由于预训练的深度学习模型大量可用,迁移学习在计算机视觉任务中变得至关重要。然而,从多样化的模型池中为特定的下游任务选择最佳的预训练模型仍然是一个挑战。现有的衡量预训练模型可迁移性的方法依赖于编码静态特征和任务标签之间的统计相关性,但它们忽略了微调过程中底层表示动态的影响,导致结果不可靠,尤其是对于自监督模型。在本文中,我们提出了一种名为 PED 的富有洞察力的物理启发方法来应对这些挑战。我们从势能的视角重新定义模型选择的挑战,并直接模拟影响微调动态的相互作用力。通过捕捉动态表示的运动来降低力驱动物理模型中的势能,我们可以获得增强的、更稳定的观察结果来估计可迁移性。在 10 个下游任务和 12 个自监督模型上的实验结果表明,我们的方法可以无缝集成到现有的排名技术中并提高其性能,揭示了其对模型选择任务的有效性以及理解迁移学习机制的潜力。代码可在 https://github.com/lixiaotong97/PED 上找到。
摘要:我们使用多个观测数据集和一个埃迪渗透的全球海洋模型来建造1950 - 2020年期间的北大西洋热预算(26 8 - 67 8 N)。在多年代时间尺度上,海洋热传输收敛控制北大西洋大多数地区的海洋热含量(OHC)趋势,对扩散过程几乎没有作用。在北大西洋亚北大西洋(45 8 - 67 8 N)中,热传输收敛是通过地质的术语来解释的,而年龄型的流质在亚热带中产生了显着的贡献(26 8-45 8 N)。在所有区域的地质贡献都由时间均值温度梯度的异常对流主导,尽管其他过程具有显着的贡献,尤其是在亚热带中。异常地质电流的时间尺度和空间分布与亚层循环中向西/西北传播的盆地尺度热rossby波的简单模型一致,并且在区域OHC中的多摄氏度变化通过定期逐渐逐渐逐渐逐渐逐渐逐渐逐渐逐渐逐渐渐变来解释。全球海洋模型模拟表明,大西洋子午线倾覆循环中的多年龄变化与海洋热传输收敛同步,与传播的罗斯比波(Rossby Wave)的调节一致。
作为一个有限原材料资源的内陆国家,匈牙利面临着稳定的能源供应面临的巨大挑战,需要与邻国的天然气,石油和电力进行广泛的互连。尽管已经取得了进展,尤其是在电力互连,俄罗斯 - 乌克兰冲突和欧盟2050年的脱碳目标方面带来了有关能源安全的新压力。匈牙利的能量三元素(衡量通道和负担能力,环境目标和安全性)在寻求最佳能源组合时指导其策略。到2050年,能源需求预计将保持在210 TWH,尽管目前65%的化石燃料份额(在很大程度上是进口)突出了匈牙利的脆弱性(其能源供应中的风险和不安全感)。目标包括净零排放,减少外国依赖和可管理的能源成本,以及将气体消耗降低到4×10 9 m 3(1.5×10 9 m 3)的目标,并确保能量混合的50%以上是碳中性电力。本文根据统计数据研究了三个关键动作,以实现这些目标:(a)降低天然气依赖性,(b)增强国内替代来源(例如本地天然气生产和绿色解决方案),以及(c)通过调节,存储和发电来增强能源系统的灵活性。这些策略的评估是因为它们的潜力满足了三元素的需求,并在不断发展的挑战中提供了有弹性的途径。
摘要:气候模型代表热带风暴轨迹的能力对于提供有用的预测至关重要。在先前的工作中,发现北半球的热带风暴轨迹的表示已从耦合模型比较项目(CMIP)的第5阶段改善。在这里,我们通过将仅大气模拟(AMIP6)与历史库型模拟(CMIP6)进行了对比,从而研究了CMIP第6阶段模型中的剩余和持久偏差。对AMIP6和CMIP6模拟的比较表明,冬季跨北部Paci -fean的耦合模拟中海面温度(SST)的偏见改变了大气温度梯度,这与风暴轨迹的赤道偏置有关。在北大西洋中,旋风在耦合的模拟中没有足够的杆子传播,该模拟部分是由格陵兰岛南部的冷SST驱动的,从而减少了潜在的热量。在夏季,中亚和藏族高原的过度加热会降低当地的斜压性,导致更少的气旋形成并从中国东部传播到耦合和大气中的模拟物中。当规定SST时,耦合模型中描述的几种偏差大大减少。例如,北极风暴轨迹的赤道偏置显着减少。然而,在CMIP6和AMIP6中,其他偏见都显而易见(例如,夏季东亚的轨道密度密度和循环发生的持续降低)与其他过程有关(例如,土地表面温度)。
分子系统的结构和动力学由其势能面 (PES) 支配,PES 表示总能量与核坐标的关系。获得准确的势能面受到希尔伯特空间指数缩放的限制,从而将实验可观测量的定量预测从第一性原理限制在只有几个电子的小分子上。在这里,我们提出了一种明确的物理信息方法,通过基于实验数据的线性坐标变换来修改 PES 家族,从而改进和评估其质量。我们利用最近对三个不同量子化学水平的参考 PES 进行的全面的 Feshbach 共振 (FR) 测量,证明了 He‐H2+ 复合物 PES 的这种“变形”。在所有情况下,能量分布中峰的位置和强度都得到了改善。我们发现这些可观测量主要对 PES 的长程部分敏感。
摘要:我们实施了主要基于玻姆力学的量子建模来研究包含事件间强耦合的时间序列。与具有正常密度的时间序列相比,此类时间序列与罕见事件相关。因此,采用高斯统计数据会严重低估其罕见事件的发生。本研究的主要目标是从量子测量的角度研究罕见事件对时间序列概率密度的影响。为此,我们首先使用多重分形随机游走 (MRW) 方法对时间序列的非高斯行为进行建模。然后,我们研究了 MRW 的关键参数 λ 在时间序列导出的量子势中的作用,该参数控制非高斯性程度。我们的玻姆量子分析表明,导出的势在高频下取一些负值(其平均值),然后大幅增加,对于罕见事件,该值再次下降。因此,罕见事件可以在量子势的高频区域产生势垒,当系统横穿该势垒时,这种势垒的影响会变得突出。最后,作为将量子势应用于微观世界之外的一个例子,我们计算了标准普尔金融市场时间序列的量子势,以验证非高斯密度中罕见事件的存在,并证明与高斯情况的偏差。
势能(超)表面描述分子系统电子态的能量及其随原子核位置变化而变化,形成分子几何的“能量景观”。它是分析分子构象、过渡态和化学反应动力学的重要工具(Thru lar 等人,1987 年)。在只有两个原子的双原子分子中,原子核的位置只能用一个坐标表示,因此势能表面简化为势能曲线 (PEC)。每条曲线对应一个电子态的群表示和角动量。数据集中核间距离的范围取决于所述系统。我们的数据集由几个选定的双原子分子系统组成,由碱金属原子对创建。这种二聚体在超冷(内部温度在 mK 范围内)分子系统、玻色-爱因斯坦凝聚和化学反应相干控制的应用中特别受关注。强极性超冷分子的可能应用包括利用极性分子之间的长距离电偶极-偶极相互作用来设计光学量子系统。极性分子的内部自由度可用作量子信息的媒介。在强激光场产生的光学晶格中创建、存储和控制此类分子可用于构建量子计算机(Pazyuk,2015 年)。
现在将地球和物体视为一个系统,并假设没有其他外力作用于系统。那么引力就是内部保守力,在运动过程中对物体和地球都做功。当物体向上运动时,系统的动能会减小,主要是因为物体的速度减慢了,但地球的动能也会有不可察觉的增加。地球动能的变化也必须包括在内,因为地球是系统的一部分。当物体返回到其原始高度(与地球表面的垂直距离)时,系统中的所有动能都会恢复,尽管只有极小一部分被传输到了地球。
完整作者列表:Allen, Cole;德克萨斯大学奥斯汀分校,生物医学工程系 Rempe, Susan;桑迪亚国家实验室,计算生物科学 Zwier, Timothy;普渡大学 Ren, Pengyu;德克萨斯大学奥斯汀分校,生物医学工程系