摘要。3D古气候模型模拟的数据库越来越多地用于phanerozoic EON的全球生物地球化学模型中。这提高了生物地球化学模型中表面过程的准确性,但是该方法受到不同p CO 2水平的大量生物气候模拟的可用性以及不同的大陆构造的限制。在本文中,我们将框架插值应用于大型运动(薄膜)深度学习方法上,将一组Phanerozoic古气候模型模型模拟来调整其时间分辨率从每段模型运行的一个模型运行到每100万年运行一次(MYR)(MYR)。在5个MYR时间分辨率集合中测试该方法,并在从多达40 MYR分离的配置中重建中间框架时,确定了我们方法的可靠性。然后,我们应用该方法来高档scion气候生物地球化学模型中的古气候数据结构。构成的表面温度和径流是合理的,并且在原始钥匙帧之间呈现逻辑进展。当更新以使用较高分辨率的气候数据结构时,Scion模型预测了由于其先前的
Caes在导弹和指导弹丸应用中拥有60多年的遗产,并在数十个导弹平台上运送了超过25万个关键子系统。CAES Advanced Suritions技术支持复杂的武器指导,导航,控制,目标检测/引诱和驱动,从弹道高冲击(> 100,000克)到空间基于辐射的子系统。
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疫苗研发通常需要数年时间。研究人员开会更频繁,使用互联网代替旅行。他们回答问题非常迅速,非 COVID-19 研究也减少了。当测试首次宣布时,英国有 25 万人立即报名,还有来自世界各地的数十万人报名。所有这些都使这个过程快了很多。
当今AI伦理最前沿的问题 - 不公正,歧视和报复 - 是边缘化社区数十年来一直在战斗的战斗。它只花了我们数百万美元,并引起了我们的可爱技术的巨大公共利益。算法表现并进一步加剧了我们社会的结构不平等。我们终于开始看到“偏见”(算法或其他方式)的真实含义:从根本上是人类的问题。