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CMIP6中陆生碳循环的表示
摘要。在气候模型中对碳循环的仿真由于对气候变化的影响很重要，但是在以前的模型中发现了许多弱点。 参与耦合模型对比项目第6阶段（CMIP6）的地球系统模型（ESMS）中土地碳循环表示的改进，包括对碳和ni-trogen周期的互动处理，改善了光合作用的光合作用和土壤水文学。 为了评估这些模型发展对全球碳循环AST的影响，将Earth System模型评估工具（ESMVALTOOL）扩展为比较CO 2-浓度 - 浓度和CO 2发射驱动的历史模拟，从CMIP5和CMIP6和CMIP6与观察数据集进行了比较。 特定的重点是在有和没有交互式陆氮循环的模型中的差异。 超出了CMIP5中光合作用（GPP）的光合作用（GPP），在CMIP6中大部分分析了具有交互式氮循环的参与模型，但保留模型。 这表明包括营养限制的重要性。 模拟叶片区域内（LAI）仍然具有挑战性，并且在CMIP5和CMIP6中均具有较大的模型。 在ESM中，在CMIP5和CMIP6多模型均值中，全球平均土地碳吸收（NET BIOME生产力（NBP））很好地回复了。 但是，这是北半球NBP低估的结果，这是由概论所补偿的在气候模型中对碳循环的仿真由于对气候变化的影响很重要，但是在以前的模型中发现了许多弱点。参与耦合模型对比项目第6阶段（CMIP6）的地球系统模型（ESMS）中土地碳循环表示的改进，包括对碳和ni-trogen周期的互动处理，改善了光合作用的光合作用和土壤水文学。为了评估这些模型发展对全球碳循环AST的影响，将Earth System模型评估工具（ESMVALTOOL）扩展为比较CO 2-浓度 - 浓度和CO 2发射驱动的历史模拟，从CMIP5和CMIP6和CMIP6与观察数据集进行了比较。特定的重点是在有和没有交互式陆氮循环的模型中的差异。超出了CMIP5中光合作用（GPP）的光合作用（GPP），在CMIP6中大部分分析了具有交互式氮循环的参与模型，但保留模型。这表明包括营养限制的重要性。模拟叶片区域内（LAI）仍然具有挑战性，并且在CMIP5和CMIP6中均具有较大的模型。在ESM中，在CMIP5和CMIP6多模型均值中，全球平均土地碳吸收（NET BIOME生产力（NBP））很好地回复了。但是，这是北半球NBP低估的结果，这是由概论所补偿的
代表以工程为重点的儿童文学
抽象的儿童的图画书长期以来被理解为探索儿童生活，经历和身份的各个方面的有力媒介，这些媒介是使孩子们看到自己反射的媒介，因为他们可以通过这些窗户深入了解他人的经历，并在孩子们与故事与故事相连时，以有意义的方式与他人相连。利用一种关键的内容分析方法，这项研究研究了当代儿童图画书中发现的身份标记和工程实践，并以工程为重点。分析产生了关键主题，这些主题突出了孩子可以通过视觉图像和故事情节互动并连接到角色和工程内容的方式。作为审查的书籍具有有限的社会，文化和人格身份表征，研究结果对幼儿教育工作者的影响有影响，因为它们强调了肯定和将工程和设计工作与学生在班上学生的多样化，多方面的身份相关的重要性。这项研究的建议呼吁通过包括以工程为重点的儿童文学来扩展传统的教室建设和建筑体验，以增强和扩展儿童对设计和工程工作的理解。
用于可组合行为表示的 AI 测试平台框架
*Connable B 等人，《战斗意志：分析、建模和模拟军事单位的战斗意志》，加利福尼亚州圣莫尼卡：兰德公司，RR-2341-A，2018 年。截至 2021 年 4 月 23 日：
适应于...的空中交通数据的新表示法
摘要 — 空中交通通常以简单的指标来表征，例如在给定区域上空飞行的飞机数量或在时间窗口内飞行的总距离。例如，这些值可用于估计给定控制中心所需的空中交通管制员的粗略数量或进行经济研究。但是，这种方法不适用于更复杂的情况，例如在空域比较或空中交通管制员培训中遇到的情况。本文介绍了一种基于可靠理论框架的交通数据创新表示方法。它将为许多专用于交通分析的工具铺平道路。基于局部协方差的提取，获得了一个具有对称正定矩阵空间中值的网格。它可以作为比较的基础，也可以进行过滤和选择，以获得适合有效复杂性评估的交通状况摘要。
贝叶斯网络的优化量子电路表示
摘要：近年来，人们对量子机器学习的兴趣日益高涨，研究人员积极开发利用量子技术的力量解决各个领域高度复杂问题的方法。然而，由于量子资源有限和固有噪声，在有噪声的中间量子设备 (NISQ) 上实现基于门的量子算法面临着显著的挑战。在本文中，我们提出了一种在量子电路上表示贝叶斯网络的创新方法，专门用于应对这些挑战。我们的目标是最大限度地减少在量子计算机上实现量子贝叶斯网络 (QBN) 所需的量子资源。通过精心设计动态电路中的量子门序列，我们可以优化有限量子资源的利用率，同时减轻噪声的影响。此外，我们提出了一项实验研究，证明了我们提出的方法的有效性和效率。通过在 NISQ 设备上进行模拟和实验，我们表明我们的动态电路表示显著降低了资源需求并增强了 QBN 实现的稳健性。这些发现凸显了我们的方法的潜力，为量子贝叶斯网络在当前可用的量子硬件上的实际应用铺平了道路。
具有定量估计的ODE溶液的概率表示
本文考虑了通过随机树的产生来考虑普通差异方程式（ODES）解决方案的概率表示。我们在方程系数上介绍了足够的条件，以确保在此表示中使用的随机树的功能的集成性和统一性，并对其爆炸时间产生定量估计。这些条件依赖于控制随机树生长的标记分支过程的分析，其中标记可以解释为种群遗传学模型中的突变类型。我们还展示了分支过程爆炸是如何连接到ODE解决方案的存在和独特性的。
量子图像处理 - FRQI 图像表示
顾名思义，量子图像处理是一种利用量子信息技术处理图像的方法。它是量子信息科学领域的一项相对较新的进步，可以确保高效地管理经典图像处理中使用的简单操作。此过程的第一步也是最重要的一步是将经典图像编码为量子图像，这可以通过多种不同的方法完成。本文详细探讨了 FRQI（量子图像的灵活表示），它对图像进行编码以便在量子计算机上表示。FRQI 状态包含有关颜色及其在图像中的各自位置的信息。一旦达到 FRQI 状态，就会对其应用所需的量子图像处理算法，这对于执行整个过程的特定目的是必要的。FRQI 不仅用于图像表示，还用于量子图像处理的各种其他相关任务。在准备好 FRQI 状态后，在 Qiskit 上进行其电路实现和模拟。
通过增强学习
学习表征捕获对世界的非常基本的理解是机器学习的关键挑战。隐藏在数据中的解释因素的层次结构是如此一般的表示，并且可以通过分层VAE实现。然而，培训层次的VAE总是遭受“后塌陷”的苦难，其中数据信息很难传播到更高级别的潜在变量，因此导致层次结构不良。为了解决这个问题，我们首先是从信息理论的角度来减轻后层崩溃的现有方法的缺点，然后突出了正规化的必要性，即在维持不同级别之间的依赖性的同时，将数据信息明确传播到高级潜在变量。这自然会导致提出高级潜在表示作为顺序决策过程的推断，这可能受益于应用强化学习（RL）。将RL的目标与正规化的目标保持一致，我们首先引入了一条跳过的途径，以获取奖励，以评估潜在的潜在表示的信息内容，然后基于它的Q-VALUE函数可能具有正规化的一致优化方向。最后，策略梯度是典型的RL方法之一，用于训练层次VAE，而无需引入梯度估计器。1。简介实验结果坚定地支持我们的分析，并证明我们提出的方法有效地减轻了后塌陷问题，学习了信息的层次结构，获得了可解释的潜在表示，并且在下游任务中明显优于其他基于层次的VAE方法。
TreeMoCo：对比神经元形态表征学习
神经元树的形态是描绘神经元细胞类型、分析大脑发育过程和评估神经系统疾病病理变化的关键指标。传统的分析主要依赖于启发式特征和视觉检查。神经元形态的定量、信息丰富和全面的表示在很大程度上是缺失的，但这是人们所期望的。为了填补这一空白，在这项工作中，我们采用 Tree-LSTM 网络对神经元形态进行编码，并引入一个名为 TreeMoCo 的自监督学习框架来学习不需要标签的特征。我们在来自三个不同公共资源的 2403 个高质量小鼠大脑 3D 神经元重建上测试了 TreeMoCo。我们的结果表明，TreeMoCo 在对主要脑细胞类型进行分类和识别亚型方面都很有效。据我们所知，TreeMoCo 是第一个探索使用对比学习来学习神经元树形态表示的模型。它具有为定量神经元形态分析带来新启示的巨大潜力。代码可在https://github.com/TencentAILabHealthcare/NeuronRepresentation 上找到。