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World File Search System合奏
http://social-epistemology.com ISSN：2471-9560三十年后的下一步：回复Basu Tsung-yen Tsou，弗吉尼亚理工学院
12（3）：5–14。2023。https：//wp.me/p1bfg0-7du s Umitran Basu的“技术的社会建设三十年：动态而模糊？方法论的难题”（2022）提供了有见地的评论，并为我们建立了一个坚实的基石，可以审查和反思技术的社会建构（SCOT）。为未来的科学，技术和社会（STS）撰写评论是一种仁慈和慷慨的行为。通过Basu对SCOT的彻底和结构化的评论，我们可以从Scot的过去成就和科学技术研究中的分歧中学习。 Basu在按时间顺序上安排了对Scot的评论，从Trevor Pinch和Wiebe Bijker在自行车上的第一个经验案例到苏格兰人在全球范围内受到批评后的演变。 在按时间顺序审查之后的部分中，巴苏提出了他对苏格兰人的方法论上的困难和困境的关键见解 - 运营和解释性困境（10-12）。 1。 引言运营困难发生时，当SCOT扩展到技术框架之外并引入其他两个分析单位时，就会发生运营困难：社会技术合奏和技术文化。 由于SCOT具有从文物和相关社会群体到技术框架的强大方法论，因此将社会技术合奏或技术文化纳入技术框架是一项挑战。 换句话说，后来引入的概念仅限于自己的规模和挑战，以在工件，社会技术合奏和技术文化之间建立可行的联系。 从一开始，苏格兰人的开拓者（Bijker and Pinch）就一直处于学术辩论的中心。通过Basu对SCOT的彻底和结构化的评论，我们可以从Scot的过去成就和科学技术研究中的分歧中学习。Basu在按时间顺序上安排了对Scot的评论，从Trevor Pinch和Wiebe Bijker在自行车上的第一个经验案例到苏格兰人在全球范围内受到批评后的演变。在按时间顺序审查之后的部分中，巴苏提出了他对苏格兰人的方法论上的困难和困境的关键见解 - 运营和解释性困境（10-12）。1。引言运营困难发生时，当SCOT扩展到技术框架之外并引入其他两个分析单位时，就会发生运营困难：社会技术合奏和技术文化。由于SCOT具有从文物和相关社会群体到技术框架的强大方法论，因此将社会技术合奏或技术文化纳入技术框架是一项挑战。换句话说，后来引入的概念仅限于自己的规模和挑战，以在工件，社会技术合奏和技术文化之间建立可行的联系。从一开始，苏格兰人的开拓者（Bijker and Pinch）就一直处于学术辩论的中心。解释性困境植根于Scot的基本假设，即可以从自下而上解释伪像的变化。尽管Bijker后来开发了社会技术合奏和技术文化来满足宏观分析的要求，但他拒绝将这些宏观概念视为先验假设。因此，在研究技术变化的因果关系时，社会技术的合奏和技术文化是解释的，而不是解释。SCOT中解释的重要资源是在人工制品，相关社会群体和技术框架中的微观相互作用。在方法论过渡中确定了这两个困境后，巴苏（Basu）断言，未来使SCOT更普遍并扩大其解释范围的尝试将不可避免地遇到操作困难和困境（Basu 2022，14）。巴苏的审查和渗透性诊断SCOT的方法论困境使未来的STS学者有益于重新审视SCOT和STS发展的论坛。来自技术，技术社会学和技术哲学的批评和评论积极参与SCOT的发展。Bijker和Pinch在回应先前的批评并调整了SCOT的分析框架后，开始了新的学术旅程。他们的最新贡献可以在负责任的研究与创新（RRI），公众参与科学以及在STS中进行和做的最新进展。BASU的可靠评论和评论使我们可以回顾一下Scot的未来以下步骤。然而，比杰克和他的同事们已经采取了下一步。
与Scikit-Learn的Python中的机器学习
教学大纲简介：机器学习概念模块1。预测建模管道模块2。选择最佳模型模块3。超参数调谐模块4。线性模型模块5。决策树模型6。模型模块的合奏7。评估模型性能
估计模拟ENSO统计数据中的不确定性-Centaur
在评估气候模型并评估气候变化引起的趋势时，经常使用抽象的模型模拟大型组合来降低内部变异性的影响。但是，区分模型偏差和气候变化信号与内部变异性所需的合奏成员的最佳数量在模型和指标之间各不相同。在这里，我们分析了东部赤道太平洋地区的降水和海面温度的平均值，方差和偏度，通常用于描述从耦合模型对间隔项目的大型组合中获得的ElNiño -Southern振荡（ENSO）。利用既定的统计理论，我们开发和评估估计方程，先验，整体规模或模拟长度，以限制ENSO统计量基于采样的不确定性所需的不确定性到所需的公差内。我们的结果证实，这些统计数据的不确定性随时间序列长度和/或整体大小的平方根而降低。此外，我们证明，当使用前工业化控制或历史运行计算时，这些统计数据的不确定性通常是可比的。这表明有时可以使用前工业运行来估算从现有历史成员或合奏中计算出的统计数据的预期不确定性，以及所需的模拟年数（运行持续时间和/或集合大小）的数量充分表征统计量。这些结果很可能适用于ENSO以外的变量和区域。此进步使我们能够使用现有模拟（例如，在模型开发过程中执行的控制运行）来设计合奏，这些集合可以充分限制由模拟内部可变性引起的诊断不确定性。
计划概述和操作计划
将于4月29日至5月31日进行2024 HWT春季预测实验（SFE 2024），EFP的基石。这将是面对面和虚拟参与的第二个混合实验。相对于去年的混合实验，SFE 2024将具有类似的格式，所有参与早晨和下午预测活动的参与者以及第二天的模型评估活动。此外，将有一个小型的晚间活动，其中2-4个NWS预测者将发出实验性0-1和1-2 h提前时间预测，直到下午8点CDT。与往年一样，我们的大量合作者贡献了一套新的和改进的实验CAM指导，将在这些预测和模型评估活动中至关重要。这些贡献包括一个合奏框架，称为社区利用统一的合奏（线索； Clark等2018）。2024线索是通过使用通用模型规范（例如，网格间距，模型版本，域大小，后处理等）构建的在可能的情况下，可以在精心设计的受控实验中使用每组贡献的模拟。这种设计将再次使我们能够进行几项针对确定确定性凸轮和凸轮合奏的最佳配置策略的实验。2024线索包括34名成员。SFE 2024还将继续测试WARN-FORECAST系统（WOFS，以下称），该系统产生18人，3公里的网格间隔预测，并将在第8年使用，以发行很短的交付时间和产品。
可转移的深层生成模型的内在无序蛋白构象
本质上无序的蛋白质具有动态结构，它们扮演着关键的生物学作用。阐明其构象合奏是一个具有挑战性的问题，需要综合使用计算和实验方法。分子仿真是用于构建无序蛋白质结构集合但资源密集型的有价值的计算策略。最近，基于深层生成模型的机器学习方法已成为生成结构合奏的有效替代方法。但是，当训练数据中缺乏建模序列和构象时，此类方法当前的可传递性有限。在这里，我们开发了一种新型的生成模型，该模型可实现固有无序蛋白质集合的高水平可传递性。该方法称为IDPSAM，是基于变压器神经网络的潜在扩散模型。它结合了自动编码器，以学习蛋白质几何形状的表示和扩散模型，以在编码空间中采样新型构象。iDPSAM在使用Absinth隐式溶剂模型进行的大型模拟蛋白质区域的模拟数据集上进行了训练。由于其神经网络的表现力及其训练稳定性，Idpsam忠实地捕获了测试序列的3D结构集合，在培训集中没有相似之处。我们的研究还证明了从数据集中产生完全构象合奏的潜力，并强调了训练集大小对概括的重要性。我们认为，IDPSAM通过机器学习代表了可转移蛋白质集合建模的重大进展。
全球湿地甲烷排放的合奏估计2000-2020 Zhen Zhang 1，Benjamin Poulter 2，Joe R. Melton 3，William J. Riley 4，Geor
差异（ΔECH4）相对于2000-2009级别的平均水平的差异（ΔECH4）与由不同气候数据集（CRU和GSWP3-W5E5）分组的两组模拟。a，在2000 - 2020年期间的年度总异常的时间序列，阴影区域代表最小和最大建模排放之间的范围。水平线分别代表2000-2009和2010-2019的整体平均值。b，平均ΔECH4的纬度梯度，来自所示的两组仿真的30°纬度箱中的每个平均年度总ΔECH4。c，三个区域的平均季节性ΔECH4的盒子图。中央标记245
Microsoft Word-利用深度学习气候变化预测模型
近年来，深度学习已成为统计缩减的有前途的方法，涉及从粗糙的低分辨率变量中产生高分辨率的气候数据。然而，关注这些模型将其推广到未来气候变化情景的能力，这主要是由于平稳性的假设。在这项研究中，我们建议将深层合奏用作一种直接的方法来增强统计降低模型的不确定性定量。通过改善不确定性的表示，这些模型可针对极端天气事件提供出色的计划能力，这可能会对社会和经济产生重大的负面影响。鉴于没有观察性的未来数据，我们依靠伪真实性实验来评估深层合奏在量化气候变化预测不确定性方面的有效性。深层合奏的采用促进了更强大的风险评估，以解决各个部门适应气候变化挑战的关键需求。
lIthium的室温 - 量化量子 - 量子感...
摘要：量子传感的最新进展已经激发了具有高度的感官，精度和空间分辨率的变革性检测技术。由于它们的原子级可调节性，分子量子位及其合奏是有望进行化学分析物的候选者。在这里，我们在室温下显示了溶液中锂离子的量子感应，并在微孔金属 - 有机框架（MOF）中集成了有机自由基合奏。器官自由基在室温下表现出电子自旋相干性和微波处理性，因此表现为Qubits。MOF的高表面积促进了来宾分析物对有机码头的可及性，从而实现了锂离子的明确认同，并通过基于电子磁磁共振（EPR）光谱的宽松和超精美方法来定量测量其浓度的定量测量。这项工作中提出的感应原理适用于其他非零核自旋的金属离子。
lIthium的室温 - 量化量子 - 量子感...
摘要：量子传感的最新进展已经激发了具有高度的感官，精度和空间分辨率的变革性检测技术。由于它们的原子级可调节性，分子量子位及其合奏是有望进行化学分析物的候选者。在这里，我们在室温下显示了溶液中锂离子的量子感应，并在微孔金属 - 有机框架（MOF）中集成了有机自由基合奏。器官自由基在室温下表现出电子自旋相干性和微波处理性，因此表现为Qubits。MOF的高表面积促进了来宾分析物对有机码头的可及性，从而实现了锂离子的明确认同，并通过基于电子磁磁共振（EPR）光谱的宽松和超精美方法来定量测量其浓度的定量测量。这项工作中提出的感应原理适用于其他非零核自旋的金属离子。
对称性富含量子电路的阶段
由随机统一门组成和受局部测量的量子电路已显示出通过测量速率调整的相变，从具有体积法则纠缠到区域法律状态的状态。从更广泛的角度来看，这些电路在其输出时产生了新型的量子多体状态的合奏。在本文中，我们表征了这个合奏并将可以确定为稳态状态的阶段进行分类。对称性起着非标准作用，因为施加在电路元素上的物理对称性并不能自身决定可能的阶段。相反，它是由与此合奏相关联的动态对称性扩展的，形成了放大的对称性。因此，我们预测没有平衡对应的阶段，仅物理电路对称性就无法支持。我们举下以下示例。首先，我们将操作的电路的阶段分类为Z 2对称性。用数值模拟证实的一个引人注目的预测是在一个维度中存在独特的体积阶段，尽管如此，它仍然支持真正的远程顺序。我们还认为，由于扩大的对称性，该系统原则上可以支持拓扑区域阶段，该相位受电路对称性和动态置换对称性的组合保护。第二，我们考虑只能保留费米亚奇偶校验的高斯费米子电路。在这里，扩大的对称性在中等测量率和kosterlitz-无thouththouththouththouththouth thouththouththythouththouthththouththythouthty的过渡中产生了U（1）临界阶段。我们就编码量子信息的能力来评论不同阶段的解释。我们讨论了与爱德华兹和安德森开创的自旋眼镜理论以及源于电路集合的量子性质的关键差异。