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World File Search System地球物理
一个自主月球地球物理实验包
抽象的地球物理观察将提供有关行星和卫星内部结构的关键信息，并理解内部结构是这些物体的批量组成和热演化的强大结合。因此，地理观测是发现月球起源和演变的关键。在本文中，我们提出了一个自主月球地球物理实验包的开发，该实验包由一套仪器和带有标准化界面的中央站组成，可以安装在各种未来的月球任务上。通过修复仪器与中央站之间的接口，可以轻松地为不同的任务配置适当的实验包。我们在这里描述了一系列可能作为地球物理包装的地球物理仪器：地震计，磁力计，热流探针和激光反射器。这些仪器将提供与内部结构密切相关的月球的机械，热和大地测量参数。我们讨论了未来对月球的地球物理观察所需的功能，其中包括中央站的开发，而中央站通常会通过不同的有效载荷使用。
地球物理科学
*可以通过考试授予信用。**只有环境科学和地球物理科学专业的专业才能使用这种配对来满足生物科学中的通识教育要求。地球物理科学专业的专业可以参加这些课程，而没有生物科学先决条件（BIOS 20153-20151），除非他们攻读生物科学双重专业。他们有望显示出BIOS 20151涵盖的生物学现象的数学模型的能力。†这些选修课中只有一个可以是现场课程（GEO 29001，GEOS 29002，GEOS 29005），其中只有一个选修课可以是Geos 29700在地球物理学中的阅读和研究。§Phys13100-13200-13300或Phys 14100-14200-14300是首选课程。Phys 12100-12200-12300可以逐案允许，但可能无法提供足够的准备以允许参加更高级别的物理课程。此外，Phys 12100还有一年化学的先决条件。对部门辅导员的特别请愿书是Phys 12100-12200-12300批准的。％生物进化增长有几个交叉上升。地球物理科学专业必须在GEOS 27300上市中注册它。^ Phys 12300可以用Phys 12400取代，这是海洋生物实验室春季计划的一部分。有关更多信息，请参见https://college.uchicago.edu/academics/spring-quarter-mbl（https://college.uchicago.uchicago.edu/academics/spring-quarting-quarter-mbl/）。
地下洞室的地球物理探测
abtract：在本文中，我们介绍了在洛林盐盆地和高级 - 荷马族杂质中选择的实验地点进行的地球物理研究的合成。这些研究是在使用高分辨率地震，微重力和电阻率的技术的伴有（科学和工业）研究计划（科学和工业）研究计划的框架内进行的。该研究的目的是三倍：（1）通过增强了每种技术的生成和优化的扫描和优化程序，以增强和优化P和S地震振动源，以定义特权应用程序领域，并定义有关地球体物理数据联合解释的一般站点（3）的一般环境（3）的限制。尽管数据的质量很高，但结果证明了腔体环境中地球物理反应的复杂性，这主要是由于分辨率和腔的比例深度/维度之间的妥协以及填充的性质（盐水，水，水，空气）的性质。在泥石雷矿山的情况下，相应的地球物理异常可以与根据档案记录所知的Marlpit的确切位置相关。钻探运动已经确认在唯一高分辨率地震数据上鉴定出的Marlpit的局部崩溃。k eywords：腔，检测，人力资源，微重力，电阻率，分辨率。
地球物理方法对检测的贡献......
随着城市化的快速化，许多曾经被认为稳定的领域变得脆弱，强调了风险评估和管理以确保公共安全的重要性。城市扩张通常会导致建筑物，道路和地下基础设施的建设增加，这在地下环境上增加了压力。地下空腔的崩溃，无论是由于喀斯特侵蚀等自然现象还是人类活动，例如采矿和基础设施发展，都对城市地区构成了主要风险。这些事件通常是不可预测的，导致了巨大的后果，正如2010年在危地马拉市崩溃所证明的那样，那里的60米深的污水坑吞噬了几座建筑物，将基础设施和人口暴露于严重的危险中（FU，2022年； Hermosilla，2012年）。在世界各地都报告了类似的事件，造成经济损失，取代社区并危及人类的生命。鉴于这些事件的频率和严重程度的增加，需要开发有效的方法来提早检测和降低风险。
地球物理的人工智能和机器学习...
人工智能（AI）和机器学习（ML）在地球物理学领域的迅速发展，创造了绘制和建模地球的新前景。这些数据驱动的方法是有用的辅助功能，尤其是在地球科学中基于物理的建模，仿真和反转的辅助功能。考虑到这一点，CSIR国家地球物理研究所（CSIR-NGRI）正在组织AI＆ML的高级培训计划，以进行地球物理数据分析。该培训计划旨在使来自学术界和行业的国际/国家专业人员讨论机器学习的挑战，机遇和趋势以及对地球物理应用的人工智能。培训计划的重要结果是向学术和研发学院的参与者提供动手培训。
SIR-国家地球物理研究所 - csir
未受现行表列种姓、表列部落和其他落后阶层保留制度覆盖的人员，以及其家庭年总收入低于 80 万卢比（仅 80 万卢比）的人员将被认定为 EWS，以享受保留。收入还应包括申请前一财政年度的所有来源的收入，即薪金、农业、商业、职业等。此外，无论家庭收入多少，如果人员家庭拥有或持有以下任何资产，也将被排除在 EWS 认定之外：i. 5 英亩及以上的农业用地；ii. 1000 平方英尺及以上的住宅公寓；iii. 指定城市内 100 平方码及以上的住宅用地；iv. 指定城市以外地区 200 平方码及以上的住宅用地。在应用土地或财产持有测试来确定 EWS 身份时，将“家庭”在不同地点或不同地方/城市持有的财产合并在一起。为此，“家庭”一词将包括寻求保留福利的人、其 18 岁以下的父母和兄弟姐妹以及其 18 岁以下的配偶和子女。在出示主管当局出具的符合规定格式的收入和资产证明后，即可享受 EWS 下的保留福利，只有当候选人声称属于 EWS 时，才应接受该证明。如果不符合这些规定，他们要求获得 EWS 下的保留身份的申请将不予受理，并且如果满足一般（非保留）类别的所有资格条件，此类候选人的候选资格/申请将仅在一般（UR）职位空缺下考虑。e) 部门候选人（CSIR 员工）没有年龄限制，只要他们拥有
研究地球物理学家（M/F/D）
您的申请如果您有兴趣在我们的团队中工作，请通过电子邮件将您的问题和/或申请（简历和支持文档）发送给Michael Drews教授（gtt@ed.tum.de）。tum努力提高妇女在工作力量中的比例，并明确鼓励合格妇女的申请。该职位适合严重残疾人。如果其他基本的适合性，能力和专业表现，则严重残疾申请人将被偏爱。数据保护信息作为应用程序的一部分，您向慕尼黑技术大学（TUM）提供个人数据。请在申请过程中查看我们在申请过程中收集和处理个人数据的隐私政策。https://portal.mytum.de/kompass/datenschutz/bewerbung/的欧盟（GDPR）一般数据保护法规的第13条。 通过提交您的申请，您确认已阅读并理解TUM提供的数据保护信息。https://portal.mytum.de/kompass/datenschutz/bewerbung/的欧盟（GDPR）一般数据保护法规的第13条。通过提交您的申请，您确认已阅读并理解TUM提供的数据保护信息。
美国地球物理联合会秋季会议 2024 年 12 月 9 日至 13 日，华盛顿特区 俄克拉荷马大学
• 2024 年 12 月 11 日，星期三 • 16:00 – 17:30 • 103 AB（会议中心）A31B 云和降水过程的进展：整合观测、建模和理论 I 海报 Yongjie Huang 博士，博士，俄克拉荷马大学诺曼校区，风暴分析和预测中心 (CAPS)，诺曼，美国，Chunsong Lu，南京信息科学技术大学 (NUIST)，南京，中国，Peng Wu，太平洋西北国家实验室，里奇兰，华盛顿州，美国，Xiaojian Zheng，阿贡国家实验室，阿贡，美国，Yi Huang，墨尔本大学，地理、地球与大气科学学院和 ARC 气候极端事件卓越中心，墨尔本，澳大利亚，Yangang Liu，布鲁克海文国家实验室，纽约州厄普顿，美国，Timothy Logan，德克萨斯 A&M 大学，大学城，美国，Greg M McFarquhar，美国俄克拉荷马大学恶劣天气和高影响天气研究与运行合作研究所，美国博尔德国家海洋和大气管理局 (NOAA) 化学科学实验室，张建豪，中国北京大学大气与海洋科学系，田晶晶，美国华盛顿州里奇兰太平洋西北国家实验室大气研究与测量系 会议提案
通过地球物理和空间数据进行的综合分析，以确定Bawean Island上Kepuhlegundi温泉的形成
摘要：Bawean岛是位于爪哇岛北侧的后弧火山区火山活动的结果。bawean岛是由于地质结构在Meratus模式中由古近菜单构造线控制的。地幔撕裂导致了Bawean弧的形成。Kepuhlegundi温泉是Bawean Island上火山产品的组成部分。为了更详细地分析温泉的形成，我们进行了磁方法测量，并将数据与重力卫星和断层断裂密度（FFD）方法整合在一起。这三种方法用于确定温泉周围映射的地质结构的连续性。FFD方法可用于绘制温泉的弱区，这是由周围的谱系引起的。磁性和重力方法揭示了异常的对比，沿结构方向延伸到温泉。磁性和重力方法揭示了异常的对比，沿结构方向延伸到温泉。基于区域异常分析，频谱分析表明该结构位于15至80米的浅深度。每种方法中的图形显示在东北西北方向上的主要方向，这与Meratus结构模式的方向相对应。kepuhlegundi温泉，使热流体以含水层流经裂缝。
机会 - 地质和地球物理特性的地理空间机器在全球范围内，我们对EAR的集体理解
机会 - 地质和地球物理特性在全球范围内的地质机器学习，我们对地球特性的集体理解受到直接观察地质的观察（例如，井原木，核心等）或间接通过遥感（例如地球物理或卫星观测）。这一事实导致在高空间分辨率（至sub-km量表）处的地球特性的稀疏数据集，或者从卫星观测值中产生了一个连续但低分辨率的数据集。因此，需要自动插值（例如Kriging）和/或人类知情轮廓，以在高分辨率下持续了解这些属性。在这项工作中，我们致力于改进这些方法。利用机器学习，深度学习和/或物理知情神经网络（PINN）的新发展，我们可以在空间和深度上智能插入或预测地球参数。这项工作利用了地质观察的各种数据源（即“大数据”），例如：科学钻孔，挖出和疏ed和地球物理观察，例如由乘员船（例如，船舶），自主平台（例如，AUV）（例如，AUV）和Satellites和Satellites和Satellites和Satellites和Satellites。我们将这些数据集与基于物理学的地质过程模型（例如压实）和数据驱动方法（例如机器学习）结合使用，以产生对地球特性的连续且准确的估计。这些方法的示例包括从稀疏的船板观测值中预测连续的重力场，或使用核心数据预测沉积物岩性与深度。鼓励基本的地质理解，但不需要。我们寻求具有地质/地球物理学经验的合格申请人，遥感/地理位置，机器学习/数据科学和/或运输/摇滚物理建模。申请人将有一些计算经验，并且在基本的编程/脚本中保持舒适（不需要特定语言）。实验室地点：海洋科学部海军研究实验室Stennis Space Center，MS POC：Benjamin Phrampus海军研究实验室，代码7352建筑物1005 Stennis Space Center，MS 39529电话：228-688-4899电子邮件：Benjamin.phrampus.civ@us.civ@us.navy.mil