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从不同环境模型导出的行星际空间质子谱
了解空间辐射环境对于设计和选择用于空间应用的材料和部件至关重要。这种环境不仅以太阳的电磁辐射为特征，而且还以带电粒子为特征，带电粒子分为太阳风、太阳高能粒子 (SEP) 和银河宇宙射线 (GCR)。特别是对于材料工程和鉴定测试，需要从 keV 到 GeV 的粒子能量的微分和积分谱。到目前为止，已经有各种各样的模型可用，但很难保持概览。尽管欧洲空间标准化合作 (ECSS) 标准包括有关如何研究粒子辐射的说明，但它并未提供整体视图。本文将为那些需要全面概述的人提供支持，并提供有关质子辐射谱的全面信息，这些信息可能用于从任务分析到材料和组件设计以及鉴定测试等空间工程任务。检查了可公开访问的平台 OLTARIS、SPENVIS 和 OMERE，以获取可用的质子光谱。例如，考虑了第 23 个太阳周期的粒子辐射，该周期涵盖了 1996 年至 2008 年。可用模型的一个共同缺点是它们仅限于 MeV 范围。特别是当材料直接暴露在太空环境中时，低能粒子（特别是 keV 范围）会引起人们的高度关注，因为这些粒子会将所有能量转移到材料上。因此，使用了额外的数据源，以便将通常被忽略的低能质子纳入派生光谱中。数据被转移到通用单位集，最终可以进行比较和合并。这包括对最常见模型的比较，包括数据基础、适用性和可访问性。因此，拟合了广泛而连续的光谱，其中考虑了所有不同模型及其不同的能量和通量。每一覆盖年份都用拟合光谱表示，包括适用的置信度。针对太阳活跃和安静时期，提供光谱。
最优功率流导出的稀疏线性求解器基准
由于电网的变化性质，能够在大型电网中求解高保真最优潮流模型变得越来越重要。这种高保真问题称为交流最优潮流 (ACOPF)，是一个非线性、非凸优化问题。解决此类问题的少数可靠方法之一是内点法。这些方法会产生稀疏线性系统，其中系数矩阵是对称的、不确定的并且通常是病态的。因此，它们对于稀疏线性求解器来说尤其具有挑战性，并且代表了求解 ACOPF 问题时相当大的计算瓶颈。在本文中，我们介绍了一个线性系统存储库，该存储库由开源优化器 IPOPT 求解 ACOPF 问题时捕获。这些矩阵旨在用作稀疏线性求解器开发的测试套件。
投影检测量化气溶胶光学厚度，用于高空间分辨率光学图像的大气校正
摘要：光学遥感数据的大气校正需要确定气溶胶和气体的光学特性。提出了一种方法，该方法允许从无云情况下的投影像素中以低于 5 m 的空间采样间隔检测光学遥感数据的气溶胶散射效应。导出的气溶胶光学厚度分布用于改进大气补偿。第一步，一种新颖的光谱投影检测算法使用光谱指数确定阴影区域。对投影掩模的评估显示整体分类准确率在 80% 的水平上。使用这种导出的阴影图，将 ATCOR 大气补偿方法迭代应用于阴影区域，以找到最佳气溶胶量。通过分析完全阴影像素与直接照明区域的物理大气校正来找到气溶胶光学厚度。基于阴影的气溶胶光学厚度估计方法 (SHAOT) 在机载成像光谱数据以及摄影测量数据上进行了测试。对于所研究的测试案例，使用这种导出的气溶胶光学厚度进行大气校正的反射率值的精度可以从 3-4% 提高到优于 2% 的水平。
先进的光刻设备 - Supply Chain Explorer
这是从新兴技术观察站供应链探索者 (https://chipexplorer.eto.tech) 导出的。您可以在 https://chipexplorer.eto.tech/?filter-choose=input-resource&input- resource=N19 上查看此内容的网页版本。
体验 ProvLake 来管理 AI 工作流的数据沿袭
摘要。机器学习 (ML) 是人工智能系统背后的核心概念，它由数据驱动并生成 ML 模型。这些模型用于决策，因此，信任它们的输出至关重要，例如，了解它们导出的过程。解释 ML 模型导出的一种方法是跟踪整个 ML 生命周期，生成其数据沿袭，这可以通过来源数据管理技术来实现。在本文中，我们介绍了在油气勘探中必不可少的井顶采选的 ML 生命周期中使用 ProvLake 工具进行 ML 来源数据管理。我们展示了 ProvLake 如何支持 ML 模型的验证、对 ML 模型是否根据领域特征进行概括的理解及其导出。
发展审查计划申请
纳苏郡土地开发法第 25.05(E) 节规定了最终开发计划的提交要求和审查程序。需要提供两 (2) 份 24” x 36” 格式的计划副本以及已完成的申请和清单和 PUD 中列出的所需证明文件。不完整的申请将不被接受，并将退还给申请人。所有电子计划都应以 PDF 格式提交，并包含从 AutoCad 2016 或更高版本导出的计划。所有从 DWG Trueview 或 AutoCad 2016 及更高版本导出的计划都不应在 PDF 导出中包含注释（如果不需要）。如果导出时需要注释，请确保使用 TrueType 字体。任何未使用这些方法的计划都将被退回进行更正。您将收到费用发票。
sbolcanvas：遗传设计的视觉编辑器-NSF -PAR
图1：从sbolcanvas导出的图像，显示遗传回路中组件和模块之间的相互作用。尤其是该图表明LACI生产者模块的零件可以编码抑制PTAC启动子的LACI蛋白。显示的另一个例子相互作用是IPTG小分子与LACI蛋白结合以形成IPTG LACI复合物。这种相互作用隔离了LACI蛋白，因此无法抑制PTAC启动子。
利用基于非参数的概率机器学习
图2。验证基于高斯过程的ML模型。（a）在得出的ΔKE和高斯过程之间的（a）在得出ΔKE和高斯过程的ΔKE和高斯过程之间，在得出的Δ和高斯过程之间预测了Δ（c）Δ（c）Δ（c）导出的Δ（c）范围差异的MD模拟V r和高斯过程之间的差异图预测了v r（d）概率密度函数eprots eratigre trots trots efictiationdutifeΔkekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekeke的概率的函数（e）的概率（e）的概率（e）差异的百分比（e）差异。 （f）在V r的预测中，百分比误差的概率密度函数图。 HEA的动能耗散（ΔKE）和穿透深度（δ），残留速度（V r）为（a）在得出ΔKE和高斯过程的ΔKE和高斯过程之间，在得出的Δ和高斯过程之间预测了Δ（c）Δ（c）Δ（c）导出的Δ（c）范围差异的MD模拟V r和高斯过程之间的差异图预测了v r（d）概率密度函数eprots eratigre trots trots efictiationdutifeΔkekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekekeke的概率的函数（e）的概率（e）的概率（e）差异的百分比（e）差异。 （f）在V r的预测中，百分比误差的概率密度函数图。HEA的动能耗散（ΔKE）和穿透深度（δ），残留速度（V r）为
量子玻姆启发势能用于建模非高斯时间序列及其在金融市场中的应用
摘要：我们实施了主要基于玻姆力学的量子建模来研究包含事件间强耦合的时间序列。与具有正常密度的时间序列相比，此类时间序列与罕见事件相关。因此，采用高斯统计数据会严重低估其罕见事件的发生。本研究的主要目标是从量子测量的角度研究罕见事件对时间序列概率密度的影响。为此，我们首先使用多重分形随机游走 (MRW) 方法对时间序列的非高斯行为进行建模。然后，我们研究了 MRW 的关键参数 λ 在时间序列导出的量子势中的作用，该参数控制非高斯性程度。我们的玻姆量子分析表明，导出的势在高频下取一些负值（其平均值），然后大幅增加，对于罕见事件，该值再次下降。因此，罕见事件可以在量子势的高频区域产生势垒，当系统横穿该势垒时，这种势垒的影响会变得突出。最后，作为将量子势应用于微观世界之外的一个例子，我们计算了标准普尔金融市场时间序列的量子势，以验证非高斯密度中罕见事件的存在，并证明与高斯情况的偏差。