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World File Search System水库
佩克堡水库渔业管理计划
堡垒大坝是美国创建佩克堡水库最大的液压水坝，是美国第五大人造水库。大坝扣留了240,000英亩的水，并在密苏里河上靠在130英里处，海岸线为1,500英里。于1937年完成，佩克堡水库位于蒙大拿州东北部的密苏里河上（图1）。佩克堡的渔业有47种不同的鱼类（表1），其中大多数是密苏里河。已经引入了十九种，主要是游戏鱼，以发展运动捕鱼的机会。佩克堡水库渔业继续流行，在2020年是蒙大拿州第二大钓鱼的水体（FWP钓鱼者调查2020年）。渔业的经济学很重要，估计为2020年的支出总额为4,970万美元。
自动手机的基于水库的Q学习模型...
摘要 - 我们为自动移动机器人提出了一个基于储层的Q学习模型。该模型是在强化学习框架上训练的，在该框架中，代理商根据环境给出的奖励执行反复试验。此模型中的储层在输入层上接收感官信号，并近似输出层上可能的操作质量。该模型是根据Q-学习训练的，Q学习是一种无模型的重新执行学习算法。Q学习是从最大程度地提高奖励对连续试验的期望值的意义上的最佳政策。我们使用2D机器人模拟器环境评估该模型，其中设备机器人从开始位置转移到目标位置，同时避免环境中的障碍。我们表明该模型正确地学习了适当的行为，并将机器人从开始位置到目标位置。目前的工作可能有助于开发类似脑型的人工智能。1。简介
用于水库计算的多个读数的集成学习
储存器计算 (RC) [1, 2] 是一种循环神经网络，近年来因其训练成本低、可通过专用电路 [3, 4] 和物理 RC [5, 6] 在硬件上实现而备受关注。RC 由储存器部分和读出部分组成，储存器部分接收时间序列输入并将其非线性转换为高维空间以表示输入的时空模式，读出部分从储存器部分拾取一些模式来分析输入并生成输出。RC 的主要优势是除读出部分之外的权重连接都是固定的。因此，与深度神经网络相比，其训练所需的数据量更少，计算成本更低。因此，RC 适用于计算资源有限且无需云计算即可执行训练的边缘 AI 系统。 RC 的读出大多由线性模型（单层感知器）实现，因此，读出的适应训练数据的能力有限。为了增强 RC 的训练能力，我们提出了一个具有多个读出的 RC 模型，该模型将一个读出的训练分散，以便每个读出可以专注于特定类型的训练数据。该方法可以看作是一种集成学习，用于增强 RC 泛化性能。简单地增加读出的数量对于边缘 AI 系统来说是低效的，因为它会消耗系统中有限的内存资源。本研究引入了一种自组织函数，它能够使用
从Gene Wash水库中吃鱼的信息（San ...
oehha由于在这种水体捕获的鱼中发现的汞和硒而开发了吉恩洗库的咨询。Gene Wash Reservoir位于圣贝纳迪诺县的加利福尼亚 - 阿里佐纳边境附近。此咨询是Oehha持续努力的一部分，为来自不同加利福尼亚水体的鱼提供安全的建议。
在量子计算机上模拟费米子水库
驱动的多体问题仍然是量子力学中最具挑战性的未解决问题之一。量子计算机的出现可能为有效模拟此类驱动的系统提供了独特的平台。但是，对于如何设计水库有很多选择。可以简单地用Ancilla Qubits充当储层，然后通过算法冷却进行数字模拟。一种更具吸引力的方法，它允许人们模拟有限的储层，它是整合自由度的浴室，并通过主方程来描述驱动的散文系统，该系统也可以在量子计算机上进行模拟。在这项工作中，我们考虑了由电场驱动并耦合到费米子恒温器的晶格上的非相互作用电子的特殊情况。然后，我们提供两个不同的量子电路：第一个使用Trotter步骤重建系统的完整动力学，而第二个则在单个步骤中消散了最终的非平衡稳态。我们在IBM量子体验上运行两个电路。对于电路（i），我们最多达到了5个trotter步骤。当部分重置在量子计算机上可用时，我们希望最大的模拟时间可以显着增加。此处开发的方法提出了可以应用于模拟相互作用驱动的系统的概括。
地球化学和微生物生态学解释了水库和井眼过程
b3.6小规模的选址，建筑，修改，操作和退役小型研究和开发项目的设施；常规的实验室操作（例如化学发展，标准和样品分析的准备）；和小型试点项目（通常不到2年）的实验室操作（通常是为了在演示行动之前验证概念）进行的实验室操作，前提是建筑或试点项目的修改将在以前受到干扰或发达的领域（在现有的公用事业和当前使用的道路上可以易于访问）。未包括在此类别中的示威行动，这意味着按规模规模采取的行动，以表明技术是否可以在更大的规模上可行并适合商业部署。
青尼罗河上游土壤侵蚀对下游水库淤积的影响
因此，峰值强度的测量确实提供了有关每个样品中相应矿物相的相对量的信息。沉积物指纹将沉积物的矿物学或地球化学性质与其来源材料联系起来。如果可以通过其地球化学性质区分来源材料，则可以通过比较沉积物和来源材料的性质来确定沉积物的可能来源（Walling 等人，2003 年）。需要区分几个潜在的沉积物来源区域意味着单一的指纹属性通常不太可能提供可靠的来源指纹。因此，最近的大多数源指纹研究都使用了复合指纹，包括一系列不同的诊断属性和混合模型来量化来自不同来源的沉积物的相对贡献（Collins 和 Walling，2002 年；Collins 等人，2010 年）。聚类分析是一种强大的工具，可用于对数据进行分类和排序，以建立此类数据之间的关系（Sneath 和 Sokal，1973 年；Yang 和 Simaes，2000 年）。聚类分析也称为分割分析或分类分析（Aldenderfer 和 Blashfield，1984 年；Everitt 等人，2001 年）。该方法创建具有“相似性”的对象分组，这些相似性可以用任何可测量的参数来量化。许多不同的研究领域，如工程学、动物学、医学、语言学、人类学、心理学、市场营销，甚至地质学，都为聚类技术的发展及其应用做出了贡献（Cortés 等人，2007 年；de Meijer 等人，2001 年；Mamuse 等人，2009 年）。可以执行两种聚类分析方法：（1）层次聚类（Johnson，1967；Kaufman 和 Rousseeuw，2009），其中使用迭代算法将数据分组到聚类中（2）K 均值聚类（Army，1993；Kanungo 等，2002；Wagstaff 等，2001），其中聚类的数量是预先定义的，并且所有数据点根据某些特定特征或指标分布到聚类中。在本研究中，层次聚类用于创建聚类树，也称为树状图，从而允许决定最适合应用的聚类级别或规模。有多种执行层次聚类的方法，例如：1. 单链接方法，基于使用一个聚类内的一个个体与相邻聚类中一个个体之间的最小距离构建的层次结构。该方法有助于识别不规则的簇形状，但由于统计测试表现不佳以及层次树的图形表示难以解释而无法获得有关完整簇大小和形状的直接定量信息，因此受到限制。
德拉菲尔德水库大坝退役 USAG 西点军校...
2022 年 4 月 28 日 AMIM-MLP-MC 主题：德拉菲尔德水库大坝退役 USAG West Point 通过公共工程局提议退役德拉菲尔德水库大坝并填充水库，以消除因大坝状况和位置而导致的安全问题。纽约州环境保护部目前将该大坝归类为“危险等级 A 低危险”大坝，美国陆军工程兵团将其归类为“小型、高危险”大坝。由于与沿其地基不受控制的渗漏有关的安全问题，该大坝于 2017 年关闭。位于美国军事学院国家历史地标区 (USMA NHLD) 内的德拉菲尔德水库面积约为 2 英亩，最初是一个小型天然池塘，约于 1828 年并入学院供水系统。约于 1840 年，随着水坝的修建，池塘被改造成水库。地图显示，现有的土制和混凝土大坝可追溯到 19 世纪末，至少可追溯到 1878 年，尽管它可能保留了早期大坝的部分结构。约于 1930 年，水库作为供水系统的一部分停止使用。此后不久，它被改造成学员和其他西点军校居民的季节性休闲场所，修建了海滩，安装了包括滑水道在内的娱乐设备，并于 1936 年由平民保护队修建了德拉菲尔德浴室。 2006 年，大坝的历史意义进行了评估，并被建议不符合国家史迹名录的单独资格，但根据标准 A，该水库被建议符合国家史迹名录的资格，因为它“与为美国军事学院提供可靠的水源发展有关”。该水库还被建议列为美国军事学院 NHLD 的贡献景观，因为它“自 1839 年以来一直是西点景观和西点自供水历史的重要组成部分”（Bruce G. Harvey，《国家史迹名录历史大坝评估》，美国军事学院，纽约奥兰治县，2006 年，Kleinschmidt）。纽约州历史保护办公室于 2006 年 2 月 22 日同意了这些建议。但是，到目前为止，美国军事学院 NHLD 提名尚未更新，以将池塘列为贡献元素。此外，1981 年，美国国家公园管理局美国历史建筑调查将德拉菲尔德浴室评定为 3 类建筑，具有“历史或建筑价值，有助于学院及其周边地区的文化遗产或视觉美感和趣味性”。作为项目规划过程的一部分，西点军校考虑了除关闭大坝之外的替代措施。主要考虑的替代方案是继续维护历史悠久的大坝，并
有关食用莫德斯托水库鱼类的信息... - OEHHA
OEHHA 针对莫德斯托水库制定了一份咨询报告，因为从该水体中捕获的鱼中发现汞含量。莫德斯托水库位于斯坦尼斯劳斯县莫德斯托市以东约 20 英里处。这份咨询报告是 OEHHA 持续努力的一部分，旨在为来自加州不同水体的鱼类提供安全食用建议。