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深矿中地热能系统的热力学模型：不确定性量化和设计优化
通过深矿系统提取地热能提取，可以在满足深矿冷却需求的同时降低地热系统的成本。然而，将冷水注入地下触发器强烈耦合的热杂种机械（THM）过程，可能会影响地下发掘的稳定性。这项研究评估了地热能提取对深雷温度和稳定性的影响。通过量化矿温度和对各种参数的稳定性的敏感性，我们提出了一种方案，以优化地热能生产，同时实现快速的地雷冷却并保持稳定性。我们首先通过THM数值建模评估地热操作对矿温度和稳定性的影响。模拟表明，孔隙弹性应力迅速影响矿山的稳定性，而热应力对长期稳定性产生了更大的影响。然后，我们使用基于距离的广义灵敏度分析（DGSA）来量化参数灵敏度。分析将矿山系统和地热系统之间的距离视为最具影响力的因素。其他重要参数包括注射速率，注入温度，井间距，热量系数
外部评估报告《未来三体船基础技术研究》
我们按照以下步骤对三体船的开裆力矩进行了结构强度评估。 1.许用应力(*1)设定为“船级社”规定的值(*2)。 2.开裆力矩是通过使用比例模型的波浪试验来测量的。 3.通过模拟（无粘性）计算开裆力矩，并确认与模型测试结果的定性一致性。 4.考虑到模拟结果与模型试验结果的差异，将计算出的开裆力矩应用到有限元法结构模型中，计算最大产生应力，并确保该值小于许用应力。 。
实施气候变化效应 - 斜坡 - ...
摘要：这项研究的目的是确定预期气候变化对坡度稳定性的影响。为此，选择了2021年触发的斜率不稳定性的案例研究。考虑了降雨理论在施用中的降雨理论，并使用地理局的渗水/W模块进行坡度的表面内部模型。进行了斜率的参数稳定性分析，以确定气候变化对斜率稳定性的重要性。体积水含量，渗透率，毛孔压力和地下水流量变化的条件很重要。当土壤渗透率较低时，在降雨事件和随后的日子中，安全系数会降低，而当渗透率较高时，降雨事件后的安全性会提高。较低的内聚力的效果几乎是线性的，每1 kPa的内聚力减少了，安全系数降低了0.1。水的净滤水增加可能是斜率不稳定的最关键因素。分析的结果表明，与预期的气候变化相比，与修复山体滑坡的成本相比，从上路和斜坡上及时降低水网的效果和适当的地表水径流将是一个相对简单且廉价的措施。因此，建议根据气候变化的潜在影响，分析有关预期气候变化的所有斜率。
使用深度学习模型实现肿瘤分割结果的可重复性
在过去的几年中，人们越来越意识到许多科学领域的可重复性问题。在这项工作中，我们的目标是评估当 MRI 图像经过 (i) 使用相同预处理流程的两个不同版本，以及 (ii) 引入模拟在不同环境下执行的数值扰动进行预处理时，深度分割模型产生的肿瘤分割结果的可重复性。结果表明，这两个变异源可能导致分割结果发生重要变化：Dice 可以低至 0.59，而豪斯多夫距离可以高达 84.75。此外，两种情况都显示出相似的值范围，这表明不稳定性的根本原因可能是数值稳定性。这项工作可以作为提高流程数值稳定性的基准。
如何设计mRNA疫苗或治疗
3ʹ未翻译区域（3'UTR）。na; ve mRNAS ojen的3ʹUTR包含由细胞蛋白结合并调节mRNA稳定性的调节序列。3ʹUTR序列可以修改为废除降低mRNA稳定性的microRNA结合序列。3ʹUTR。对非哺乳动物细胞类型（例如，昆虫细胞培养，植物，斑马鱼）中的cons; tu; tu; ve表达，我们建议您使用高度表达且稳定的家政管理基因的短短5ʹ和3ʹUTR序列。另一个考虑; on tor Utr selec; on是细胞型特异性UTR可以在目标细胞类型39,40中赋予SELEC； VE表达。
非确定性和机器学习代码的违法行为
有关机器学习（ML）的法律文献倾向于关注危害，因此倾向于推理个人模型结果和摘要错误率。这种重点掩盖了ML的重要方面，这些方面源于其依赖随机性（即随机性和非确定性）。尽管最近的一些工作已经开始推论随机性与法律背景下的任意性之间的关系，但非确定主义的作用更加广泛。在本文中，我们阐明了这两个概念之间的重叠和差异，并表明非确定性的影响及其对法律的影响，从关于ML输出作为分布的推理的角度来看，将其作为对可能结果的分布而变得更加明显。通过强调ML的可能结果来解释随机性。重要的是，这种推理并不是当前法律推理的排他性；它补充了有关特定自动化决策的个人，具体结果的分析（实际上可以加强）分析。通过阐明非确定性的重要作用，我们证明了ML代码属于网络劳劳的“代码为法律”的框架，因为该框架假定代码是确定性的。我们简要讨论了ML可以采取什么措施来限制非确定性造成危害的影响，并指出法律必须在何处弥补其当前个人结果重点与我们建议的分配方法之间的差距。