XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System初始条件
使用U-NET
摘要内部可变性与起伏有关，该波动源自气候成分固有的过程及其相互作用。另一方面，强迫变异性描述了外部边界条件对物理气候系统的影响。一种方法是为了区分表面空气温度内的内部和强制变异性。使用噪声到数字的方法用于训练神经网络，在内部变异性和图像噪声之间进行类比。使用从1901年到2020年的表面空气温度数据编制了大型训练数据集，该数据是从大气 - 海洋通用循环模型模拟的合奏中获得的。用于培训的神经网络是U -NET，这是一个主要用于图像分割的广泛采用的卷积网络。为了评估性能，从两个单模型初始条件大合奏，集合平均值和U -NET的预测进行比较。U -NET在区域尺度上观察到了显着的差异，但UNET将内部变异性降低了四倍。在证明了厄尔尼诺南部振荡的有效过滤时，U -NET遇到了捕捉北大西洋变化的挑战。这种方法具有扩展到其他物理变量的潜力，从而促进了对长期外部强迫触发的气候变化的见解。
加拿大水文模型 (CHM) v1.0 - GMD
摘要。尽管降雨径流水文学文献中对基于物理和空间分布的模型的优点存在争议，但寒区水文学领域的大量工作已经表明，通过纳入基于物理的过程表示、相对高分辨率的半分布式和全分布式离散化以及使用需要有限校准的物理上可识别的参数，可以提高预测能力。虽然人们越来越倾向于在超分辨率（< 1 公里）和雪堆分辨尺度（≈ 1 至 100 米）下进行建模，但现有寒区水文模型在这些尺度上的计算能力有限。这里介绍了一种新的分布式模型，即加拿大水文模型 (CHM)。虽然该模型旨在普遍应用，但它的重点是寒区过程在水文学中发挥作用的应用。主要功能包括能够执行以下操作：通过可变分辨率非结构化网格以有效方式捕获表面离散化中的空间异质性；包括多个过程表示；更改、删除和解耦水文过程算法；在点和空间分布尺度上工作；扩展到多个空间范围和尺度；并利用各种强制场（边界和初始条件）。本文重点介绍整体模型理念和设计，并提供了许多寒冷地区特有的功能和示例。
贸易、企业和经济发展*†
5 它们可能受益于后发优势（Gerschenkron，1962 年）。 6 大量实证研究考察了外国竞争对国内企业的影响（Pavcnik，2002 年；Muendler，2004 年；Aghion 等人，2005 年；Gorodnichenko 等人，2010 年；Bustos，2011 年；Iacovone 等人，2011 年；Amiti 和 Khandelwal，2013 年；Bloom 等人，2016 年；Hombert 和 Matray，2018 年；Autor 等人，2020 年等）。许多研究还强调了企业基于其初始条件对外国竞争的不同反应。技术更精湛或生产力更高的企业恰好会对竞争压力做出积极反应。 7 Akcigit 等人（2021 年）强调了研发补贴在应对来自国外竞争的压力方面的作用。与此相关的是，Zilibotti（2017 年）指出，研发密集度更高的发展中经济体在成为中等收入国家时更有可能避免增长放缓。话虽如此，将研发资源分配给生产性企业是研发政策有效促进增长的关键（K¨onig 等人，2022 年）。8 Keller（2004 年）对国际技术传播进行了全面回顾。
3D多尺度移动边界方法
摘要：与大脑相关的实验受自然的限制，因此生物学见解通常受到限制或不存在。这在脑癌的背景下尤其有问题，这些脑癌的存活率较差。为了生成和检验新的生物学假设，研究人员开始使用可以模拟肿瘤进化的数学模型。但是，这些模型中的大多数都集中在单尺度的2D细胞动力学上，并且无法捕获3D大脑中复杂的多尺度肿瘤侵袭模式。在这些入侵模式中的特殊作用可能是通过微纤维的分布来发挥的。为了明确研究脑微纤维在3D入侵肿瘤中的作用，在这项研究中，我们扩展了先前引入的2D多尺度移动边界框架，以考虑3D多尺度肿瘤动力学。T1加权和DTI扫描用作我们模型的初始条件，并参数扩散张量。数值结果表明，包括各向异性扩散项在某些情况下（对于特定的微生物分布）可能导致肿瘤形态的显着变化，而在其他情况下则没有影响。这可能是由潜在的大脑结构及其显微镜表示引起的，它似乎通过基本的细胞粘附过程影响了癌症的侵袭模式，从而使扩散过程黯然失色。
机器人引发的久坐行为的社会控制
数字阴影（DS），它利用机器学习驱动的数据同化技术，例如非线性贝叶斯过滤和生成AI（Spantini，Baptista和Marzouk 2022; Gahlot，Orozco等人2024），为监视CO 2存储提供了更详细，更可靠的方法（Herrmann 2023; Gahlot等人。2023; Gahlot，Li等。2024; Gahlot，Orozco等。2024）。通过将不确定性（如渗透率）纳入储层特性，该框架提高了CO 2迁移预测的准确性，包括羽状压力和饱和度，从而降低了GCS项目的风险。但是，数据同化取决于有关储层特性的假设，将储层状态与地震特性联系起来的岩石物理模型以及初始条件。如果这些假设不准确，则预测可能会变得不可靠，进而将危害GCS操作的安全性。减轻这种风险的一种方法是增加用于训练负责数据同化过程的神经网络的预测合奏 - 将先前的预测样本映射到后部。在本演讲中，我们证明，通过合并各种岩石物理模型来增加预测集合，从而减轻了使用不准确模型的负面影响（例如，均匀与斑块饱和模型）。此外，我们发现在某些情况下，集成增强可以提高预测精度。
NOAA 应评估改进飓风预报和预警的机会
3 《天气法》于 2017 年 4 月 18 日颁布。 4 NHC 在 https://www.nhc.noaa.gov/cyclones/（2024 年 7 月 29 日访问）上托管活跃热带气旋产品。 NWS 天气预报办公室 (WFO) 发布内陆地区的风灾信息。此外，中太平洋飓风中心和关岛和美属萨摩亚的 WFO 为其各自的责任区发布热带气旋灾害产品。 5 这是一个称为地面实况数据的概念。现场测量也可用于确认或校准远距离收集的数据，例如从卫星收集的数据。与飞机观测相比，卫星数据对风暴位置和强度的确定性较低。 6 NOAA 于 2023 年 6 月 27 日宣布 HAFS 投入运营。HAFS 是 NOAA 的新飓风预报模型。 7 集合是一组以略有不同的初始条件或模型版本运行的计算机天气模型。集合旨在通过平均各种预报来提高预报的准确性，并提供有关预报不确定性的可靠信息。 8 请参阅 https://www.nhc.noaa.gov/verification/verify5.shtml（2024 年 7 月 30 日访问）。 9 请参阅 Landsea, CW 和 JP Cangialosi，2018 年：“我们是否已经达到热带气旋轨迹预报的可预报性极限？” Bull. Amer. Meteor. Soc.，2237-2243。
内部动力学与运动Cortex的RNN模型中的运动执行过程中的本体感受反馈
电动机皮层通过向下游神经电路发送时间模式来启动运动。运动执行过程中的模式被认为是由电机皮质网络中的内部动力学产生的。但是，外部输入（例如本体感受）也塑造了运动皮质动力学。为了调查内部动力学和本体感受反馈对自愿运动执行的贡献，我们构建了几种具有本体感受反馈的不同组合，以控制延迟到达任务中的人工手部运动。我们发现，抑制性稳定网络接收手运动学和肌肉力产生的模式与运动皮层神经元数据中观察到的模式最相似。此外，我们使用了一种破坏策略来剖析内部动力学和本体感受反馈的贡献，并发现内部动力学占主导地位，而本体感受反馈微调微型运动命令。消融实验表明，本体感受反馈改善了针对嘈杂的初始条件的鲁棒性。最后，考虑到本体感受途径中感觉反馈的延迟，噪声和来源，我们构建了一个感觉估计网络。我们的结果强调了在运动控制模型中整合内在体系结构和外部输入的必要性，从而促进了受脑启发的人工智能系统的发展。
研究论文基于非正交量子态与超混沌密钥流的语音加密算法
随着云计算等现代计算技术的进步，数据处理和加密技术领域取得了长足的发展。在这场竞赛中，对在加密域中成功存储数据的需求日益增长，以避免共享网络中数据泄露的可能性。本文设计了一种基于量子混沌系统的语音加密算法的新方法。在所提出的方法中，语音样本的经典比特最初通过秘密偏振角以非正交量子态编码。在量子域中，编码后的语音样本根据受控非门进行位翻转操作，然后进行阿达玛变换。通过阿达玛变换实现阿达玛和标准基中量子态的完全叠加。使用改进的퐿̇푢-超混沌系统生成C-NOT门和阿达玛门的控制位。超混沌系统的秘密非正交旋转角和初始条件是确保所提算法安全性的关键。在量子域和经典域中分析了所提算法的计算复杂度，基于上述原理进行数值模拟，结果表明所提语音加密算法具有更宽的密钥空间、更高的密钥灵敏度以及对各种差分和统计密码攻击的鲁棒性。
神经积分微分方程
从离散采样观测值建模连续动态系统是数据科学中的一个基本问题。通常，这种动态是非局部过程的结果，这些过程随时间呈现积分。因此，这些系统用积分微分方程 (IDE) 建模；微分方程的泛化，包含积分和微分分量。例如，大脑动力学不能准确地用微分方程建模，因为它们的行为是非马尔可夫的，即动态部分由历史决定。在这里，我们介绍了神经 IDE (NIDE)，这是一种基于 IDE 理论的新型深度学习框架，其中使用神经网络学习积分算子。我们在几个玩具和大脑活动数据集上测试了 NIDE，并证明 NIDE 优于其他模型。这些任务包括时间外推以及根据看不见的初始条件预测动态，我们在自由行为小鼠的全皮层活动记录上进行了测试。此外，我们表明 NIDE 可以通过学习的积分算子将动态分解为马尔可夫和非马尔可夫成分，我们在服用氯胺酮的人的 fMRI 脑活动记录上进行了测试。最后，积分算子的被积函数提供了一个潜在空间，可以洞察底层动态，我们在广域脑成像记录上证明了这一点。总之，NIDE 是一种新颖的方法，它能够使用神经网络对复杂的非局部动态进行建模。
大流行之后的货币和财政政策互动
COVID-19对包括泰国在内的世界许多国家提出了巨大的挑战。财政和货币政策互动是必要的。泰国很幸运在危机之前拥有强大的初始条件，其公共债务水平较低，金融机构强大和强大的外部地位。这些因素允许宏观经济政策减轻大量的经济冲击。公共当局之间的协调变得更加突出，而不会损害泰国独立银行。财政政策在支持收入的收入中发挥了重要作用，而货币和金融政策对于改善企业和家庭的资产负债表来说至关重要。尽管在短期内增加了公共债务，但在一定程度上，大量财政刺激加速了经济复苏，它将在中期降低公共债务到GDP。尽管如此，必须进行财政改革，以确保长期的财政可持续性，这将为未来的危机提供缓冲。鉴于泰国的融资结构和当前挑战，在此关头，大规模资产购买等措施被认为是不合适的，而软贷款和信用担保计划将直接解决中小型企业目前面临的流动性分配问题。鉴于泰国的融资结构和当前挑战，在此关头，大规模资产购买等措施被认为是不合适的，而软贷款和信用担保计划将直接解决中小型企业目前面临的流动性分配问题。