• 我如何帮助学生为我们的参观做好准备?通过分享有关美联储的简短视频或鼓励他们使用我们的移动指南完成寻宝游戏,帮助学生熟悉美联储。 • 为什么你们的团体参观有人数限制?我们的参观体验旨在确保团体的所有成员都能充分参与。由于展览的某些部分规模较小,我们有意限制团体规模,以便所有成员都能与大使和彼此互动。 • 你们为小学和初中团体提供参观吗?《经济在行动》是为中学生到成人阅读水平的团体设计的。我们建议年龄较小的团体进行自助参观,或者使用美联储系统内针对特定年级的资源。 • 我们会看到现金操作或金库吗?我们的《经济在行动》展览包括现金操作的视频,但不包括观看窗口或金库参观。我们鼓励达拉斯联邦储备银行休斯顿分行的游客安排休斯顿游客中心的参观,其中包括现金操作观看窗口。
每周作业将增强对上述概念的理解。在实验室中,将通过X射线衍射技术和/或单晶进行X射线衍射技术检查矿物质。该课程的最终提交将是其矿物学项目的学生发现的手稿式报告。本报告将包括简短的文献综述,实验方法的解释,获得的结果摘要,包括通过XRD获得的结果与其他方法的现有数据之间的相关性。其他方法可能包括岩石学显微镜,SEM或各种光谱方法(例如,nmr,ir,拉曼,XPS),计算机建模或机器学习,具体取决于正在研究的矿物学问题。讨论将在学生的相关领域中包括这些发现的重要性(例如地球科学,行星科学,材料科学)以及进一步工作的建议。学生将在课程结束时在研讨会风格的会议上分享他们的结果。
随着美国逐渐放弃化石燃料,其经济将更多地依赖可再生能源。由于目前的可再生能源有时会产生不稳定的电源,因此储存能源以备电力供应低于电力需求时使用非常重要。电池储存是一种储存电力的方法。然而,与典型的电池储存相比,地质(地下)能源储存可能能够在更长的时间内保留大量能源。地质能源储存还具有很高的灵活性;许多不同类型的材料可用于在各种地下环境中储存化学能、热能或机械能。美国地质调查局 (USGS) 有能力研究和评估可能的国内地质能源储存资源,以帮助美国为未来的可再生能源做好准备。
GSI 一直使用其固定翼双水獭机载勘测系统 (TOASS) 对选定的优先区块进行区域至半区域航空地球物理勘测。然而,多年来人们逐渐意识到,与许多发达国家和众多发展中国家相比,印度的国家航空地球物理覆盖范围严重滞后,这些国家包括澳大利亚、加拿大、英国、爱尔兰、芬兰、科索沃、坦桑尼亚、马拉维、尼日利亚等。这些国家已实施区域和详细(后续)航空地球物理勘测计划,以进行系统性矿产预测。硬岩地区矿产勘探的传统地质方法无法达到预期效果,因此航空地球物理勘测被视为扫描大面积区域以挖掘隐藏或隐蔽矿产资源的唯一工具。具有地表表现的矿床已被勘探和开发,维持了人类文明数千年。因此,寻找地下和深层矿产资源并加强勘探活动以满足不断增长的工业需求现在已成为世界各地的当务之急。
第 A209-A213 页列出的国家对此处报告的结果做出了重大的财政贡献。在简短的技术论文(第 B-D 章)和合作发表的论文中,适当时会注明这些国家,但通常不会在 A 章的摘要陈述中注明。但是,如果摘要陈述是与调查之外的同事合作的结果,则同事的当前组织(例如大学)会在正文中紧跟其姓名后的括号中注明。
有效的矿物前景映射(MPM)依赖于机器学习(ML)模型从地球物理数据中提取有意义模式的能力。然而,在矿物探索中,与整体地质景观相比,鉴定矿藏的存在通常是罕见的事件。这种稀有性导致了高度不平衡的数据集,其中积极实例(矿化样品)的频率大大低于负面实例(非矿化样品)。不平衡的数据可能会使ML模型偏向多数类,从而导致对主要兴趣的少数类别(矿化样本)的预测不准确。为了应对这一挑战,我们在这项研究中提出了两级方法。在数据级别上,我们采用了在培训数据集上运行的不平衡数据处理技术并更改类分布。在算法级别上,我们调整了模型的决策阈值,以平衡误报和假否定性之间的交易。实验结果是根据芬兰拉普兰的地球物理数据收集的。数据集表现出明显的类别不平衡,包括17个正样本与1个。84×10 6负样本。我们研究了处理不平衡数据对四个ML模型的性能的影响,包括多层感知器(MLP),随机森林(RF),决策树(DT)和逻辑回归(LR)。从结果来看,我们发现MLP模型实现了最佳的总体表现,使用合成少数民族过采样方法,平衡数据的总准确度为97.13%。随机森林和DT也表现良好,精度分别为88.34%和89.35%。这项工作的实施方法是在QGI中集成为新工具包,称为MPM的EIS工具包1。
布尔日军事学校设有列车和军事乘务组博物馆,该博物馆属于陆军遗产代表团负责的十五个军事博物馆网络之一。该学校于 1978 年在图尔成立,2009 年与物流和火车学校同时加入布尔日。