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电流，海浪波和范围波的贡献对跨珊瑚礁 - lagoon系统的悬浮服务的运输
抽象的珊瑚礁产生了大量碳酸盐沉积物，在整个礁石局部系统中被重新分布。然而，几乎没有理解在整个礁石系统中运输在珊瑚礁外部产生的这种沉积物的特定过程。此外，尚未完全了解的电流，海溶波和省级波浪的独立贡献，这些贡献都不完全了解受礁石的存在的强烈影响。 在这里，我们表明，在礁石系统中，大多数悬浮的沉积物在海床附近运输，有时在振荡性流量过渡期间（即，在海上波浪波频率下的振荡流过渡时（即接近松弛的流动）以及在近海振荡速度阶段的振荡流过渡期间（即接近松弛的流动）在Instellagravity波波频率处悬浮较高。 这些波频率分别有助于悬挂式沉积物的离岸和陆上的运输，但净通量很小。 平均电流是主要的运输机制，并且比Sea-Swell和Instragravity Wave造成了近2个数量级的悬浮液通量。 虽然波可能不是沉积物运输的主要机制，但我们的结果表明它们是海底悬浮液的重要驱动力，并且有助于从礁石到海岸线的沉积物谷物尺寸分配。 随着海浪气候的变化，海平面的上升以及珊瑚礁底栖群落的组成变化，平均电流，海浪波和北极波波的相对重要性可能会发生变化，这将影响在整个礁林系统中重新分布沉积物的方式。的电流，海溶波和省级波浪的独立贡献，这些贡献都不完全了解受礁石的存在的强烈影响。在这里，我们表明，在礁石系统中，大多数悬浮的沉积物在海床附近运输，有时在振荡性流量过渡期间（即，在海上波浪波频率下的振荡流过渡时（即接近松弛的流动）以及在近海振荡速度阶段的振荡流过渡期间（即接近松弛的流动）在Instellagravity波波频率处悬浮较高。这些波频率分别有助于悬挂式沉积物的离岸和陆上的运输，但净通量很小。平均电流是主要的运输机制，并且比Sea-Swell和Instragravity Wave造成了近2个数量级的悬浮液通量。虽然波可能不是沉积物运输的主要机制，但我们的结果表明它们是海底悬浮液的重要驱动力，并且有助于从礁石到海岸线的沉积物谷物尺寸分配。随着海浪气候的变化，海平面的上升以及珊瑚礁底栖群落的组成变化，平均电流，海浪波和北极波波的相对重要性可能会发生变化，这将影响在整个礁林系统中重新分布沉积物的方式。
人工智能三波浪潮中数据和知识的二元性
我们讨论了在过去 30 到 50 年中，仅关注数据的人工智能 (AI) 系统如何受到阻碍，以及知识在开发更智能、更高效的系统方面如何发挥关键作用。事实上，人工智能的巨大进步可以从 DARPA 确定的三次人工智能浪潮中看出。在第一波浪潮中，手工制作的知识一直处于核心地位，而在第二波浪潮中，数据驱动的方法取代了知识。现在，我们看到知识在第三波人工智能浪潮中发挥了重要作用并实现了重大突破，为未来的智能系统奠定了基础，因为它们试图做出类似人类的决策，并寻求成为人类值得信赖的助手和伙伴。我们发现，从各种来源创建的知识越来越广泛，使用从手动到自动化的方式，既可以通过重新利用，也可以通过提取。将知识与统计学习结合使用正变得越来越不可或缺，有助于使人工智能系统更加透明和可审计。我们将基于认知科学，将其与知识和经验在人类智能中的作用进行比较，并讨论新兴的神经符号或混合人工智能系统，在这些系统中，知识是将数据密集型统计人工智能系统的功能与符号人工智能系统的功能相结合的关键推动因素，从而产生更强大的人工智能系统，支持更像人类的智能。数据和知识在人工智能中的作用 数据和知识在人工智能中的作用已经引起了广泛的争论。知识已经以多种不同的方式从数据中合成，或手动编码以模拟我们使用的语言或我们周围世界的工作方式，从而实现感知、查询、预测和解释。我们认为，获取知识的方法和知识形式应该适合使用和应用的环境，没有一刀切的方法。在 20 世纪 80 年代和 90 年代初期的第一次人工智能浪潮中，能够执行超越数字处理的符号计算被认为是智能的标志。随后，在逻辑中对领域知识进行符号编码并利用其进行数据推理成为主要方法。事实上，对于知识表示和推理，发展出了两个独立的阵营和方法：一种声明性方法，其中知识捕捉世界运作的方式，并与知识的使用方式分开；一种程序性方法，其中知识与知识的使用方式交织在一起。换句话说，在前一种情况下，显性知识的获取可以与其使用方式的多种方式清晰地区分开来，而在后一种情况下，知识是隐性的，是特定于应用程序的代码的组成部分。虽然前者从广泛的重用角度来看是有益的，但后者对于在实践中构建有效的实现变得必不可少，因为实践中使用启发式方法将领域知识开发并整合到应用程序代码中 [Neats & Scruffies]。
西伯利亚、中东和……的极端热浪 - ASPRS
Airgon LLC 彻底改变了无人机数据提取 — GeoCue Group, Inc. 的全资子公司 AirGon LLC 宣布推出 Topolyst™，这是一款先进的桌面应用程序，旨在轻松从无人机在建筑和采矿现场收集的点云和/或激光雷达数据中提取信息和衍生产品。Topolyst 的投资回报几乎是立竿见影的 — 以前需要几天时间才能完成的现场数据收集现在借助 Topolyst 强大的自动化工具在几小时内即可完成。PhotoScan 和 Pix4D 等应用程序提供了从密集图像覆盖中生成点云的复杂方法。无人机直接收集激光雷达技术才刚刚兴起。Topolyst 是一套综合工具，它利用这些软件和传感器的数据进行高精度现场测量和体积分析。Topolyst 包括大量可视化模式（平面、剖面、3D）和工具，例如：
电荷密度波由双轴拉伸应力调节
原子的精确排列和性质驱动凝结物质中的电子相变。为了探索这种微弱的联系，我们开发了一种在低温温度下工作的真正双轴机械变形装置，与X射线衍射和运输测量值兼容，非常适合分层样品。在这里我们表明，TBTE 3的轻微变形对其电荷密度波（CDW）具有显着影响，并具有从C到A / C参数驱动的方向转变，A = C附近的微小的同存区域，并且没有空间组的变化。CDW过渡温度t c在a = c 1 r的线性依赖性中，而间隙从共存区域中饱和。这种行为在紧密结合的模型中得到很好的解释。我们的结果质疑RTE 3系统中的间隙和T C之间的关系。此方法为研究中共存或竞争的电子订单的研究开辟了新的途径。
最近的极端冷浪可能不会再次发生...
图1：欧洲冷浪浪潮2012（ECW12）的统计分析。（a）每日平均温度平均温度（TMN10D，黑色）的10天平均时间的时间序列，并拟合了10年和50年的TMN10D回报水平，相应的5-95％置信度范围为5-95％。（b）ECW12期间欧洲的TM异常图（2012年2月2日至11日）。（c）ECW12的年概率，在包括人类影响力（红色）的事实世界中，以及在没有人类影响力的反事实世界中（蓝色）。（d）ECW12在XX年度至2100年（X轴）之间，在事实（红色）和反事实（蓝色）世界之间不发生。在（c）和（d）中，垂直黑线显示了本年度（2023），而垂直虚线则代表事件日期（2012年）。
地形罗斯比浪潮在南方中国海
摘要：使用观测值和高分辨率数值模拟研究了深渊南海（SCS）的地形波浪波（TRW）。这些能量波可以占中央SC中深层边界电流和海拔区域中动能（KE）的40％以上。这一比例甚至可以在北部和南部SC的斜坡上达到70％。TRW诱导的电流表现出柱状（即相位）结构，其中速度向下增加。波特性，例如周期（5-60天），波长（100-500 km）和垂直捕获量表（10 2 –10 3 m），根据SC的环境参数的不同。TRW能量沿陡峭的地形传播，相位传播在海上。trws具有高频的攀岩效果比低频的攀爬效果更强，因此可以进一步上坡。对于具有一定频率的TRW，波长和捕获量表以地形β为主导，而组速度对内部Rossby变形半径更敏感。带有水平剪切的背景循环可以改变TRW的波长和方向，如果流速与组速度相当，尤其是在中部，南部和东部SC中。一个案例研究提出了TRW的两个可能的能源：上层的中尺度扰动和深层的大规模背景循环。前者通过压力工作提供KE，而后者通过斜压不稳定性转移了可用的势能（APE）。
声波如何彻底改变癌症（免疫）......
图 2. 应用于肿瘤的热或机械治疗超声方案的示例。聚焦超声 (FUS) 波（顶部，浅蓝色：代表性声波模式）可调节到消融或亚消融暴露水平，从而对肿瘤组织（棕褐色；红色：血管）产生广泛的生物效应。这些包括（从左到右）血脑/肿瘤屏障 (BBB/BTB) 打开，微泡用于药物或基因 (绿点) 输送；机械破坏（即机械消融）导致细胞膜破坏和组织分馏；热消融导致凝固性坏死，即组织“烧灼”（灰色椭圆）；以及亚消融加热导致高热，即组织“变暖”（粉色）。超声处理可以应用于多种模式，以实现全部或部分肿瘤覆盖（白色箭头）。图中未显示的是其他已知的作用机制，例如放射增敏和声动力疗法。改编自 Curley 等人（2017 年），版权归 Ivyspring International Publisher 所有；根据 Creative Commons Attribution-Noncommercial 4.0 International（CC BY NC 4.0）许可证（creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0）获得许可。
1。辐射：能量作为电磁波或移动
溶解空气浮选（DAF），一种水处理过程。诱导的气体浮选，这是一种水处理过程，通过去除悬浮物（例如石油或固体）来阐明废水（或其他水域）。5。电静态：与固定电荷或田地有关，而不是
电荷密度波由双轴拉伸应力调节
原子的精确排列和性质驱动凝结物质中的电子相变。为了探索这种微弱的联系，我们开发了一种在低温温度下工作的真正双轴机械变形装置，与X射线衍射和运输测量值兼容，非常适合分层样品。在这里我们表明，TBTE 3的轻微变形对其电荷密度波（CDW）具有显着影响，并具有从C到A / C参数驱动的方向转变，A = C附近的微小的同存区域，并且没有空间组的变化。CDW过渡温度t c在a = c 1 r的线性依赖性中，而间隙从共存区域中饱和。这种行为在紧密结合的模型中得到很好的解释。我们的结果质疑RTE 3系统中的间隙和T C之间的关系。此方法为研究中共存或竞争的电子订单的研究开辟了新的途径。