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World File Search System合奏
调查了cordex -fps对流中km量区域气候模拟合奏的热浪的表示
抽象热浪（HWS）是强调社会和生态系统的高影响现象。预计在世界许多地区的气候中，其强度和频率将增加。尽管这些影响可能是广泛的，但它们可能会受到当地和区域特征（例如地形，土地覆盖和城市化）的影响。在这里，我们利用了在这些精细尺度上阐明热浪的影响所需的高分辨率建模的最新进展。此外，我们旨在了解新一代KM规模的区域气候模型（RCMS）如何调节在众所周知的气候变化热点上热浪的代码。我们分析了15个对流渗透的区域气候模型（CPRCM，〜2–4 km网格间距）模拟及其驾驶，对流参数化的区域气候模型（RCM，〜12-15 km网格间距）的驾驶，来自Cordex旗舰飞行员对对话的模拟。重点是评估实验（2000-2009）和具有一系列气候特征的三个子域。在HWS期间，通常在夏季，CPRCMS表现出比驾驶RCMS更温暖和干燥的条件。与CPRCM相比，RCMS中的热通量分配发生了变化，导致较高的最高温度，每天的峰值高达〜150 W/m 2。这是由CPRCMS中土壤水分含量降低5–25％的驱动，这又与更长的干咒长度（最高两倍）有关。确定这些差异是否代表改进是一项挑战。然而，基于点尺度的最高温度评估表明，与RCMS相比，这种CPRCMS较高/干燥的趋势可能更现实，而参考位点的约70％表明与驾驶RCMS相比增加了附加值，仅当考虑到分布右尾部时增加到95％。相反，根据平坦区域上的高尺度网格方法，发现CPRCMS轻微有害效应。当然，CPRCM会增强干燥条件，对夏季温度高估的敲门含义。这种改善的HWS物理表示是否也对未来的变化产生了影响。
多模型合奏揭示了美国中西部农田再生实践中的土壤碳的收益
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版本的版权持有人于2025年2月8日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.04.636509 doi：Biorxiv Preprint
探索音频语音情感检测的深度学习方法：合奏MFCC，CNN和LSTM
摘要：我们的世界完全依赖我们每天使用的小工具，使世界变得越来越大。拟议的情感交流基于非视线（NLOS），以摆脱传统的人机相互作用。这种情感交流定义为互动，类似于我们每天使用的常见视频和语音媒体；同样，该信息在长距离内传输。我们提出了EAS框架，这是针对实时沟通要求的情感交流协议的另一种合奏技术。该框架支持情感实现的交流。他们也设计了。最后，正在开发用于特征提取的CNN-LSTM体系结构，实施一种选择相关功能的注意机制，为选择相关功能而创建以及用于实时场景，使用有或没有注意机制的实时评估矩阵，为实时场景创建CNN-LSTM网络。DCCA特征提取用于在数据集中的不同标签之间提取属性和发现相关性。toAnaly在情感沟通中与他人之间的长距离通信的情感交流中的实时性能。提出的CNN-LSTM模型以87.08％的精度达到了最高精度，而现有模型（例如CNN基线和LSTM模型）分别显示出81.11％和84.01％。与现有作品相比，我们的方法显示出提高的准确性，尤其是对于实时应用程序。
自适应预测合奏：改善运动预测的分布概括
摘要 - 自主驾驶的基于深度学习的轨迹预测模型通常会在概括到分布（OOD）方案的概括中遇到困难，有时表现比简单的基于规则的模型差。为了解决这一限制，我们提出了一个新颖的框架，自适应预测集合（APE），该集合整合了深度学习和基于规则的预测专家。学习的路由功能，与深度学习模型同时训练，根据输入方案动态选择最可靠的预测。我们在大规模数据集上进行的实验，包括Waymo Open Motion Datat（WOMD）和Argoverse，证明了整个数据集的零射击概括的改进。我们表明，我们的方法的表现优于单个预测模型和其他变体，尤其是在具有很高比例的OOD数据的长音预测和场景中。这项工作强调了混合方法在自主驾驶中进行鲁棒和可推广的运动预测的潜力。更多详细信息可以在项目页面上找到：https：//sites.google.com/view/ ape-generalization。
北极苔原积雪特性的多物理合奏建模
摘要。复杂的积雪模型，例如Croscus和Snekpack，难以正确模拟北极积雪中的密度和特定表面积（SSA）的预测，这是由于风诱导的压实压实的低估，碱性植被的流动性融合量和水分流动量不足而陈述。To improve the simulation of profiles of density and SSA, parameterisations of snow physical pro- cesses that consider the effect of high wind speeds, the pres- ence of basal vegetation, and alternate thermal conductivity formulations were implemented into an ensemble version of the Soil, Vegetation, and Snow version 2 (SVS2-Crocus) land surface model, creating Arctic SVS2-Crocus.默认和北极SVS2-Crocus的合奏版本是由原位气象数据驱动的，并使用了Snowpack特性（Snow Water Eorsevent，Swe； Depth; Depth; Depth;密度；密度；密度；密度； SSA）在越野谷溪（TVC），Northwest Terrories，加拿大，加拿大，超过32岁，1991年至202年。结果表明，默认和北极SVS2-Crocus都可以模拟SWE的正确幅度（root-Mean-Square误差，RMSE，RMSE，对于两个合奏 - 55 kg m-2）和降雪深度（默认的RMSE - 0.22 M;北极RMSE - 0.18 m）在TVC上与测量值相比。在北极SVS2-Crocus内有效地压实了积雪的表面层，增加了密度，并将RMSE降低了41％（176 kg m-3至103 kg m-3）。
这项研究将HySplit合奏与CWT结合在一起，以获取污染物来源和使用的机器学习方法的小时解决，以量化TH
在北京中，主要受源自南部和西部的空气质量的影响，尤其是在西部空气质量的控制下。”它仅表现出观察到的现象，即北京中的环境污染事件主要受南方和西部的空气肿块的影响，尤其是在西部空气质量的影响下，但未能对为什么在某些情况下对西部空气质量产生更大的影响它缺乏猜测或参考相关研究，无法增强对这种现象的根本原因的理解。
Köppen– Geiger气候分类，基于高分辨率气候预测的合奏
摘要。我们最近确定了石墨烯中受保护的拓扑半学，该拓扑半学表现为零能量边缘模式鲁棒和相互作用。在这里，我们解决了该半学的特征，并表明，与最低能带相关的霍尔电导率的Z拓扑不变，可以从谐振响应到在DIRAC点上分析的圆形极化光等效。中间能带（包括费米表面）的（非量化的）电导率响应也会引起z 2不变。我们强调散装的对应关系，作为受保护的拓扑半金属，即一个在平面中极化的自旋构型在与稳健边缘模式相关的绝缘阶段，而另一个则处于金属状态。边缘的量化运输等效于1 2 - 1
使用基于合奏的机器学习方法增强电影推荐
摘要 - 传统的推荐系统遭受概念漂移的困扰 - 一种假定用户偏好随着时间而言是静态的现象。为了解决此问题，需要使用推荐算法来考虑用户偏好的时间敏感变化并提供相关建议。这项研究工作提出了一个基于合奏的混合推荐系统，该系统结合了用户兴趣的时间变化。提出的系统结合了不同的算法，例如受欢迎程度，聚类，协作矩阵分解和奇异价值分解（SVD）。然后，使用人工神经网络（ANN）将从这些单个模型获得的电影建议合并并分类。用户对提出的建议的反馈，这有助于计算每批建议的相关因素。最后，向用户提供了相关的电影建议。在相关因素较低的情况下，建议将重新分类。提议的系统的目的是根据用户的时间敏感偏好为用户提供各种建议。提出的研究的新颖性是整合了普遍的建议策略以及用户反馈机制在提出的建议中的结合。所提出的系统是在标准电影数据集Movielens-25m上实现的，并使用RMSE和MAE等统计性能指标进行评估。这项工作说明了建议质量的提高以及对改变用户偏好的适应性。实验表明，将人工神经网络作为集合混合建议模型的分类器的整合在提供0.56和0.43作为RMSE和MAE值的相关建议方面表明了有希望的结果。
WTK-LED：风工具包长期合奏数据集
如果没有DOE Wind Energy Technologies Office的支持，将不可能创建风力整合国家数据集（WIND）工具包长期集合数据集（WTK-LED）。多年来，团队特别感谢帕特里克·吉尔曼（Patrick Gilman）和布雷特·巴克（Bret Barker）的支持。Various teams and researchers across the National Renewable Energy Laboratory (NREL) contributed to the WTK-LED by either giving input in the design stage or using the data and thereby shaping the final version of the WTK-LED: Eric Lantz, Greg Brinkman, Trieu Mai, Cong Feng, Ryan King, Brandon Benton, Dmitry Duplyakin, and Zagi Zisman.，我们还感谢太平洋西北国家实验室的电网团队审查了网格整合研究的数据。我们感谢Wind Resource数据库的开发团队提供一个简单的数据查看和下载平台：Rachel Barton，Paul Edwards，Jason Ferrier，Nick Gilroy，Nick Gilroy，Amber Mohammad，Reid Olson和Paul Susmarski。
在第三极>的水文年度的公里尺度模拟的第一个合奏
摘要对第三极的当前和未来水周期的准确理解至关重要，因为该地区作为下游人口稠密地区的水塔起着作用。在复杂地形区域进行熟练气候评估的一种新兴而有希望的方法是公里尺度的气候建模。作为迈向第三极上此类模拟的基本步骤，我们提出了2019年10月至2020年9月的水文年度的千里规模区域模拟的多模型和多物理合奏。该合奏由由10个研究小组的国际联盟进行的13个模拟组成，配置了覆盖所有第三极区域的水平网格间距，范围为2.2至4 km。这些模拟是由ERA5驱动的，并且是协调的区域气候缩减实验旗舰试验研究的一部分。将模拟与可用的网格和原位观测和遥感数据进行了比较，以评估模型集成的性能和传播，与寒冷和温暖的季节的驾驶重新分析相比。尽管在该区域的网格降水数据集之间的巨大差异使整体评估受到阻碍，但我们表明，与ERE5相比，许多温暖的季节降水指标改善了合奏，包括大多数湿日和小时统计数据，并且在两个季节的湿法范围内都增加了价值。因此，合奏将为对该遥远但重要区域的氢化气候的过程的未来改进提供宝贵的资源。