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![arxiv：2403.17516v2 [cs.cl] 2024年4月2日](/simg/g:\will\search\icon\source\4\43c9603b2a3109e7a1f3c181045e6c0e154d84ed.webp)
arxiv：2403.17516v2 [cs.cl] 2024年4月2日
从大脑方面解码连续语言是一个强大而有前途的研究领域。对于有助于言语障碍的人通过大脑信号进行交流特别重要。此字段解决将大脑信号映射到文本的复杂任务。以前的最佳尝试以间接的方式逆转了这一过程：它始于学习从文本中编码大脑活动，然后通过与预测的大脑反应对齐来编码引导文本生成。相比之下，我们采用了一种简单而有效的方法，该方法通过将其直接与根据大脑活动映射的预测文本嵌入进行比较来指导文本重建。全面的实验表明，我们的方法明显胜过当前的最新模型，显示了BLEU和流星得分的平均提高77％和54％。我们通过详细的消融研究和案例分析来验证所提出的模块，并突出一个关键的相关性：我们将大脑活动映射到文本嵌入的情况越多，文本重建结果越好。这种洞察力可以简化从大脑活动中重新构建语言的任务，以强调实现大脑到文本的映射技术的重要性。
1考虑气候变化和植被管理影响的分配网络的风险评估
摘要 - 本文提出了一个全面的风险评估模型，以关注气候条件和植被管理对中断风险的影响。使用包含停电记录，流星指标和植被指标的数据集，本文开发了一个逻辑回归模型，该模型优于几个替代方案，有效地确定了高度不平衡的数据中的风险因素。关键特征影响中断包括风速，植被密度，量化为增强的植被指数（EVI）和雪型，潮湿的雪和秋天条件表现出最大的积极作用。分析还显示了复杂的相互作用，例如风速和EVI的综合作用，表明植被密度可以缓解大风对停电的影响。基于618个样本的测试数据集的仿真案例研究表明，该模型在误差公差±0的误差范围内达到了80％的匹配率。05，展示了提出模型的有效性和鲁棒性，同时强调了其潜力，以告知预防策略，以减轻高风险环境条件下电力分配网络中的中断风险。未来的工作将整合LiDar的植被高度数据，并探索替代模型方法以捕获潜在的非线性关系。
1考虑气候变化和植被管理影响的分配网络的风险评估
摘要 - 本文提出了一个全面的风险评估模型，以关注气候条件和植被管理对中断风险的影响。使用包含停电记录，流星指标和植被指标的数据集，本文开发了一个逻辑回归模型，该模型优于几个替代方案，有效地确定了高度不平衡的数据中的风险因素。关键特征影响中断包括风速，植被密度，量化为增强的植被指数（EVI）和雪型，潮湿的雪和秋天条件表现出最大的积极作用。分析还显示了复杂的相互作用，例如风速和EVI的综合作用，表明植被密度可以缓解大风对停电的影响。基于618个样本的测试数据集的仿真案例研究表明，该模型在误差公差±0的误差范围内达到了80％的匹配率。05，展示了提出模型的有效性和鲁棒性，同时强调了其潜力，以告知预防策略，以减轻高风险环境条件下电力分配网络中的中断风险。未来的工作将整合LiDar的植被高度数据，并探索替代模型方法以捕获潜在的非线性关系。
飞行与航空
农业 天体物理学 科斯莫斯卫星 化学 月球图 一般 天体力学 光合作用 磁力线 科学 航空摄影 天球 太空生物学 空气 地图和制图 农业航空 彗星 合金 水手探测器 飞机 澳大利亚航空 星座 商业 原子 气象学 天文学 农作物喷洒 宇宙射线 法律 大气 导航系统 大气 人工降雨 日食 化学能 导航技术 原子 经济影响 星系 机场 封闭生态系统 海洋学研究 气压 食物与营养 国际 认证程序年限 低温学 轨道观测站 伯努利原理 红外辐射 宁静太阳 坠机调查 元素 领航 鸟类飞行 国际 农业 行星际旅行 政府合同 燃料 降水 云 航空中心 开普勒定律 保险 气体 游侠 电力 国际 飞行 轻型法律影响 润滑剂 探空火箭 能源 农民 水手探测器 国家交通 推进剂 测量员 发动机 光合作用 流星 安全委员会 具体重力范艾伦带雾天气月球专利天气星系气象卫星天文台警察和消防部门地球科学天气图和图表直升机轨道天文台飞机登记气象卫星喷气式飞机艺术轨道和轨迹气团运载火箭天文馆职业指导应用
气候对全球增强岩石风化能力的影响
过去约150年中二氧化碳（CO 2）和其他温室气体的人为排放量相对于工业前时代（世界流星组织，2020年），全球温度升高约1.2°C，最近几十年（Noaaa，20221年）的变暖速度增加了。这些趋势是关于全球变暖（a）将地球的气候系统推向更频繁，更极端天气的（Baek＆Lora，2021; Baldwin等，2019; Cook等，2014; Payne等，2020; Williams et al。，2020）; （b）导致环境降解（包括土壤，植被和水资源降解； Allen等，2010; Almagro等，2017; Burrell等，2020; Gonzalez等，2010; Lindner等，2010; Lindner等，2010; Midgley＆Bond，2015; Zhang et; Zhang et al。，2017年）; （c）导致海平面从海水的热膨胀并增加了融化水位（Mengel等，2016； Rahmstorf，2007）。政府间气候变化小组（IPCC）的做出反应是描述了许多缓解途径，并有可能将全球变暖限制在2100年的工业前水平以上高于1.5-2°C（IPCC，2018年）。重要的是，所有缓解途径都规定了大气二氧化碳的主动去除（除了排放中的大幅切割外）在下一个世纪内以100至1,000千兆吨（十亿吨）的订单保持在1.5°C以下的总变暖（IPCC，2018年）。
出版年
摘要Mini-Euso是JEM-EUSO计划的一部分，并在国家间空间站（ISS）上运营。这是一种UV-TeleScope，具有单光子计数能力，可以通过面向Nadir的UV-透明窗口向下看地球。作为飞行前测试的一部分，已经建立和测试了Mini-euso工程模型，一种望远镜，具有原始焦点表面为1/9的望远镜，镜头为2.5 cm-eter。在实验室和开放式条件下进行了迷你欧盟工程模型的测试。在都灵大学物理系的Turlab设施进行了实验室测试，该设施配备了一个旋转的储罐，其中包含不同类型的材料和光源。以这种方式，模拟了从空间观察地球的配置，包括Mini-euso触发方案。除了资格和校准测试外，Mini-Euso工程模型还用于评估使用JEM-EUSO型检测器进行空间碎片等应用的可能性。此外，开放天屋条件的观察可以研究诸如恒星，流星，行星和人造光源之类的自然光源，例如飞机，卫星反射阳光和城市灯。也可以使用Mini-Euso检测到大多数这些目标。在本文中，报告了实验室和开放式条件的测试以及获得的结果。此外，还讨论了ISS在ISS上提供的此类测试提供给预见并改善Mini-Euso的性能的贡献。
促进航空活动
农业 日食 政府在航空航天业 星系 地面服务和澳大利亚航空业 行星际旅行维护 农作物喷粉 光 制造 人工降雨 水手探测器 职业 经济影响 流星 飞行员和飞行员 食品和营养 月球证书 国际农业天文台 飞行员培训 航空中心 轨道天文台 航天器设计 国际飞行农民 轨道和轨迹 乘务员和光合作用 天文馆 空姐 天气 行星 试飞员 气象卫星 太阳系 航空航天业女性 星星 艺术 太阳 化学 望远镜 气球 紫外线 空气 纪念邮票 宇宙 合金和奖牌 X射线 原子 达芬奇、列奥纳多 大气 航空史 生物学 化学能 徽章 封闭的生态系统 飞机内部 太空动物 元素 风筝 航空医学 燃料 奖牌和装饰品 鸟类飞行 气体 模型飞机 昼夜节律 润滑剂 神话 封闭的生态系统 推进剂 艺术品 外星生命 比重 摄影水培法 飞行员和机组人员机翼 光合作用 地球科学 科幻小说 太空生物学 奖杯和奖项 气团 职业指导 应用技术 天文学 卫星 空中交通管制 天文地质学 小行星 陆军航空 航天学 航天学 宇航员 天文学 天文学职业 大气 彗星 包机飞行 极光 星座 飞行指导 航空天气 宇宙射线 通用航空 波义尔定律图表
国际空间站上的 Mini-EUSO 望远镜：发射和初步结果
Mini-EUSO 是一台于 2019 年在国际空间站上发射的望远镜，目前位于空间站的俄罗斯部分。该任务的主要科学目标是寻找核物质和奇异夸克物质，研究瞬变发光事件、流星和流星体等大气现象，观察海洋生物发光以及人造卫星和人造空间碎片。它还能够观测能量高于 10 21 eV 的超高能宇宙射线产生的广泛空气簇射，并探测地面激光产生的人造簇射。Mini-EUSO 可以在紫外线范围（290 - 430 nm）内绘制夜间地球地图，空间分辨率约为 6.3 公里，时间分辨率为 2.5 秒，通过俄罗斯 Zvezda 模块中面向天底的紫外线透明窗口观察我们的星球。该仪器于 2019 年 8 月 22 日从拜科努尔航天发射场发射，其光学系统采用两个菲涅耳透镜和一个焦面，焦面由 36 个多阳极光电倍增管组成，每个光电倍增管有 64 个通道，总共 2304 个通道，具有单光子计数灵敏度，总视场为 44 ◦。Mini-EUSO 还包含两个辅助摄像头，用于补充近红外和可见光范围内的测量。在本文中，我们描述了该探测器并展示了运行第一年观察到的各种现象。
视觉 - 文本交叉模式融合，用于准确的视频字幕
摘要在本文中，我们介绍了基于视觉和文本数据的跨模式融合的新型端到端多模式字幕字幕框架。所提出的方法集成了模态意见模块，该模块使用互相关捕获视觉文本间模型的关系。此外，我们将时间关注集成到3D CNN获得的功能中，以使用面向任务的培训来学习视频中的上下文信息。此外，我们结合了一项辅助任务，该任务采用对比损失函数来增强模型的概括能力并促进对模式间关系和潜在语义的更深入的理解。任务涉及将视频转录的多模式代表与标题表示形式进行比较，从而促进了模型中改善的性能和知识转移。最后，变压器架构用于使用注意机制有效捕获和编码文本和视频信息之间的相互依赖性。在解码阶段，变压器允许模型在编码功能中关注相关元素，有效地捕获了长距离依赖性，并最终生成具有语义意义的字幕。在MSRVTT基准测试上进行的实验评估验证了提出的方法，该方法的实验方法分别达到了BLEU4，Rouge和流星得分分别为0.4408、0.6291和0.3082。与最先进的方法相比，所提出的方法显示出卓越的性能，在所考虑的三个指标中，性能的增长范围从1.21％到1.52％。
深度学习衍生的行星边界层高度从传统的气象测量
摘要。行星边界层（PBL）高度（PBLH）是各种流星和气候研究的重要参数。本研究提出了一个多结构深神经网络（DNN）模型，该模型可以通过整合早晨的温度纤维和表面气象观测来估计PBLH。DNN模型是通过利用富含的PBLH数据集而开发的，该数据集是从长期存在的辐射记录中得出的，并以高分辨率的微脉冲激光雷达和多普勒激光雷达观测来增强。我们以10个成员的合奏访问DNN的性能，每个成员都有独特的隐藏结构，从1994年到2020年，在南部大平原上共同产生了强大的27年PBLH数据集。各种气象因素对PBLH的影响是通过重要性测试严格分析的。此外，还评估了DNN模型的准确性，以针对辐射观测值进行评估，并与传统的遥感方法并置，包括多普勒激光雷达，天花板，拉曼激光雷达和微脉冲激光雷达。DNN模型在各种条件下表现出可靠的性能，并且相对于遥感方法表现出较低的偏见。此外，最初在普通区域进行训练的DNN模型在应用于山羊山（Green Ocean Amazon; Tropical Rainforest）和Cacti（云，Aerosol和Aerosol，Aerosol和复杂的地形相互作用; Middle lat Lattlative Mountains; Middle Lattlative Mountains）活动中遇到的异质地形和气候时，表现出显着的适应性。这些发现证明了深度学习模型在估计PBLH中的有效性，增强了我们对边界层过程的理解，对改善PBL在天气预测和气候建模中的表示的影响。