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使用机器学习的海冰模型的调整参数
摘要。我们开发了一种调整海冰流变性参数的新方法，该方法由两个组成部分组成：一种用于表征海冰变形模式的新指标和一种基于机器学习的方法（ML）基于调整流变学参数的方法。我们应用了新方法来调整脆弱的宾厄姆 - 麦克斯韦变流变性（BBM）参数，该参数已在下一代海冰模型（Nextsim）中实施并使用。作为参考数据集，我们使用了Radarsat地球物理处理系统（RGP）的海冰漂移和变形观测。度量标准表征了具有值载体的海冰变形场。它包括完善的描述器，例如变形的平均值和标准偏差，空间缩放分析的结构 - 功能以及线性运动学特征（LKFS）的密度和相交。我们将更多描述符添加到表征冰变形模式的度量标准中，包括图像各向异性和Haralick纹理特征。开发的度量可以从任何模型或卫星平台上涂抹冰变形。在参数调整方法中，我们首先运行具有扰动的流动性插曲的Nextsim成员的团队，然后使用相似的数据训练机器学习模型。我们将冰变形的描述作为ML模型和流变参数的输入作为目标。我们将经过训练的ML模型应用于从RGPS观测值计算的描述符。开发的基于ML的方法是通用的，可用于调整任何模型的参数。1 kPa），在参考量表上的内聚力（c ref≈1。00228）。我们使用数十个成员进行了实验，并找到了四个Sextsim BBM参数的光学值：缩放Pa-Rameter的抗压强度（P0≈5。2 mpa），内部摩擦和切线（µ≈0。7）和冰 - 大气阻力系数（ca≈0。与最佳的选言一起运行的次要运行，在视觉上产生海冰变形的地图 -
英国陆军对人工智能的态度
陆军作战环境变得越来越动态、复杂且快速发展。在社会和环境变化的背景下，对手正在大力投资新兴技术的应用，这些技术挑战了我们的能力并威胁到我们的国家利益。随着英国陆军的适应和转型，以适当的速度采用创新的商业和军事技术对于获得竞争优势至关重要。人工智能就是其中一种技术。英国陆军的人工智能方法阐述了我们将如何规划和准备成为“人工智能就绪”。它定义了我们将如何快速采用和扩展人工智能，以确保整个部队通过整合尖端的人工智能能力从后台到战场受益；我们如何建立行业和学术合作伙伴的生态系统；并通过与盟友的国际合作变得更加强大，以塑造和促进全球人工智能发展以及军事人工智能的有保证、安全、负责任和合乎道德的使用——加强我们的集体国防和国家安全并维护我们的自由民主价值观。这种方法是故意破坏性的。数据武器化——无论是在物理领域还是虚拟领域，都需要切线思维，以确保我们跟上与机器智能过程相关的高速技术变化的步伐。该方法侧重于我们优秀的人才，他们是陆军最重要的战略资产。以人为本、以用户为中心的能力和新颖的学习技术，结合相关和关键的技术推动因素，将确保为人工智能增强的整个部队提供决策优势。所有这些都以强大的道德和法律基础为基础，这将确保陆军成为值得信赖和负责任的人工智能用户。在技术高度发达和权力竞争的时代，这标志着英国陆军将军帕特里克·桑德斯爵士 KCB CBE DSO ADC 英国陆军总参谋长急需和令人兴奋的转型
查看接受的手稿（DOE）
HFO 2的基于抗抗抗抗抗抗抗抗抗曲线样薄膜正在越来越多地考虑用于商业设备。然而，即使有最初的承诺，电气特性（例如损耗切线和泄漏电流）的温度灵敏度仍未报告。50 nm厚，4个。％al掺杂的HFO 2薄膜是通过原子层沉积合成的，顶部和底部电极均为锡或pt。对它们的电容与温度的研究表明，pt/al：HFO 2/pt的相对介电介电常数为23.30 6 0.06在室温下，电容的温度系数（TCC）为78 6 86 ppm/c，而tin/al a al a al a fimel a tin/a al a a ilect ppm nectient ppm/c相对持续时间均为32. TCC为322 6 41 ppm/c。这两种设备的电容在1至1000 kHz上的电容差于125至125C。两个电容器在0.03均保持损耗切换，泄漏的电流密度为10 9 –10 7 A/cm 2在125至125至125 C中的泄漏密度在125至125 C之间。 0.79 J/cm 3在125至125 C范围内的51.79％6 2.75％的效率下。pt/al：HFO 2/pt电容器还保持稳定的ESD为9.83 6 0.26 J/cm 3，效率为62.87％62.87％6 3.00％，比同一温度范围内。在两个电容器中的这种低损耗及其热稳定性使抗抗纤维样，掺杂的HFO 2薄膜是温度稳定的微电子学的有希望的材料。
使用EAR-EEG
抽象目标。这项研究研究了围绕用户耳朵（EAR-EEG）的脑电图（EEG）的功效（EEG）对于基于语音象征的大脑 - 计算机界面（BCI）系统的功效。方法。开发了可穿戴的EAR-EEG采集工具，并将其性能直接与多级语音图像分类任务中传统的32通道头皮EEG设置进行了比较。EEG协方差矩阵的Riemannian切线空间预测用作多层极端学习机分类器的输入功能。十个受试者参加了一个由六个课程组成的实验，该实验涵盖了三天。实验涉及想象四个语音命令（“左”，“右”，“向前”和“回去”）并保持休息状态。主要结果。我们系统的分类准确性显着高于机会水平（20％）。所有十个受试者的分类结果平均为38.2％和43.1％，EAR-EEG和SCACP-EEG的最高（最大）分别为43.8％和55.0％。根据对方差的分析，十分之七的受试者在EAR-EEG和SCACP-EEG的表现之间没有显着差异。意义。据我们所知，这是第一个研究基于语音模拟的BCI中EAR-EEG表现的研究。 结果表明，EAR-EEG具有巨大的潜力，可以替代SCACP-EEG获取方法进行语音模拟监测。据我们所知，这是第一个研究基于语音模拟的BCI中EAR-EEG表现的研究。结果表明，EAR-EEG具有巨大的潜力，可以替代SCACP-EEG获取方法进行语音模拟监测。我们认为，在拟议的系统中，语音图像和EAR-EEG获取的优点和可行性将加速日常使用BCI系统的开发。
重大土地开发项目
• 准确反映物业和拟议变更的规划名称，• 规划编制日期，如有修订日期，• 正在开发的地块的地籍图和地块编号，• 图形比例和真北箭头，• 所有地块的契约书和契约记录员的页码，• 测量员的印章和证明，• 正在开发的地块的分区和覆盖区；如果有多个分区，则必须在规划中显示分区边界线，• 表格在一栏中列出主题区域的尺寸要求，在第二栏中指示符合上述规定。表格至少应包括以下要求：• 地块大小，• 地块宽度，• 最大建筑覆盖率，• 最大不透水覆盖率，• 最小透水覆盖率，• 正面、侧面和背面退缩，• 开发地块的周边边界线，绘制时应将其与其他物业线区分开来。现有和拟建的物业线应显示内角和距离，曲线应包括半径、弧长、中心角、切线和弦长，• 分区条例第 1503.B 节定义的所有重要树木的位置，• 物业上所有现有主要和附属结构的位置，• 所有路缘切口的位置，• 所有透水和不透水表面的位置，• 所有停车位的位置，• 开发地块内或附近的公共通行权、地役权和通行权的位置、名称和尺寸，• 行政官员认为证明符合分区规定的任何其他项目。5 所有地块的契约记录员出具的契约认证副本。6 概述项目范围和拟议变更的叙述。7 需要通知的所有财产、机构或社区的所有者的姓名和地址。8 申请人应根据本条例的要求通知所有财产、机构或社区的所有者。9 在签发完整性证书之前，必须提供邮寄宣誓书和报纸通知证明。
148-1010 初步计划详细检查表 - Front Royal
a. 平面图类型。b. 业主姓名 c. 地段、街区和分区名称。d. 城镇和县名称。e. 图纸编号。f. 平面图日期。□Y □N □N/A 3. 每张图纸上的平面图比例（书面和图形）。□Y □N □N/A 4. 每张图纸上的北箭头和子午线参考。□Y □N □N/A 5. 每张图纸上的编制者印章、签名和日期。（原始签名在第一张图纸上）□Y □N □N/A 6. 图纸的比例不得超过一 (1) 英寸等于一百 (100) 英尺，并且用墨水绘制在不大于二十四 x 三十六 (24 x 36) 英寸的页面上，除非主任另行批准。平面图的平面图部分应按比例绘制，并显示所有拟议改进的位置。如果需要，剖面图应在标准联邦援助计划和剖面图上提交，其比例为水平方向一 (1) 英寸等于五十 (50) 英尺，垂直方向一 (1) 英寸等于五 (5) 英尺，除非另行批准。如有必要，特殊研究可在标准横截面纸上按上述比例和大小提交。如果在多张纸上准备，匹配线应清楚地表明几张纸的交汇处。□Y □N □N/A 7. 用于定位产权线、地段、街道中心线、小巷、地役权和其他拟议改进的所有角度和线性尺寸。角度测量应以度、分和秒表示的方位角表示。线性尺寸应以英尺表示，精确到百分之一英尺。所有曲线应由其半径、弧长、中心角、切线长度、弦方位角和弦距定义。线和/或
生物医学工程技术学士...
Complex Numbers: Properties of complex numbers: Conjugates and modulus: Geometrical representation of complex numbers: Quadratic Equations & Cube Roots: Roots of a quadratic equation (real: distinct: equal and imaginary roots): Formation of quadratic equation when the roots are given: Cube Root of Unity: Properties of cube root of unity: Matrices: Properties: sum: difference and multiplication of matrices: Cramer's rule: Solution of linear equations of three unknowns: Determinants: Properties: addition: subtraction and multiplication of determinants: Sequence and series: Arithmetic progression: Standard forms of an arithmetic progression: Arithmetic means: Geometric progression: Standard forms of a geometric progression: Sum of Infinite geometric series: Geometric means: Harmonic progression: Harmonic means: Relation between H.M.: A.M.和G.M.: Binomial Expansion: Expansion of type (a+b) n for positive integer of 'n': Use of the general term and determine the middle term or terms of the expansion: Partial Fractions: Resolve into partial fractions: Proper and improper fraction: Functions: One-one function: Onto function: Even function: Odd function: Exponential function: Trigonometric function: Logarithmic function: Circular Measure: Understand the definition of radians and使用弧度与学位之间的关系：三角函数：基本功能，例如正弦：余弦：切线等。relation between them: Trigonometric identities: sum and difference formulae: multiple angle formulae: Inverse functions: Differential Calculus: Basic concepts: limits: exponential functions: differentiation of exponents and trigonometric functions: Integral Calculus: Basic integration: rules of integration: integration of exponential and trigonometric functions: integration by parts: integration using substitution: Analytical Geometry: Lines:中点：线方程：角度和部分。
7.3. HEC RAS 建模
HEC RAS 由水文工程中心 (HEC) 开发，该中心隶属于美国陆军工程兵团水资源研究所 (IWR)。该软件可以模拟不同洪水条件下河流和水道的流量 (USACE, 2016)。模拟可以在一维 (1D)、二维 (2D) 或一维或二维组合中进行。它可以处理单一河段、树枝状或全网络河流中稳定或逐渐变化的稳定流水面剖面。HEC RAS 还可以处理一维、二维或一维-二维组合环境中的非稳定流模拟。在非稳定环境中，可以使用存储区、二维流动区域和河段之间的水力连接来建模。HEC RAS 的另一个特点是能够对长期冲刷和沉积造成的沉积物/可移动边界进行建模。HEC RAS 的最后一个特点是能够对河流质量分析进行建模。它可以对藻类、溶解氧等许多水质成分进行详细的温度分析和传输 (USACE, 2016) 在本研究中使用了 1D 非稳定流模拟。河流长度超过 500 公里，横截面的最大宽度接近 150 公里（包括洪泛平原）。7.3.1.几何数据几何数据是从 ArcGIS 创建的 .sdf 格式文件导入的。它包含节点名称、河段长度、站点高程数据、河岸站、曼宁系数和 GIS 切线。横截面之间的原始距离大约为 5 公里，并根据 HEC RAS 的一些技术论坛的建议将其插值到 500 米的距离以防止负流。大多数横截面有超过 500 个点，但 HEC RAS 不接受这些点。每个横截面的最大点数限制为 500 个点。为了解决这个问题，我们通过几何工具横截面点过滤器过滤了横截面点。我们对横截面进行了一些进一步的调整，例如起始高程低于河道最低高程和河岸位置。下图显示了编辑后的几何数据。
评估辐射中的“ Payne效应” - ...
丁基橡胶（异戊二烯共聚物）具有良好的特性，包括对气体的渗透性低和稳定性。部分卤代（BR和CL）丁基橡胶已用于多种应用，例如轮胎零件（内管，轮胎的内部涂料等）和各种产品（盖子，垫片等）。在这些化合物中，碳释放键比碳碳和碳 - 氢键弱，辐射的主要作用是打破碳纤维键以获得有机自由基。某些烷基氯化物的辐照可以引起异构主义，其中卤素原子的位置发生了变化，分子的碳骨架保持不变。N-丁基氯化物的辐照可得出高产量的三级碳。由于上述低分子 - 重量烷基卤化物的行为，丁基橡胶时，暴露于高能辐射时，在电离辐射下表现出很大程度的降解。有机聚合物中高能量光子（例如伽马射线）的主要作用是自由基的产生，沿电气，光学和机械性能的变化。这项工作旨在研究辐照后的氯丁基橡胶化合物的受控降解：25，100 E 200 kgy剂量。通过使用所谓的Payne效应，通过DMA（动态机械分析）测试研究了辐射对橡胶化合物的影响，该测试与硫化橡胶的动态特性直接相关。测试以低应变激发至最大的编程应变开始，然后在室温下向下至最低应变。1）。与应变振幅相关的材料的依赖性通过Payne效应说明。材料行为在增加菌株时呈现模量和丹特三角洲的非线性进化（Payne效应）（图。可以观察到在向上和向下扫描的方式之间的低应变和切线三角值上的差异。在25 kgy剂量下的新材料和辐照材料之间的差异不是很重要。尽管如此，它已被验证，用于较高的辐照剂量（≥25kgy）的链分裂。对应变扫描的另一个兴趣是使在高应变振幅下材料连锁中的强烈断裂可能。
几何深度学习增强脑电图中不平衡域适应
1 简介 脑机接口 (BCI) 可以实现大脑与外部设备之间的直接通信，为康复和通信提供了巨大的潜力 [1]。尽管基于脑电图 (EEG) 的 BCI 具有如此强大的功能，但目前仍存在信噪比低、特异性不足和域偏移（例如，数据分布的变化）等问题。传统上，通过收集标记校准数据和训练领域特定模型来缓解域偏移 [1]。然而，这种方法资源密集且耗时。作为一种替代方案，无监督域自适应 (UDA) 从标记源域中学习一个模型，该模型可有效执行不同的（但相关的）未标记目标域 [1]。在 BCI 领域，UDA 主要解决会话间和主体间的迁移学习 (TL) 问题 [2]，旨在无需监督校准即可实现跨域（即会话和主体）的稳健泛化。在我们之前的工作中，我们开发了一个几何深度学习框架，称为 TSMNet [3]，用于对对称正定 (SPD) 流形执行统计对齐。TSMNet 在配备有仿射不变黎曼度量的 SPD 流形上联合学习卷积特征提取器和切线空间映射 (TSM)，该度量由于其对潜在源的线性混合具有固有的不变性，非常适合 EEG 数据 [4]。许多 UDA 框架（包括 TSMNet）对齐边际特征分布，隐式假设跨域的标签分布相同。然而，在实践中经常遇到标签偏移，标签偏移下的边际特征对齐会增加泛化误差 [5]。最近的方法将这种对齐问题定义为不平衡的多源和多目标 UDA 问题 [6]。本文介绍了 TSMNet 的扩展，增强了其同时解决特征和标签偏移的能力。为了维护 TSMNet