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探索在树和积雪层尺度上森林降雪的潜力
摘要。北方和亚高山森林每年多个月的季节性降雪；但是，由于温度和森林干扰，这些环境中的降雪状况正在迅速变化。准确预测森林雪动力学，与生态水文，生物地球化学，冰冻圈和气候科学有关，需要基于过程的模型。虽然已经提出了跟踪单个雪层微观结构的雪态研究，但到目前为止，只有在几个雪透水模型中才存在解决树冠代表的树规范过程。迄今为止，缺乏在仪表尺度上实现图层和微观结构的森林降雪模拟的框架。为了填补这一研究差距，这项研究介绍了森林雪建模框架FSMCRO，该框架结合了两种脱落的，最先进的模型组件：来自柔性雪模型（FSM2）的冠层代表和crocus snowpack代表crocus snepack sysemble model sys-sys-tem（coccroc）。我们将FSMCRO应用于北方和亚高山位点的不连续森林，以展示树规范的雪过程如何影响层尺度的雪堆特性。在对比位置的模拟显示整个冬季地层上有明显的不同。这些原因是由于镜片不足与间隙位置的不同流行过程以及由于空间可变的雪堆能量平衡而导致的雪变质性变异性。eN-Semble模拟使我们能够评估模拟地层学的鲁棒性和不确定性。在空间上明确的模拟揭示了
数学、计算机科学、人工智能与机器人学学士（M.CS.AI & R）
第一学期:: 网络技术课程目标：本课程使学生能够创建由静态和动态网页组成的灵活、有吸引力、用户友好的网站。除此之外，学生还将学习通过 Javascript 与网页交互并在互联网上托管自己的网站。学习成果：学习本课程后，学生将有能力创建自己的网站并在互联网上托管。学生还将对互联网使用的技术有足够的了解。单元 - 第一 HTML：基本 HTML 标签和属性、文档正文、文本、超链接、添加更多格式、列表、表格、分组、图像。更多 HTML：多媒体对象、框架、表格、标题单元 - 第二级层叠样式表：简介、语法、选择器、背景光标、文本字体、列表、表格、盒子模型、使用样式、简单示例、创建自己的样式、样式中的属性和值、格式化信息块、图层。第三单元 JavaScript 简介：什么是 DHTML、JavaScript 基础知识、变量、字符串操作、数学函数、语句、运算符、数组和函数。第四单元 JavaScript 的 DHTML：数据验证、打开新窗口、消息和确认、状态栏、不同框架、滚动按钮、移动图像。第五单元 XML：为 Web 应用程序定义数据、基本 XML、文档类型定义、呈现 XML、文档对象模型、Web 服务 教材：
遥感和 GIS：地下水应用...
摘要 采用遥感、地理信息系统 (GIS) 和更传统的实地工作技术相结合的方法来评估厄立特里亚中部高地的地下水潜力。对 Landsat TM 和 Spot 的数字增强彩色合成图和全色图像进行解释，以生成岩性和线性构造等专题地图。评估了先进星载热辐射和反射辐射计 (ASTER) 数据用于岩性和线性构造测绘的潜力。从数字高程模型中得出地表曲率、坡度和排水系统等地形参数，并用于绘制地形图。比较了从等高线中得出的数字高程模型 (DEM) 和在航天飞机雷达地形任务 (SRTM) 中获取的数字高程模型 (DEM) 在位置、排水网络和线性构造提取方面的关系。在不同岩石类型中现场测量了裂缝模式和间距，并与线性构造进行了比较。访问了选定的泉水和水井，以研究它们的地形和水文地质环境。收集了井日志、抽水试验、旱季和雨季的地下水位深度以及井的位置。所有专题图层（包括水文地质数据）都整合到地理信息系统中并进行分析。生成地下水潜力图并与产量数据进行了比较。根据大型挖井的水位波动和氯化物质量平衡法估算地下水补给量。P
![arxiv：2303.09171v3 [CS.CV] 2024年1月31日](/simg/f\ff2103e46fc111d77d9c88fa924fb41c96cc989b.webp)
arxiv：2303.09171v3 [CS.CV] 2024年1月31日
最近，神经网络模型的解释引起了相当大的研究关注。在计算机Vi-Sion中，CAM（类激活图）基于基于cam的方法和LRP（层相关性传播）方法是两种common解释方法。但是，由于大多数基于CAM的方法只能产生全球权重，因此它们只能在深层进行粗粒的解释。LRP及其变体可以生成细粒度的解释。但是解释的忠诚太低了。为了应对这些挑战，在本文中，我们提出了FG-CAM（细粒度凸轮），该cam扩展了基于CAM的方法，以产生高粒度和高信仰。fg-cam使用具有分辨率差异的两个特征图层之间的关系，以逐渐增加解释分辨率，同时找到贡献的像素并滤除不贡献的像素。我们的方法不仅可以解决基于CAM的方法的短相处，而不会改变其特征，而且还产生了比LRP及其变体更高的忠诚度的细粒度解释。我们还以denoising呈现FG-CAM，这是FG-CAM的一种变体，能够产生较少的嘈杂解释，而忠实的解释几乎没有变化。实验结果表明，FG-CAM的性能几乎不受解释分辨率的影响。fg-cam在浅层和中间层中均显着优于基于CAM的方法，并且在输入层中均优于LRP及其变量。我们的代码可在https://github.com/dongmo-qcq/fg-cam上找到。
第 4 章 用于追踪森林景观中的水文和生物地球化学途径和过程的数字地形分析方法
数字地形分析 (DTA) 包括一组使用数字高程模型 (DEM) 来模拟各种尺度的地球表面过程的工具。DEM 及其衍生产品是数字地形模型 (DTM) 的更大集合的一部分，用于各个领域，以模拟能量和物质在表面的流动。水文学家工具包中 DTM 的普遍性导致地形属性（例如坡度和上坡贡献区域）被广泛使用，以表征水和相关营养物质在景观中的移动方式。计算地形属性的算法现在已被编入所有商业地理信息系统 (GIS) 软件（例如 ArcGIS、Idrisi），用户只需按一下按钮即可绘制潜在地表水文流模式。虽然派生图层总是看起来很刺激，但现场水文学家经常提出这样的问题：DTM 通常只是有趣的空间模式，与预测实际水文行为没有太大关系吗？本文通过讨论 DTA 对于 21 世纪森林水文学从业人员的意义，批判性地回答了这个问题。自从早期的集水区降雨径流理论提出以来，人们就开始利用地形信息来更好地了解集水区的水文功能（Horton 1945 ；Hewlett 和 Hibbert 1967 ）。然而，在桌面计算出现之前，人们使用集水区规模的属性（例如集水区的面积、长度、周长和地形起伏比（最大地形起伏除以最长流路长度））来研究水文行为，因为只有这些属性才能轻松地从等高线图中得出（Schumm 1956 ）。虽然这些指标有助于解释不同流域之间水和泥沙产量的差异（Garcia-Martino´ 等人 1996 ），
formnext 2024的美国参展商
美国参展商在Formnext 2024 Frankfurt，11月19日至22日，2024年3D Chimera Hall 11.0，B41 3D Chimera提供染色器 - 适用于3D印刷零件的创新染料系统。此外，公司还提供诸如：3D打印，3D扫描和3D CAD服务之类的服务。www.3dchimera.com/ 3dprint.com Hall 12.0，P02，通过通过调查新闻，访谈和地面报告涵盖破坏故事，3Dprint.com随着新闻的发生，可以从行业内部人士获得知识的访问。其兄弟姐妹公司SmartEch Analysis，提供了AM市场研究和数据。www.3dprint.com/ 3D Systems Inc. Hall 11.1，D11 3D Systems是添加剂制造（AM）行业的先驱。，它提供了各种硬件，软件和材料解决方案，这些解决方案从塑料到以行业特定的工程专业知识为支持的金属。www.3dsystems.com/ 6K Addive LLC Hall 12.0，E122 6K添加剂使您能够通过可持续资源制造的优质添加剂制造粉末来思考。我们革命性的制造过程使我们能够生产出真正的球形，孔隙率和卫星的缺乏，其流动性比竞争技术更好。www.6kinc.com Addiguru，LLC Hall 11.0 D62B Addiguru为添加剂制造（AM）流程提供原位监视技术。在构建过程中形成的部分异常在建造和维修后很难且昂贵。Addiguru监视技术在构建过程中检测异常，并在图层形成几秒钟内向用户提供通知。www.addiguru.com/ div>
病理学中的人工智能
机器学习ML是AI的子场，其中计算机在暴露于“代表性数据，解释和对新数据上行动”后生成算法。3“提供足够的数据后，ML算法可以学习做出预测或解决问题，例如识别图片中的对象”。可能会发生不同的方式，ML可能会在培训前由人用户预先定义诸如细胞形状或大小诸如培训之前的特征，或者使用代表学习方法（例如深度学习），在这些方法中，计算机可以学习在不手动工程的情况下学习要提取的功能（请参阅下面的深度学习和监督学习的部分）。4神经网络“也称为人工神经网络，这是一种ML的类型。神经网络由简单的处理节点或“人造神经元”组成，这些节点与“人造神经元”相互连接。每个节点将从几个节点“上方”接收数据，并将数据提供给“下方”的几个节点。节点将重量附加到他们接收到的数据，并将值归因于该数据。如果数据没有通过一定的阈值，则不会传递到另一个节点。训练算法时，调整节点的权重和阈值，直到相似的数据输入导致一致的输出为止。”5数据可能会在隐藏层内的节点连接之间循环（反复的神经网络）或使用图层进行预处理（其中包含一系列称为卷积核的过滤器）（除了汇总层汇总层，还可以降低数据的尺寸，同时保留其特征以进行分析（称为卷积神经网络） - 特别是用于分析的分析图像。
人工智能将改变...
临床内分泌学领域以及医疗保健，正面临着新技术的变革性变化，尤其是人工智能（AI）。AI有望大大改善我们筛选，诊断，治疗，监测和教练患者的方式（1，2）。AI工具不仅会使内分泌决策的流程更快，更可靠，因此AI的使用为针对个人患者特征量身定制的个性化治疗计划开辟了道路（3，4）。AI是涵盖机器学习（ML）的计算机科学领域。ml使用旨在做出预测或分类的数学算法。这些模型通常在已知的，标记的数据集上进行训练，并迭代地增强，以获得对看不见的数据进行准确预测的能力（5）。深度学习（DL）是ML的一个子集，使用模仿人类中枢神经系统的复杂模型。dl需要使用人工神经网络（ANN）。ANN由互连层组成，这些图层通过最小化误差（6）来传递信息并优化预测。一旦受过培训，ANN可以处理庞大而复杂的数据集，以执行预测，分类，甚至更高级的应用程序等任务，例如大型语言模型（LLMS），计算机视觉和多媒体生成，从文本输入（7-9）中生成。我们预计AI会造成临床内分泌学的前所未有的破坏。尽管如此，大多数临床医生一方面缺乏对临床AI潜力的正确理解，另一方面，缺点和警告。对AI基础的平衡理解必须最大化其利益。因此，医疗保健提供者必须熟悉这项新技术，但也必须了解其局限性。表1概述了基于AI的工具与临床内分泌学中常规方法之间的差异。本文的目的是概述AI在临床内分泌学和糖尿病领域中的潜在和未来方向。
当地固体废物管理计划 - NY.gov
NEST 规划单位在伊利县的外部边界上与以下规划单位接壤：（从东北角顺时针方向）尼亚加拉县、GLOW 地区固体废物管理委员会、卡特罗格斯县和肖托夸县。在伊利县内，规划单位与西北社区 PU 和布法罗市接壤，后者不在任何规划单位内。NEST 规划单位面积为 900 平方英里，根据 2015 年人口普查，总人口为 428,688 人。它主要是农村，郊区较靠近布法罗市，越靠近城市东北部和南部，农村程度就越高。建筑空间主要是住宅和商业，以零售和办公空间为特点。虽然 NEST 的大部分是农村/农业性质的，但随着时间的推移，郊区的扩张已将一些以前的农村空间转变为住宅和商业开发区。表 1.1 列出了每个城市的总人口以及该城市的人口密度。自 1995 年以来，成员资格未曾改变，边界内的所有城市都参与了董事会。城市地区的人口普查数据和伊利县 GIS 为规划单位创建的地图层用于对陆地进行分类。包括布法罗在内的伊利县土地面积为 1,047 平方英里。其中 330 平方英里为城市土地，716 平方英里为农村土地。布法罗市由 41 平方英里的城市土地组成。“对于 2010 年人口普查，城市地区将包括符合最低人口密度要求的人口普查区和/或人口普查区块的人口稠密核心，以及包含非住宅城市土地用途的相邻领土以及人口密度较低的领土，以将外围人口稠密领土与人口稠密核心连接起来。要符合城市地区的条件，根据标准确定的领土必须至少包含 2,500 人，其中至少 1,500 人居住在机构集体宿舍之外。人口普查局确定了两种类型的城市地区：
所有施工计划文件均应从矢量创建……
商业计划提交一般准则 - 所有施工计划文件均应从矢量文件创建，以获得最高质量的 PDF，图纸分辨率至少为 300 dpi。施工计划应作为单个组合多页文件上传。这将要求所有建筑、结构、框架、电气、管道、机械等页面都包含在此文件中。 - 不接受安全的 PDF 文件。 - 确保页面以正确的方向显示并且不需要旋转。 - 施工计划的封面应编入索引，以与提交的所有页面的顺序相对应。 - 如果使用书签，它们应清楚地标识文件中的每一页。书签应与封面索引同名。 - 所有提交的计划必须包含建筑师和/或工程师的电子印章和签名。 - 系统只允许上传一个 (1) 建筑计划文件。 - 如果项目手册是提交的一部分，请在项目手册上传下单独提交该 pdf 文件。 - 应将平面图设置为横向视图模式，并将每页的北方向始终置于显示器顶部。 - 平面图应以黑白打印，不得使用任何其他颜色的平面图、图纸或注释，不得“阴影化”或使用不同颜色的图层。 - 以数字方式提交的平面图必须清晰易读。平面图应按比例生成，每页使用的建筑比例相同。 - 在每页的右下角留出 2” X 4” 的空间，用于盖上许可和检查批准印章。此空间在每页上的位置必须相同。 - 成功完成平面图审查过程后，平面图审查员将以电子方式“盖章”文件。这将在每张平面图上创建一个图像，表明平面图已通过合规性审查。这些平面图将保存为只读文件，并设置为使用印章打印。建筑商有责任打印已批准的平面图、文件和任何其他所需材料，以便在项目工地进行检查。计划应打印在至少 11” x 17” 或更大的纸张上；以最易于施工和检查审查的尺寸为准。