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具有边界惩罚的扰动dirichlet能量的最小化器的对称性
摘要。我们考虑域ω的s 2值图r n最小化了dirichlet能量的扰动，并在ω和水平惩罚上对∂Ω进行垂直惩罚。我们首先显示了使用庞加莱型不平等的物理参数在特定范围内的普遍常数配置的全球最小值。然后，我们证明任何能量最小化器将其值都带入球体s 2的固定半梅里德人，并将最小化器的唯一性推断为适当的对称组的作用。我们还证明了具有不同惩罚的最小化器的比较原则。最后，我们将这些结果应用于球上的问题，并显示最小化器的径向对称性和单调性。在尺寸n = 2中，我们的结果可以应用于列纤维液体中的列液晶和微磁能的Oseen-Frank能量。
面向人机协作混合教育的自动边界检测论文
最近的大型语言模型 (LLM)，例如 ChatGPT，在提供特定指令时已经能够生成类似人类的流畅响应。在承认技术进步带来的便利的同时，教育工作者也担心学生可能会利用 LLM 完成写作作业并将其冒充为原创作品。尽管许多 AI 内容检测研究都是由于这种担忧而开展的，但大多数先前研究将 AI 内容检测建模为分类问题，假设文本要么完全由人类编写，要么完全由 AI 生成。在这项研究中，我们在一个很少探索但现实的环境中调查了 AI 内容检测，其中要检测的文本由人类和生成性 LLM 协作编写（为简单起见称为混合文本）。我们首先将检测任务形式化为从给定的混合文本中识别人类编写的内容和 AI 生成的内容之间的过渡点（边界检测）。我们通过从学生写的原始文章中随机删除部分句子，然后指示 ChatGPT 填写不完整的文章，构建了一个混合文章数据集。然后我们提出了一种两步检测方法，其中（1）在编码器训练过程中将 AI 生成的内容与人类编写的内容分开；（2）计算每两个相邻原型之间的距离（原型是嵌入空间中混合文本中一组连续句子的平均值），并假设两个相邻原型之间存在边界，这些原型彼此距离最远。通过大量实验，我们观察到以下主要发现：（1）所提出的方法在不同的实验设置中始终优于基线方法；（2）编码器训练过程（即上述两步方法的第一步）可以显着提高所提出方法的性能； （3）在检测单边界混合型文章的边界时，通过采用相对较大的原型大小（即计算原型所需的句子数量），可以增强所提出的方法，从而使域内评估的结果提高了 22%（相对于最佳基线方法），域外评估的结果提高了 18%。
模拟大气边界层的小尺度风洞的开发
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Protran House，边界路，黑色岩石，Brighton BN2 5TJ
可持续使用资源；减少污染；确保我们不会促进国内或国外生物多样性的丧失，并赋予当地社区改善公交服务的能力；通过鼓励更健康的运输习惯来提高当地社区的健康；鼓励整个供应链中的可持续采购开发一种商业模式，鼓励所有利益相关者（股东，员工和当地社区）共同努力，以实现业务目标；与其他企业合作，共同开拓新计划，以实现我们的目标；提高对可持续性的认识，以激发员工，客户，供应商，合作伙伴，其他组织和整个社区，以实现更美好的未来。
YANG-MILLS理论中的全球仪表对称性和空间渐近边界条件
在阳米尔斯仪表上的欧几里得凯奇表面表面表面含有直接经验意义的仪表对称性组通常被认为是g des = g des = g i /g∞0，其中g i是一个具有边界的符号对称性和g∞0是其由构成理论构成的构成的构成的转化。这些群体分别被识别为渐近变化的仪表变换，以及渐近身份的量规变换。在Abelian案例中G = U（1）然后将其标识为全球仪表对称组，即u（1）本身。然而，在数学上还是概念上，这一说法的已知派生都是不精确的。我们针对阿贝里安和非亚伯仪理论严格得出了物理量规组。我们的主要新观点是，限制g i的要求不仅源于能量的有限，而要依赖于Yang-Mills理论的Lagrangian的要求，以在切实的捆绑包上定义以配置空间。此外，我们解释了为什么商恰好由每个同型类别的全球仪表组的副本组成，即使各种规范变换显然具有不同的渐近速率收敛速率。最后，我们在框架中考虑了Yang-Mills-Higgs理论，并表明渐近边界条件在不间断和破碎的相处有所不同。1
广义边界移位积分纵向评估脊髓萎缩
a 医学图像计算中心 (CMIC)，伦敦大学学院医学物理与生物工程系，90 High Holborn，伦敦，WC1V 6LJ，英国 b 核磁共振研究单位，女王广场 MS 中心，神经炎症系，伦敦大学学院女王广场神经病学研究所，脑科学学院，伦敦，罗素广场，伦敦，WC1B 5EH，英国 c 加泰罗尼亚开放大学电子健康中心，西班牙巴塞罗那 d 多发性硬化症临床护理和研究中心，费德里科二世大学神经科学系，意大利那不勒斯 e 史密斯学院，美国马萨诸塞州北安普敦 f 医学图像计算中心 (CMIC)，伦敦大学学院计算机科学系，90 High Holborn，伦敦，WC1V 6LJ，英国 g 生物医学工程与成像科学系，伦敦国王学院，英国 h 放射学与核医学系，自由大学医学中心，荷兰阿姆斯特丹 i 脑 MRI 3T , UKCenter、IRCCS Mondino 基金会，意大利帕维亚 j 意大利帕维亚大学脑与行为科学系
海洋垂直混合：审查和具有非局部边界层参数化的模型
摘要。如果未解决的物理学的模型参数化（例如上海混合过程的种类）将在对气候重要的时间和空间范围内保持范围很大，则必须强烈基于物理。的观察，理论和海洋垂直混合模型。确定了两种不同的机制：在各种表面强迫条件下（稳定，不稳定和风驱动），在表面附近的边界层中混合海洋混合，以及由于内部波，剪切不稳定性和双重扩散而导致海洋内部混合（由不同的热和盐分子扩散速率引起）。通常应用于上大洋的混合方案不包含一些潜在的边界层物理。因此，开发了海洋边界层混合的新参数化，以适应某些物理学。它包括一个用于确定边界层深度h的方案，其中对散装理查森数字的垂直剪切的湍流有参数为参数。给出了整个边界层中扩散性和非局部传输的表达式。扩散率是与表面层中湍流的模拟理论一致的，并且受其及其垂直梯度均与H处的内部值相匹配的条件。然后对此非局部“ k剖面参数化”（kpp）进行验证，并将其与替代方案（包括其大气相对）进行比较。它最重要的功能是
深度学习衍生的行星边界层高度从传统的气象测量
摘要。行星边界层（PBL）高度（PBLH）是各种流星和气候研究的重要参数。本研究提出了一个多结构深神经网络（DNN）模型，该模型可以通过整合早晨的温度纤维和表面气象观测来估计PBLH。DNN模型是通过利用富含的PBLH数据集而开发的，该数据集是从长期存在的辐射记录中得出的，并以高分辨率的微脉冲激光雷达和多普勒激光雷达观测来增强。我们以10个成员的合奏访问DNN的性能，每个成员都有独特的隐藏结构，从1994年到2020年，在南部大平原上共同产生了强大的27年PBLH数据集。各种气象因素对PBLH的影响是通过重要性测试严格分析的。此外，还评估了DNN模型的准确性，以针对辐射观测值进行评估，并与传统的遥感方法并置，包括多普勒激光雷达，天花板，拉曼激光雷达和微脉冲激光雷达。DNN模型在各种条件下表现出可靠的性能，并且相对于遥感方法表现出较低的偏见。此外，最初在普通区域进行训练的DNN模型在应用于山羊山（Green Ocean Amazon; Tropical Rainforest）和Cacti（云，Aerosol和Aerosol，Aerosol和复杂的地形相互作用; Middle lat Lattlative Mountains; Middle Lattlative Mountains）活动中遇到的异质地形和气候时，表现出显着的适应性。这些发现证明了深度学习模型在估计PBLH中的有效性，增强了我们对边界层过程的理解，对改善PBL在天气预测和气候建模中的表示的影响。
347H不锈钢
摘要：奥氏体347H不锈钢提供了极端操作条件（例如高温）所需的出色的机械性能和耐腐蚀性。由于组成和过程变化而导致的微观结构的变化有望影响其特性。识别微观结构特征（例如晶界）因此成为过程微观结构 - 循环中的重要任务。应用基于卷积神经网络（CNN）的深度学习模型是一种强大的技术，可以自动以自动化方式从材料显微照片中检测特征。与微观结构分类相反，分割任务的监督CNN模型需要像素的注释标签。但是，分割任务的图像的手动标记为在合理的时间范围内以可靠且可重复的方式生成培训数据和标签的主要瓶颈。尤其是，要通过更换合金组成来更快的材料发现，需要加快微观结构表征。在这项研究中，我们试图通过利用多模式显微镜直接生成标签而不是手动标记来克服此类局限性。我们将347H不锈钢的扫描电子显微镜（SEM）作为训练数据和电子反向散射衍射（EBSD）显微照片作为晶粒边界检测作为语义分割任务的像素标签。通过考虑一组深CNN体系结构来评估我们方法的生存能力。此外，我们发现幼稚的像素分割会导致较小的间隙和预测的晶界图中缺少边界。我们证明，尽管在两种模式之间的数据收集过程中产生了仪器漂移，但该方法在使用手动标记的类似分割任务中执行了相当的性能。通过在模型训练期间合并拓扑信息，晶粒边界网络和分割性能的连通性得到改善。最后，通过对下游任务的准确计算来预测潜在的谷物形态分布，这是微观结构表征的最终感兴趣。