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从统计上参数化和评估正学位模型，以估算1979年至2022年在南极洲的表面熔体
摘要。表面熔化是南极冰架塌陷的主要驱动因素之一，随着全球气候的持续变暖，预计将来会增加，因为空气温度和熔化之间存在统计学上显着的正相关关系。增强的表面熔体将影响南极冰盖（AIS）的质量平衡，并通过动态反馈诱导全球平均海平面（GMSL）的变化。然而，南极中对表面熔体的当前理解在量化表面熔体和了解过去，现在和建筑环境中表面熔体的驱动过程的不确定性方面仍然有限。在这里，我们构建了一个新型的网格细胞级分布分布的正学位日（PDD）模型，该模型被强迫使用2 m的空气温度重新分析数据，并通过将卫星估计值和表面能量平衡（SEB）模型（SEB）模型（SEB）模型（SEB）模型（SEB）模型（SEB）模型（SEB）模型（SEB）模型（SEB）模型的每个计算单元格上的1979年至2022222222222.，我们根据PDD模型的性能评估了我们参数化方法的准确性，当时考虑了整个计算单元格，这与选择用于参数化的时间窗口有关。我们通过将用于PDD参数化的训练数据（卫星估计和SEB模型输出）增加±10％，并通过将恒定温度扰动（ + 1， + 2， + 3， + 4和 + 5 o C）添加到2 M空气温度模型。我们发现，PDD融化范围和数量类似于训练数据的变化，其统计学上显着的相关性稳定，并且PDD熔体量融合的量随着温度的
使用机器学习的海冰模型的调整参数
摘要。我们开发了一种调整海冰流变性参数的新方法，该方法由两个组成部分组成：一种用于表征海冰变形模式的新指标和一种基于机器学习的方法（ML）基于调整流变学参数的方法。我们应用了新方法来调整脆弱的宾厄姆 - 麦克斯韦变流变性（BBM）参数，该参数已在下一代海冰模型（Nextsim）中实施并使用。作为参考数据集，我们使用了Radarsat地球物理处理系统（RGP）的海冰漂移和变形观测。度量标准表征了具有值载体的海冰变形场。它包括完善的描述器，例如变形的平均值和标准偏差，空间缩放分析的结构 - 功能以及线性运动学特征（LKFS）的密度和相交。我们将更多描述符添加到表征冰变形模式的度量标准中，包括图像各向异性和Haralick纹理特征。开发的度量可以从任何模型或卫星平台上涂抹冰变形。在参数调整方法中，我们首先运行具有扰动的流动性插曲的Nextsim成员的团队，然后使用相似的数据训练机器学习模型。我们将冰变形的描述作为ML模型和流变参数的输入作为目标。我们将经过训练的ML模型应用于从RGPS观测值计算的描述符。开发的基于ML的方法是通用的，可用于调整任何模型的参数。1 kPa），在参考量表上的内聚力（c ref≈1。00228）。我们使用数十个成员进行了实验，并找到了四个Sextsim BBM参数的光学值：缩放Pa-Rameter的抗压强度（P0≈5。2 mpa），内部摩擦和切线（µ≈0。7）和冰 - 大气阻力系数（ca≈0。与最佳的选言一起运行的次要运行，在视觉上产生海冰变形的地图 -
生物活性牙髓水凝胶：从参数到个性化医学
1组织生物学实验室和本文论文，UMR 5305 CNRS/UCBL，69007 LYON，法国； marianne.leveque@ibcp.fr（M.L。）; mourad.bekhouche@univ-lyon1.fr（M.B.）; jean-christophe.farges@univ-lyon1.fr（J.-C.F.）2克劳德·伯纳德·里昂大学1，里昂大学，法国69008，法国里昂。 kadia2sy@gmail.com（K.S.）; raphael.richet@insa-lyon.fr（R.R.）3牙牙服务，里昂的民用临时医院，69007法国里昂4 Biotis -Biotis -Laboerergonering（UMR INSERM 1026），波尔多大学，Inserm，Inserm，33076 Bordeaux，法国，法国； audreyaussel@hotmail.com 5 Ufr d'Odontologie，波尔多大学，33600 Bordeaux，France 6 Chu de Bordeaux，p's ledeMédemédecineand Oral Decine and Oral Surgery，33076 BORDEAUX，BORDEAUX，BORDEAUX，FRANCE 7实验室7实验室7实验室和Interfaces，umr Cnrs 5615，claude claude claude，claude by y，信件：maxime.ducret@univ-lyon1.fr
分析微藻 - - 细菌种群的变化，以响应改善废水处理的环境参数
1。pormidium。camptonemaplanktothrixOscillas ......................................................................... Tychonema lyngbya 134 6。 pleurocapsa 134 7。 Pseudanaaaaena 135 8。 leptolyngby 135Oscillas .........................................................................Tychonemalyngbya 134 6。pleurocapsa 134 7。Pseudanaaaaena 135 8。leptolyngby 135
使用瞳孔平面波前数据导出动态测距瑞利信标弗里德参数值的湍流剖面分析
摘要。大气湍流通常会阻碍远距离光学成像应用。湍流对成像系统的影响可以表现为图像模糊效应，通常通过系统中存在的相位失真来量化。模糊效应可以根据沿传播路径测量的大气光学湍流强度及其对成像系统内相位扰动统计的影响来理解。获取这些测量值的一种方法是使用动态范围的瑞利信标系统，该系统利用沿传播路径的战略性变化的信标范围，有效地获得影响光学成像系统的像差的估计值。我们开发了一种从动态范围的瑞利信标系统中提取断层扫描湍流强度估计值的方法，该系统使用 Shack - Hartmann 传感器作为相位测量装置。介绍了从快速序列中获得的战略性范围变化的信标测量中提取断层扫描信息的基础，以及典型湍流场景的建模示例。此外，处理算法还用于模拟孤立强湍流层的识别。我们介绍了所选处理算法的基础，并讨论了该算法作为大气湍流分析方法的实用性。© 作者。由 SPIE 根据 Creative Commons Attribution 4.0 Unported 许可证出版。分发或复制本作品的全部或部分内容需要完全署名原始出版物，包括其 DOI。[DOI：10.1117/1.OE.59.8.081807]
保持纠缠态的单对贝尔参数测量
摘要 贝尔不等式是量子基础的基石之一，也是量子技术的基本工具。尽管人们付出了很多努力来探索和推广它们，但由于波函数坍缩，人们认为不可能从一个纠缠对中估计出整个贝尔参数，因为这将涉及测量同一量子态上不相容的可观测量。相反，本文报道了新一代贝尔不等式测试的首次实施，能够从每个纠缠对中提取一个贝尔参数值，同时保留对纠缠而不是破坏它。这是通过利用弱测量序列来实现的，允许在量子态上进行不相容的可观测量而不会使其波函数坍缩。从根本上讲，通过消除在不同测量基之间进行选择的需要，我们的方法扩展了反事实确定性的概念，因为它允许在贝尔不等式测试所需的所有基中测量纠缠对，从本质上消除了与未选择的基相关的问题。从实际角度来看，在我们对贝尔参数进行测量之后，粒子对内的纠缠基本保持不变，因此可以用于其他与量子技术相关或基础的用途。
利用天问一号H-ENA观测反演火星上游太阳风参数
发展了一种通过测量近火星空间中氢能中性原子（H-ENA）反演太阳风参数的算法。假设H-ENA是由太阳风中的质子与外大气层中性子发生交换碰撞而产生的，在磁流体力学（MHD）模拟太阳风与火星相互作用的基础上，建立了H-ENA模型，研究了H-ENA的特性。结果表明，太阳风H-ENA与太阳风一样，是高速、低温的粒子束，而磁鞘H-ENA速度较慢、温度较高，能量分布较广。假设太阳风H-ENA通量服从麦克斯韦速度分布，高斯函数最适合拟合太阳风H-ENA通量，由此可以反演太阳风的速度、密度和温度。进一步基于H-ENA模型模拟的ENA通量研究表明，反演太阳风参数的精度与ENA探测器的角度和能量分辨率有关。最后，利用天问一号任务的H-ENA观测数据验证了该算法。反演后的上游太阳风速度与原位等离子体测量结果接近。我们的结果表明，从H-ENA观测数据反演的太阳风参数可以作为火星空间环境研究数据集的重要补充，因为火星空间环境研究缺乏对上游SW条件的长期连续监测。
fMRI数据的解码参数grip -force预期
抽象的先前功能磁共振成像（fMRI）研究表明，前运动和顶脑区域的活性具有即将到来的抓地力强度。但是，尚不清楚如何在电动机执行之前最初表示有关预期的握力强度的信息，然后随后将其转换为电机代码。在这项fMRI研究中，我们使用多毒素模式分析（MVPA）来解码有关抓地力强度的信息以及何时在大脑中参数编码的有关抓地力强度的信息。 人类参与者执行了延迟的抓地力任务，其中在工作记忆（WM）中，必须在工作记忆（WM）中维持四个提示的握力强度之一，这是在9-S延迟到达前的电动机执行之前。 使用探照灯方法和支持向量回归的时间分辨MVPA，我们测试了哪些大脑区域显示出预期的握力强度的多元WM代码。 在早期延迟期间，我们观察到在腹侧额叶前皮层（VMPFC）中进行了高度的解码。 在晚期延迟期间，我们发现了一个动作特异性大脑区域的网络，包括双侧腔内沟（IPS），左背前皮层（L-PMD）和补充运动区域。 此外，还采用了交叉回归解码来测试早期和晚期延迟期之间激活模式的时间概括，并在提示表现和电动机执行过程中使用这些分解。 交叉回归解码表明在VMPFC中对提示周期的时间概括以及L-IPS和L-PMD中的运动执行。在这项fMRI研究中，我们使用多毒素模式分析（MVPA）来解码有关抓地力强度的信息以及何时在大脑中参数编码的有关抓地力强度的信息。人类参与者执行了延迟的抓地力任务，其中在工作记忆（WM）中，必须在工作记忆（WM）中维持四个提示的握力强度之一，这是在9-S延迟到达前的电动机执行之前。使用探照灯方法和支持向量回归的时间分辨MVPA，我们测试了哪些大脑区域显示出预期的握力强度的多元WM代码。在早期延迟期间，我们观察到在腹侧额叶前皮层（VMPFC）中进行了高度的解码。在晚期延迟期间，我们发现了一个动作特异性大脑区域的网络，包括双侧腔内沟（IPS），左背前皮层（L-PMD）和补充运动区域。此外，还采用了交叉回归解码来测试早期和晚期延迟期之间激活模式的时间概括，并在提示表现和电动机执行过程中使用这些分解。交叉回归解码表明在VMPFC中对提示周期的时间概括以及L-IPS和L-PMD中的运动执行。一起，这些发现表明，抓地力强度的WM表示会发生转换，其中VMPFC编码有关预期的握力的信息，后来在执行前将其转换为L-PIP和L-PMD中的电机代码。
对相干超级嘈杂通道的量子参数估计
由量子噪声造成的一般量子统一操作员被复制并插入一个相干超级式通道中，超过两个路径在嘈杂的单位上跨越探测器，并由控制量子驱动。对探针控制量子对的关节状态上的超塑通道进行的转换实现进行了表征。然后对超座通道进行特定分析，以分析嘈杂单一的相位估计的基本计量学任务，并由Fisher信息，经典或Quanth评估。与常规估计技术进行了比较，并通过最近研究了具有无限因果关系的量子切换通道，该通道最近研究了相似的相位估计任务。在此处的分析中，第一个重要的观察结果是，尽管它从未直接与估计的单一估计的单一相互作用，但可以单独测量它以进行有效的估计，同时丢弃与单一相互作用的探针Qubit。此属性也带有开关通道，但不可访问的技术无法访问。在一般条件下，此处表征了控制量子标筒的最佳测量。第二个重要的观察结果是，噪声在将控制矩偶联到单位的耦合中起着至关重要的作用，并且即使使用完全去极化的噪声，控制量矩形在非常强的噪声下仍可以进行相位估计的操作，而常规估计和切换通道在这些条件下也不正常。结果扩展了对相干控制通道的能力的分析，该通道代表可利用量子信号和信息处理的新设备。
电池模型的参数确定的强化学习：文献研究和实施
电池建模的中心步骤是识别模型参数。但是，参数的确定是时间耗尽，通常是次优的。强化学习提供了一种有希望的替代方案，其中代理通过交互和目标奖励来学习最佳参数。本学士学位论文的目标是对基于RL的参数确定的全面搜索和一个简单示例的实际实现。