水中的trip含量的抽象建模是一种有意义的方法,可以评估气候模型中水周期的表示,因为它可以追溯水周期内和储层之间的通量(平流层,对流层和海洋)。在这项研究中,我们介绍了在大气通用循环模型(AGCM)MIROC5 -ISO中的自然trimatium及其在1979 - 2018年期间的模拟。由于最近发表的trium生产计算,我们能够首次研究与11年太阳能周期对降水中Tritium的自然产量产生的影响。miroc5 -iso正确模拟了对降水中tri的大陆,纬度和高度影响。与平流层 - 对流层交换相关的季节性trip含量峰值也可以准确地模拟时间安排,即使MiroC5 -ISO低估了变化的幅度。div> div> div> div> div> div> div> div> div> div> div> div> div> div> div>与在南极洲的沃斯托克(Vostok)的观察结果一致,例如,我们的模拟表明,内部气候变异性在极性沉淀中在tritium中起重要作用。由于其对南极涡流的影响,南环模式增强了生产成分对南极降水的trim的影响。在格陵兰岛,由于北大西洋振荡对湿度条件的影响,在降水中检测到降水中11年太阳周期的东 - 西对比。
HAMON FZCO,研发摘要这项工作提出了一个广义梯度估计器,该梯度估计器优化了涉及已知或黑框函数的期望,用于离散和连续的随机变量。我们合成并扩展了用于构建梯度估计器的标准方法,提供了一个框架,该框架会产生最小的计算开销。我们提出的方法证明了各种自动编码器的有效性,并引入了对加强学习,适应离散和连续的动作设置的直接扩展。实验结果揭示了提高的训练性能和样本效率,突出了我们在各个领域中估计器的实用性。未来的应用程序包括具有复杂注意力机制的培训模型,具有非差异可能性的连续远值模型,以及将我们的方法与现有方差减少技术和优化方法相结合。关键字:梯度估计,变异自动编码器(VAE),增强学习,重新聚集技巧,控制变体,策略梯度方法1。简介基于坡度的增强支持AI中的推进和支持学习。反向传播[16,19,12]的数字确定了可区分目标的斜率,而重新聚集技巧[24,4,4,13]赋予了概率模型的实际改进。尽管如此,许多目标需要斜率进行反向传播,例如,支持学习的黑盒能力[18]或离散抽样的不连续性[7,2]。[22]通过持续的放松提出了一个有思想的,低裂开的评估者。2。正在进行的技术通过角度评估者(包括艺人专家方法[21]和持续放松[7,2]来解决这一问题。我们通过学习基于大脑网络的控制变量来扩大这一点,即使没有一致的放松,也可以产生较低的,公平的评估材料,例如在支持学习或黑盒改进中。背景2.1。倾斜度估计器简化边界θ扩大支持学习中显示的假设(预期奖励Eτ〜π [r])和休眠变量模型(增强p(x |θ)= e p(z |θ)[p(x | z)])。我们增强L(θ)= E P(B |θ)[F(B)]。(1)
1.2该地点位于Fossetts Way的南部和西部。目前,它是未开发的,空地历史上用于农业目的的。到达该地点的北部是福塞特(Fossetts)的道路,到达东部的是中世纪的绿色巷,上面有福塞特(Fossetts)。南部是一个大圆形围墙,被称为Pritterwell Camp,这是一座预定的纪念碑(SM)。 在该地点的西部是未开发的,空的,以前的农业土地。 已授予计划许可,以根据参考17/00733/FULM重新开发西方的站点,其中包括搬迁Southend United Football Club。 到目前为止尚未开始。 在现场规划许可的北部,罗奇福德区议会授予了参考11/00224/TIME三个外部训练球,全天候泛滥的洪水训练场和地面汽车停车场。 在该地点的南部,SM超出了一个外地零售区,设有Waitrose超市和汽油站,B&Q,一个由3个商业单元和韦尔斯利医院的露台。 在网站的东部,除了福塞特(Fossetts)之外,已授予了计划许可,以实现221个单位的住宅开发(参考21/00711/fulm),并且该开发项目已在此站点上开始。 从Fossetts Way的车辆通道已在该地点北部建造。南部是一个大圆形围墙,被称为Pritterwell Camp,这是一座预定的纪念碑(SM)。在该地点的西部是未开发的,空的,以前的农业土地。已授予计划许可,以根据参考17/00733/FULM重新开发西方的站点,其中包括搬迁Southend United Football Club。到目前为止尚未开始。在现场规划许可的北部,罗奇福德区议会授予了参考11/00224/TIME三个外部训练球,全天候泛滥的洪水训练场和地面汽车停车场。在该地点的南部,SM超出了一个外地零售区,设有Waitrose超市和汽油站,B&Q,一个由3个商业单元和韦尔斯利医院的露台。在网站的东部,除了福塞特(Fossetts)之外,已授予了计划许可,以实现221个单位的住宅开发(参考21/00711/fulm),并且该开发项目已在此站点上开始。从Fossetts Way的车辆通道已在该地点北部建造。
摘要 从儿童期到青少年期,大脑经历了深刻的结构和功能转变。越来越多的证据表明,神经发育以分层的方式进行,其特点是大脑区域和网络中的成熟模式不同。然而,大脑活动内在时空传播的成熟仍未得到充分探索。本研究旨在通过描述从儿童期到成年早期的时空传播来弥合这一空白。通过利用最近开发的捕捉时间滞后动态传播的方法,我们沿着三个轴描述了内在动态传播:感觉联想 (SA)、“任务正”到默认网络 (TP-D) 和躯体运动视觉 (SM-V) 网络,这些网络从儿童期到成年早期逐渐发展为类似成人的大脑动态。重要的是,我们证明,随着参与者的成熟,SA 和 TP-D 传播状态的出现时间会延长,这表明他们在这些状态下花费的时间更长。相反,SM-V 传播状态的流行率在发育过程中下降。值得注意的是,沿 SA 轴自上而下的传播表现出与年龄相关的发生率增加,与自下而上的 SA 传播相比,它更能预测认知分数。这些发现在两个独立的队列(总共 N = 677)中得到了复制,强调了这些发现的稳健性和普遍性。我们的研究结果为青少年时期成人样功能动态的出现及其在支持认知方面的作用提供了新的见解。关键词:神经发育、fMRI、皮质发育、动态大脑活动、青春期、自上而下处理
Blaise Ravelo 1,IEEE 会员,Mathieu Guerin 2,IEEE 会员,Jaroslav Frnda 3,4,IEEE 高级会员,Lala Rajaoarisoa 5,IEEE 会员,以及 Wenceslas Rahajandraibe 2,IEEE 会员 1 南京信息工程大学电子信息工程学院,江苏南京 210044 2 艾克斯-马赛大学、法国国立科学研究院、土伦大学,IM2NP UMR7334,13007 马赛,法国 3 日利纳大学交通运输与通信运营与经济学院定量方法与经济信息学系,01026 日利纳,斯洛伐克 4 奥斯特拉发 VSB 技术大学电气工程与计算机科学学院电信系,70800 奥斯特拉发,捷克共和国 5 IMT Nord Europe,里尔大学,数字系统中心,F-59000 里尔,法国
我们考虑香农相对熵的扩展,称为 f -散度。三个经典的相关计算问题通常与这些散度有关:(a) 根据矩进行估计,(b) 计算正则化积分,和 (c) 概率模型中的变分推断。这些问题通过凸对偶相互关联,并且对于所有这些问题,在整个数据科学中都有许多应用,我们的目标是计算上可处理的近似算法,这些算法可以保留原始问题的属性,例如潜在凸性或单调性。为了实现这一点,我们推导出一系列凸松弛,用于从与给定特征向量相关的非中心协方差矩阵计算这些散度:从通常不易处理的最佳下限开始,我们考虑基于“平方和”的额外松弛,现在它可以作为半定程序在多项式时间内计算。我们还基于来自量子信息理论的谱信息散度提供了计算效率更高的松弛。对于上述所有任务,除了提出新的松弛之外,我们还推导出易于处理的凸优化算法,并给出了多元三角多项式和布尔超立方体上的函数的说明。
摘要。疾病进展模型对于理解退行性疾病至关重要。混合效应模型一直用于模拟临床评估或从医学图像中提取的生物标志物,允许在任何时间点进行缺失数据的填补和预测。然而,这种进展模型很少用于整个医学图像。在这项工作中,变分自动编码器与时间线性混合效应模型相结合,以学习数据的潜在表示,使得各个轨迹随时间遵循直线,并以一些可解释的参数为特征。设计了一个蒙特卡罗估计器来迭代优化网络和统计模型。我们将此方法应用于合成数据集,以说明时间依赖性变化与受试者间变异性之间的分离,以及该方法的预测能力。然后,我们将其应用于来自阿尔茨海默病神经影像计划 (ADNI) 的 3D MRI 和 FDG-PET 数据,以恢复大脑结构和代谢改变的详细模式。
量子状态的实时和想象的时间演变是研究量子动态,准备接地状态或计算热力学可观察物的强大工具。在近期设备上,各种量子时间演变是这些任务的有前途的候选人,因为可以量身定制所需的电路模型以权衡可用的设备功能和近似准确性。但是,即使可以可靠地执行电路,由于量子几何张量(QGT)的计算,变异量子时间演化算法对于相关系统大小而迅速变得不可行。在这项工作中,我们通过利用双重公式来规避对QGT的明确评估来解决这个缩放问题。我们演示了海森伯格汉密尔顿的时间演变的算法,并表明它以标准变化量子时间演化算法的成本的一小部分准确地重现了系统动力学。作为量子假想时间演变的应用,我们计算了Heisenberg模型的热力学观察到的每个位置的能量。
关于保护自然栖息地和野生动植物的栖息地指令(92/43/EEC)(“栖息地指令”为栖息地和物种提供法律保护,其中第 3 至 9 条为欧盟范围内的被称为 Natura 2000 站点网络的站点网络提供立法保护。Natura 2000 是一个保护区网络,包括特别保护区 (SAC) 和特别保护区 (SPA)(在本报告中称为欧洲站点)。SAC 是根据栖息地指令指定的保护区。它们是高质量的站点,对保护大量栖息地和物种做出了重大贡献。
