53（1.46 - 4.41）。结论：我们观察到了公平但可变的一致性，并参考了心脏杂音，医师的经验和专业以及杂音强度是与一致性最密切相关的因素。
可互操作的信息伞：共享空间信息技术
在1996年，约瑟夫·奈（Joseph Nye）和威廉·欧文斯（William Owens）预见了信息技术和数据共享的重要性，警告说，如果美国没有共享其信息系统中获得的知识，尤其是卫星，那么其他国家就会增加自己开发自己的动机。但是，他们的分析并未考虑冗余系统提供的弹性的潜在益处。决策者应既应该考虑数据共享的软功率优势，又要考虑与冗余，可互操作系统相关的弹性优势，以使在信息时代获得和保留能力的更强大的途径。本文研究了NYE和OWENS预测的数据限制对数据的缺点，以及三种太空行业信息技术的冗余的意外益处：雷恩斯·苏斯·卫星卫星，全球导航卫星系统和太空领域意识系统。