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World File Search System变化很大
地形和气候对于预测土壤有机碳的重要性在局部至大陆尺度上的变化很大
摘要：土壤有机碳（SOC）在全球碳循环和隔离中起着至关重要的作用，这是对其分布和控制的全面理解的基础。这项研究探讨了各种协变量对使用深度学习方法在本地（高达1.25 km）和大陆（美国）量表的SOC空间分布的重要性。我们的发现突出了地形属性在预测地形浓度分布中的重要作用，在局部规模上贡献了大约三分之一的总体预测。在大陆尺度上，气候在预测SOC分布中的重要性仅比地形高1.2倍，而在当地规模上，地形的结构模式分别比气候和植被的重要性分别高14和2倍。我们强调了地形属性，同时在各个尺度上都是SOC分布不可或缺的一部分，在本地规模上具有更强的预测指标，并具有明确的空间布置信息。尽管这项观察性研究没有评估因果机制，但我们的分析仍然提出了有关SOC空间分布的细微观点，这表明在局部和大陆尺度上，SOC的不同预测指标。这项研究所获得的见解对改进的SOC映射，决策支持工具和土地管理策略有影响，这有助于开发有效的碳封存计划并增强气候缓解措施。关键词：土壤有机碳，地形属性，数字土壤图，深度学习，特征重要性分析■简介
自上期通讯以来，情况发生了很大变化。7 月 1 日，我接任材料科学与工程系 (MSE) 系主任，
2023 年秋季学期，我们将迎来 312 名学生，其中包括 143 名渴望学习的本科生和 169 名渴望探索的研究生。我们目前有 24 名创新型教职员工和一名讲师，他们都是该领域的领军学者，还有一支由 7 名敬业的员工组成的团队，他们致力于部门的使命。该部门致力于营造一个安全、关爱、尊重和人道的环境，支持社区的每一位成员成长和发展。我们将继续努力实现学生、教师和员工的多元化。在这个学年，我很高兴看到我们的教师规模和学生人数的潜在增长，以及一些与部门需求和校园及学院优先事项相一致的新举措。我很抱歉这份超长的通讯，因为我们有太多好消息要分享！我期待着收到您的来信，并在我们开始一个令人兴奋的新学年时与您合作！吴俊桥教授，主席 我们的学生和博士后学者 奖项和表彰 • Blumentkranz 夏季奖学金 – Michelle J. Jeong、Ethan Dunsworth • 腐蚀奖 – Mackenzie Farnell、Bella Crouch、Benjamin Lam • 部门引文奖 – Ayush Gupta • Elaine Shen 奖 – Aishwarya Jayadeep、Ayush Gupta、Daniel Hawthorne • 桂静奖 – Shu Wang、Tarun Allaparti、Haowen Hu、Peichen Zhong、Yu-Jen Chiu • MSE 研究生公平与包容基金 – Enze Chen、Mark Ma • Ross Tucker 奖 – Maria Folgueras • Vedensky 奖 – Nathan Szymanski • Gareth Thomas 奖 – Emma Vargo • 杰出 GSI 奖 – David Cook、Zehao He • MRS 银奖 – KyuJung Jun、Tina Chen、Jimin Kim • 福布斯 30 岁以下 30 强 – Jiachen Li • DoE CSGF 奖学金– Luis Rangel DaCosta • DOD NDSEG 研究员 – Daniel Evans、Madelyn Payne
场发射实验噪音很大，……有什么意义吗？
Anthony Ayari、Pascal Vincent、Sorin Perisanu、Philippe Poncharal、Stephen Purcell。所有场发射实验都是嘈杂的，……有任何有意义的实验吗？。真空科学与技术杂志 B，纳米技术和微电子学，2023 年，41 (2)，第 024001 页。�10.1116/6.0002338�。�hal-03960488�
1 中央执行系统1 近年来取得了很大进展......
大脑没有单一的组织顶峰……在对抗过程的舞台上……‘顶端’是分布的，而不是局部的。”（Dennett 2005，133）并且：“原则上，正是……[专门的大脑模块]彼此之间的可访问性（而不是某些想象的更高级的执行或中央自我）可以解释我们与意识相关的认知能力的急剧提高：可进行深思熟虑的反思，非自动化，简言之，开放的思想允许有意识的主体以任何它选择的方式考虑其权限范围内的任何事物。”（Dennett 2005，136）9 对于任何一组假设的认知操作，都必须找到一个涉及所有认知操作的任务，以及几个只涉及子集的任务。研究人员推断，在涉及该集合中所有认知操作的任务期间活跃的大脑区域在大脑层面实现这一认知操作，但在涉及一个认知操作以外的所有认知操作的任务中不会活跃。
语言写得很大：llms，chatgpt，含义和理解
除了（Little）OpenAI可能向我们隐瞒的内容外，我们都知道（大致）（llms）的大型语言模型（例如ChatGpt）工作（其庞大的文本数据库，统计数据，矢量表示和大量参数，下言培训等）。但是，我们当中没有人能说（衷心地），我们对Chatgpt所证明的能力对这些资源的作用并不感到惊讶。这甚至驱使我们中的一些人得出结论，Chatgpt实际上理解了。它不正确。，但我们了解它如何做能做的事情也不正确。我会建议一些有关良性“偏见”的预感 - 在LLM量表上出现的会议约束可能会帮助ChatGpt的表现比我们预期的要好。这些偏见是语言本身，LLM量表的本质上固有的，它们与Chatgpt缺乏的是紧密相关的，这是直接的感觉运动接地，可以将其单词与引用者及其命题联系起来。这些收敛性偏见与（1）间接言语基础在直接感觉运动基础上的寄生虫有关，（2）语言定义的循环，（3）语言生产和理解的“镜像”，（4）在LLM量表上以LLM量表的命题中的标志性，（（5）人类的“人类知识）”，也许是“类别”的“类别”。乔姆斯基的猜想是关于思想定律。博览会将以与Chatgpt-4的对话形式。
我们真的在文本分类方面取得了很大进展...
我们分析了跨知名数据集的单标签和多标签文本分类的各种方法，将其分类为单词袋，基于序列，基于图和层次结构的方法。尽管基于图的模型，但仅编码的预先训练的语言模型（尤其是BERT）仍然是最先进的方法。然而，最近的发现提出了更简单的模型，例如逻辑回归和基于Trigram的SVM的表现优于新技术。虽然仅解码的生成语言模型在学习有限的数据方面表现出了希望，但它们却落后于仅编码模型的性能。我们强调了歧视语言模型（例如BERT）比生成模型的优越性。此外，我们高度阐明了文献在方法比较中缺乏鲁棒性，尤其是关于基本的超参数优化，例如仅通过编码器的语言模型中的学习率。数据可用性：源代码可在https://github.com/drndr/multilabel-text-clf上找到。除NYT数据集外，用于我们实验的所有数据集均可公开使用。
催化变化：
电动汽车：电动汽车中的电池增加重量。为了安全性和效率，必须通过在汽车的其他组件中使用较轻的材料来补偿这种体重的增加。因此，电动汽车的吸收将推动对塑料的需求。，美国化学委员会已经估计，从2012年到2021年，每辆车的塑料量已增加16％，平均为411磅。13行业领导的市场研究估计，电动汽车塑料市场将从2022年的37亿美元增长到2027年的126亿美元。14个电动汽车生产商已经开始考虑如何使供应链净零。大众汽车的净目标包括其供应链，而通用汽车在2023年在其车辆中使用了超过3900万磅的可回收塑料，并设定了目标以增加此数量，EV生产商Rivian的目标是40％的回收和生物含量，用于在其车辆中使用的基于2030年的产品中的基于20303030。15,16,17
我们的总体规划有哪些变化？
弱势群体首当其冲地承受着环境影响和健康危害，这通常是政策和规划决策的结果。根据州法律，当两个或多个要素正在修订，并且该辖区内存在弱势群体时，辖区必须将环境正义政策纳入总体规划。由于安提阿市正在更新住房和环境危害要素，因此该市必须遵守这一要求。
