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进行生态系统建模操作 - 一种新型的分布式执行框架，以系统地探索对不同气候轨迹的生态反应
摘要海洋生态系统模型（MEMS）越来越多地受到地球系统模型（ESM）的驱动，以更好地了解海洋生态系统动力学，并在气候变化的潜在情况下分析海洋生态系统的替代管理工作的影响。然而，政策和商业活动通常发生在季节到年代的时间尺度上，这是全球气候建模社区中广泛使用的时间范围，但在此，对MEMS的技能水平评估处于起步阶段。这主要是由于技术障碍阻止了全球MEM社区进行大型集合模拟，以进行系统的技能评估。在这里，我们开发了一个新颖的分布式执行框架，该框架由低技术和免费的技术构建，以实现链接的ESM/MEM预测集合的系统执行和分析。我们将此框架应用于季节性到少年时间尺度，并评估初始化际ESM预测合奏中回顾性预测不确定性如何影响机械和时空显式全球滋养动力学mem。我们的结果表明，与与重建渔业相关的广泛假设相比，ESM内部变异性对MEM可变性的影响相对较低。我们还观察到结果对ESM的特异性也很敏感。我们的案例研究需要进一步的系统探索，以消除气候变化，渔业场景，MEM内部生态假设和ESM变异性的影响。最重要的是，我们的案例研究表明，一个简单且免费的分布式执行框架有可能增强任何具有基本功能的建模组，以使海洋生态系统建模运行。
ControlTraj-Controlable-Trajectory-generation-with-Topoology- ...
生成轨迹数据是解决隐私问题，收集成本和通常与人类流动性分析相关的专有限制的有希望的解决方案之一。然而，由于人类活动的固有多样性和不可预测性，与忠实，灵活性和普遍性等问题有关，现有的轨迹生成方法仍处于起步阶段。为了克服这些障碍，我们提出了ControlTraj，这是一个具有拓扑约束扩散模型的控制范围的traj traj eTecorentor生成框架。与先前的方法不同，控制了一个扩散模型，以生成高保真轨迹，同时整合了道路网络拓扑的结构约束，以指导地理结果。具体来说，我们开发了一种新颖的路段自动编码器，以提取细粒度的道路嵌入。随后将编码的特征以及TRIP属性合并为名为GeiOnet的拟议地理DeNoing Unet架构，以从白噪声中综合地理传播。通过在三个现实世界数据设置进行实验，ControlTraj展示了其