XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System极端
项目标题：理解气候变化中极端天气的机器学习
项目的目的和方法，该项目将专注于更好地了解未来几十年中极端天气将如何变化，并采用新颖的机器学习（ML）方法。一个特别令人兴奋的研究领域是采用新的基于ML的全球大气模型，该模型已经过训练，可以学习观察到的天气背后的动态，并可以产生许多“可能已经存在的世界”。潜在的项目方向是使用这些工具来限制天气特性中的气候变化趋势，这对于理解我们的气候轨迹非常重要，并且不能仅使用天气观察来完成。另一个是应用它们生成大量天气情况，以了解潜在的极端天气影响。降尺度，生成对影响建模至关重要的局部规模数据，是另一个关键的研究领域。事件类型和重点的区域具有灵活性 - 欧洲降雨是一种特殊的优势，但我们也致力于其他多种现象。
减少极端天气带来的健康风险
Eunice Kennedy Shriver 美国国家儿童健康与人类发展研究所 (NICHD) ，Diana Bianchi，医学博士 Fogarty 国际中心 (FIC) ，Peter Kilmarx，医学博士 美国国家癌症研究所 (NCI) ，W. Kimryn Rathmell，医学博士、哲学博士 美国国家补充与综合健康中心 (NCCIH) ，Helene Langevin，医学博士 美国国家心肺血液研究所 (NHLBI) ，Gary Gibbons，医学博士 美国国家过敏和传染病研究所 (NIAID) ，Jeanne Marrazzo，医学博士 美国国家老龄化研究所 (NIA) ，Richard Hodes，医学博士
Rossby波，热浪和空间复合极端事件的动力学，统计和可预测性
1。简介大气的低频可变性长期以来一直是动态气象社区中强烈投资的主题（Benzi等人。1986; Ghil 1987; Mo and Ghil 1987; Benzi and Speranza 1989; Tibaldi and Molteni 1990; Pelly and Hoskins 2003b，a）。 最近几十年来，人们对通过罗斯比波（Rossby Wave）介导的上层中部循环中的复杂相互作用以及表面极端事件（例如热浪）的兴趣越来越多，并具有歧管影响。 从半球到本地的多个尺度研究了这个主题，从过去的气候到未来的培训，以及许多应用，从数值天气预测（NWP）系统的可预测性到极端与天气相关的影响和风险评估。 热浪是高温的长时间发作，其持续时间从几天到几周，都需要不同的形成，发育和维护机械性。 在北半球，它们通常与高振幅上流层脊或阻塞反气旋有关。 这些通常嵌入到持久的大规模波模式中（White等人 2022），并且可以同时影响“同时热浪”，从而影响整个中间位置的几个区域（Kornhuber等人。 2020）。 这些是空间上复合极端事件的例子，这可以通过多个位置同时发生的危害导致极端的社会经济影响（CFR。 Zscheischler等。 2020）。 见图 尽管这种并发热浪的频率越来越高（Rogers等人1986; Ghil 1987; Mo and Ghil 1987; Benzi and Speranza 1989; Tibaldi and Molteni 1990; Pelly and Hoskins 2003b，a）。最近几十年来，人们对通过罗斯比波（Rossby Wave）介导的上层中部循环中的复杂相互作用以及表面极端事件（例如热浪）的兴趣越来越多，并具有歧管影响。从半球到本地的多个尺度研究了这个主题，从过去的气候到未来的培训，以及许多应用，从数值天气预测（NWP）系统的可预测性到极端与天气相关的影响和风险评估。热浪是高温的长时间发作，其持续时间从几天到几周，都需要不同的形成，发育和维护机械性。在北半球，它们通常与高振幅上流层脊或阻塞反气旋有关。这些通常嵌入到持久的大规模波模式中（White等人2022），并且可以同时影响“同时热浪”，从而影响整个中间位置的几个区域（Kornhuber等人。2020）。这些是空间上复合极端事件的例子，这可以通过多个位置同时发生的危害导致极端的社会经济影响（CFR。Zscheischler等。2020）。见图尽管这种并发热浪的频率越来越高（Rogers等人1，以2023年7月的并发热波的rossby波电势涡度和温度异常之间的关联。2022; Messori等。
SENTINEL 电机：专为极端环境下的坚韧而设计 2024 年 11 月 13 日白皮书摘要：Dayton-Phoenix Group 的 SENTINEL 电机
SENTINEL 电机：专为极端环境下的坚韧而设计 2024 年 11 月 13 日 白皮书摘要：Dayton-Phoenix Group (DPG) 的 SENTINEL 电机是一款坚固耐用的高性能电机，专为最苛刻的环境而设计，包括沙漠条件和恶劣的工业应用。SENTINEL 采用先进的工程设计，可承受细小金属粉尘和沙子等磨蚀性材料，确保在其他电机发生故障的运行中具有耐用性和可靠性。简介 SENTINEL 电机扩展了 DPG 在设计和制造交流三相感应电机、直流电机和辅助发电机方面的丰富经验，适用于各种应用，例如燃油泵、鼓风机和压缩机系统。SENTINEL 电机结合了这些功能，并增加了独特的密封和保护系统，使其能够在污染极其严重的环境中高效运行。关键设计特点
温度极端的概率分布
增强了极端热量，这是温度时间序列[1]的创纪录高数，损害人类健康，福利和基础设施的损害以及生态系统[2，3]。热量的影响随温度和其他热量指数非线性增加[4]。因此，重要的是要准确预测有关当前天气动态和持续气候变化的信息的极端风险[5]。通常，极端温度是使用统计极端价值理论建模的，该理论可以渐近地描述最极端值的分布，这是从任何广泛的概率分布中提取的足够大数量集中的分布[6]。通常通过使用电台观测值或天气和气候模型输出的年度最高温度（表示为TXX [7]）的时间序列来实现这一目标。基于极值理论，假定TXX值是从广义极值分布（GEVD）[8]中生成的。使用最大似然或其他合适的方法从TXX数据估算GEVD参数后，可以估计温度超过任何指定阈值的可能性[9-12]。为了说明气候变化的影响，GEVD通常被认为是非平稳的，其位置参数将其模型为全球平均温度的线性函数，并且可能是其他协变量[13]。极端温度已使用类似的归因研究方法进行了建模，该方法旨在量化观察到的最近的热波的风险的人为升高[14-17]。由世界天气归因协作开发的此类归因研究的标准方法是估计of of of of of of of temere热量的可能性，假设TXX或其他基于温度的时间序列遵循GEVD，将位置参数作为全球平均温度的线性函数。将这种概率与从同一统计模型中得出的概率进行比较，当时全球平均温度设置为工业化前基线，而人为变暖增加了因素（概率比），从而增加了观察到极端的可能性[18，19]。
ISME19研讨会报告报告微生物座谈会：极端环境中的生态
研讨会包括2个小时的讲座和12个小时的动手生物信息学，在此期间，参与者分析了从原始数据到MAGS生成的shot弹枪元基因组数据集。 div>共有49名来自智利的12个不同大学的与众来自巴西的德大学（巴西，巴西），来自智利大学（圣地亚哥），一个来自Playa Ancha（Valparaíso）的Concepción大学（Concepción），两家来自大学（Santiago）的chile chile chile of santia santia chile of santia chile santia santia santia santia GO），来自技术大学Federico SantaMaría（Valparaíso）的三个。 div>
极端场景的压电式智能机电系统
抽象的精度致动是高端设备域中的基础技术，其中中风，速度和准确性对于处理和/或检测质量，航天器飞行轨迹的精度以及武器系统罢工的准确性至关重要。压电执行器（PEAS）以其纳米级的精度，柔性中风，对电磁干扰的耐药性和可扩展结构而闻名，在各个领域都广泛采用。因此，本研究的重点是涉及超高精度（千分尺及以后），微小尺度和高度复杂的操作条件的极端情况。它提供了有关豌豆的类型，工作原理，优势和缺点的全面概述，以及它们在压电式智能机电系统（PSMS）中的潜在应用。要解决高端设备字段中极端情况的需求，我们已经确定了五个代表性的应用领域：定位和对齐，生物医学设备配置，高级制造和处理，振动缓解，微型机器人系统。每个区域进一步分为特定的子类别，在该类别中，我们探讨了基本关系，机制，代表性方案和特征。最后，我们讨论了与豌豆和PSMS有关的挑战和未来发展趋势。这项工作旨在展示豌豆应用的最新进步，并为该领域的研究人员提供宝贵的指导。
肠道微生物群和脑功能跨越生命的极端
抽象理解肠道微生物群和宿主生理学之间的相互关系虽然仍处于相对婴儿期，但在过去十年中已经采取了重要的步骤。在脑部疾病的背景下，包括神经发育和神经退行性变化的特征的有重要的进步。 然而，最初的研究涉及相关分析，翻译范围有限，并且缺乏功能评估。 因此，需要通过深度分析方法评估因果关系和基本机制的大规模纵向临床研究。 在神经变性研究中，如人与动物移植研究的支持，有力的因果证据现在将肠道微生物组与阿尔茨海默氏症（AD）和帕金森氏病（PD）联系起来。 在AD，PD，肌萎缩性侧面硬化症，亨廷顿氏病和多发性硬化症中进行了纵向干预措施。 神经发育研究还看到了与微生物组相关的临床研究中的福音，包括自闭症，注意力缺陷/多动障碍和精神分裂症，这证实了先前有关动物模型的工作，涉及肠肠道微生物组中对婴儿认知重要的关键时光。 尽管最近的研究进展代表了重要的进步，但基本知识差距和障碍仍然存在。 知道肠道微生物组在生命的极端情况下如何变化将发展我们的机械理解，并帮助建立证据基础，因为我们努力通过精确的治疗干预措施来抵消微生物失误。有重要的进步。然而，最初的研究涉及相关分析，翻译范围有限，并且缺乏功能评估。因此，需要通过深度分析方法评估因果关系和基本机制的大规模纵向临床研究。在神经变性研究中，如人与动物移植研究的支持，有力的因果证据现在将肠道微生物组与阿尔茨海默氏症（AD）和帕金森氏病（PD）联系起来。 在AD，PD，肌萎缩性侧面硬化症，亨廷顿氏病和多发性硬化症中进行了纵向干预措施。 神经发育研究还看到了与微生物组相关的临床研究中的福音，包括自闭症，注意力缺陷/多动障碍和精神分裂症，这证实了先前有关动物模型的工作，涉及肠肠道微生物组中对婴儿认知重要的关键时光。 尽管最近的研究进展代表了重要的进步，但基本知识差距和障碍仍然存在。 知道肠道微生物组在生命的极端情况下如何变化将发展我们的机械理解，并帮助建立证据基础，因为我们努力通过精确的治疗干预措施来抵消微生物失误。在神经变性研究中，如人与动物移植研究的支持，有力的因果证据现在将肠道微生物组与阿尔茨海默氏症（AD）和帕金森氏病（PD）联系起来。在AD，PD，肌萎缩性侧面硬化症，亨廷顿氏病和多发性硬化症中进行了纵向干预措施。神经发育研究还看到了与微生物组相关的临床研究中的福音，包括自闭症，注意力缺陷/多动障碍和精神分裂症，这证实了先前有关动物模型的工作，涉及肠肠道微生物组中对婴儿认知重要的关键时光。尽管最近的研究进展代表了重要的进步，但基本知识差距和障碍仍然存在。知道肠道微生物组在生命的极端情况下如何变化将发展我们的机械理解，并帮助建立证据基础，因为我们努力通过精确的治疗干预措施来抵消微生物失误。
分析模拟环境极端的极端价值统计
环境现象。在气候科学中，在包括温度在内的广泛变量的建模中已经取得了显着的进步（Clarkson等人。2023），降水（Katz 1999），风速（Kunz等2010; Fawcett和Walshaw 2006）以及其他更广泛的环境主题（包括水文学）（Towler等人2010; Katz等。2002）和空气污染（Gouldsbrough等人 2022）。 在本文中，我们概述了“ Uniofbathtopia”团队在第13届国际极端价值分析会议（EVA2023）举办的数据挑战中使用的技术。 可以在社论中找到对任务的完整描述（Rohrbeck等人 2023）。 我们概述了四个子挑战中的每一个方法，在该方法中，我们根据每个任务的要求，将极值统计的传统方法与其他统计学建模技术进行补充。 挑战涉及在环境应用的背景下，在“乌托邦”的精美国家设计的环境应用中估算极边缘的分位数，边缘超出概率和关节尾概率。 竞争组织者使用已知参数模拟了数据，以便可以验证和比较团队的模型，并以模仿现实世界过程所表现出的丰富，复杂的行为。 因此，我们期望我们提出的方法的性能扩展到一般设置和应用程序。 我们还使用引导方法进行置信间隔估计（Gilleland 2020）。 2013）。2002）和空气污染（Gouldsbrough等人2022）。在本文中，我们概述了“ Uniofbathtopia”团队在第13届国际极端价值分析会议（EVA2023）举办的数据挑战中使用的技术。可以在社论中找到对任务的完整描述（Rohrbeck等人2023）。我们概述了四个子挑战中的每一个方法，在该方法中，我们根据每个任务的要求，将极值统计的传统方法与其他统计学建模技术进行补充。挑战涉及在环境应用的背景下，在“乌托邦”的精美国家设计的环境应用中估算极边缘的分位数，边缘超出概率和关节尾概率。竞争组织者使用已知参数模拟了数据，以便可以验证和比较团队的模型，并以模仿现实世界过程所表现出的丰富，复杂的行为。因此，我们期望我们提出的方法的性能扩展到一般设置和应用程序。我们还使用引导方法进行置信间隔估计（Gilleland 2020）。2013）。在单变量任务中，我们使用了广义帕累托分布（GPD），并使用基于模型的聚类方法在内（Hastie等人。2009）和混合模型（Fraley and Raftery 2002）以及马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）进行参数估计（Coles and Powell 1996）。对于多元问题，我们的方法基于定期变化随机变量的最大线性组合的参数族（Fougères等人。我们使用现代的现代精学学习技术（包括稀疏诱导的预测和聚类），推动了对这些模型进行推理的新方法，推进了现有方法（Cooley and Thibaud 2019; Kiriliouk and Zhou 2022）。我们工作的新方面是：探索尾尾行为不确定性较大的系统的MCMC参数估计偏置，并提出了基于稀疏投影的Max-linear模型的噪声系数的新估计器。本文的格式如下：第2节描述了我们针对单变量挑战的解决方案，每个挑战将每个挑战分为方法论和结果。第3节介绍了必要的背景理论，这些理论是从多变量极端的。我们在第4节中对我们的绩效进行了一些最后的讨论。