在本文中,我们对生成式预训练 Transformer (GPT) 模型的基础技术进行了全面分析,特别强调了欧几里得距离、空间分类和 GPT 模型功能之间的相互关系。我们的研究首先对欧几里得距离进行彻底检查,阐明其作为量化多维空间中点之间接近度的基本指标的作用。随后,我们概述了空间分类技术,阐明了它们在辨别复杂数据结构中的模式和关系方面的效用。在此基础上,我们深入研究了 GPT 模型的内部工作原理,概述了它们的架构组件,例如自注意力机制和位置编码。然后,我们探索了训练 GPT 模型的过程,详细说明了标记化和嵌入的重要性。此外,我们还仔细研究了欧几里得距离和空间分类在使 GPT 模型能够有效处理输入序列并在各种自然语言处理任务中生成连贯输出方面的作用。最终,本文旨在全面了解欧几里得距离、空间分类和 GPT 模型之间的复杂联系,从而更深入地了解它们对人工智能和自然语言处理进步的集体影响。
在美国,国家海洋和大气管理局(NOAA(https://www.noaa.gov))和本地智能«rm esri(https://www.esri.com/en-us/home),通过创建开放式数据平台,使MAPS-apsips Bboots访问Oceans-aps Bboot,并可以通过访问Oceans-aps的数据来实现Ocean-eachips的潜力,并可以通过digation Bboots进行启用,并Web门户等等。通过将有关海洋的物理属性(温度,深度或海上组成)汇总在一起,新平台将结合数据资源以优先考虑新兴计划和援助决策。它将使用ESRI的地理空间技术创新和功能来利用NOAA的数据来帮助«Sheries使用根据其需求量身定制的信息来解决关键问题。
第 1 组 第 2 组 第 3 组 第 4 组 第 5 组 风力发电量 0,80 0,10 0,54 -0,32 0,53 负荷接近度 -0,10 0,67 0,18 0,55 0,42 自然与景观冲突 -0,79 0,10 -0,52 0,19 -0,49 风力发电容量潜力 0,05 0,06 0,17 0,51 0,06 表 2:各组选择的风力发电容量空间分配之间的相关系数 𝑟𝑟 𝑥𝑥 𝑖𝑖 𝑔𝑔 ,𝑦𝑦 𝑖𝑖 𝑣𝑣
1。简介大气的低频可变性长期以来一直是动态气象社区中强烈投资的主题(Benzi等人。1986; Ghil 1987; Mo and Ghil 1987; Benzi and Speranza 1989; Tibaldi and Molteni 1990; Pelly and Hoskins 2003b,a)。 最近几十年来,人们对通过罗斯比波(Rossby Wave)介导的上层中部循环中的复杂相互作用以及表面极端事件(例如热浪)的兴趣越来越多,并具有歧管影响。 从半球到本地的多个尺度研究了这个主题,从过去的气候到未来的培训,以及许多应用,从数值天气预测(NWP)系统的可预测性到极端与天气相关的影响和风险评估。 热浪是高温的长时间发作,其持续时间从几天到几周,都需要不同的形成,发育和维护机械性。 在北半球,它们通常与高振幅上流层脊或阻塞反气旋有关。 这些通常嵌入到持久的大规模波模式中(White等人 2022),并且可以同时影响“同时热浪”,从而影响整个中间位置的几个区域(Kornhuber等人。 2020)。 这些是空间上复合极端事件的例子,这可以通过多个位置同时发生的危害导致极端的社会经济影响(CFR。 Zscheischler等。 2020)。 见图 尽管这种并发热浪的频率越来越高(Rogers等人1986; Ghil 1987; Mo and Ghil 1987; Benzi and Speranza 1989; Tibaldi and Molteni 1990; Pelly and Hoskins 2003b,a)。最近几十年来,人们对通过罗斯比波(Rossby Wave)介导的上层中部循环中的复杂相互作用以及表面极端事件(例如热浪)的兴趣越来越多,并具有歧管影响。从半球到本地的多个尺度研究了这个主题,从过去的气候到未来的培训,以及许多应用,从数值天气预测(NWP)系统的可预测性到极端与天气相关的影响和风险评估。热浪是高温的长时间发作,其持续时间从几天到几周,都需要不同的形成,发育和维护机械性。在北半球,它们通常与高振幅上流层脊或阻塞反气旋有关。这些通常嵌入到持久的大规模波模式中(White等人2022),并且可以同时影响“同时热浪”,从而影响整个中间位置的几个区域(Kornhuber等人。2020)。这些是空间上复合极端事件的例子,这可以通过多个位置同时发生的危害导致极端的社会经济影响(CFR。Zscheischler等。2020)。见图尽管这种并发热浪的频率越来越高(Rogers等人1,以2023年7月的并发热波的rossby波电势涡度和温度异常之间的关联。2022; Messori等。
摘要数字足迹的兴起为研究领土动态(尤其是旅游城市的动态研究)创造了许多承诺和期望。这些足迹将使访客的空间实践成为可能,并弥补以城市规模缺乏这些实践的信息。因此,许多研究使用社交网络的数据来研究不同地理量表的旅游空间。这些研究基于这些数据提供了几种类型的可视化,因此可以表现并显示一个据称是新的旅游时空(从热图到仪表板),数字足迹以处理,聚集,计算和平滑为单位。所有这些转换 - 由于算法黑框而产生的,这些黑匣子不允许精确理解方法(通常是复杂且近似) - 通常不是很透明。因此,此数据的技术和不透明度使得开发了允许解构这些新映射寄存器的关键方法。基于在广泛使用的社交网络Instagram上收集的数据,我们希望通过返回数据家谱,从地图到足迹来质疑数字足迹作为一种潜在的观察旅游实践的工具。我们的方法包括回到初始数据及其相关的元数据,以探索两个基本维度,即更复杂的探索条件的条件:时间和空间。关键字:数字足迹,空间实践,旅游城市,关键数据研究。因此,我们从2016年至2018年在法国比亚里兹(Biarritz)在Instagram上发表的照片收集了一批元数据,我们按照这两个轴进行了分析。通过这项探索性研究,我们将证明该数据尽管非常丰富,但无论是在访问数据本身还是时空精度方面都会提出一定数量的限制。
DMRcate 包 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 DMRcate-内部 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 DMResults-类 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 extractRanges . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 15
HAL 是一个多学科开放存取档案库,用于存放和传播科学研究文献,无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构,也可能来自公共或私人研究中心。
埃德斯属的蚊子疾病载体的生态和生物学具有高度动态性,适应了各种气候和地形因素,这使其控制挑战。基于证据的蚊子的控制需要在这种适应性的地位下进行详细的详细信息,这受到环境动态的极大影响。了解其分布的驱动因素与预测疾病风险有关。为了更好地了解驱动因素和动力学,我们研究了埃德斯蚊子在尼日利亚的拉各斯州的分布及其与气候和人为因素的联系。幼虫和成年人是从拉各斯州的八个地方政府地区(LGA,四个城市和四个乡村)收集的,导致98个发生点。使用23个环境变量,我们对AEDES SPP的地理分布进行了建模。在当前气候条件下。人口密度被覆盖以估计灰牛病毒疾病的风险。尽管在所有八个LGA中都发现了埃德斯蚊子,但物种分发量差异很大。在整个LGA中都发现了埃及伊蚊和艾德斯白化病,并具有物种分配的证据。实际上,所有LGA都被预计是埃德斯蚊子的高度合适的环境,其中只有两个LGA中等适当的环境。人为因素,包括广泛的轮胎积累,有助于埃及埃及和艾德斯白化病的幼虫栖息地可用性。与农村地区相比,人口密度较高的城市地区也与幼体栖息地的可用性增加有关。人口密度较高的城市地区也与幼体栖息地的可用性增加有关。此外,该模型表明,与Ogun状态共享BOR DER是AEDES SPP的高度合适的环境。我们的研究强调,最冷的季度的主要促成艾edes分布的主要因素是降水和温度。本文旨在了解人类和气候因素如何影响拉各斯州的埃德斯蚊子分布,这对于防止疾病传播至关重要。
摘要:网络提供了一个强大的框架来分析空间OMICS实验。但是,我们缺少集成几种方法来轻松重建网络以与专用库进行进一步分析的工具。在附加过程中,选择适当的方法和参数可能具有挑战性。我们提出了python库Tysserand,以从空间解决的OMICS实验中重建空间网络。它是一种通用工具,生物信息学界可以添加新方法来重建网络,选择适当的参数,清洁结果网络和管道数据到其他库。可用性和实现:带有Jupyter笔记本的Tysserand软件和教程,可在https://github.com/verapancaldilab/tysserand上获得。联系人:Alexis.coullomb@inserm.fr或vera.pancaldi@inserm.fr补充信息:补充数据可在Bioinformatics Online上获得。
摘要 欧盟委员会、欧洲航天局和成员国在地球观测下游领域的投资正促进创新应用的开发和运营,一些政府和工业客户正在电子政务和工业 4.0 计划中逐步采用这些应用。在这种背景下,大学必须承担起超越知识提供者的新角色:它们需要成为创新的共同创造者和科学 2.0 原则的关键参与者。FabSpace 2.0 是一个由 H2020 欧盟计划资助的项目,旨在通过大学的催化作用,促进地球观测 (EO) 和地理空间信息 (GI) 的开放式创新,将学生、研究人员、中小企业、民间社会组织、企业和公共当局聚集在一起,解决日常挑战。为此,该项目建立并运营开放的创新空间,以使用 EO 数据和 GI 技术创建创新应用程序和服务。为了实现能力和最佳实践的交叉交流,已在法国、比利时、德国、希腊、意大利和波兰建立了由六个创始 FabSpaces 组成的欧洲网络,并通过征集意向书,将该网络扩展到欧洲和国际层面的 14 个新 FabSpaces。本文介绍了 FabSpace 2.0 项目,描述了由 EO 和 GI 推动的开放式创新所采用的方法,并提供了项目实施头两年取得的第一组成果和结果。