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World File Search System合奏
Raven HBV-EC模型的集成实现，并描述了多模型合奏评估中的不确定性
尽管水文建模方面取得了进步，但在模拟和预测中量化了固有的不确定性仍然是必不可少的。这些不确定性来自诸如初始条件，输入数据，参数估计和模型结构之类的来源。虽然水文界越来越关注不确定性评估，但大多数研究都集中在特定模型中的输入数据和参数不确定性上，使模型结构不确定性未经探索。这项研究介绍了一种基于整体的新方法来评估水文模型不确定性，同时强调模型结构和输入数据不确定性。研究利用Raven水文建模框架创建了水文模型的合奏。此合奏会与噪声进一步扰动，以表示输入数据不确定性。在加拿大圣龙流域的西南部分展示了该方法，评估了模型集合针对观察到的水流。正向贪婪方法有助于从集合中选择子模型，增强可靠性并降低模型计数。通过确保每个标准符合预定义的性能标准，采用此方法来完善模型池。此外，还评估了校准不确定性和输入数据不确定性。结果强调了多模型合奏在降低各种不确定性来源的重要性，而噪声扰动的数据可提高可靠性。这项研究促进了对水文模型不确定性评估的理解，并强调了一种全面的多模型方法的重要性，该方法解释了结构性，输入数据和校准不确定性，以实现强大的流量模拟和预测。
超越合奏平均：利用气候模型组合进行下午预测
在亚季节时间尺度上产生关键气候变量（例如温度和沉淀）的高质量预测长期以来一直是操作预测的差距。本研究探讨了机器学习（ML）模型作为次生预测的后处理工具。滞后的数值集合预测（即成员具有不同初始化日期的合奏）和观察数据，包括相对湿度，海平面压力和地理位置高度，以预测每月平均降水量和两周的温度，以预测每月平均降水量和两周的温度。用于回归，分位数回归和二齿分类任务，我们考虑使用线性模型，随机森林，卷积神经网络和堆叠模型（基于单个ML模型的预测，一种多模型方法）。与以前单独使用集合的ML方法不同，我们利用嵌入整体预测中的信息来提高预测准确性。此外，我们研究了极端事件预测，这些预测对于计划和缓解工作至关重要。将合奏成员视为空间前铸件的集合，我们探讨了使用空间信息的不同方法。可以通过模型堆叠来减轻不同方法之间的权衡。我们提出的模型优于标准基准，例如气候预测和整体手段。此外，我们研究特征的重要性，使用完整的合奏或仅合奏均值之间的权衡以及对空间可变性的不同会计模式。
顶层皮层中的振荡爆发反映了多个对象和合奏之间的动态关注
视觉系统使用两种免费策略在场景中同时处理多个对象，并实时更新其空间位置。它要么使用选择性注意力将复杂的动态场景个性化成几个焦点对象（即对象个体化），要么通过在整个场景（即集合分组）中更全球地分布全球的注意力来代表多个对象作为集合。神经振荡可能是焦点对象个性与分布式集成组的关键签名，因为它们被认为可以通过抑制性控制机制调节视觉区域的神经兴奋性。，我们在多对象跟踪范式中记录了全头MEG数据，其中人类参与者（13位女性，11名男性）在不同的指令之间切换了对象个性化的指令，并在不同的试验中进行了集合分组。在两个条件之间，刺激，反应和跟踪多个空间位置的需求保持恒定。我们观察到在多对象加工过程中，在双侧下对顶皮层中增加了一个频带功率（9-13 Hz）。单审判分析表明，对物体个体与集成分组试验的爆发发生较大。相比之下，我们发现使用标准分析对跨审判的平均带功率没有差异。此外，爆裂效果仅在下方/at（但不高）发生，而不是上面的多个对象处理的典型容量限制（AT； 4个对象）。他们支持一种节奏，是对多个对象和合奏的动态关注的脉冲态度。我们的发现揭示了实时神经相关性的基础，即多对象方案的动态处理，这是通过对策略和能力进行分组来调节的。
钻石中无序的偶极自旋合奏中的准浮力细胞化
在UTA教职员工和雷神导师的建议下，UT-Arlington CSE团队的成员提供了一个巨大的机会，可以体验现实世界中的发展条件和程序。由于各种各样的必要技术，团队面前的任务涉及陡峭的学习曲线，其中许多是团队成员的新手。最初随着团队驾驶无人汽车开发景观，持续测试，开发和部署的发展，尽管进展缓慢，但事实证明是一种成功的做法，并有助于确保生产满足竞争对手要求的车辆。通过协作，跨学科团队的工作经验丰富了每个参与者，并允许每个成员在软件，硬件和一般最佳实践中扩展其工程技能。我们要感谢雷神公司和乌特 - 阿灵顿允许我们参加这个非凡的机会。
使用机器学习和基于深度学习的成立网络的脑肿瘤分割和分类的有效合奏
摘要：最近，脑肿瘤（BT）已成为影响几乎所有年龄段人群的常见现象。使用计算机断层扫描对这种致命疾病的识别，磁共振成像如今非常流行。开发用于诊断和分类BT的计算机辅助设计（CAD）工具已变得至关重要。本文着重于使用深度学习（DL）模型设计用于诊断和分类的工具，该工具涉及通过获取（CT）图像，预处理，细分和分类的一系列步骤，以使用基于DL的Inception网络模型使用SIFT识别肿瘤的类型。所提出的模型使用模糊C表示算法从获取的BT图像中分割感兴趣的区域。诸如高斯幼稚的贝叶斯（GNB）和逻辑回归（LR）等技术用于分类过程。为了确定其效率的所有技术，都使用了基准数据集。模拟结果确保了提出的方法的性能，最大敏感性为100％，特异性为97.41％，精度为97.96％。关键字：脑肿瘤，深度学习，特征提取，模糊C的平均值，Inception v3，Sift，高斯幼稚的贝叶斯，逻辑回归。____________________________________________________________________________
调查了cordex-FPS对流中KM级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。
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。
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
B.Sc. （生物技术）_05072024.pdf M.Sc.教学大纲（物理）（模式-2023） B.Sc. （微生物学）_06062024.pdf T. Y. B. Sc。电子科学 CI M.Tech._newsyllabus_29052023.pdf 时间表端s.e._2019-pat。
模块-1经典统计力学L：12个宏观和显微镜状态，相空间，统计集合，假定相等的先验概率，状态密度的行为，Lowville的定理（经典）。在系统平衡中的能量分布，概率分布的清晰度。微型典型的合奏，规范的合奏，规范合奏的应用（磁磁性，分子，理想气体中的分子，大气定律），平均值的计算和规范合奏中的平均值和波动，与热力学的相关性，在热力学中的连接，在较大的元素中，在较大的α上进行了较大的α型和平均值的化学物质，均等的化学物质，平均值，平均值，平均值，平均值，平均值，平均值，平均值，均值范围。根据宏伟分区功能的功能。
课程指南统计物理 - 等级UGR
第1课：介绍，基本原理和假设。简介和简短的历史笔记。经典微观描述。宏观描述和可观察物。合奏和liouville定理的概念。量子配方和量子Liouville的定理。统计物理学的假设。附录：不可逆性：时间的箭头。动力学系统和偏僻的理论。合奏的构造：Boltzmann的统计物理学。统计物理学以平衡为止。第2课：合奏理论。微型典型合奏和熵。规范合奏。分区功能。稳定性。大规范合奏。附录：经典限制的量子效应。第3课：波动，合奏的等效性和热力学极限。动机。能量的规范波动。粒子数量中的大规范波动。热力学极限。附录：大规范的能量波动。第4课：经典的理想系统。定义。玻尔兹曼天然气。玻尔兹曼气体的规范分区功能和热力学。分子结构：旋转，振动和电子自由度。附录：量子力学中的刚性转子。第5课：理想量子气的简介。简介。量子不可区分：玻色子和费米子。理想的量子系统。比热。理想量子气的状态方程。 弱退化的量子理想气体。 第6课：退化费米子系统。 退化理想的费米斯气体：费米能。 在低温下的状态方程。 相对论的退化费米亚气：白矮星的Chandrasekhar模型。 原子的统计模型：Thomas-Fermi模型。 完全退化相对论费米斯气体。 金属中的电子气体。 理想费米斯气体的有效性范围。理想量子气的状态方程。弱退化的量子理想气体。第6课：退化费米子系统。退化理想的费米斯气体：费米能。在低温下的状态方程。相对论的退化费米亚气：白矮星的Chandrasekhar模型。原子的统计模型：Thomas-Fermi模型。完全退化相对论费米斯气体。金属中的电子气体。。