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科学报告_afghanistan，伊朗，巴基斯坦洪水2024
同样，4月16日，隆起的雨水和河流溢出在伊朗东南部的锡斯坦和巴尔奇斯坦，克尔曼和霍莫尔甘省造成了严重的破坏（伊朗国家抵抗委员会，2024年4月18日）。这些洪水导致停电，仅在查巴哈尔（Chabahar）隔离了20多个村庄，并破坏了该地区其他300个村庄的通讯。位于锡斯坦和巴尔奇斯坦省的查巴哈尔，河流洪水对道路，农业和城市地区造成了广泛的破坏，切断了通往73个村庄的通道（伊朗全国抵抗委员会，2024年4月18日）。本赛季的最后一个风暴系统之一可能导致倾盆大雨，主要是阿富汗和土库曼斯坦以及伊朗东部地区。5月15日，在伊朗东北部的Mashhad降雨约38毫米（1.5英寸）的雨水落下，杀死了7人（Al-Monitor，2024年5月16日）。
通过科学和物理知识的机器学习降低模型来加速数值模拟
○ITHACA，实时高级计算应用程序，是整合已经建立了良好的CSE/CFD开源软件○RBNICS作为新手ROM用户（培训）的教育计划（FEM）。○ Argos A dvanced R educed order modellin G O nline computational web server for parametric S ystems ○ PINA a deep learning library to solve differential equations ○ EzyRB data-driven model order reduction for parametrized problems ○ PyDMD a Python package designed for Dynamic Mode Decomposition ( in collaboration with University of Texas, CERN, and University of Washington)
tcl-net：具有频率域融合和多角度注意的轻巧有效的飞行网络
摘要。朦胧的图像带来了一个具有挑战性的问题，由于信息丢失和颜色失真而遭受。当前的基于深度学习的去悬式方法通过增加网络深度来增强性能，但会导致大量参数开销。同时，标准卷积层集中在低频细节上，通常会说出高频信息，这阻碍了模糊图像中提出的先前信息的有效利用。在本文中，我们提出了TCL-NET，这是一个轻巧的飞行网络，该网络强调了频域特征。我们的网络首先包含一个用于提取高频和低频内形式的所谓层，该层是针对原始模糊图像的快速变压器专门设计的。同时，我们设计了一个频率域信息融合模块，该模块将高频和低频信息与后续卷积层的卷积网络作品集成在一起。此外，为了更好地利用原始图像的空间信息，我们引入了一个多角度注意模块。使用上述设计，我们的网络以仅0.48MB的总参数大小实现了出色的性能，与其他最先进的轻量级网络相比，参数的数量级降低了。
科学报告迪拜洪水
Mariam Zachariah，Grantham研究所 - 气候变化与环境，伦敦帝国学院，英国，乔伊斯·基穆泰（Grantham Institute），格兰瑟姆研究所 - 气候变化与环境，伦敦帝国学院，英国克莱尔·巴恩斯（Clair Barnes），格兰瑟姆研究所 - 气候变化和环境变化，伦敦伦敦帝国帝国学院，英国伦敦帝国伦敦，伦敦，伦敦，伦敦，帝国帝国，imperiage andirim in the Invorymity clanne andir i i。大气与气候科学研究所，苏黎世，瑞士曼苏尔·阿尔马兹罗伊（Almazroui），气候变化卓越研究中心（CECCR），国王阿卜杜勒齐兹大学，吉达，苏达拉阿拉伯，罗伯特·阿拉伯，罗伯特·沃塔德，皮埃尔·西蒙·拉普拉斯，cnrs，cnrs，sorbonne fimimiate，sorbonne fimimiate zy fimimiate，pacium fillimate zue fimimife维多利亚州，荷兰皇家气象研究所（KNMI），荷兰荷兰·马马马·瓦赫伯格（De Bilt），红十字会红色新月气候中心，海牙海牙（Hague德国柏林）法哈德·赛义德（Fahad Saeed），气候分析，德国柏林；天气和气候服务，伊斯兰堡，巴基斯坦弗里德里克E.
DECIMER.ai - 用于科学出版物中自动光学化学结构识别、分割和识别的开放平台
在过去的几十年中，描述化学结构的出版物数量稳步增加。然而，目前大多数已发表的化学信息在公共数据库中都无法以机器可读的形式获得。以更少的人工干预方式实现信息提取过程的自动化仍然是一个挑战——尤其是化学结构描述的挖掘。作为一个利用深度学习、计算机视觉和自然语言处理方面的最新进展的开源平台，DECIMER.ai（化学图像识别深度学习）致力于自动分割、分类和翻译印刷文献中的化学结构描述。分割和分类工具是同类中唯一公开可用的软件包，光学化学结构识别 (OCSR) 核心应用程序在所有基准数据集上都表现出色。这项工作中开发的源代码、训练模型和数据集均已在许可下发布。DECIMER Web 应用程序的一个实例可在 https://decimer.ai 获得。
有效合成了富含硫硫的化合物...
对形成碳键的新方法的探索，导致结构新颖的桥接化合物的合成对科学界而言至关重要。许多桥接化合物是众所周知的天然产物和生物活性支架的部分结构，并且也是许多反应中的剂量[1]（图1）。桥接分子的结构唯一性，例如它们的设计，异常对齐和诱人的化学反应，具有较小的桥梁群体鼓励我们检查其独特的有机，猜想和光谱研究[2]。设计一种连贯的策略来访问桥接化合物的综合策略的令人震惊的综合挑战，该化合物具有非保障的热力学稳定性，在合成化学家中产生了好奇心[3]。在桥位的杂原位的紧张的杂循环部分的合成是一项迷人的合成工作，由于兴高采烈以及许多有用的特性，与碳环糖化合物相比，由于兴高采烈以及许多有用的特性，它一直在获得大量的cur现利息[4]。在1928年，奥托·迪尔斯（Otto Diels）教授和他的学生库尔特·奥尔德（Kurt Alder）报告了关于合成的[4Þ2]环加成反应的开创性工作
基因组级别的八分化 -
摘要古老的茶厂是珍贵的自然资源和茶叶遗传多样性的来源，对于研究植物的进化机制，多样化和驯化而具有巨大的价值。古老的茶叶植物之间的总体遗传多样性以及自然选择期间发生的遗传变化仍然很少理解。在这里，我们报告了由120个古代茶厂组成的八个不同群体的基因组重新陈述：来自吉州省的六组和云南省的两个团体。基于8,082,370个鉴定的高质量SNP，我们构建了系统发育关系，评估了种群结构并进行了全基因组关联研究（GWAS）。我们的系统发育分析表明，120个古老的茶厂主要聚集在三组和五个单个分支中，这与主成分分析（PCA）的结果一致。基于遗传结构分析，将古老的茶水进一步分为七个亚群。此外，发现古老的茶叶植物的变化不会因外部自然环境或人工育种的压力而降低（非同义/同义词= 1.05）。通过整合GWA，选择信号和基因功能预测，四个候选基因与三个叶片性状显着相关，并且两个候选基因与植物类型显着相关。这些候选基因可用于进一步的功能表征和茶植物的遗传改善。
通过群集掩模的有效视力语言预训练
图像包含大量冗余信息，使其具有挑战性地在大规模上从它们中有效地了解它们。最近的工作通过在视觉语言构想学习期间掩盖图像贴片来解决这个问题[15,33,36,70]。一种简单的方法是随机放下大部分斑块，通过降低每个训练迭代中的计算成本和记忆使用量，从而更有效地培训训练[36]。替代策略是掩盖语义相关的贴片[15，33，70]，例如属于同一对象的贴片。这迫使学习的模型预测从上下文中描述缺少场景结构的单词，从而改善了学识渊博的表示。但是，这种方法需要一种单独的机制来将语义重新贴定的补丁分组在一起，这为学习过程增加了相当大的复杂性，并且计算上很昂贵。我们提出了一种简单的掩盖策略，用于避免这些缺点的多模式对比学习。在训练期间，我们掩盖了斑块的随机簇（图1）。对于此聚类，我们将Patches的原始RGB值用作特征表示。我们的方法利用了一个事实，即视觉相似性的简单度量通常可以限制相干的视觉结构，例如对象部分[18，53]，
与区块链和AI的可扩展，安全和有效组合合并的下一代平台，该平台合并了工资访问（EWA）。
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初级研究员科学家-BioCat
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