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主要的新GFDL耦合气候和地球系统模型
Q1：关于GFDL建立和改善社会福利的天气，海洋和气候模型的核心优势，GFDL如何利用科学和计算能力的进步来改善其关键模型？有什么优势，差距和新的边界？
直到圣诞节才上传
什么是圣诞节？这是庆祝生活，和平与爱。一起打架。一切都放在一边，每个人都尽力而为，聚在一起。这是每天都会发生的事情。当我们更清楚地了解我们得到的瓦特时，我们会付出。全部能量。如果您担心任何事情。根本没有！您会感到担心来称呼它。表现形式是您的生活经历，无论您定义什么特定的表现。那是什么捕获？好..你必须赶上火车。爱火车。并坚持下去。感到应得的。期望一切都很好。实际上知道一切都很好！知道一切都为您的美好而发生。尽管发生了什么。这是一个选择。每分钟。每小时。因为您会得到瓦特。，这使得照顾自己并保持和平保持镇定很重要。认真对待爱。这是重要性的定义。认真对待很重要的事情，因为它将对即将发生的事情产生巨大影响。
能量系统中的灵活性和扇形耦合
与天然气和热市场相反，可以存储一定数量的能量，电力在电网络中“瞬间”流动，因此在所有时间范围内都需要平衡需求和供应。平衡需求和供应是灵活性一直是电气系统运行的基本方面的基本原因（其他操作原因在第2.1.1节中描述了）。电力部门的灵活性传统上依赖大型发电单元向上或向下升高电力生产的能力，因此遵循了电力需求。然而，间歇性发电（大部分是风，太阳能，河流水力）的使用增加可提高整体供应可变性，同时随着传统发电机的相平衡，降低了电力系统的灵活性。
有鳞爬行动物可能通过重复 TRB 基因座来弥补 gd TCR 的缺乏
有鳞目爬行动物是陆地脊椎动物谱系中最成功的，遍布广泛的生态系统，有超过 10,000 个物种。尽管有鳞目动物取得了成功，但它们在免疫学方面也是研究最少的谱系之一。最近，发现有鳞目动物普遍缺乏 gd T 细胞，这是由于编码 T 细胞受体 (TCR) g 和 d 链的基因缺失所致。在这里，我们开始探讨 gd T 细胞的缺失可能如何影响有鳞目动物免疫系统的进化。使用石龙子 Tiliqua rugosa，我们发现与现存的最近亲属喙头蜥、Sphenodon punctatus 或其他羊膜动物相比，有鳞目动物并没有显著增加常规 T 细胞受体 β (TCR b 或 TRB ) 链 V 区的复杂性。我们的分析包括一个推定的新 TCR 基因座。这种新基因座包含可进行 V(D)J 重组的 V、D 和 J 基因片段，尽管在大多数有鳞目物种中基因片段数量有限。基于保守残基，预测的蛋白质链预计会与 TCR a 形成异二聚体。这种新的 TCR 基因座似乎源自 TRB 基因座的古老重复，与最近描述的 T 细胞受体 epsilon (TRE) 同源。TRE 在喙头蜥和所有经检测的祖龙的基因组中均不存在，并且似乎是鳞目特有的。
对表面质子耦合电子转移的反应性进行建模
Krauss，T。D.*; Bren，K。L.*; Matson，E。M*。 “通过多氧化烷层簇从CDSE量子点中增强光催化氢的活性”。 Commun。，2020，56，8762-8765。Krauss，T。D.*; Bren，K。L.*; Matson，E。M*。“通过多氧化烷层簇从CDSE量子点中增强光催化氢的活性”。Commun。，2020，56，8762-8765。
Fitzhugh-Nagumo神经网络中的大耦合
摘要。我们考虑了一个空间扩展的Fitzhugh-Nagumo神经网络的中镜模型，并证明在短程相互作用主导的政权中，整个网络中潜力的概率密度集中在狄拉克分布中，其质量中心的质量中心溶解了经典的非宽松反应反应fitzhughugh-usion fitzhugh-nagugh-nagumo fitzhugh-nagumo System。为了重新理解我们对这种制度的理解，我们着重于这种集中现象的爆炸。我们的主要目的是得出两个定量和强的收敛估计，证明了该文件是高斯：L 1功能框架中的第一个，第二个是加权L 2功能设置中的第二个。我们开发了原始的相对熵技术来证明第一个结果，而第二个结果依赖于规律性的传播。
在在线耦合校正中应用加固学习的存储环
在现代同步加速器的光源中，保持光束稳定性对于确保高质量合成子辐射性能至关重要。光源稳定性受电流，梁位置和光束尺寸的稳定性的控制。梁的尺寸稳定性在几微米的顺序上需要改进，以进行将来的实验。增强学习（RL）为实时梁大小反馈系统提供了有希望的方法。RL框架由一个智能代理组成，该智能代理与环境相互作用，以最大程度地基于状态观察和行动来最大化累积重组。在一个点上的梁尺寸测量和垂直分散是RL环境的观察，可以沿存储环呈现光束尺寸分布。通过模拟和实际实验设置，我们证明了PPO算法的功效，该算法适应了控制光束稳定性和校正耦合方面的离散作用空间。在实际操作中应用了模拟环境中的超参数的进一步优化。该方法可在在线，实时校正耦合错误方面有了显着改进，与传统方法相比，提供了更快，更适应性的解决方案。
ftorch：耦合pytorch型号的库
•在Fortran中复制一个网络，以使用Pytorch开发的模型，并仅使用Fortran重新实现它，从而从文件中加载了节省的权重。这可能需要大量的开发工作，重写已经存在的代码，以及缺少使用Torch的多样化和高度优化功能的机会。重新实施可能是错误的来源，需要其他测试以确保正确性。如果总体目标是将ML纳入Fortran，而不是使用Pytorch特定，那么另一种方法是利用基于Fortran的ML框架（例如Neural-Fortran）（Curcic，2019）。尽管它不允许与Pytorch相互作用，但神经fortran提供了许多直接在Fortran中建造网的神经网络组件。但是，一组功能并不像Pytorch那样丰富，而GPU卸载目前不受支持。目前，菲亚斯（Rouson＆Rasmussen，2024年）库是直接在Fortran中开发，培训和部署ML模型的另一种方法，目前是实验性GPU支持。
有效的端到端视觉定位，用于脱钩的BEV神经匹配
摘要 - 准确的定位在高级自主驾驶系统中起重要作用。传统地图匹配的本地化方法通过具有传感器观测值的明确匹配的地图元素来解决姿势，通常对感知噪声敏感，因此需要昂贵的超级参数调整。在本文中，我们提出了一个端到端定位神经网络，该神经网络直接估计车辆从周围图像中构成，而没有与HD图明确匹配的感知结果。为确保效率和可预性能力，提出了一个基于BEV神经匹配的姿势求解器，估计在基于可区分的采样匹配模块中估计姿势。此外，通过将每个姿势DOF影响的特征表示形式解耦来大大降低采样空间。实验结果表明，所提出的网络能够执行分解器水平的定位，平均绝对误差为0.19m，0.13m和0.39◦在纵向，横向位置和偏航角度，同时表现出68.8％的推理记忆使用率降低了68.8％。
有效的端到端视觉定位，用于脱钩的BEV神经匹配
摘要 - 准确的定位在高级自主驾驶系统中起重要作用。传统地图匹配的本地化方法通过具有传感器观测值的明确匹配的地图元素来解决姿势，通常对感知噪声敏感，因此需要昂贵的超级参数调整。在本文中，我们提出了一个端到端定位神经网络，该神经网络直接估计车辆从周围图像中构成，而没有与HD图明确匹配的感知结果。为确保效率和可预性能力，提出了一个基于BEV神经匹配的姿势求解器，估计在基于可区分的采样匹配模块中估计姿势。此外，通过将每个姿势DOF影响的特征表示形式解耦来大大降低采样空间。实验结果表明，所提出的网络能够执行分解器水平的定位，平均绝对误差为0.19m，0.13m和0.39◦在纵向，横向位置和偏航角度，同时表现出68.8％的推理记忆使用率降低了68.8％。