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在总流量地热系统中，两相涡轮机可以产生输出功率，并为水偏面积恢复淡水。在各种工作条件下，两相涡轮的性能受到地热系统的操作参数的显着影响。本文预先提出的两相涡轮机的性能评估方法，包括一维（1D）方法，二维（2D）方法和三维（3D）方法。1D方法是一种快速迭代方法，可以反映沿叶轮通道的平均流参数。2D方法包括旋转方向上的非均匀效应，3D方法可以使用CFD方法在通道中的完整3D流中得出。在各种旋转速度下，通过实验结果验证了这三个模型。与3D方法相比，1D方法和2D方法可以显着减少计算时间。在各种工作条件下评估了两相反应涡轮的性能。提出了一种基于1D和3D结果的校正方法，以生成性能图并评估地热系统对涡轮机性能的操作参数的影响。提出的方法和分析可广泛用于各种热系统的两相反应涡轮机的设计，选择和操作。©2021作者。由Elsevier Ltd.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
灯光校正灯使用非线性光学
摘要。结构化的光，在所有自由度下都量身定制复杂的光场，后来已成为高度主题，由一个复杂的工具包提出，包括线性和非线性光学元件。从光中删除不希望的结构的发达远不足以发达，主要利用了扭矩，例如，使用自适应光学器件或复杂通道的逆透射矩阵，都要求通过适当测量来完全表征失真。我们表明，空间结构的光中的扭曲可以通过非线性晶体中的差异产生来纠正，而无需已知的失真。我们使用多种畸变和结构化光模式（包括高阶轨道角动量（OAM）束）证明了方法的多功能性，显示出了原始未发生的磁场的出色恢复。为了突出此过程的功效，我们将系统部署到与OAM的准备和衡量通信链接中，即使传输通道高度差，也显示出最小的互动交谈，并概述如何将方法扩展到替代性实验方式和非线性过程。我们对光校正光的演示无需进行测量，开辟了一种对经典和量子结构光的无需测量误差校正方法，并在成像，传感和通信中直接应用。
Bis-vanadyl配位复合物作为2 Quit的量子门
最受追求的科学目标之一是实现量子计算，1使用量子力学的法律和资源来实施快速非常复杂的算法，2-4实现量子模拟5或利用量子密码学。6，这需要一个两级量子系统作为信息的基本单元（Qubit）和一项以逻辑方式解决这些量子的技术，并将它们互连以进行计算。在实现Qubits的拟议系统中，7-10分子电子自旋对化学家特别有吸引力。11-13因此，已经做出了重要的努力，以了解控制过渡金属14-17和灯笼配位络合物中自旋量子相干性的因素。18-20量子门的实现需要对几个相互连接的量他的相干操纵。分子已作为2 Quit量子门的原型制备，要么是不等纠缠金属离子的二聚体，21,22，要么作为具有可切换相互作用的金属基量子对。23,24还建议将核自旋自由度作为n- Qudits（维度N的信息单位），25,26，一些方案依赖于核和电子旋转之间的超精细相互作用来实施精心的协议，例如量子误差校正方法27或Grover Algover Algover Algover AlgoRith的实现。28最近的报告提出了
使用双级中值滤波器实时消除运动伪影
功能性近红外光谱 (fNIRS) 是一种新兴的非侵入式脑机接口 (BCI) 技术。快速获取精确的脑信号对于成功的 BCI 至关重要。本文研究了一种实时滤波技术，以消除 fNIRS 信号中的运动伪影 (MA) 和低频漂移。使用文献中的气球模型和实验范例生成两种波长的光强度。生成两种类型的 MA（尖峰状和阶梯状）和低频漂移，并将其添加到模拟的两种波长的光强度中。提出了一种新的双级中值滤波器 (DSMF) 来恢复未受污染的信号。使用五个评估指标来确定双滤波器的最佳窗口大小：第一个中值滤波器为 4 s 和 9 s，第二个中值滤波器为 18 s。使用相同的指标将所提出的方法与基于小波的 MA 校正方法和样条插值方法进行了比较。结果表明，所提方法在衰减 MA 和信号失真方面优于比较方法。最后，将设计的 DSMF 应用于来自八名健康受试者的实验数据，其中通过要求受试者摇头来引入 MA。所提方法的滤波数据显示信号干净，没有 MA 和低频漂移。
机器学习以改善ERA中对流层相对湿度的改善5天气模型数据
摘要。对对流层和下层平流层（UTL）中湿度的了解非常特别，因为它对卷云的形成及其气候影响的重要性。但是，当前天气模型中的UTLS水蒸气分布遭受大型不确定性。在这里，我们使用人工神经网络（ANN）开发了一种基于动态的Hu-Intimity校正方法，以改善ECMWF数值天气预测中ICE（RHI）的相对湿度。该模型是通过ECMWF ERA5的时间依赖性热力学和动力学变量进行训练的，以及来自服务机内的湿度测量，用于全球观察系统（IAGOS）。在±2 ERA5在iagos-tripter周围的±2 ERA5压力下的大气变量用于ANN训练。RHI，温度和地球电位对ANN结果的影响最高，而其他动态变量则具有低至中等或高度的重要性。ANN表现出色，UT中预测的RHI的平均绝对误差（MAE）为5.7％，确定的系数（R 2）为0.95，与ERA5 RHI相比，它显着改善（MAE5 RHI（MAE5）（15.8％; R 2 of 0.66）。ANN模型还提高了全套UT/LS和多云UTL的预测技能，并消除了RHI = 100％的峰值。相对于冰光厚度的MeteoSat第二代（MSG）观察到的结果比在没有湿度校正的结果上对大西洋上的关节尾卷心场景进行湿度校正的观察更好。ANN方法可以应用于其他天气模型，以改善湿度预测并支持航空和气候研究应用。
机器学习在电动机驱动优化中的替代作用
抽象电动机驱动器构成了电动飞机（MEA）中电动压缩机，泵，制动和驱动系统的重要组成部分。在本文中，研究了机器学习（ML）在电机驱动设计和优化过程中的应用。使用ML的一般思想是训练替代模型进行优化。此训练过程基于从详细的模拟或电动机驱动器实验收集的样本数据。但是，对于不同应用，ML的替代角色（SR）可能会有所不同。本文首先介绍了ML的原理，然后在电动机驱动优化过程中提出了ML的两个SR（直接映射方法和校正方法）。为ML SRS的方法比较和验证提供了两种不同的情况。第一种情况是使用实验中的示例数据来训练ML替代模型。对于第二种情况，联合模拟数据用于多目标运动驱动优化问题。发现，ML的两个替代作用均可为情况提供良好的映射模型，在第二种情况下，对两个SR进行了三个可行的设计方案，并验证了两个SRS。关于Optimizaiton的时间消耗，配置的ML模型可以给出一个最高0.044 s的电动机设计点，而基于使用的基于模拟的模型则需要超过1.5分钟。2022中国航空和宇航学会。Elsevier Ltd的生产和托管。这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。
möbius变换，用于减轻表示的视角扭曲
摘要。透视失真（PD）导致形状，大小，方向，角度和其他空间关系的前所未有的变化。精确地估计摄像机的固有和外在参数是一项防止综合透视失真的挑战任务。专用培训数据的不可利用性为开发强大的计算机vi-sion方法带来了关键的障碍。此外，失真校正方法使其他计算机视觉任务成为多步骤的方法，并且缺乏性能。在这项工作中，我们通过对Möbius变换的特定家族进行精细颗粒的Pa-Rameter控制来构成减轻透视扭曲（MPD），以模拟现实世界中的失真，而无需估计摄像机的内在和外在参数，并且没有估算实际静止数据的需求。此外，我们提出了一个专用的透视图基准数据集Imagenet-PD，以基准对该新数据集的深度学习模型的鲁棒性。所提出的方法优于ibendement-e和imagenet-X的基准。此外，它显着提高了Imagenet-PD的性能，同时始终如一地在标准数据分布上执行。值得注意的是，我们的方法在三种受PD影响的现实世界应用程序（牛仔计数，Fisheye Image补充和人员重新识别）上的性能提高，以及一个受PD影响的具有挑战性的CV任务：对象检测。源代码，数据集和模型可在https://prakashhipa.github.io/projects/mpd上的项目网页上找到。
男女的皮质旋转以及（缺失）与产前雄激素的链接
大脑皮层的旋转似乎是折叠的结合 - 通过折叠 - 将皮质片板进入紧密的颅内空间（Hofman，1989; Zilles et al。，2013）。鉴于女性的颅内空腔比男性小，因此在女性大脑中，折叠程度可能更高。然而，皮质折叠的潜在机制很复杂（Caviness，1975; Llinares-Benadero＆Borrell，2019; Rademacher等，1993; Rakic，1988，1988，1998; Rash et al。，2023; 2023; Richman et al。 Burnod，2005年； 1997年），就性别差异而言，验尸和体内研究的结果都相当不一致。更具体地说，一些研究报告了较大程度的皮质折叠，通常称为皮质复杂性，皮质卷积或皮质旋转（Luders＆Kurth，2020）与雄性大脑相比，与雌性大脑相比，与雄性大脑相比（Cui等人，2023年，2023年； Gautam等人，2015年的相比，2006年的效果； 2006年，2006年，2004年，luders等。 （Cui等，2023; Fish等，2017; Gautam等，2015; Li等，2014; Mavridis等，2011; Raznahan等，2011; Wang等，2016）或根本没有性别差异） Zilles等，1988）。这些发现的一些发现可能是通过以下事实来解释的：七个研究没有说明脑大小的性别差异，而那些确实使用了不同校正方法的研究（例如，缩放和剩余方法）。另一个未解决的问题是指皮质旋转的确定。鉴于大多数皮质折叠，至少是主要回旋和硫磺的，在子宫内定义（Armstrong等，1995; Chi等，1977;
气候变化对北美流域洪水量的影响
气候变化有望增加极端事件的频率和强度，例如干旱和洪水。评估气候变化对洪水量的影响对于更好地管理洪水灾害至关重要。使用洪水量代替洪水峰至关重要，因为后者集中在洪水事件中观察到的最高排放量，而洪水量也考虑了流动持续时间，这是对SUR圆形环境造成的危害的重要因素。本研究旨在评估气候变化对长期流量超过合成洪水阈值的洪水的总体影响。这些流程用于计算洪水存储，各种流量阈值从1403个北美集水区的大量样本中的年度最大排放量的第50％增加到95％。本研究还旨在评估集合方法的每个不确定性来源（气候模型，偏见校正方法和水文模型）对未来洪水量的贡献。结果表明，西部山区，大湖区和海事的洪水预计将减少，而北美大部分地区的洪水预计将增加。研究发现，气候模型对洪水量的确定性的差异最大，然后是水文模型。总的来说，这项研究为北美集水集提供了预计的洪水量变化，包括一个由两个RCP场景和四种不同复杂性的水文模型驱动的11个气候模型。这导致对未来洪水量的大型样本评估，这对政策制定者来说可能是有用的，可以在洪水风险管理中做出更明智的决策。
使用受约束的球形卷积
1。Amunts K，Mohlberg H，Bludau S，Zilles K. Julich-Brain：人类大脑细胞结构的3D概率地图。Science 2020; 369：988-92。 2。 Andersson JL，Sotiropoulos SN。 一种校正方法的综合方法，以扩散MR成像中的非谐波效应和受试者运动。 Neuroimage 2016; 125：1063-78。 3。 Avants BB，Tustison NJ，Song G，Cook PA，Klein A，Gee JC。 对大脑图像注册中蚂蚁相似性表现的可重复评估。 Neuroimage 2011; 54：2033-44。 4。 Calamante F，Tournier JD，Heidemann RM，Anwander A，Jackson GD，Connelly A. 跟踪密度成像（TDI）：超级分辨率属性的验证。 Neuroimage 2011; 56：1259-66。 5。 Fonov V，Evans A，McKinstry R，Almli C，CollinsD。从出生到成年期，无偏见的非线性平均适合年龄的脑模板。 Neuroimage 2009; 47：S102。 6。 Glasser MF，Smith SM，Marcus DS，Andersson JL，Auerbach EJ，Behrens TE等。 人类Connectome项目的神经影像学方法。 Nat Neurosci 2016; 19：1175-87。 7。 Gutierrez CE，Skibbe H，Nakae K，Tsukada H，Lienard J，Watakabe A等。 用神经示踪剂数据作为参考的基于扩散MRI的光纤跟踪的优化和验证。 SCI REP 2020; 10：21285。 8。 Hua K，Zhang J，Wakana S，Jiang H，Li X，Reich DS等。 立体定位空间中的道概率图：白质解剖结构和特定于区域的分析。 Neuroimage 2008; 39：336-47。Science 2020; 369：988-92。2。Andersson JL，Sotiropoulos SN。 一种校正方法的综合方法，以扩散MR成像中的非谐波效应和受试者运动。 Neuroimage 2016; 125：1063-78。 3。 Avants BB，Tustison NJ，Song G，Cook PA，Klein A，Gee JC。 对大脑图像注册中蚂蚁相似性表现的可重复评估。 Neuroimage 2011; 54：2033-44。 4。 Calamante F，Tournier JD，Heidemann RM，Anwander A，Jackson GD，Connelly A. 跟踪密度成像（TDI）：超级分辨率属性的验证。 Neuroimage 2011; 56：1259-66。 5。 Fonov V，Evans A，McKinstry R，Almli C，CollinsD。从出生到成年期，无偏见的非线性平均适合年龄的脑模板。 Neuroimage 2009; 47：S102。 6。 Glasser MF，Smith SM，Marcus DS，Andersson JL，Auerbach EJ，Behrens TE等。 人类Connectome项目的神经影像学方法。 Nat Neurosci 2016; 19：1175-87。 7。 Gutierrez CE，Skibbe H，Nakae K，Tsukada H，Lienard J，Watakabe A等。 用神经示踪剂数据作为参考的基于扩散MRI的光纤跟踪的优化和验证。 SCI REP 2020; 10：21285。 8。 Hua K，Zhang J，Wakana S，Jiang H，Li X，Reich DS等。 立体定位空间中的道概率图：白质解剖结构和特定于区域的分析。 Neuroimage 2008; 39：336-47。Andersson JL，Sotiropoulos SN。一种校正方法的综合方法，以扩散MR成像中的非谐波效应和受试者运动。Neuroimage 2016; 125：1063-78。3。Avants BB，Tustison NJ，Song G，Cook PA，Klein A，Gee JC。对大脑图像注册中蚂蚁相似性表现的可重复评估。Neuroimage 2011; 54：2033-44。4。Calamante F，Tournier JD，Heidemann RM，Anwander A，Jackson GD，Connelly A.跟踪密度成像（TDI）：超级分辨率属性的验证。Neuroimage 2011; 56：1259-66。5。Fonov V，Evans A，McKinstry R，Almli C，CollinsD。从出生到成年期，无偏见的非线性平均适合年龄的脑模板。Neuroimage 2009; 47：S102。6。Glasser MF，Smith SM，Marcus DS，Andersson JL，Auerbach EJ，Behrens TE等。人类Connectome项目的神经影像学方法。Nat Neurosci 2016; 19：1175-87。7。Gutierrez CE，Skibbe H，Nakae K，Tsukada H，Lienard J，Watakabe A等。用神经示踪剂数据作为参考的基于扩散MRI的光纤跟踪的优化和验证。SCI REP 2020; 10：21285。8。Hua K，Zhang J，Wakana S，Jiang H，Li X，Reich DS等。 立体定位空间中的道概率图：白质解剖结构和特定于区域的分析。 Neuroimage 2008; 39：336-47。Hua K，Zhang J，Wakana S，Jiang H，Li X，Reich DS等。道概率图：白质解剖结构和特定于区域的分析。Neuroimage 2008; 39：336-47。9。Jenkinson M，Bannister P，Brady M，SmithS。改进了对脑图像的鲁棒和准确的线性注册和运动校正的优化。Neuroimage 2002; 17：825-41。10。Jenkinson M，Beckmann CF，Behrens TE，Woolrich MW，