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定制图形模型结构 - WRAP：Warwick
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增强了辣椒植物中植物疾病检测的深度学习模型结构
摘要。描述了一种用于分类和检测辣椒植物中植物疾病的新的深度学习模型。它是建立在Mobilenet架构的修改版本上的。该模型通过结合复杂的优化模型和可靠的培训程序来克服了常规诊断工具的高计算成本和限制适应性。该模型大大减少了准确诊断所需的时间和资源，同时有效地管理复杂的疾病表现，诊断精度为97.18％。使用Chilli Leaf图片数据集，数据增强和精细调整技术，该模型显示出在农业环境中实时疾病诊断的希望。该研究强调了高质量图像数据和广泛的培训数据集的重要性，呼吁在各种气候和环境条件下进行进一步评估，以确保鲁棒性和适应性。这项研究为不同农业背景下的基于AI的模型打开了新的机会，有可能导致精确耕作的重大进步。
新模型整体揭示了如何强迫不确定性和模型结构改变社区地球系统M
摘要。气候仿真不确定性是由间变异性，模型结构和外部强迫引起的。模型对比子（例如，耦合模型对立面项目； CMIP）和单模大型合奏已提供了对不确定性源的见解。在COSM2（CMIP6-ERA模型）和CESM1（CMIP5-ERA模型）的CESM2（CESM2）进行了大范围。我们将其称为CESM2-LE和CESM1-LE。这些模拟中使用的外部强迫已更改为与其CMIP生成一致。结果，CESM2-LE和CESM1-LE集合之间的差异表示是模型结构和强迫的变化。在这里，我们提出了新的Enble模拟，使我们能够将这些模型结构和强迫差异的影响分开。我们的新CESM2模拟使用CMIP5强制进行与CESM1-LE中使用的模拟进行。我们发现，由于气溶胶对模拟气候的影响，历史强迫不确定性的强烈影响。在历史时期，迫使驱动器减少了CESM2-LE相对于CESM1-LE的全球变暖和海洋热吸收，而CESM1-LE被模型结构的影响所抵消。模型结构和强迫在全球范围内的影响，北极表现出与全球平均值对比的独特信号。
NERC 标准化功率流参数库和...
越来越多的广域控制和保护系统之间的相互作用。这就要求开发经过验证的互连范围功率流和动态案例，并提供给业界。这些功率流和动态案例比最初形成“基本数据组”以提供用于局部分析的外部世界模型时设想的要详细得多。互连范围的功率流和动态案例由数千个单独的组件模型构成。目前，可用于表示特定类型设备的组件模型结构激增。如此众多的模型结构导致数据交换出现问题，特别是对于互连范围案例的构建。一些模型结构具有被视为专有或机密的信息，这阻碍了互连范围电力系统分析和模型验证所需信息的自由流动。需要一个行业范围的论坛来讨论这些不同模型结构的有效性。行业应就特定类型设备的标准化组件模型结构和相关参数达成一致。此外，还需要一个行业范围的论坛来确定对新组件模型的需求并跟踪现有模型结构的变化。为了解决这个问题，规划委员会 (PC) 指示 NERC 建模工作组 (MWG) 开发、验证和维护用于功率流和动态情况的标准化组件模型和参数库。这些库今后被称为 NERC 标准化模型库（“标准化模型”）。这些库中的标准化模型具有描述其模型结构、参数和操作的文档。这些信息已经过行业审查，因此被认为适合广泛用于互连范围的分析。标准化模型促进了 NERC MOD 可靠性标准所要求的组件模型数据的提交，并促进了验证模型参数、评估模型性能和执行相关系统可靠性分析所需的信息自由流动。
使用 NARMAX 方法对机械腕部扰动的皮质响应进行非线性建模
摘要 — 目的：通过对手腕扰动的皮质反应 (EEG) 进行非线性建模，可以量化健康和神经受损个体的皮质感觉运动功能。反映健康个体共有关键特征的共同模型结构可为未来研究与感觉运动障碍相关的异常皮质反应的临床研究提供参考。因此，我们的研究目标是识别这种共同的模型结构，从而使用具有外生输入的非线性自回归 - 移动平均模型 (NARMAX) 构建皮质反应的非线性动态模型。方法：在接受连续手腕扰动时记录十名参与者的 EEG。开发了一种共同的模型结构检测方法，用于识别所有参与者的共同 NARMAX 模型结构，具有个性化的参数值。将结果与传统的特定于主题的模型进行了比较。结果：所提出的方法在实施一步预测时实现了 93.91% 的方差解释率 (VAF)，在实施 k 步预测 (k = 3) 时实现了约 50% 的 VAF，与特定于受试者的模型相比，VAF 没有显着下降。估计的共同结构表明，测量的皮质反应是外部输入的非线性转换和局部神经元相互作用或皮质固有神经元动力学的混合结果。结论：所提出的方法很好地确定了受试者对腕部扰动的皮质反应的共同特征。意义：它为人类感觉运动神经系统对体感输入的反应提供了新的见解，并为未来使用我们的建模方法评估感觉运动障碍的转化研究铺平了道路。
Raven HBV-EC模型的集成实现，并描述了多模型合奏评估中的不确定性
尽管水文建模方面取得了进步，但在模拟和预测中量化了固有的不确定性仍然是必不可少的。这些不确定性来自诸如初始条件，输入数据，参数估计和模型结构之类的来源。虽然水文界越来越关注不确定性评估，但大多数研究都集中在特定模型中的输入数据和参数不确定性上，使模型结构不确定性未经探索。这项研究介绍了一种基于整体的新方法来评估水文模型不确定性，同时强调模型结构和输入数据不确定性。研究利用Raven水文建模框架创建了水文模型的合奏。此合奏会与噪声进一步扰动，以表示输入数据不确定性。在加拿大圣龙流域的西南部分展示了该方法，评估了模型集合针对观察到的水流。正向贪婪方法有助于从集合中选择子模型，增强可靠性并降低模型计数。通过确保每个标准符合预定义的性能标准，采用此方法来完善模型池。此外，还评估了校准不确定性和输入数据不确定性。结果强调了多模型合奏在降低各种不确定性来源的重要性，而噪声扰动的数据可提高可靠性。这项研究促进了对水文模型不确定性评估的理解，并强调了一种全面的多模型方法的重要性，该方法解释了结构性，输入数据和校准不确定性，以实现强大的流量模拟和预测。
了解货运运输行程时间可靠性的价值以支持货运规划
2.8.1.可靠性测量 ................................................................................................................ 59 2.8.2 从物流角度看可靠性的价值 ........................................................................................ 59 2.8.3 市场细分 ................................................................................................................ 60 2.8.4 模型规范 ................................................................................................................ 60 2.8.5 模型结构 ................................................................................................................ 60 2.8.6 调查设计 ................................................................................................................ 61 2.8.7 VOR 数据比较 ............................................................................................................. 62
业务流程模型和符号 (BPMN)
业务流程模型和符号 (BPMN) 3 入门 5 示例图 8 图表类型 9 业务流程图 10 编排图 13 协作图 15 对话图 18 常见类型 21 模型结构和重用 23 流程模拟 25 BPMN 模拟 27 创建 BPMN 模拟模型 28 初始化变量和条件 30 BPSim 业务模拟 32 模型验证 35 交换 BPMN 模型 36 业务流程执行语言 (BPEL) 38 BPEL 2.0 模型 39 创建 BPEL 2.0 模型结构 41 建模 BPEL 2.0 流程 43 开始事件 44 中间事件 46 活动 48 网关 50 结束事件 51 数据对象 53 属性 54 序列流 56 池 57 分配 59 创建 BPEL 2.0 Web 服务操作 61 生成BPEL 2.0 64 BPEL 模型验证 65 从先前版本迁移 66 更多信息 68
类似于无定形 SiO2 表面，用于重金属吸附
图 1：非晶态 SiO 2 块体模型结构的对分布函数 (PDF)。图中用颜色对不同的对进行编码，Si-O 对用蓝线表示，Si-Si 用绿线表示，OO 用红线表示。y 轴表示归一化的对数，x 轴表示相应的距离（单位为 Å）。对于块体非晶态 SiO 2 模型结构和后续图中，Si 原子用黄色球体表示，O 原子用红色表示。
一种新型刮板和刮板的最优设计模型...
在对模型进行网格划分时，需要根据具体的模型结构和环境选择合适的网格类型和参数[37]。一方面，由于修改后的基体结构完整，代表主要受力区域，加上滚动轴承区域结构重要，因此可以直接对模型进行网格划分。这样网格密度好，网格参数为基于曲率的网格。另一方面，由于球内存在扭曲单元，且球数量较大，需要对球进行批量处理。这样网格密度好，网格参数为基于曲率的网格。两者整体尺寸均为9.522 mm，公差为0.476 mm。模型网格划分结果如图所示。12.