XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemmodelling
模拟测深不确定性
自 S-44 第 4 版 (IHO, 1998) 发布以来，在数据收集和处理过程中对深度测量不确定性进行建模已成为一种常见做法。水文办公室也试图对传统水深测量的不确定性进行建模，以确定其是否适用于各种用途。可以通过各种网格化技术将额外的不确定性引入代表性水深测量模型中，这些技术在测量之间插入深度。本文回顾了测量不确定性的来源，研究了估计传统数据集中不确定性的方法以及通过网格化引入水深测量 (数字高程/深度) 模型 (DEM/DDM) 的不确定性。可以从水深测量/DEM/DDM 不确定性信息中受益的应用包括桥梁风险管理和海啸淹没建模。关键词：水深测量、不确定性、数字高程模型
建模和研究方法
Coulterville 138kV) 50 Battery Storage J1882 Tazewell IL San Jose Rail 138kV 45 Battery Storage J1973 Champaign IL Mira Tap-Sydney 138kV 40 Battery Storage J1975 Coles IL Mattoon West 138kV 40 Battery Storage J2124 Champaign IL Rising 345 kV Bus 1 100 Battery Storage J2159 Clark IL Hutsonville - Neoga 138KV 100* Battery Storage J2161 Fulton IL Ipava 138KV 100* Battery Storage J2170 Clark IL Snyder 345 kV (J1180/J1475 POI) 150 Battery Storage J2195 Fayette IL Ramsey East 138 kV 100 Battery Storage J2197 Clay IL Xenia 345 kV 100 Battery Storage J2375 Macon IL FARADAY 345 KV 100电池存储J2376 Shelby IL 4PANA-4SHELBYVL 138KV 100*电池存储J2377 Peoria Il Bloomington Brokaw Brokaw 345 KV 300电池存储
使用跳投的生成建模
基于得分的扩散模型使用时间转移的扩散过程从未知目标分布中生成样品。这种模型代表了工业应用中的最新方法，例如人造图像产生，但最近注意到，通过考虑具有重尾部特征的注入噪声，可以进一步提高其性能。在这里，我将生成扩散过程的概括性化为一类广泛的非高斯噪声过程。我考虑由标准高斯噪声驱动的前进过程，并以超级强制的泊松跳跃为代表有限的活动莱维过程。生成过程被证明由依赖跳跃幅度分布的广义分数函数控制。概率流ode和SDE配方都是使用基本技术努力得出的，并且用于从多元拉普拉斯分布中得出的跳跃振幅实现。非常重要的是，对于捕获重尾目标分布的问题，尽管没有任何重尾特性，但跳跃延伸拉普拉斯模型的表现就超过了由α-稳定噪声驱动的模型。该框架可以很容易地应用于其他跳跃统计数据，这些统计数据可以进一步改善标准扩散模型的性能。
对...的热建模研究
A 表面 (m2) A 翅片横截面积 (m2) A 1 圆柱体内表面 (m2) A 1 与冷却空气接触的框架壳体表面 (m2) AF in 翅片表面 (m2) A f 框架壳体有效面积 (m2) 热容 (W x sl°C) C p 恒压比热容 (JIK11°C) 外径 (m) 标量因子 热导纳 (WI°C) [G] 导纳矩阵 对流传热系数 (w/ocm2) h f 框架薄膜系数 (WI°Cm2) 长度 (in) hFi „ 翅片薄膜系数 (W/°Cm2) H Fi„ 散热片轴向长度 (m) 电流 (A) k a 层压轴向热导率 (WI°Cm) k r 层压径向热导率 (WI°Cm) k e 表观热导率 (WI°Cm) k i 热导率槽绝缘的导热系数 (WI°Cm) k 翅片 翅片的热导率 (WI°Cm) k 空气 空气的热导率 (WI°Cm) l g 气隙长度 (m) N pr 普朗特数 A r u 努塞尔特数
环境建模和软件
环境科学和地球观察的一个长期目标是使创建语义互连的数据和模型的“模型网”。地理空间模型通常在网络上公开，作为通过异质界面访问的服务。但是，代表称为Model-As-a-Service（MAAS）的范式的实例的此类服务，无法轻易地利用超出其最初使用的服务提供商所定义的。为了克服这一重要限制，并更好地支持透明度，可重复性，可复制性和可重复性（遵循开放科学范式），我们研究了采用模型 - 资源（MAAR）方法，其中模型被认为是一种通用数字资源，因此可以在不同的潜在用途情况下扮演不同的角色。所提出的MAAR框架可以在实现产生环境知识的数字生态系统的实现中发挥重要作用。手稿中讨论了主要的挑战和机遇。
气候的数据驱动建模
项目详细信息：平流层气溶胶是气候系统最重要的强迫之一，通常通过太阳辐射的散射和吸收来导致地球的全球尺度表面冷却。大型火山喷发一直是平流层气溶胶层的主要贡献者，计算廉价的数值模型可用于预测来自火山硫等先例的排放中的气溶胶光学特性和气候强迫。这样的模型对于提供气候模型所需的输入至关重要，并了解平流层气溶胶的过去和未来气候影响。但是，现有模型并不能很好地捕获火山喷发幅度，纬度和羽高度如何调节气溶胶光学特性。此外，持续的气候变化可能会大大改变平流层气溶胶的来源。越来越强烈的野生火力是由快速变暖的推动力，现在通常会产生足够高的羽毛，足以将气溶胶注入平流层。不受控制的气候变化的观点也加强了关于研究和潜在部署平流层气溶胶注入地球工程的争论，以积极冷却我们的星球。
向学校的循环经济 - 见解和最佳...建模水生生态系统
4转换过程的公式31 4.1过程表符号。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32 4.2过程率的典型要素。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。36 4.2.1过程速率的温度依赖性。。。。。。。。。。。。。。37 4.2.2限制物质浓度的过程速率。。。。。。38 4.2.3通过物质浓度抑制过程速率。。。。。。39 4.2.4初级生产的光依赖性。。。。。。。。。。。。。。。41 4.2.5不同食物来源之间的偏好。。。。。。。。。。。。。。。43 4.2.6进程表的示例。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。44 4.3从组成的化学计量衍生。。。。。。。。。。。。。。。。46 4.3.1化学物质符号（给定元素质量分数）的化学计量衍生。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。47 4.3.2从参数化元素质量分数的化学计量衍生。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。52