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World File Search System旋风
评估，调整和解释神经网络，用于与气象应用中的图像一起工作
摘要：神经网络的方法（又名深度学习）为在气象学中使用了许多新的机会来利用远程感知的图像。常见应用包括图像分类，例如，确定图像是否包含热带旋风，以及图像 - 图像翻译，例如，为仅具有被动通道的卫星效仿雷达图像。然而，关于使用神经网络来处理气象图像，例如用于评估，调整和解释的最佳实践，还有许多公开问题。本文重点介绍了神经网络发展的几种策略和实际考虑因素，这些策略和实际考虑因素尚未在气象界受到很多关注，例如接收领域的概念，未充分利用的气象性能指标以及神经网络解释的方法，例如合成实验和层次相关性传播。我们还将神经网络解释的过程视为一个整体，将其视为基于实验设计和假设的产生和测试的Itera tive tive the triben驱动的发现过程。最后，尽管气象学中的大多数关于神经网络解释的工作迄今已集中在用于图像分类任务的网络上，但我们将重点扩展到包括图像到图像翻译的网络。
2025 年 1 月 在旋风中寻找机遇......
像您这样的投资者在做出决策并努力实现财务目标时，可能会感受到类似的信息冲击。在 Burish Group，我们可以帮助您解读和抵御这些风向。在许多方面，踢球者背后的强大顺风代表着美国经济，美国经济在 2025 年进入了健康发展阶段。经济增长强劲，就业机会充足，实际工资上涨，通货膨胀率下降，利率正在缓和。展望未来，减税和放松监管的可能性——再加上更仁慈的美联储——意味着有利的投资条件应该会持续下去。所以也许我们的踢球者应该无视旗帜，只依靠背后的强大阵风，直接瞄准中间。三分！不过，很难忽视那些旋风。向左吹的旗帜可能代表提高关税对通货膨胀的影响。向右吹的旗帜可能表明需要在国家债务问题达到危机程度之前解决它，或者大规模驱逐出境对劳动力成本和产出的影响。知道瞄准哪里可能比看起来更棘手，但我们的研究团队相信成功的几率更大。1
从生态焦虑到生态 - 幸存者：生存气候变化威胁
，我们面临着迅速发生的巨大困难的时刻，在这些时刻中，每月记录最热门的时刻，或者每年是创纪录的温度最温暖的时刻（1）。有更多证据表明气候变化是人为的，并且通过在全球温度上提高（2）来影响全球天气和气候。这些影响发生在现象强度和频率增加（例如热浪，沉淀，干旱和热带气旋）等现象的频率上。随着温度的上升，这些现象对地球造成了“生存威胁”（3），以至于“全球沸腾的时代已经到来”（4）。2015年《巴黎协定》设定的1.5摄氏度限制是必要的集合，因为超出了这个阈值，对许多人来说，存在的威胁变得真实，例如居住在Paciifind的马歇尔群岛的人（5）。他们的现在和未来受到海平面上升的威胁，将它们置于极大的脆弱性，就像海洋一样是其景观的一部分，就像土地本身一样。国家适应计划是一项生存计划，旨在通过减少脆弱性和整合适应策略来应对气候变化（6）来解决这一威胁（6）。有必要计划我们的生存，并为未来的气候事件做准备，认识到有必要防止和适应此类事件和气候变化。马歇尔群岛正在发生的事情可以看作是我们所有人最终都会面对的警报。升高的温度流量需要在我们的参考系统中进行调整。我们正在目睹系统的转变，在这种情况下，有新兴的需求扩大了我们的框架，以适应气候变化带来的变化和新场景。例如，紫色已被合并到警告条纹中，该警告条纹是数据可视化图形，该图形使用了一系列在时间顺序上排列的有色条纹，以视觉上表示长期的温度趋势。此添加补充了用于以视觉方式表示温度变化的二分蓝色和红色（7）。此外，还讨论了将类别6引入旋风强度和速度的分类的必要性（8）。在像星球这样的复杂系统中，每个人类和非人类元素都相互联系，预测未来。气候和生物圈形成了一种非线性系统，其中链反应和多米诺骨骼效应很容易破坏行星平衡。随着温度升高以上，我们正在迅速接近临界点（9）。全球环境的人为扰动通常被视为单独的问题，例如气候变化，生物多样性丧失或污染。但是，这种方法忽略了这些扰动及其对地球系统整体状态的总体影响之间的非线性相互作用。相反，我们必须考虑整个地球系统的状态（10）。例如，旋风对电气基础设施的破坏会导致不卫生的条件或破坏我们需要将这些事件作为“复合危害”，在那里分析气候危害与驱动因素之间的相互作用至关重要，因为现实世界中的各个方面相互影响并相交。
洛克希德马丁加拿大经济影响研究
洛克希德马丁公司于 1937 年开始在加拿大运营。这导致了洛克希德马丁加拿大公司的成立，其总部位于渥太华。洛克希德马丁加拿大公司代表洛克希德马丁公司的所有业务线，包括：旋翼和任务系统、航空、导弹和火控以及太空。目前，其主要重点是海军作战系统集成和训练。洛克希德马丁加拿大公司的一个主要项目是 CMS 330 作战管理系统。该系统是在加拿大开发的，并用于加拿大 12 艘哈利法克斯级护卫舰的现代化。洛克希德马丁加拿大公司随后通过公开竞争，击败了世界上最知名的作战系统集成商，赢得了智利和新西兰的作战系统集成商职位。CMS 330 现已出口到这些国家。加拿大军队使用多架洛克希德马丁飞机，包括 CC-130 大力神、CC-130J 超级大力神和洛克希德马丁公司西科斯基制造的 CH-148 旋风直升机。这些项目的在役支持也为加拿大带来了大量经济活动。洛克希德马丁加拿大公司还提供飞机维护、训练模拟器、目标系统和电子战系统。
地表状态科学科学和技术申请 -
抽象灾难本质上是不确定且不可避免的事件，它影响了不利的社会，经济，环境和人道主义部门。地理信息系统（GIS）和遥感（RS）在灾难管理中是非常有用和有效的工具。各种灾难，例如地震，滑坡，洪水，火灾，海啸，火山喷发和旋风是自然灾害，每年杀死许多人并摧毁财产和基础设施。远程感知的数据可非常有效地用于评估由于这些灾难而造成的损害的严重性和影响。这些研究的主要目的是使用这些应用程序和技术来了解其性质，从而确定地理空间科学和技术在灾害风险管理中的重大应用，这将有助于响应和解决复杂的灾难风险管理问题和决策。在救灾阶段，与全球定位系统（GPS）分组的GIS在遭受破坏和难以找到自己的方位的地区的搜索和救援行动中非常有用。灾难映射是通过过度自然或人为的麻烦来绘制的，这些区域遇到了生命，财产和国家基础设施损失的正常环境。灾难管理的成功在很大程度上取决于在正确的时间和正确位置对信息做出的决定。
领导力 - 海军研究办公室
当今的美国海军和美国海军陆战队是世界上最好的海上服务机构，这在很大程度上要归功于 ONR 对无数项目的耐心、有针对性和专业管理，这些项目产生的技术几乎应用于舰队和部队的每一架飞机、舰船、潜艇、陆地车辆和服务器。更广泛地说，ONR 对海洋及其与空中、海岸和太空的交汇的关注产生了深远的影响——并催生了大量创新，这些创新不仅造福于服务机构，也造福于整个社会。20 世纪 40 年代和 50 年代的旋风计划创建了第一个实时计算系统，它是船舶、飞机和无人驾驶车辆监控系统（以及每辆现代汽车甚至许多家庭的监控系统）的核心组件。由于 ONR 对天气预报技术的投资，气象学家对影响军舰和民用飞机的预报变得越来越准确。 ONR 支持氮化镓（一种非天然化合物）生产的基础研究，这使得这种材料被应用于最新一代高功率军用电子设备和雷达，以及消费电子产品中的每一款现代 LED 显示屏。此外，作为我们使命的核心，ONR 研究已带来一系列突破性的国防能力，使我们的水兵和海军陆战队员能够完成任务并安全回家。
不断重塑海军力量单页 PDF
当今的美国海军和美国海军陆战队是世界上最好的海上服务，这在很大程度上归功于 ONR 对无数项目的耐心、有针对性和专业管理，这些项目产生的技术几乎应用于舰队和部队的每一架飞机、舰船、潜艇、陆地车辆和服务器。更广泛地说，ONR 对海洋及其与空中、海岸和太空的交汇的关注产生了深远的影响 - 并催生了大量创新，这些创新不仅使服务受益，而且使整个社会受益。20 世纪 40 年代和 50 年代的旋风项目创建了第一个实时计算系统，它是船舶、飞机和无人驾驶车辆监控系统（以及每辆现代汽车甚至许多家庭）的核心组件。由于 ONR 对天气预报技术的投资，气象学家对影响军舰和民用飞机的预报变得越来越准确。ONR 支持氮化镓（一种非天然化合物）生产的基础研究，这使得该材料被纳入最新一代高功率军用电子设备和雷达，以及消费电子产品中的每个现代 LED 显示屏。而且，作为我们使命的核心，ONR 研究已经带来了一系列突破性的国防能力，使我们的水手和海军陆战队员能够完成任务并安全回家。
莫桑比克农产品的太阳能干燥机技术：概述
贫穷。最近，由于气候破坏，旋风，干旱和洪水的形式受到气候破坏影响，这种情况正在恶化。可持续使用资源已成为每个食品供应链领域的一个问题。人们经常遭受粮食短缺的困扰：有些是由自然灾害造成的，而另一些则是由于存储设施不佳而导致收获后过多的损失。因此，通过保护技术减少收获后的损失是达到结束饥饿（SDG 2）并确保可持续消费和生产模式的重要一步（SDG 12）。因此，需要廉价和疗养的食物的实用方法。可以通过使用太阳能等可再生能源来大幅度降低农产品的收获后损失。本文提出了使用太阳能干燥的审查和可能性，重点是莫桑比克的小型农民的技术需求。在这项研究中，可以得出结论，太阳能干燥是保护农产品的最有效，最具可再生和可持续技术的最有效，可再生和可持续的技术之一。然而，在莫桑比克使用的太阳能干燥机仅在太阳辐射的存在下才有用，在夜晚或阴天中无用。为了实现炎热干燥，必须集成热量。这样，它可以引发减轻贫困，体面工作机会，经济增长和减少不平等的希望。关键字：气候变化；环境;保留；太阳烘干机；太阳能。RESUMO
人工智能通过开发新模型来预测土壤温度
在不断变化的环境中，以了解土壤的生物，化学和物理特性，地表和各种深度的土壤温度都很重要。这对于达到粮食可持续性至关重要。然而，由于仪器不良以及许多其他不可避免的原因，例如干旱，洪水和旋风，全球大多数发展中的地区都在建立可靠的数据测量和记录方面面临难以建立稳固的数据测量和记录。因此，准确的预测模型将解决这些困难。乌兹别克斯坦是由于气候干旱而关注气候变化的国家之一。因此，这项研究首次提出了一个综合模型，以根据乌兹别克斯坦Nukus的气候因素来预测表面的土壤温度水平和10 cm的深度。培训了八种机器学习模型，以了解基于广泛使用的性能指标的最佳性能模型。在10 cm深度的土壤温度水平的准确预测中执行了长期短期记忆（LSTM）模型。更重要的是，这里开发的模型可以通过测量的气候数据和预测的表面土壤温度水平来预测10 cm深度的温度水平。该模型可以在10 cm深度的土壤温度下预测土壤温度，而无需进行任何土壤温度测量。开发的模型可有效地用于计划应用程序，以在乌兹别克斯坦Nukus等干旱地区的粮食生产中达到可持续性。
用于评估气候数据中热带气旋的指标
摘要：本文介绍了一个软件套件，可用于在网格气候数据中客观评估热带气旋（TCS）。使用从6小时数据得出的旋风轨迹，将一组全面的指标定义为系统地比较和对比产品。除了年度TC气候外，还要注意风暴发生和强度的空间和时间模式。可以在全球范围或区域领域进行评估。简单地将“记分卡”简单地化允许快速评估。我们展示了该套件启用的三个键文件。首先，我们比较了七个电流新一代重新分析中TC的表示，并得出结论，高分辨率模型和TC特定同化的模型包含更准确的风暴气候。第二，使用自由运行的地球系统模型（ESM），我们发现在可变分辨率的配置中需要进行完整的盆地修复来充分模拟北大西洋TC频率。上游对北非的修复对模拟风暴的发生几乎没有好处，但是空间的起源模式得到了改善。我们还表明，由ESM模拟的TCS可以对气候模型中的单个参数化高度敏感，北大西洋TC指标根据所使用的Morrison -GetTelman Microphysics包的版本而变化很大。