XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemGCM
基于AI的气候建模，具有NeuralGCM
，例如Rasp和Al。2018，Yuval和Yuval和O'Gorman（2021），KWA在Al。 （2023）2018，Yuval和Yuval和O'Gorman（2021），KWA在Al。（2023）
温带子的GCM的新对流方案
温带子纳普的抽象大气表征是系外行星科学的新边界，最近可能对海学世界k2-18 b进行了JWST观察。鉴于亚北极脉冲状态（包括潜在的可居住行星）的广泛条件，大气过程的准确建模对于解释高精度光谱数据至关重要。值得注意的是，对流是一个重要的过程，可以在跨新持久条件下以不同的模式运行。对流在高凝结质量分数（非涂抹大气）或较轻的背景气体（例如在H 2-富有的气氛中的水对流，在后一种情况下可能会弱得多，甚至可以完全关闭。我们提出了一种新的质量升华方案，该方案可以捕获这些变化并在3D常规循环模型（GCM）中使用的广泛参数空间模拟对流。我们验证了两种代表性案例的方案，一种陆地样的气氛和微型新闻氛围。在陆地案例中，考虑到具有地球风格的trappist-1e，该模型在类似地球的对流案例中与地面调节模型几乎相同。在小型新持续情况下，考虑了K2-18 B的批量特性，并假设具有深H2的大气，我们证明了该方案的能力，可以重现非遵循对流。我们发现在大于0.3 bar的压力下发生的对流，动力学结构显示出高纬度的前列喷射。我们的对流方案将有助于对各种外部大气的3D气候建模，并能够进一步探索温带的亚本次大气。
AGCM 亚洲增长基金 - 斯德哥尔摩
2000年至2024年，中国投资超过9万亿美元发展技术和工业基础设施，成为世界领先的制造业国家。在同一时期，美国在世界各地发动的无数场战争和800个军事基地上花费了同样的9万亿美元。澳大利亚智库ASPI在一份研究报告中得出结论，中国目前在90%的关键技术研究方面处于世界领先地位。ASPI的关键技术追踪系统根据在前10%的研究论文中出现的次数对各国的创新能力进行排名。ASPI专注于人工智能、量子计算、生物技术、机器人、无人机、卫星、网络和通信等一系列领域的关键技术。据ASPI称，中国目前在64项关键先进技术中的57项研究中处于领先地位。报告发现，在短短二十年内，中国和美国实际上已经互换了研究领域的绝对领先地位。2007年，中国仅在64项关键技术中的3项上领先，但排名已大幅上升，取代了美国，后者目前仅在64项关键技术中的7项上处于领先地位。联合国工业发展组织（UNIDO）在一份新报告中预测，到2030年，中国将占世界工业产值的45%，高于2000年的6%。尽管美国征收关税和进口限制，但中国的贸易顺差在2024年全年仍增长至近1万亿美元。最终数字为9920亿美元，比上一年增长了21%。中国贸易顺差的巨额规模和稳步增长反映了其对技术和工业发展的长期巨额投资。
鉴定遗传性卵形黑色素瘤的新候选基因：IGCMU试验
方法：这项在Jean Perrin中心进行的单中心研究将涉及50例UM患者的外显子组测序，这些患者在BAP1或MBD4基因中没有已知的致病变异。主要目标是鉴定UM患者中与遗传癌易感性相关的新型候选基因。将进行多步生物信息学分析，以识别感兴趣的基因。次要目标是探索已知与其他癌症有关的基因，这已经描述了紫抗体黑色素瘤的发生，但尚未完全建立关联。该研究已于2024年10月开始，患者招募持续了12个月。未计划随访期，但是遗传分析的持续时间估计为六个月，最终研究报告预计到2026年10月。
选择GCM：选择物种分布建模的一般循环模型
clessdist_gcms。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2 compare_gcms。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 cor_gcms。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>5 dist_gcms。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>6 env_gccms。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>7 Flatten_GCM。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。8 HCLUST_GCM。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 import_gcms。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 kmeans_gcms。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 mounts_gcms。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12个OPTK_GCM。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 summary_gcms。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15变换_gcms。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 WorldClim_Data。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17
AES/GCM 加密单元 (AGU)
加密和解密接口是分开的，数据包可以同时传递到 AGU 进行加密和解密。此 AGU 与国际空间站使用的访问飞行器通用通信协议以及其他 AES-GCM 链路完全兼容。一对 AGU 可用于保护一个通道。
基于图形的 CMOS 晶体管紧凑建模 (GCM)，用于高效参数提取：一种机器学习方法
CMOS晶体管的紧凑建模是硅制造和电路仿真之间的重要桥梁[1]。为了捕捉器件物理的复杂性，必须在紧凑模型中引入越来越多的模型参数，这对参数提取和仿真效率提出了巨大挑战。为了提取CMOS晶体管的模型参数，已经提出了一种基于机器学习的方法[2,3]。此外，人工神经网络（ANN）已用于通用晶体管行为的紧凑建模[4,5]。然而，由于没有明确的物理意义，这种人工神经网络（ANN）会阻碍模型的可扩展性和效率。因此，开发一种紧凑、可扩展、计算高效的CMOS晶体管模型势在必行。
选择CMIP6全球气候模型（GCMS）用于协调的区域气候降尺度实验（CORDEX）在东南ASI上的动力学缩小
摘要。降低全球气候模型（GCMS）的范围是区域尺度上明智的决策所需的关键高分辨率数据。但是，没有选择最合适的GCM的统一方法。在东南亚（海）上，观察结果很少，并且具有较大的不确定性，使GCM选择复杂化，尤其是降雨。为了指导此选择，我们将标准化的基准测试框架选择CMIP6 GCM，以在海上进行Dy-Namical缩小缩小，以解决当前的观测局限性。该框架通过两步过程来识别用途模型：（a）选择在模拟降雨基本特征时满足最低性能要求的模型（例如偏见，规范模式，年度周期和趋势）和（b）从（a）中选择模型，以进一步评估是否捕获了可变性模式的关键降水驱动因素（季风）和远程连接，即厄尔尼诺 - 南方振荡（ENSO）和印度洋偶极子（IOD）。GCM通常表现出湿的偏见，尤其是在婚姻大陆的复杂地形上。从第一个步骤进行的评估确定了32个GCM中的19个，这些GCM符合我们在模拟降雨中的最低性能。这些模型还可以同意捕获大气循环和远程连接，并在该地区具有可变性模式，但高估了它们的强度。最终，我们确定了八个GCM，以达到我们的绩效期望。有明显的高 -