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一种机器学习方法，用于模拟过度海洋的热带气旋降水
摘要：热带气旋（TCS）中发现的极端降雨是许多低至中间区域中人类生命和财产的风险。风险评估和预测中TC降雨的概率建模在计算上可能很昂贵，并且现有模型在很大程度上无法建模关键的降雨不对称，例如雨带和室外过渡。在这里，开发了一个基于机器的框架，以模拟北大西洋盆地的水上TC降雨。首先，使用天气研究和预测（WRF）模型组装了26个历史事件的高分辨率TC降水模拟目录。然后，通过主成分分析（PCA）分解了这些历史事件的降雨的模拟空间分布，对分数回归森林（QRF）模型进行了训练，以预测最初的五个主成分（PC）权重的条件分布。使用历史卫星数据和QRF模型分别估算了雨比率水平的条件分布。使用这些模型，可以鉴于一组风暴特征和局部环境条件，可以对降雨图的概率预测进行。与卫星观测值相比，该模型能够捕获风暴总降雨量，其相关系数为0.96，R 2值为0.93。此外，与卫星观测值相比，该模型在对小时总降雨进行建模方面表现出良好的准确性。降雨比率图还与历史卫星观测值和交叉验证期间的WRF模拟进行了比较，估计值的空间分布捕获了与TC雨带，波数不对称的降雨可变性，可能是红色的不对称和可能是红外的转变。
消除多普勒增宽 很少有证据表明......
通讯员 原子（和分子）光谱中充满了信息，但遗憾的是，由于光谱线的精细结构通常无法解析，因此有些信息无法获取。因此，光谱学家不断努力提高光谱分辨率。然而，光谱分辨率的限制并不总是工具性的，而可能是原子组合所固有的。例如，由于气体原子的热运动，它们在光源传播方向上呈现出一系列速度。现在，如果 vo 是将原子从（尖锐）较低能态提升到（尖锐）较高能态所需的辐射频率（当原子相对于光源静止时），那么远离光源的原子每秒“看到”的波数（即频率）小于 vo。当然，远离光源的原子必须吸收它认为具有频率 vo 的辐射，因此相对于静止光源，该频率必须超过 vo。原子速度在源方向上的麦克斯韦-波尔兹曼分布确保了吸收频率的分布，即使每个原子都有尖锐的能级，即所谓的多普勒增宽。如果只选择相对于源的速度较窄的原子，使它们都以相同的频率吸收，则可以克服多普勒增宽。使用了几种速度选择技术，包括原子束和激光饱和光谱（参见《自然》，235，127；1972 年）。现在，两个研究小组分别描述了另一种处理多普勒增宽的优雅方法（Biraben、Cagnac 和 Grynberg，《物理评论快报》，23，643；1974 年；Levenson 和 Bloembergen，同上，645）。这些作者使用的技术的本质非常简单。这两个研究小组都研究了通常被禁止的 5S
从油棕油（Elaeis guineensis）中提取和表征
碳钢腐蚀是由于金属和周围物质之间的化学反应而发生的。腐蚀可以使用硅酸盐的腐蚀抑制剂抑制。以二氧化硅形式的棕榈油壳提取物可以用作ST-37碳钢中的腐蚀抑制剂，浸泡时间为4、8和12天，在水上，海水和乙酸中为25％。施加到钢的抑制剂浓度的变化为10 ppm，20 ppm，30 ppm，40 ppm，并且在每种培养基中作为树脂硬质（RH）粘合剂。测试腐蚀速率是使用减肥方法确定的，并将抑制的有效性用作对照。腐蚀速率增加取决于样品中的体重减轻量。用FTIR和XRF进行硅酸盐结果的表征。结果表明，获得的硅酸盐产量为76.99％。ftir结果波数为3466.08 cm -1和2318.44 cm -1，表明存在硅烷醇基团（Si-OH）和Siloxsan（Si-O-SI），并表明基于98.01％的XRF结果，预期有硅酸盐化合物和硅水平。30 ppm的浓度是在蒸馏水和海水浸泡培养基中获得的最佳抑制剂浓度。浓度为20 ppm是在25％乙酸浸泡培养基中获得的最佳抑制剂浓度。在30 ppm抑制剂浓度的水上培养基中，抑制效率的最大水平是在浸泡时间为12天的情况下获得的。关键字：贝壳，抑制剂，棕榈，硅酸盐，ST-37治疗后ST-37碳钢的SEM表征显示，没有抑制作用的碳钢表明，表面腐蚀的腐蚀性超过碳钢并具有抑制作用。
银河轴激光干涉仪利用电 -
现代物理学中暗物质（DM）的性质仍然难以捉摸。良好动机的DM候选者是光玻色粒颗粒。QCD轴是DM [1-5]的可行候选者，除了解决了强大的CP问题[6-8]。轴突样伪级颗粒[4,5]（QCD轴的广义形式）和矢量颗粒（例如，暗或隐藏的光子）[9,10]是同样动机的DM候选者。这样的新粒子通常抑制了与标准模型的相互作用，但是可以将其用于在实验室中搜索它们[10-15]。Light DM也称为波浪状，与较重的尤其型DM候选相反。由于银河尺度上此类颗粒的占用人数很高，因此光DM表现为经典波。这样的DM背景可以建模为经典的随机场A 0cosðΩTÞK·xÞd[16]，其中一个0¼的效果ρDMP = m DM是由DM密度ρDM和质量M DM给出的场振幅； j kj≃mdm v是波数； ϕ是一个随机阶段。随机场的振荡的特征频率主要由DM质量给出，并以动力学的校正为ω≃Mdm m m dm v 2 = 2，其中v〜10-3是银河系中的病毒速度。因此，光DM场在空间分离上是连贯的λc〜ðm dmvÞ -1和在天然planck单元中表达的时间尺度τc〜ðm dm v 2 - 1 [17]。正在进行几个实验程序，或提出了用于探测光DM的参数空间，并使用
小型无人机响应设备租赁
1.整体性能 (1)须符合无线电法及相关法规的要求。 （2）必须遵守《禁止非法访问法》及其他相关法律法规。 (3) 必须能够使用固定支架在设施等或车辆上安装和使用该装置。 （4）安装在设施上时，必须能够不断监控各个方向半径2公里范围内的区域，安装在车辆上时，必须能够不断监控各个方向半径1.5公里范围内的区域。 （5）必须能够同时探测、识别和跟踪多架小型无人机，并在地图屏幕上连续显示和记录这些功能。 （6）必须能够通过警报通知小型无人机的入侵，并通过干扰无线电波的方式防止已识别的小型无人机的入侵。 （7）必须能够探测小型无人机飞行员的位置或起飞点。 (8)必须能由一个人操作。 （9）主机、天线及显示/操作终端必须安装在车辆上，并能使用车辆电池作为电源进行操作。 （10）该设备必须能够由一个人在 10 分钟或更短的时间内安装完成，并且不需要对车辆进行任何改装。此外，它不得影响车辆的载客量，并且必须能够轻松地将乘客转移到其他车辆。 （11）必须可以随意删除内置数据。 （12）部件必须能够存放在随附的储存箱中，并方便一个人携带。 2. 主机 （1）接收频带：10 MHz 至 6 GHz （2）发射频带：700 MHz 至 6 GHz （3）频率带宽：160 MHz 以内 （4）发射功率：最大 20 W 或更低 （5）输入功率：交流 100 V 和直流 24 V （6）功耗：最大 36 W 或更低 （7）必须具有双接收通道和双发射通道。 （8）工作温度：-20℃～+50℃。 （9）防尘、防滴性能相当于IP53（JIS C 0920）或更高，雨天也能使用。 （连接天线时） 3 天线 (1) 必须能够连接到主机。 （2）工作温度：-20℃～+50℃。 （3）具有相当于IP53（JIS C 0920）或更高的防尘、防滴性能，雨天也能使用。 （连接天线时） 4.显示及操作终端 （1）应能显示小型无人机的飞行轨迹。 （2）该设备必须能够在地图屏幕上显示其当前位置。 （3）必须能显示兼容小型无人机列表，以及小型无人机的制造商名称、型号名称、起飞点、当前位置、高度、距当前位置的方向、距离信息。 （4）形状必须是智能手机类型、平板电脑类型或笔记本电脑类型。 （5）屏幕尺寸须为5英寸或更大。 （6）具有相当于IP65（JIS C 0920）或更高级别的防尘、防滴性能，并在雨天也能使用。 （7）操作系统须为Android 9.0或更高版本或Windows 10或更高版本。 （8）工作温度：0℃至+35℃
使用非局部性应变梯度弹性理论>
摘要本文研究了使用石墨烯血小板（GPL）增强泡沫核心和磁性电动弹性（MEE）表面层使用正弦曲线上阶剪切剪切剪切剪切剪切剪切理论（Shssdt）的智能砂纳米板中弯曲，纵向和剪切波的传播。建议的纳米板由位于MEE表面层之间的Ti -6al -4V泡沫芯组成。MEE表面层是由钴铁岩（COFE 2 O 4）和丁烷（Batio 3）的体积组合组合的。泡沫芯和MEE面部层的材料特征取决于温度。在这项研究中，考虑了三种不同的核心类型：金属固体核（类型I），GPL增强固体核心（类型-II）和GPL-辅助泡沫核心（III型）以及三个不同的泡沫分布：对称性foam I（S-FOAM I（S-FOAM I（S-FOAM I），Sy-FOAM I（S-FOAM I），Symmetrical FOAM II（S-FOAM II（S-FOAM II II）和UN-FOAM II（UN-FOAM）。使用纳米板的运动方程并确定了系统的响应，汉密尔顿的原理和Navier的方法被采用。通过分析计算研究了各种参数，例如波数，非局部参数，泡沫空隙系数和分布模式，GPL体积分数，GPL体积分数以及热，电和磁性电荷对相位速度和波频频率进行了分析计算研究。研究的发现表明，夹层纳米板的3-D波传播特性可以对外部载荷和材料参数进行大量修改或调整。因此，预计所提出的三明治结构将为雷达隐形应用提供重要贡献，保护纳米电机力学设备免受高频和温度环境的影响，智能纳米电机力学传感器的进步，其特征在于轻质和温度灵敏度以及可穿戴设备的应用。
边界层线性稳定性理论
2不可压缩稳定性理论的公式15 2.1平行流稳定方程的推导。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 2.2非平行稳定性理论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 2.3时间和空间理论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 2.3.1时间扩增理论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 2.3.2空间扩增理论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 2.3.3时间和空间理论之间的关系。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 2.4还原为四阶系统。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 2.4.1转换为2D方程 - 时间理论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 2.4.2转换为2D方程 - 空间理论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 2.5特殊形式的稳定性方程式。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 23 2.5.1 Orr-Sommerfeld方程。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>23 2.5.2第一个端口方程的系统。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>23 2.5.3均匀的平均fl OW。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>24 24 2.6在边界层中的波传播。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>25 2.6.1跨度波数。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 2.6.2一些有用的公式。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 2.6.3波幅度。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28
根据一维速度测量估算湍流动能耗散率
案例 ID 框大小 R λ ˙ E [cu] k max η K η K [cu] IL 11 /η KL /L 11 N p [#] DNS 1.1 512 74 0.4 3 0.015 0.01 41.2 161 10000 DNS 1.2 512 74 0.4 3 0.015 0.05 41.4 160 10000 DNS 1.3 512 74 0.4 3 0.015 0.10 41.3 160 10000 DNS 1.4 512 74 0.4 3 0.015 0.24 41.3 21 10000 DNS 1.5 512 74 0.4 3 0.015 0.50 41.4 16 10000 DNS 2.0 1024 142 0.4 3 0.007 0.11 99.0 332.8 1000 DNS 2.1 1024 219 0.4 3 0.007 0.01 147.8 15.6 1000 DNS 2.2 1024 217 0.4 3 0.007 0.06 147.6 15.7 1000 DNS 2.3 1024 216 0.4 3 0.007 0.11 147.9 15.6 1000 DNS 2.4 1024 212 0.4 3 0.007 0.27 146.8 15.7 1000 DNS 2.5 1024 207 0.4 3 0.007 0.53 145.5 15.8 1000 DNS 3.1 2048 302 0.5 3 0.003 0.01 260.9 13.6 1000 DNS 3.2 2048 299 0.5 3 0.003 0.05 258.2 13.8 1000 DNS 3.3 2048 295 0.5 3 0.003 0.11 254.8 14.0 1000 DNS 3.4 2048 314 0.5 3 0.004 0.26 275.6 20.2 1000 域名3.5 2048 321 0.5 3 0.004 0.53 282.9 14.7 1000 表 2. 每个 DNS 的参数概览。R λ 为泰勒尺度雷诺数，˙ E 为代码单位（cu）中的能量注入率，k max 为最大解析波数，η K 为柯尔莫哥洛夫长度尺度，I = σ u ′ 1 /U 为湍流强度，L 11 为由 E ( κ ) 导出的纵向积分长度尺度，L 为平均探针轨道距离，N p 为虚拟探针的数量。湍流强度 I 通过设置探针平均速度来控制，其中 σ u ′ 1 ≈ 1 为均方根纵向速度波动。
通过扩散扩散性
超明显点模式可以通过超均匀缩放指数α> 0进行分类，该指数α> 0，该指数符合结构因子s（k）的幂律缩放行为，这是波数k。| K |在起源附近，例如s（k）〜| K | α在s（k）随着k连续变化为k→0。在本文中，我们表明可传播性是确定s（k）不连续的准膜系统的有效方法，并由一组密集的bragg峰组成。它已在[Phys。修订版e 104，054102（2021）]，对于有限α的培养基，可以将过剩可传播性s（∞）-s（t）的长时间行为拟合到形式t - （d-α） / 2的幂定律中，在其中d是空间维度，以准确提取α，以使α准确提取α。我们首先将准二极管和极限 - 周期点模式转换为两相介质，通过将它们映射到相同的非重叠磁盘的包装上，其中与磁盘的空间内部代表一个相位，并且在其外部空间代表了第二阶段。然后，我们计算包装的光谱密度〜χv（k），并最终计算其多余的散布性的长期行为。特别是我们表明，多余的传播性可用于准确提取一维（1D）极限 - 周期性倍加倍链（α= 1）和1D Quasicrystalline fibonacci链（α= 3）至0。02％的分析已知的确切结果。此外，我们获得α= 5的值。97±0。06对于二维penrose瓷砖，并提出了合理的理论参数，强烈表明α完全等于六个。我们还表明，由于此处检查的结构的自相似性，可以截断用于计算散布性并获得α准确值的散射信息的小k区域，并且与未截断的情况下的偏差很小，该案例随着系统尺寸的增加而降低。这强烈表明，可以从适度尺寸的有限样品中获得α的良好估计。此处描述的方法提供了一个简单而通用的过程，可以准确表征Quasrystalline中存在的大规模翻译顺序，并在任何自相似的空间维度中都具有极限 - 周期介质。此外，从编码〜χV（k）中编码的这些两相介质中提取的散射信息可用于估计其物理性质，例如它们的有效动态介电常数，有效的动态弹性常数和流动性。
带有随机样本大小和部分恢复的标签优惠券收集器问题
I。 [8] - [12]。最近已将其用于DNA中数据存储的组合编码研究[13] - [17]。最初以从统一和独立样本收集不同的优惠券来构建，CCP研究了收集所有不同优惠券所需的样品数量的分布。传统上，CCP涉及n个不同的均衡优惠券，在每个样本中，单个优惠券都会重复。在这种情况下，至少一次对每个优惠券进行采样所需的预期样本数为n·hn≈nlog n，其中h n是n -th谐波数。CCP的变体已出现以建模复杂的现实世界系统。 这样的变体[7]是每个优惠券具有其自己的采样概率p i的位置。 另一种变体是仅重新要求r差异优惠券[18] - [21]，而不是所有n张优惠券。 此问题称为部分CCP，在几种情况下进行了探索，特别是用于优化收集过程或估计优惠券亚集的概率。 对于该变体，已知样品的预期数为[19]：n·p r - 1 i = 0 1 n -i = n·（h n -h n -h n -n -r）。 部分恢复也与DNA中数据存储的RAM实现有关[22] - [24]。 我们已出现以建模复杂的现实世界系统。这样的变体[7]是每个优惠券具有其自己的采样概率p i的位置。另一种变体是仅重新要求r差异优惠券[18] - [21]，而不是所有n张优惠券。此问题称为部分CCP，在几种情况下进行了探索，特别是用于优化收集过程或估计优惠券亚集的概率。对于该变体，已知样品的预期数为[19]：n·p r - 1 i = 0 1 n -i = n·（h n -h n -h n -n -r）。部分恢复也与DNA中数据存储的RAM实现有关[22] - [24]。我们此问题的另一个概括是带有组图的CCP [25] - [27]。这种概括考虑了场景，在这种情况下，每个样本中没有收集单个优惠券，而是收集优惠券的随机子集。每个样品的大小可能是恒定k或随机变量（RV）k。一个人有兴趣表征所需的子集数量的分布，直到在这些样本中至少有一个优惠券中绘制每个优惠券为止。