XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System土壤类型
利用选定的土壤类型开发预测加州红土承载力的模型
摘要 软计算方法用于创建估计红土加州承载比值的模型。软计算技术是一种寻找可证明的正确和最佳问题解决方案的算法。路面设计中使用的浸泡 CBR 值需要大约 96 小时才能完成测试过程。这可能既耗时又昂贵，因此研究人员需要寻找其他方法来获取它。各种研究都采用了人工智能技术，包括神经网络、遗传算法和支持向量机，来估计 CBR 值。虽然这些方法提供了潜在的好处，但它们也表现出某些缺点，例如对参数设置的敏感性、适应性受限以及难以理解潜在的关系。本研究提出了一种应对这一挑战的新模型，即人工神经网络 (ANN) 及其混合模型 (ANFIS)。从洞穴中采集土壤样本，并对获取的土壤样本进行必要的测试。进行了指数、压实和加州承载比测试。开发了两种机器学习模型，即人工神经网络 (ANN) 和自适应神经模糊推理系统 (ANFIS)，用于预测红土的 CBR 值。这些模型在 70% 的数据上进行了训练，并在剩余的 30% 上进行了测试。两种模型都表现出令人满意的性能，但 ANFIS 模型表现出更高的准确性，这由更高的 R2 值 (0.98)、更低的 RMSE (0.11) 和更低的 MSE (0.33) 证明。这些结果表明 ANFIS 在捕捉数据中的复杂关系方面特别有效，并且是预测红土中 CBR 值的有前途的工具。关键词：软计算技术、加州承载比、指标属性、红土
土壤微生物群落对消化应用的短期反应取决于消化和土壤类型的特征
F. Vautrin，P。Piveteau，M。Cannavacciuolo，P。Barre，C。Chauvin等。土壤微生物群落对消化施用的短期反应取决于消化和土壤类型的特征。应用土壤生态学，2024，193，pp.Art。105105。10.1016/j.apsoil.2023.105105。hal- 04266661
土壤类型（世界参考基础）欧洲的地图基于整体机器学习和多尺度EO数据
图1。将预测作为土壤健康数据立方体的一部分（AI4SOILHealth项目）的一部分。这是作为自动化工作流的实现的，可以随着新的旧土壤数据的协调并添加到培训池中，可以更新和改进预测。Abbreviations: AW3D30 — ALOS World 3D 30 m Digital Surface Model ( Japan Aerospace Exploration Agency , 2021 ), GLO30 — Copernicus GLO-30 Digital Surface Model ( European Space Agency , 2024 ), NIR — Near Infrared, SWIR — Short-wave infrared, NDVI — Landsat Normalized Difference Vegetation Index, NDTI — Normalized Difference Tillage Index, MODIS — The NASA的中等分辨率成像光谱仪，NUTS3 - 基于螺母（统计数据的领土单位的命名）的欧盟小区域，分类，LST- LST - 土地表面温度，MODIS。
长阅读的元素组装产生数百种来自不同土壤类型的高质量磁质量
元基因组组件和后处理完整数据集。使用hifiasm-meta和metamdbg组装了三个土壤中每一个的组合数据集。使用PACBIO HIFI-MAG-PIPELINE（V2+）3处理每个结果的重叠群集，该组件执行了长阅读特定的binning，QC和分类学注释步骤。我们评估了针对不同质量类别生产的MAG数量，包括单纤维高质量（SC- HQ）MAG，高质量（HQ）MAGS和中等质量（MQ）MAGS。我们显示了每个样品中最佳组装方法的结果。
用于预测物种共存模式的深度生成人工智能系统
图 3 GAN16 的真实斑块和假斑块的 16 维分布在二维上的投影，其中保留了土壤类型信息，突出显示了含有石膏专属物种（Teucrium libanitis 和 Helianthemum squamatum）的斑块的位置。上图描绘了在真实斑块上计算的 PCA 的前两个主成分，总结了 16 种最常见植物物种（991 种独特组合）的存在/不存在情况，保留了有关土壤类型的信息。下图是在对 GAN16 生成的假斑块（5,679 种独特斑块组合）应用相同投影后获得的，这些假斑块是在没有任何有关土壤类型的信息的情况下训练的。可以看出，尽管 GAN16 产生了许多具有原始物种组合的假斑块，但所有包含石膏专属物种的斑块都位于与真实斑块相同的区域
CGP 雨水污染防治计划模板
一般场地信息：说明 ................................................................................................................ 13 一般场地信息：工作表 .............................................................................................................. 16 主要平整活动时间表或顺序：说明 ...................................................................................... 18 主要平整活动时间表或顺序：工作表 ...................................................................................... 20 土地面积和土壤类型：说明 ...................................................................................................... 22 土地面积和土壤类型：工作表 ...................................................................................................... 24 一般施工位置和详细场地地图：说明 ...................................................................................... 26 支持活动的场地描述：说明 ...................................................................................................... 30 支持活动的场地描述：日志表 ...................................................................................................... 32 授权文件和认证：说明 ...................................................................................................... 34
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一般场地信息：说明 ................................................................................................................ 13 一般场地信息：工作表 .............................................................................................................. 16 主要平整活动时间表或顺序：说明 ...................................................................................... 18 主要平整活动时间表或顺序：工作表 ...................................................................................... 20 土地面积和土壤类型：说明 ...................................................................................................... 22 土地面积和土壤类型：工作表 ...................................................................................................... 24 一般施工位置和详细场地地图：说明 ...................................................................................... 26 支持活动的场地描述：说明 ...................................................................................................... 30 支持活动的场地描述：日志表 ...................................................................................................... 32 授权文件和认证：说明 ...................................................................................................... 34
使用基于 copula 的耦合马尔可夫链表征地下施工中有限钻孔的地质不确定性
本文提出了一种量化地层不确定性和基于钻孔建模地质构造的有效方法。使用两个马尔可夫链描述不同方向的土壤转变，马尔可夫链的转变概率矩阵 (TPM) 用 copula 进行解析表示。这种 copula 表达式非常高效，因为它可以用几个未知参数表示较大的 TPM。由于 TPM 的解析表达式，马尔可夫链模型的似然函数以显式形式给出。然后将 TPM 的估计重新转换为多目标约束优化问题，旨在最大化两个独立马尔可夫链在一系列参数约束下的似然。与通过计算土壤类型之间的转变次数来确定 TPM 的方法不同，所提出的方法在统计上更为合理。此外，提出了一种随机路径抽样方法来避免模拟中的方向效应问题。某个位置的土壤类型是根据沿基本方向的已知最近邻点推断出来的。基于皮卡德定理和贝叶斯规则，提出了一种用于土壤类型生成的条件概率的一般形式。所提出的地层表征和模拟方法应用于从中国武汉某建筑工地收集的实际钻孔数据。结果表明，所提出的方法预测准确，并且在模拟过程中不会出现偏差。
Lomami中树和liana物种的研讨会多样性...
在TL2项目的框架中，我们在刚果民主共和国的Lomami国家公园（LNP）中安装了一个庞大的情节网络，以前在以前采样的地区。该网络由89个图0.25公顷的地块组成，每个图都分布在四种不同的水状态（Terra Firme vs.季节性洪水森林）和土壤类型（粘土与沙质土壤）中，这些组合在公园的南部和北部都复制。树木和叶是在图中库存的，每个物种中的每个物种都收集了植物标本室样品。多样性指数（物种丰富度，香农和辛普森指数以及Fisher's Alpha）分别计算了树木和Lianas的情节水平，并通过一组方差分析检查了水状态，土壤类型和地区对树/liana多样性的影响。
利用人工智能通过土壤和气候数据预测产量
为了预测作物产量，我们需要建立一个模型，该模型将考虑土壤类型、土壤质量、气候条件等各种因素，并预测特定地区特定作物的产量。使用以下步骤：步骤 1：收集数据收集数据是解决任何监督机器学习问题的最重要步骤。我们将收集马哈拉施特拉邦前几年的作物产量、气候条件和土壤类型的数据。步骤 2.1：探索数据建立和训练模型只是工作流程的一部分。事先了解数据的主要特征，我们可以建立一个更好的模型。这可能意味着获得更高的准确性。它也可能意味着需要更少的数据进行训练，或者更少的计算资源。各种可视化技术可用于检测训练数据中的各种相关性和模式，这可以进一步帮助创建一个准确的预测系统。