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World File Search System混合层
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摘要：在湍流热风（TTW）下的垂直浮力频率B F ttw f在限制冬季的表面混合层方面起着重要作用。到目前为止，大多数全球海洋模型都太粗糙而无法解决此过程。在本文中，提出了B ttw F的量表参数化，并在冬季黑鲁道扩展的区域海洋模拟层次结构中实施，水平分辨率范围为27至1 km。参数 - ization取决于科里奥利参数，模拟模拟的湍流垂直粘度，水平密度梯度以及缩放关系，以调整模型水平分辨率对模拟水平密度梯度的影响。它显示了在粗分辨率模拟（27、9和3 km）以及在1 km模拟中核对B TTW F之间差异的良好技能，其中B TTW F可以很好地解决。此外，参数化的实现改善了粗分辨率模拟中表面混合层中所述的层化。
使用自然语言处理和机器学习的自动化施工合同分析
摘要。上升的温室气体浓度和全球气溶胶排放量的下降正在导致能量以越来越多的速度积聚在地球气候系统中。对地球能量不平衡和海洋变暖的增加的不完全理解可降低准确准备近期气候变化和相关影响的能力。在这里，基于卫星的地球能量预算和海洋表面温度的观察与1985 - 2024年的ERA5大气再分析相结合，以提高人们对地球净能量不平衡变化和导致海洋表面变暖的物理理解。将地球能量失衡从2001 - 2014年的0.6±0.2 wm-2增加到2015 - 2023年的1.2±0.2 wm-2，主要是由于吸收的与海洋中与云辐射效应相关的吸收阳光的增加。观察到的吸收阳光的增加并未被ERA5完全捕获，并且由云层在全球海洋上反射的阳光的广泛减少确定。强烈有助于减少阳光的反射，但韦德尔海和罗斯海最近的南极海冰下降也是最近的南极海冰。在年际时间尺度（2000-2023）中，发现了每年1 Wm-2增加地球能量不平衡的每年增加0.1 o c/yr的增加。只有在混合层下方的热通量中没有并发响应时，才可以从简单的海洋混合层能量预算来理解这一点。基于这种简单的能量平衡方法和观察性证据，发现从2022年到2023年的近乎全球海洋表面变暖在0.27 o c上，与1.85±0.2 wm-2的较大能量失衡在物理上是一致的与从la nina到El Ni〜NO条件的过渡有关的混合层下方的通量。对地球能源预算的驱动因素的这种新解释及其与海洋变暖的联系可以提高对近期变暖和气候预测的信心。
项目标题：在高分辨率耦合地球系统模型
项目的目标和方法区域海洋和天气预报对于管理经济和保护我们沿海和开放水域的海洋生物至关重要。预测诸如海洋热浪和风暴之类的恶劣天气事件尤其重要，因为它们可能会严重影响人类的活动和生态系统，而对后者的不确定性很大。例如，天气预报（和气候预测）假定海洋颜色是固定的。然而，卫星观察结果表明，由于浮游植物活动，海洋颜色在西北欧洲架子上差异很大。Skákala等。（2022）表明，由于浮游植物而改变海洋颜色的考虑，会显着影响春季的海面变暖：在浮游植物的盛开期间，光被困在靠近地面，增加了近乎表面的变暖并增加了混合层深度。这种效果然后以浮游植物的形式反馈，将其开花前进了几天。在极端热量事件中，影响可能会明显更高。
使用高温杂交覆层过程的金属堆叠产品的物理特性...
通过将直接能量沉积（DED）和超声纳米晶体表面修饰（UNSM）相结合而开发了一种混合覆层技术。这是一个有效的过程，可以控制金属包装层内的机械性能，但是改善内部特性的范围很低。因此，在这项研究中，在300和600 O C加热时应用了UNSM过程，以提高该混合添加剂过程的有效性。为了验证该方法的特征，对加热时采用横截面特性的研究进行了研究。在300度的混合层覆盖可产生改善 - 比室温下的结果大40％。在600度时，杂种覆层在较大面积上的机械性能提高了近2倍。在这项研究中，分析了室温和高温杂交覆层过程的特征。提出的方法显示出高改进效果，是改善隔层层内部机械性能的有前途的方法。
带有空气动力学的高级流体力学
流体特性和流量特性 - 静态和动态压力；流体流的类型 - 层流，过渡和湍流，粘性和无粘性；质量连续性，能量方程，动量（Euler和Navier-Stokes）方程及其应用；剪切边界流 - 边界层，管流；自由剪切流 - 喷气机，唤醒，混合层；外部和内部不可压缩和可压缩流；空气动力 - 升力，阻力 - 压力，皮肤摩擦，诱发拖动；空气动力学轴系统和力矩；连接和分离的流量，压力系数，攻击角度；地面汽车空气动力学：地面效应，人体通道，扩散剂，扰流板，其他典型的空气动力学案例，来自现实生活中的案例研究；推进系统 - 螺旋桨，涡轮喷气机，涡轮扇，公羊和板球杆；可再生能源的机器 - 风力涡轮机，波浪机和潮汐力；计算流体动力学（CFD）应用于内部和外部流，均用于不可压缩和可压缩流。
在CMIP6模型中北极海洋中没有深对流的出现
摘要随着海冰的消失，北极中开放海洋深对流的出现将增强冰的流失。在这里，使用36个先进的气候模型和每个模型最多50个合奏成员，我们表明北极深对流在最强的变暖场景下很少见。到2100年，只有五个模型在对流到对流，而在奔跑中间有11个对流。所有人最深的混合层位于东欧亚盆地。当该区域经过盐分并增加风速时，模型对流；然而，大多数型号都在清新。没有对流的模型具有最强的卤素和最稳定的海冰，但是那些最早失去冰的模型是因为它们强烈变暖的大西洋水 - 没有持久的深度对流：它闭上了本世纪中期。卤素和大西洋水的变化迫切需要在模型中更好地限制。
物种的壁模型大型模拟 -
在超音速飞行期间，冷却膜可以保护光窗免受热湍流边界层的影响。必须在冷却效率和产生的光学扭曲之间达到平衡。光畸变是由于密度差异和导致连贯流量结构的不稳定性而导致的。作为巴黎圣母院与新墨西哥州立大学之间的合作研究项目的一部分，进行了壁模型的大型模拟，对两个动荡的边界层流在带有冷却膜的光学窗口上的两个湍流边界层流。考虑了三种不同的冷却膜气体（空气，二氧化碳和氦气）。模拟的条件与巴黎圣母院SBR-50超音速风洞中的实验相匹配。外流与冷却膜速度和密度之间的差异会影响混合层的湍流和压力扭矩涡度产生。将冷却膜物种浓度和光路失真的根平方与巴黎圣母院的测量进行了比较。对物种不匹配的病例的基于密度的正交分解揭示了有助于光学扭曲的连贯结构。
检测癫痫发作的量子网络
背景：机器学习 (ML) 为科学家开发有效的计算机辅助诊断 (CAD) 系统铺平了道路。近年来，使用脑电图 (EEG) 数据和深度学习模型进行癫痫发作检测引起了广泛关注。然而，在深度学习网络中，瓶颈是大量可学习的参数。方法：在本研究中，提出了一种新方法，包括用于特征提取的 1D 卷积神经网络 (CNN) 模型，然后是用于分类的经典量子混合层。所提出的技术只有 745 个学习参数，这是迄今为止报道的最少的。结果：所提出的方法在 Bonn EEG 数据集上的二元分类中实现了 100% 的最大准确度、灵敏度和特异性。此外，还检查了所提出模型的噪声鲁棒性。据作者所知，这是第一项使用量子机器学习 (QML) 检测癫痫发作的研究。结论：因此，开发的混合系统将帮助神经科医生以在线模式检测癫痫发作。