XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System尺度
2024 年跨尺度成像展示
1. 技术平台内提供的最新成像技术和方法产品（新博士生了解可提供哪些支持的绝佳机会！）， 2. 案例研究重点介绍跨尺度成像主题内技术平台以综合方式开展的跨学科工作 3. 听听我们的特邀演讲嘉宾 – Vicki Gold 博士的演讲，她是埃克塞特大学生命系统研究所的副教授，专门研究涵盖真核和原核生物学的大型分子机器的低温电子显微镜。通过整合单粒子低温电子显微镜、低温断层扫描和分子建模，Vicki 为我们理解细菌 IV 型菌毛驱动的细菌运动做出了重大贡献，这将是她演讲的重点。 4. 供应商可以为技术平台内设备用户提供哪些支持（以及他们最新的技术产品！）
U-SURF：全球1公里在空间连续的城市地面财产数据集，用于公里尺度的城市分辨地球系统建模
图1。城市峡谷的概念示意图代表CLMU中的城市景观（改编自Oleson等，2008a）。特性是颜色编码的：蓝色用于辐射，橙色用于热和绿色的形态学。请注意，屋顶和壁厚（尽管与城市形态相关）被认为是热特性，因为它们主要用作加权因素，以计算CLMU中峡谷表面的传导通量（Lawrance等，2018; Oleson等人，2010年）。165
在第三极>的水文年度的公里尺度模拟的第一个合奏
摘要对第三极的当前和未来水周期的准确理解至关重要，因为该地区作为下游人口稠密地区的水塔起着作用。在复杂地形区域进行熟练气候评估的一种新兴而有希望的方法是公里尺度的气候建模。作为迈向第三极上此类模拟的基本步骤，我们提出了2019年10月至2020年9月的水文年度的千里规模区域模拟的多模型和多物理合奏。该合奏由由10个研究小组的国际联盟进行的13个模拟组成，配置了覆盖所有第三极区域的水平网格间距，范围为2.2至4 km。这些模拟是由ERA5驱动的，并且是协调的区域气候缩减实验旗舰试验研究的一部分。将模拟与可用的网格和原位观测和遥感数据进行了比较，以评估模型集成的性能和传播，与寒冷和温暖的季节的驾驶重新分析相比。尽管在该区域的网格降水数据集之间的巨大差异使整体评估受到阻碍，但我们表明，与ERE5相比，许多温暖的季节降水指标改善了合奏，包括大多数湿日和小时统计数据，并且在两个季节的湿法范围内都增加了价值。因此，合奏将为对该遥远但重要区域的氢化气候的过程的未来改进提供宝贵的资源。
真实神经元网络中的几何尺度律
我们研究了果蝇在不同发育阶段的突触分辨率连接组，揭示了神经元连接概率相对于空间距离的一致缩放定律。这种幂律行为与之前在粗粒度脑网络中观察到的指数距离规则有显著不同。我们证明几何缩放定律具有功能意义，与信息通信的最大熵和平衡整合与分离的功能临界性相一致。扰乱经验概率模型的参数或其类型会导致这些有利特性的丧失。此外，我们推导出一个明确的神经元连接定量预测因子，仅结合神经元间距离和神经元的进出度。我们的研究结果建立了大脑几何和拓扑结构之间的直接联系，有助于理解大脑如何在其有限空间内最佳地运作。
心脏航空航天揭幕30座混合动力飞机的第一个全尺度演示器
“我们的行业正在接近30年的创新周期，我们只有不到25年才能脱碳。我们需要开发新的方法，以使零航空航天技术更快地销售。“这证明了我们团队的独创性和奉献精神，我们能够在不到两年的时间内使用全新的推进系统（主要是Inhouse）推出30个座位的飞机演示器。“
社区多尺度空气质量（CMAQ）建模系统
各州使用CMAQ来制定和评估根据《清洁空气法》定义的国家环境空气质量标准（NAAQS）所需的实施措施。CMAQ模拟了关注的空气污染物，包括臭氧，颗粒物（PM）和最普遍的空气有毒物质，以优化空气质量管理。CMAQ的沉积值用于评估生态系统的影响，例如空气污染物的富营养化和酸化。此外，国家气象局使用CMAQ每天两次针对美国CMAQ的臭氧空气质量提供两次预测指南，也用于量化气候变化对空气质量和人类健康的潜在影响。
具有物理信息神经网络的多尺度模拟
主管：本·莫斯利（Ben Moseley）关键字：多尺度模拟，物理知识的神经网络，多GPU计算，多级方法，di =构成方程，科学的机器学习背景科学研究依赖于我们模拟科学现象的能力。从了解生物系统如何与建模宇宙的演变相互作用，模拟使我们能够预测特性，检验假设和探索可能是di = icult的场景，可以通过实验进行研究。我们今天对研究的许多物理系统表现出强烈的多尺度现象。这些系统的特征是它们在多个空间和时间尺度上的复杂相互作用，例如，在全球气候模型中云与大气循环的相互作用，或形成层次暗物质结构。准确地进行多尺度模拟会带来一个重要的挑战，因为它需要可以正确捕获这些相互作用的复杂模型。此外，传统数值模拟的计算成本（例如有限的di =和有限元建模）可能是巨大的，需要为每个仿真使用超级计算机。近年来，科学机器学习的领域已经解决了克服这些挑战的新方法[1]。例如，物理信息的神经网络（PINN）[2,3]是一种使用神经网络进行模拟的方法。与传统的数值方法相比，它们不需要复杂的模拟网格，并且可以轻松地合并观察数据以了解相互作用。但是，使用PINNS开箱即用的是显着的挑战。它们在训练上可能是计算上昂贵的，并且可能难以建模多尺度的互动。我们最近的工作[4,5]表明，Pinns可以通过将它们与域分解和多级建模相结合，从而进行多尺度模拟E =。域分解允许将全局仿真问题分解为较小，易于解决的问题，而多级建模则可以在多尺度交互之间提供更好的通信。
Mamba 作为决策者：探索离线强化学习中的多尺度序列建模
摘要 — 顺序建模在离线强化学习 (RL) 中表现出色，其中决策转换器 (DT) 是最显著的代表之一，取得了显著的成功。然而，RL 轨迹具有与传统序列（例如文本或音频）不同的独特属性：（1）局部相关性，其中 RL 中的下一个状态在理论上仅由基于马尔可夫决策过程 (MDP) 的当前状态和动作决定，以及 (2) 全局相关性，其中由于轨迹的时间连续性，每个步骤的特征都与长期历史信息相关。在本文中，我们提出了一种新颖的动作序列预测器，名为 Mamba Decision Maker (MambaDM)，其中 Mamba 有望成为序列建模范式的有前途的替代方案，因为它可以有效地建模多尺度依赖关系。特别是，我们介绍了一种新颖的混合器模块，它可以熟练地提取和集成输入序列的全局和局部特征，从而有效地捕捉 RL 数据集中的相互关系。大量实验表明，MambaDM 在 Atari 和 OpenAI Gym 数据集上实现了最佳性能。此外，我们通过实证研究了 MambaDM 的扩展规律，发现增加模型大小不会带来性能提升，但将 MambaDM 的数据集大小扩大 2 倍可以在 Atari 数据集上获得高达 33.7% 的得分提升。本文深入探讨了 MambaDM 在 RL 领域的序列建模能力，为未来在稳健高效的决策系统方面的进步铺平了道路。
这项研究调查了阿萨姆邦纳甘区的森林砍伐对生物多样性和生态系统服务的影响，并采用了多尺度分析
这项研究通过多尺度分析调查了阿萨姆邦纳甘区的森林砍伐对生物多样性和生态系统服务的影响。通过混合方法方法，将主要数据源和次要数据源结合在一起，该研究全面研究了该地区森林砍伐的程度，驱动因素和后果。使用随机调查和讨论从85位受访者那里收集了主要数据，而次要数据来自各种文献来源和政府数据库。这些发现揭示了森林丧失和破碎的趋势，从而导致物种丰富度，碳固存，水调节和土壤肥力的大幅下降。这些结果强调了针对目标的保护策略和可持续土地管理实践的迫切需求，以减轻森林砍伐的不利影响和维护Nagaon地区的生态完整性。
M3NetFlow：一种用于综合多组学数据分析的新型多尺度多跳图 AI 模型
图 1. M3NetFlow 的模型架构。❶ 将独热编码和多组学特征集成到每个节点的向量中。然后，将药物-基因和基因-基因相互作用合并到邻接矩阵中。❷ 在子图中执行基于多跳注意的传播。❸ 使用组合加权邻接矩阵进行全局信号传播。❹ 下游任务。（1）解码药物节点对以预测药物协同作用分数。（2）使用池化策略预测患者结果。