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World File Search System网格大小
地下水建模的标准操作程序...
矿山计划。应简要描述该区域的地质、排水和水文地质情况。可利用 CGWB/州/其他利益相关者在各种研究（如 NAQUIM、水文地质研究/调查/ EIA 等）过程中生成的现有数据来生成和制定模型。报告应包含详细的水文地质设置（含水层参数、水源和汇）、模型区域（边界）、模型网格大小和数量。应根据研究目标和数据可用性制定网格大小和数量，相应地将区域离散化，清楚地表明活动和非活动单元的数量。可以清楚地说明网格大小和数量的理由。应分析水文地质数据以划定研究区域的物理边界条件。
支持分销基础架构的服务
使用储能推迟或避免通过安装储能系统而不是新线路来解决分配基础设施升级并解决分配拥塞问题。将存储用作分配网格组件，以通过将其设计基于中等功率值而不是峰值功率值来降低网格计划过程中的“传统”网格大小。
降低了延长的期限LED的表面重组，朝向电致发冷却的Krabben，L.M。van der； Gruginskie，n。埃尔登（Eerden），马顿·范（Maarten Van）；
摘要：iii-v半导体发光二极管（LED）是证明电致发冷却的有前途的候选人。但是，异常高的内部量子效率设计对于实现这一目标至关重要。可以防止基于GAAS的设备中统一内部量子效率的重要损失机制是周长侧壁的非辐射表面重组。为了解决此问题，提出了非常规的LED设计，其中从中央电流注入区到设备周边的距离延长了，同时保持恒定的前触点网格大小。这种方法有效地将周长移动到电流密度10 1-10 2 A/cm 2的电流密度以外的横向扩散。在P - I-N GAAS/INGAP双重杂结LED中，用不同尺寸和周长扩展制造的LED，通过将外周向接触距离从250μm扩展到250μm的前触点尺寸，可实现19％的外部量子效率。利用内部开发的光子动力学模型，估计内部量子效率的相对相对增加为5％。这些结果归因于由于较低的周边面积（p/a）比，周长重组的重组显着降低。但是，与通过增加LED的前触点网格大小来降低P/A比相反，目前的方法可以改进这些改进，而不会影响前触点网格下显微镜活性LED所需的最大电流密度。这些发现有助于在LED中进行电致发冷却的进步，并可能在其他专用的半导体设备中有用，在这些专用的半导体设备中，在外围重组是限制的。关键字：电致发冷却（ELC），微型LED（发光二极管），III-V半导体，电流扩散，周边重组，表面钝化
ai-aigment的有限差异方法解决PDES
本研究探讨了人工智能（AI）与有限差异方法（FDM）的整合，以增强物理，工程和数据科学中偏微分方程（PDE）的数值解决方案。传统的FDM方法，尽管有效地近似于PDE的解决方案，但由于网格大小和稳定性的限制，处理高维，非线性或计算强度问题的面临限制。AI技术，尤其是机器学习（ML）和深度学习（DL），提供了有希望的增强功能，包括适应性网格的细化，优化的时间步变和模型选择，可显着提高准确性和计算效率。使用基于Python的实现，这项研究研究了各种PDE的AI增强FDM，包括热方程，波动方程，
集成的区域气候/天气/环境预测
气候/天气/环境的数字预测是在气候变化时代的适当政策制定的重要来源。它需要一个耦合的建模系统，例如大气层地面化学；通过更好地估计参数和初始条件，可以提高其性能。数值气候/天气/环境模型不仅提供其未来状态，还提供给定网格大小的分析数据，这些数据在数据空隙区域中很有用。Recent efforts to improve regional climate/weather/environment prediction will be introduced as an integrated approach: estimating optimal parameter values, seeking an optimized set of parameterization schemes, combining optimizations of parameterization schemes and parameter values sequentially (i.e., opti-parameterization), and applying a hybrid ensemble-variational data assimilation through the coupled models (e.g., WRF-NOAH-MP和WRF-CHEM）和卫星数据。
气候不变的机器学习 - Paul O'Gorman
投射气候变化是一个概括问题：我们使用过去，现在和将来的气候中的物理模型推断了最近的过去。当前的气候模型需要在小于模型网格大小的尺度上发生的过程，这是模型投影不确定性的主要来源。最近的机器学习（ML）算法有望改善这种过程表示形式，但往往会推断出不受培训的气候制度。为了获得最佳的物理和统计世界，我们提出了一个框架，称为“气候风险” ML，将气候过程的知识纳入ML算法，并表明它可以在三种不同的大气模型中维持广泛的气候条件和配置范围的高线准确性。我们的结果表明，将物理知识明确地纳入地球系统过程的数据驱动模型中可以提高其在气候制度中的一致性，数据效率和义务。
2030 年天气预报 - ECMWF
回顾 ECMWF 自 1975 年成立以来的 37 年，数值天气预报 (NWP) 的科学和实践取得了惊人的进步。1975 年，全球 NWP 模型尚处于起步阶段，天气预报技能最多只能提前三天。ECMWF 成立的一个关键原因是通过创建欧洲集体努力，使全球 NWP 能够更快地发展。无论如何，这段时间是这项事业取得巨大进步的时期，今天我们通常预计天气预报能够提前第二周预测。科学发展、增强的观测覆盖范围和增强的计算能力都发挥了关键作用。未来会怎样？我们可以期待 2030 年的天气预报是什么样的？众所周知，预测科学和技术的未来非常困难，尤其是因为如果以最近的历史为依据，未来 18 年的技术进步基本上是不可想象的。但也许其他当前趋势更容易推断。ECMWF 全球预报模型的隐含水平网格大小（高分辨率模型目前为 16 公里）几十年来一直以相当稳定的指数速度减少。NWP 预报的客观技能指标表明，技能一直在以大约每十年一天的提前时间增加（对于有用的预报）的恒定速度增加。将这两种趋势向前推断可能很危险，但如果我们这样做，那么到 2030 年，技能应该可以延长大约两天，水平网格大小可能在几公里的范围内。另一个自然而然的问题是，未来的全球模型将能够预测什么？有趣的是，自 1992 年以来，ECMWF 不仅预测天气，还预测海浪。当然，近地表风和海浪之间有着密切的联系，但当时和现在，水手对海浪的良好预报的需求也很大。最近，由于将我们的预报扩展到月度和季节时间尺度，ECMWF 预报模型现在包括与大气模型相结合的全球海洋模型。此外，ECMWF 还开发了另外两个领域，在这些领域中，可以使用我们的预报系统和数据预测自然环境的相关方面。从科学、技术以及用户的角度来看，这些都是非常令人兴奋的举措。第一个是 MACC 项目，用于预测大气成分，包括温室气体、气溶胶、火灾和空气质量。第二个是 ECMWF 的第一个第三方活动——欧洲洪水预警系统——正在探索集水区水文的评估和预测。人们可以推测，未来的 NWP 系统可能更接近于数值环境预测系统。这些发展之所以发生，是因为这些领域的科学正在进步，也是因为可以从卫星和其他地方获得这些特性的新观测。当然，所需的科学是多学科的，物理学、化学和生物学都发挥着越来越重要的作用。起源于气象学的数据同化等技术可以并且正在扩展到环境科学的许多其他分支。未来存在许多不确定性，但 ECMWF 可以抓住机遇，推动 NWP 科学发展并提高预报技能，继续成为公认的全球中期预报领域的世界领导者。艾伦·索普
空气冷却户外数字显示器的热建模
第 2 章背景和文献综述 7 2.1 背光单元配置 7 2.1.1 侧光式背光单元 8 2.1.1 直下式背光单元 8 2.2 户外数字显示器的热管理 10 2.2.1 主动和半主动冷却 11 2.2.2 开环和闭环冷却 12 第 3 章实验和模拟设置 16 3.1 模拟数据收集实验 16 3.1.1 55 英寸户外数字显示器的户外测试 16 3.1.2 防暴玻璃的真太阳测试 18 3.2 初始模拟设置和设置 18 第 4 章55 英寸户外数字显示器的模拟结果 26 4.1 3,500 尼特亮度结果 26 4.1.1危险户外环境 26 4.1.2 与户外测试的比较 29 4.2 6,000 尼特亮度结果 31 4.2.1 危险户外环境 32 4.2.2 与户外测试的比较 32 4.3 网格大小研究 35 4.4 网格技术效果 39 4.5 模拟包比较 40 第 5 章使用比尔定律和间隙调整效应对 LCD 进行模拟改进 44 5.1 防暴玻璃辐射特性测试 44 5.2 防暴玻璃中的热负荷重新分配 46 5.2 热负荷重新分配和改进的模拟结果 49
sdust2023bco：由...
摘要。作为基本海洋空间地理信息，海藻地形在海洋观察和科学研究中起着至关重要的作用。随着对高精度测深模型的需求不断增长，多层感知器（MLP）神经网络用于在此pa-per中整合多源海洋测量数据。全球海洋的一种新的测深模型，跨越180°E – 180°W和80°S – 80°N，称为山东科学技术大学2023年海洋测量图（SDUST2023BCO），已构建，网格大小为1'×1'。使用的多源海洋测量数据包括山东科学技术大学发布的重力异常数据，垂直重力梯度以及Scripps海洋学研究所（SIO）发布的垂直偏转数据，以及由中心国家D'Etudes eTudes Spatiales（cesne）发布的均值dy-namic Topograth数据。首先，从多源海洋大地测量数据中组织了输入和输出数据以训练MLP模型。第二，在相关点处的输入数据被馈入MLP模型以获得预测测深。最后，已经为全球海洋区域构建了一个分辨率为1'×1'的高精度测深模型。通过与船舶寄生的单光束测深数据和GEBCO_2023和TOPO_25.1模型进行比较，评估了SDUST2023BCO模型的有效性和可靠性。结果表明SDUST2023BCO模型是准确且可靠的，有效地捕获和反映了全球海洋测深信息。SDUST2023BCO型号可在https://doi.org/10.5281/Zenodo.13341896（Zhou等，2024）获得。
在POMDPS中学习政策指导的逻辑规范
部分可观察到的马尔可夫决策过程（POMDP）是在不确定性下进行计划的有力框架。他们允许对状态不确定性建模为一种信念概率分布。基于蒙特卡洛抽样的近似求解器，在放宽计算需求并执行在线计划方面取得了巨大的成功。然而，将许多动作和较长计划视野的比例扩展到复杂的现实域仍然是一个重大挑战，实现良好性能的关键点是指导采取行动选择程序，并使用针对特定应用程序域量身定制的域依赖性政策启发式方法。我们建议从任何求解器生成的执行trace traces中学习高质量的启发式方法。我们将信仰行动对转换为逻辑语义，并进行了数据和时间效率的归纳逻辑编程（ILP），以生成可解释的基于信念的政策规范，然后将其用作在线启发式方法。我们在两个臭名昭著的POMDP问题上彻底评估了我们的方法，涉及大型动作空间和较长的计划范围，即摇滚样本和Pocman。考虑了包括POMCP，Supstot和Adaops在内的不同最先进的在线POMDP求解器，我们表明，在答案集编程（ASP）中表达的启发式方法（ASP）屈服表现出优于神经网络，并且类似于最佳手工制作的任务 - 在较低计算时间内的特定特定的启发式方法。此外，它们已经概括为在训练阶段没有经历的更具挑战性的场景（例如，在岩石样品中增加岩石和网格大小，增加了地图的大小以及Pocman中鬼魂的侵略性）。