为了解决高光谱遥感数据处理中遇到的同构问题,提高高光谱遥感数据在岩性信息提取与分类的精度,以岩石为研究对象,引入反向传播神经网络(BPNN),对高光谱图像数据进行归一化处理后,以岩性光谱与空间信息为特征提取目标,构建基于深度学习的岩性信息提取模型,并使用具体实例数据分析模型的性能。结果表明:基于深度学习的岩性信息提取与分类模型总体精度为90.58%,Kappa系数为0.8676,能够准确区分岩体性质,与其他分析模型相比具有较好的性能。引入深度学习后,提出的BPNN模型与传统BPNN相比,识别精度提高了8.5%,Kappa系数提高了0.12。所提出的提取及分类模型可为高光谱岩矿分类提供一定的研究价值和实际意义。
在行星表面的硅酸盐岩石的风化可以从大气中划出CO 2,以最终在行星内部埋葬和长期存储。这个过程被认为是对碳酸盐硅酸盐循环(碳循环)的基本负反馈,以维持地球上的克莱门特气候和潜在的温带系外行星。我们实施热力学,以确定风化速率是表面岩性(岩石类型)的函数。这些速率提供了上限,允许估计调节气候的最大风化速率。该建模表明,在给定岩石而非单个矿物质中矿物组合的风化对于确定行星表面上的风化速率至关重要。通过实施流体传输控制方法,我们进一步模拟了化学动力学和热力学,以确定受地球大陆和海洋壳构造及其上层岩石的启发的三种岩石的风化速率。我们发现,类似大陆壳的岩性的热力学风化速率比海洋壳的岩性特征低约一到两个数量级。我们表明,当CO 2二压压力降低或表面温度升高时,热力学而不是动力学会对风化产生强大的控制。在动力学和热力学上有限的风化状态取决于岩性,而供应限制的风化与岩性无关。我们的结果表明,热力学有限的硅酸盐风化的温度敏感性可能会激发对碳循环的正反馈,在这种情况下,随着表面温度的增加,风化速率降低。
识别和储层相的表征是划定用于碳氢化合物勘探的储层的碳氢化合物区域的主要因素。地球物理日志是在钻孔附近测量的储层相的物理参数,在储层相的解释中起着至关重要的作用。本研究涉及使用地球物理原木上的机器学习(ML)技术在坎贝盆地中岩石BEL的岩性的识别。机器学习的监督技术,例如支持向量机(SVM),ARTI B CIAL神经网络(ANN)和K-Nearest邻居(KNN),用作非线性地球体物理原木岩性学的识别的非线性分类。使用网格搜索交叉验证(CV)方法优化了ML模型的超参数,如ConfusionMatrix评估,auctreceiver操作特性曲线(AUC),精度,召回和F1分数对促进性的促进症状效果。ML模型使用了两个井的地球物理参数,其中有四个已知的杰出岩性(class-a,class-b,class-c和class-c和class-c和class-c和class-c和class-class-c和class-class-class-c和class-class-class)。分别从混淆矩阵中分别为KNN,SVM和ANN的每个岩性的优化和训练的模型,分别以85.4%,87.0和88.9%的形式显示了对真实值的总体正确预测。因此,每个模型从评估参数中的准确性表明,对不同ML模型的组合分析选择优化的ML模型,以更好地实现和验证,以更好地实现和建模岩性。除此之外,接收器手术特征(ROC)还表明,每种岩性的曲线下的整体面积大于90%,其他评估参数(例如精度,回忆和F1得分)的准确性大于84%,除了SVM和ANN类C类D类和Ans类D类案例外。
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摘要:肠道中的种类繁多和大量的细菌物种,形成了肠道菌群。肠道微生物群不仅与宿主和谐地共存,而且还会互相引起显着影响。由于饮食和抗生素摄入等环境因素,可以更改肠道菌群的组成。相反,已经报道了肠道菌群组成的改变,包括多种疾病,包括肠道,过敏和自身免疫性疾病和癌症。肠道微生物群从体外摄入的外源饮食成分代谢,以产生短链脂肪酸(SCFA)和氨基酸代谢产物。与SCFA和氨基酸代谢产物不同,肠道微生物群产生的胆汁酸(BAS)的来源是肝脏内源性BAS。肠道微生物群代谢BAS产生二级胆汁酸,例如岩性酸(LCA),脱氧胆酸(DCA)及其衍生物,最近已证明它们在免疫细胞中起重要作用。本综述着重于当前对LCA,DCA及其衍生物对免疫细胞的作用的了解。
近年来,研究界的高理论能力(3860 mA H G 1),其低氧化还原电位为3.04 V. 3,4,锂金属在基于锂金属的电池(LMB)的阳极材料(例如锂 - air – air(li – air)和lithium – lithium-sulfur(lithium)和lith-ssul(lithium – ssulfur(lithium – ssul),锂金属起着必不可少的作用。5,6尽管有前途的方面,但由于骑自行车期间锂的可逆性差而导致Li Metal作为阳极的实施引起了许多挑战。,李树突的寄生生长可能导致安全问题和腐蚀,从而导致性能丧失。7 li金属阳极也遭受无限体积波动和不稳定的固体电解质相(SEI)的形成。关于无限的体积变化,阳极承受着巨大的内部压力,促使Li Dendrites从阳极中脱离并致力于“ Dead Li Li”。3此外,LI的高度还原性使电解质在阳极表面上分解形成不稳定且脆弱的SEI,该SEI易受树突和体积波动的综合作用而崩溃。8因此,已经考虑了巨大的努力来实现Li金属作为阳极的实际使用,包括(i)用原位或原位衍生的SEI层保护Li Metal,9-11(ii)实施固态电解质(SSES),12,13