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海面上拉格朗日漂移模拟的深度学习
引言在海面上的Lagrangian轨迹模拟对于各种应用领域非常重要，包括监测塑料和碎屑运动[Maximenko等，2012]，研究Algae和Plankton Dynamics [Son等，2015]，或轨迹预测对搜索和救援作业的搜查至关重要[Breivik et al。此外，对拉格朗日漂移的研究允许评估海洋数值模型准确地代表小规模动力学的能力[Barron等，2007； Botvynko等，2023]。尽管如此，在海面上产生逼真的轨迹，在操作海洋学领域中提出了一个显着的科学挑战[Rérs等，2021]。基于模型的拉格朗日轨迹数值模拟的方法依赖于使用海面速度场的分步对流程序[Lange and van Sebille，2017a]。然而，基础速度场中的微小差异或缺乏精细空间分辨率的速度场的使用可能导致Lagrangian轨迹建模不正确，从而使这些方法不切实际地用于操作应用。基于数据驱动的学习方法，例如卷积神经网络（CNN），复发性神经网络（RNN），长期记忆（LSTM）网络以及生成性模型，例如变异自动编码器（VAE）（VAES）或诸如捕获的捕获范围内的既定能力（GANS），表现出巨大的能力，表现出促成的Spat-temers Incorport [spat-tempor pender] [等，2020，Jiang等，2019，Jenkins等，2023，Julka等，2021，Dan，2020年]。然而，只有限制数量的先前研究应用于单个拉格朗日轨迹的条件模拟[Quinting and Grams，2022]。由于上述局限性，本研究的目的是提出一个原始的深度学习框架，称为漂移网，用于对海面上各个轨迹的有条件模拟。所提出的模型可以用任何包含有关海洋动力学信息的地球物理场吞噬，并在海面上产生漂移物体的轨迹。Driftnet是完全卷积的，包括对靶向轨迹的空间解释的潜在编码，这是受到漂移的Eulerian Fokker-Planck形式的启发[Botvynko等，2023年]。在此表示形式中，该轨迹是通过从条件输入字段中提取的非本地特征提取的，这意味着模拟轨迹的动力学是通过考虑周围区域的整个动力学来建模的。
弗拉格斯塔夫山线经济贡献分析
表1。通过Source FY2022表2的运营收入。植入商品代码的运营支出表3。山行线行动支出的经济贡献表4。资本支出的收入来源2022表5。资本支出2018-FY2022表6。植入部门分配资本支出（FY2022）表7。植入部门分配资本支出（FY2021）表8。植入部门分配资本支出（FY2020）表9。植入部门分配资本支出（2019财年）表10。植入部门分配资本支出（2018财年）表11。Mountain Line的资本支出的贡献（FY2018-FY2022）表12。Mountain Line的资本支出的贡献（FY2018-FY2022），简化表表13。山行线的总经济贡献（FY2022）表14。山行线的总经济贡献（20022财年运营贡献 +五年平均资本贡献）表15。在2022财年的产出表16。首15个支持行业 总税收捐款2022表17。 由于避免旅行而节省的钱总税收捐款2022表17。由于避免旅行而节省的钱
通过增强的拉格朗日方法来变异泊松denoing
摘要。在本文中，我们通过在一组局部相似性措施上最小化促进平滑度的函数，以比较给定图像的平均值以及在大量子框上比较一些候选图像，从而确定了给定的嘈杂图像。相关的凸优化问题具有大量的约束，这些约束是由kullback-leibler差异引起的扩展实现功能引起的。另外，这些非线性约束可以被重新重新构成AFFINE，这使该模型看起来更加易于处理。用于对模型的两种公式的数值处理（即原始限制和具有限制的原始公式），我们提出了一种相当普遍的增强拉格朗日方法，能够处理大量约束。提供了一种独立的，无衍生的全球融合理论，可以扩展到其他问题类别。对于在我们建议的图像denoising模型的设置中解决所得子问题的解决方案，我们使用合适的随机梯度方法。为了比较配方和相关的增强拉格朗日方法，提出了几个数值实验的结果。
乔杜里·查兰·辛格大学（密拉特）
滥用化学品、增加使用不可再生能源以及在每一个可能的工业过程中不受控制地产生废物，对环境的可持续性构成了巨大威胁。世界现在有更大的责任采取可持续措施、清洁生产和绿色技术，以便为子孙后代保护地球的生态。2016 年 1 月，联合国制定了 2030 年可持续发展目标，以实现环境、社会和经济增长。这些目标中最重要的目标是满足人类的基本需求和愿望，因为食物、衣服、住所和医疗保健等人类基本必需品。本次研讨会为有意识的环境科学家和微生物学家提供了一个了解现有环境问题的平台，并提出了通过采用各种处理方法来控制或遏制其影响的方法。
直接的雅各布总数拉格朗日显式动力学有限元算法 -
𝑡2）𝐠̂ 𝐠̂𝑡𝑡𝑡𝐠̂（34）注意1：𝐼̅1=𝐽 -2/3𝐼1，𝐼2=𝐽 -4/3𝐼2，𝐼 -2，𝐼4= 4 =𝐽 -2/3--𝐽 -2/3 - 4，3𝐼4，𝐼5= 5 = 5 = 5 = 5 =𝐽 -4/3--4/3 = 6 = 6 = 6 = 6 = 6 = 6 = 6 = 6 = 6 = 6 = 6 = 6 = 6 = 6 = 6 𝐽-4/3𝐼7。注2：𝐦1，𝐦4和𝐦6是恒定的时间不变的向量，𝐌2，𝐌5和𝐌7是恒定的时间不变矩阵（请参阅附录C）。可以预先计算它们。
国防部标准枪械术语（小型武器）目录 NDS Y 0002B
1043 后座利用长后座型 这是一种枪管和枪栓一体化、后座距离超过弹药总长度的后坐利用型。 连接到枪管并位于后部的枪栓由位于后座末端位置的闩锁固定，并且只有枪管由于复位弹簧的作用而向前移动，从而将弹壳踢出。枪栓上的闩锁被释放，枪栓向前移动以加载并关闭枪膛。
