XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System全球模型
夏季不丹的降雨和温度预测...
季节性预测和气候预测是对气候变化和变化的重要适应措施。区域气候前景论坛（RCOF）的创建是为了汇集具有共同气候特征的国家，并对区域气候状况进行联合评估。因此，南亚气候前景论坛（SASCOF）于2010年成立，特别关注受南亚季风气候影响的国家的信息需求。季节性预测通常包括特定区域的降水和温度前景。不丹的季节性预测是由全球和区域预测中心以及国家气候数据的投入准备的。最终前景还基于南亚气候前景论坛（SASCOF）的共识前景，来自远程预测的世界气象组织（WMO）全球生产中心（GPCS）的产品，其他各种国际来源，各种国际来源，以及ElNiñoSouthtrainsSouthern oscillation（例如ElNiñoSouthern oscillation and Southern Oscillation and Indian obs andso andso andso andso andso）和印度eysoon（Enso）和印度eyon（Inder So）（Indso）（Inds）（Inder）（In Indian Sood）（ID）（ID）（ID）。必须使用和解释夏季季风前景，并与中心发布的扩展，中等，每日的天气预报和其他咨询。2。sascof-28在普遍条件下共识2.1在太平洋上的ENSO条件ElNiño/Southern振荡（ENSO）是一种全球气候条件，对季风降水的变化和南亚的表面温度有重大影响。当前，ENSO中性条件在太平洋地区盛行。最新的全球模型预测表明，在季风季节下半年，La Nina条件要发展。2.2印度洋的条件印度洋的海面温度（SST）也影响了该地区的季风。正（负）印度洋偶极子（IOD）比正常季风更强（弱）。目前，中立的IOD条件在该地区占上风，最新的全球模型表明在这个季风季节中阳性IOD的发展。2.3北半球的雪覆盖北半球在2024年1月至3月的北半球雪覆盖区域低于正常水平。在过去57年的2023年3月，欧亚雪地覆盖区是第5位。2月和3月的雪地覆盖区分别是过去58年中第8和第7个低下的记录。一般而言，冬季和春季雪覆盖范围与亚洲夏季季风降雨有反比关系。
使用GEOS-CHEM 14.1.1和eCHAM6.3-HAM2.3建模宇宙放射性核素的大气传输：对太阳能和地磁reco
在天然档案中应用10的先决条件进行太阳能和地磁重建，就是要知道如何将10归因于沉积反映大气生产的变化。但是，这种关系仍在争论中。为了解决这个问题，我们使用了两种最新的全球模型Geos-Chem和eCham6.3-Ham2.3与最新的铍生产模型。在太阳调制过程中，这两个模型都表明10个沉积与全球产量变化成正比，纬度沉积偏见（<5％）。然而，与全球生产变化相比，在地磁调制过程中，热带和极地区域的10个沉积变化在热带地区和极地区域的衰减量增长了约15％，在亚热带和极地区域的变化增加了20％-35％。这种变化在半球上也是不对称的，归因于半球之间的不对称产生。对于公元774/5的极端太阳能质子事件，极性区域的沉积增加比热带地区高15％。本研究强调了从不同位置或独立地磁场记录进行比较时，大气混合的重要性。
开发，比较和评估UKCA模型中二甲基硫的氧化机制的改进机制
摘要。二甲基硫（DMS）是从海洋发出的重要痕量气体。长期以来，通过DMS在设置对流层中硫酸盐气溶胶背景方面所扮演的角色，DMS的氧化对全球气候很重要。但是，DMS被氧化的机制非常复杂，尽管研究了数十年，但事实证明难以确切地确定。因此，通常简化了全球化学 - 气候模型中DMS氧化的表示。最新的现场观察和实验室和从头算研究促使人们在理解DMS氧化机制方面做出了重新努力，这对限制了DMS氧化机制的不确定性，并构成了全球化学模型中的氧化机制。在这里，我们以最新的证据为基础，并开发了一种新的DMS机制，以纳入英国化学气溶胶（UKCA）化学模型。我们将我们的新机制（CS2-HPMTF）与UKCA中使用的许多现有机制进行了比较（包括使用模型的CMIP6研究中使用的高度简化的三转反应 - 两种特征机制），以及通过一系列全球和盒子模型实验中的文献中报道的一系列新近开发的机制。全球模型以新的机制运行，使我们能够模拟甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲酯（HPMTF）的全球分布，我们计算出的负担为2.6-26 gg S（与0.7-18 gg s的文献范围非常吻合）。我们的全球模型研究表明，与一套表面和飞机观测值相比，我们更新的DMS方案的性能优于UKCA使用的当前计划。We show that the sinks of HPMTF dominate uncertainty in the budget, not the rate of the isomerisation reaction forming it and that, based on the observed DMS / HPMTF ratio from the global surveys during the NASA Atmospheric Tomography mission (ATom), rapid cloud uptake of HPMTF worsens the model– observation comparison.我们的盒子模型实验强调，在文献中使用的机制跨DMS的模拟二级氧化产物中存在显着差异，在这些产物对这些产品的形成速率上的敏感性显着差异；特别是用于甲烷磺酸（MSA）。但是，灵敏度研究强调了对进一步的实验室和观察性约束的必要性。尤其是我们的结果表明，作为优先的长期DMS观察，以更好地限制对系统的高度不确定的输入，并进行实验室研究，以解决（1）HPMTF对
来自非洲第67号大角的陈述... -ICPAC
6月至9月（JJAS）是一个重要的雨季，尤其是在GHA的北部和西部地区，在北部地区，它通常贡献超过每年降雨量的40％以上，而北部地区则占90％以上。JJAS 2024的后加工后的季节性预测，从2024年5月最初的九种不同的全球模型合并，表明在JJAS是雨季的大多数地区，湿润状况（高于平均水平的降雨）的机会增加（图1）。这在吉布提，厄立特里亚，中部和北部埃塞俄比亚，肯尼亚西部和沿海地区以及乌干达，南苏丹和苏丹的大部分地区尤为明显。在埃塞俄比亚东北部，苏丹中部孤立地区和厄立特里亚的易于干旱地区和埃里特里亚地区，预测高于平均降雨量的概率（65％）。在西南和中部，埃塞俄比亚，苏丹，苏丹，南苏丹东部，乌干达东部以及肯尼亚西部和沿海肯尼亚的部分地区还指出了湿润状况的提高概率（55％）。另一方面，北部索马里的部分地区，埃塞俄比亚西部的孤立地区和南苏丹西部可能会经历比平均水平更干燥（低于正常的条件）。
个性化的联邦超级核武器，用于微电网能量需求响应中的多任务增强学习
随着传感器的遍布建筑环境，它们助长了数据驱动的模型的进步，这些模型有望提高微电网管理的效率。但是，这引起了人们对数据隐私和数据所有权的关注。联邦学习的范式已经出现在有监督的学习中以解决这些问题，但是在联合RL方面的工作相对较少，并且专注于培训全球模型，这些模型没有考虑到来自不同微电网的数据的异质性。我们开发了个人联邦超级核武器（PFH）的首次应用于增强学习（RL）。然后，我们提出了PFH对几个射击传输的新应用，并显示了学习的显着初始增加。pfh从未在监督学习基准之外展示过，因此我们将PFH应用于重要领域：RL价格设定以进行能源需求响应。我们考虑了一个跨多个微电网分配给代理的一般情况，其中必须将能量消耗数据保存在每个微电网中。to-cesther，我们的工作探讨了个性化联合学习和RL的领域如何融合在一起，以使多个任务的学习有效，同时避免需要集中的数据存储。
能源受限的物联网设备的联合学习
联合机器学习（FED ML）是一种新的分布式机器学习技术，用于使用客户的本地数据进行协作训练全球模型，而无需传输。节点仅发送参数更新（例如，在神经网络的情况下，重量更新），这些更新由服务器融合在一起以构建全局模型。通过不泄露节点数据，提供ML保证其机密性，网络安全的关键方面，这使其能够在数据敏感的物联网（IoT）和移动应用程序的上下文中使用，例如智能地理位置和智能电网。但是，大多数物联网设备特别受到限制，这增加了优化美联储ML流程以进行有效的培训任务和优化功耗。在本文中，据我们所知，我们对FEDML优化技术进行了第一个系统的映射研究（SMS），以实现能源约束的IoT设备。从总共800多篇论文中，我们选择了67个满足我们标准的67，并使用一组精心选择的研究问题对该领域进行了结构化的概述。最后，我们试图分析能源受限的美升ML最新技术，并试图概述研究社区的一些潜在建议。
TSMG：使用脑电图识别人类学习风格的深度学习框架
摘要：教育理论声称，将学习风格纳入与学习相关的活动可以提高学业成绩。识别学习方式的传统方法主要基于问卷和在线行为分析。这些方法在识别方面是高度主观的，并且不准确。脑电图（EEG）信号具有在学习风格的测量中使用的显着潜力。本研究使用EEG信号设计了一种基于学习的认识模型，通过使用非重叠的滑动窗口，一维时空卷积，多尺度特征提取，全球平均池池，全球平均池和小组投票机制来识别人们的学习风格；该模型被命名为TSMG模型（时间空间 - 群体 - 全球模型）。它解决了处理可变长度的脑电图数据的问题，并且与普遍的方法相比，对学习样式的识别的准确性将近5％，同时将计算成本降低了41.93％。提出的TSMG模型还可以识别其他领域中的可变长度数据。作者还制定了一个包含学习样式处理维度的特征的EEG信号（称为LSEEG数据集）的数据集，该功能可用于测试和比较识别模型。该数据集也有利于脑电图技术的应用和进一步开发以识别人们的学习方式。
第一届国际重力场国际研讨会...
IGFS 是一项新的统一“伞状” IAG 服务，它将协调重力场相关数据的收集、验证、归档和传播、重力场活动相关软件的交换以及与地球重力场有关的课程、信息材料和一般公众宣传。IGFS 的总体目标是协调大地测量和地球物理界重力场相关数据、软件和信息服务。IGFS 实体数据的组合数据将包括卫星衍生的全球模型、陆地、机载、卫星和海洋重力观测、地球潮汐数据、GPS 水准数据、地形和水深测量的数字模型，以及卫星测高仪的海洋重力场和大地水准面。重力场的静态和时间变化都将由 IGFS 覆盖。 IGFS 不直接处理重力场数据分发 - IGFS 将作为以下重力场相关 IAG 服务的统一服务 - “IGFS 中心”：BGI（国际重力局 - 重力数据的收集、存档和分发）、IGeS（国际大地水准面服务 - 大地水准面模型的收集和分发、大地水准面学校、ICET（国际地球潮汐中心 - 全球地球潮汐数据的收集和存档）、ICGEM（国际全球地球模型中心 - 卫星和表面球谐模型的分发）、IDEMS（国际 DEM 服务 - 全球 D
授权可信赖的客户选择在边缘联盟学习利用强化学习
联合学习（FL）是一种在不共享原始本地数据的情况下培训Edge Computing（EC）中多个客户端的AI模型的有前途的方法。通过启用本地培训并将更新汇总到全球模型中，FL在促进协作学习的同时保持隐私。从未有过，FL遇到了一些挑战，包括您的客户参与，由于患有恶意或不准确的模型而导致的客户效率低下的模型聚合。在本文中，我们提出了一种可信赖的FL方法，该方法结合了Q学习，信任和声誉机制，增强了模型的认可和公平性。此方法促进客户参与，减轻恶意攻击的影响并确保公平的模型分布。受强化学习的启发，Q学习算法使用Bellman方程优化了客户选择，从而使服务器能够平衡探索和开发，以改善系统性能。更重要的是，我们探索了点对点fl设置的优势。广泛的实验证明了我们提出的可信赖的FL方法在实现高学习准确性方面的有效性，同时确保客户之间的公平性并保持有效的客户选择。我们的结果揭示了模型性能，收敛速度和概括方面的显着改善。
![arxiv：2401.13898v1 [cs.lg] 2024年1月25日](/simg/g:\will\search\icon\source\e\e2e70efbe299b0e5bb5feec744f77810e8091c14.webp)
arxiv：2401.13898v1 [cs.lg] 2024年1月25日
多模式联合学习（MFL）已成为一个分散的机器学习范式，以不同的方式与多种方式进行了不同的方式，以协作培训跨不同数据源的机器学习模型而无需共享私人数据。然而，挑战，例如数据的性质和严重缺失的方式，对MFL的稳健性构成了至关重要的障碍，这显着影响了全球模型的性能。缺乏方式在本地培训阶段引入了未对准，这是由于失踪方式的客户而零填充。因此，在全球模型中实现强大的生成变得必须是必须的，尤其是在与具有无数数据的客户打交道时。在本文中，我们提出了多模式联合横型原型学习（MFCPL），这是一种在严重错过模式下的新型方法，通过进行完整的原型类型，以与跨模式调节和模态特异性相反机械级别提供模态共享水平的多种模态知识。此外，我们的方法还引入了跨模式对齐方式，以提供特定于模态特异性的正规化，从而在涉及严重缺失模态的情况下提高了整体性能。通过在三个多模式数据集上进行广泛的实验，我们证明了MFCPL在缓解这些挑战并改善整体性能方面的效率。