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第 3 章 深度测定
第 3 章 深度测定 1.简介 深度测定是水文测量员的一项基本任务，需要对介质、水下声学、可用于深度测量的大量设备、用于姿态和升沉测量的互补传感器以及适当的程序有具体的了解，以达到并满足国际推荐的精度和覆盖标准，如 IHO 出版物 S-44 第 5 版所述。铅垂线和测深杆是最早用于直接测量水深的方法。它们的简单操作原理确保了它们在许多世纪中持续使用。源自军用声纳的单波束回声测深仪是一项重大发展，自 20 世纪中期以来一直用于水文测量。在过去十年中，水文测量在深度测量技术和方法方面经历了概念上的转变。多波束回声测深仪 (MBES) 和机载激光测深系统 (ALS) 现在几乎可以覆盖整个海底并进行深度测量。高数据密度和高采集率产生了巨大的测深数据集和大量辅助数据。1998 年，编写第 4 版的 S-44 工作组对深度测量设备的最新技术进行了评估，结果如下：“单波束回声测深仪在浅水中的精度已达到亚分米级。市场上有各种不同频率、脉冲率等的设备。可以满足大多数用户，尤其是水文学家的需求。(…) 多波束回声测深仪技术正在迅速发展，如果使用适当的程序，并且系统的分辨率足以正确检测航行危险，则多波束回声测深仪技术具有进行准确和全面海底搜索的巨大潜力。机载激光测深是一项新技术，可以为浅水清澈水域的调查提供显着的生产力提升。机载激光系统能够测量 50 米或更深的深度。”尽管有这些新技术，但单波束回声测深仪 (SBES) 目前仍然是全球水文调查中使用的传统设备。这些回声测深仪也从模拟记录发展到数字记录，具有更高的精度和准确性，并具有可满足各种目的的特定功能。当需要全海底声波探测时，MBES 已成为深度测定的宝贵工具。数字回声测深仪与运动传感器、卫星定位系统（如 GPS）和数据采集软件的使用相结合，优化了生产效率，并相应减少了测量操作人员。越来越多的国家水文局 (NHO) 采用多波束技术作为收集新海图制作的水深数据的首选方法。
深度学习与人工智能
不受位置变化的影响。生物控制论，36（4），193-202。 https://doi.org/10.1007/BF 00344251 Goodfellow, I.、Bengio, Y. 和 Courville, A. (2016)。深度学习。麻省理工学院出版社。 （Schmidt、I. Schiffman、Y. Schaefer、A. 化学工程师和仪器仪表（2018）Graves、A.、Wayne、G. 和 Danihelka、I.（2014）。神经图灵机。 arXiv。 Ha, D. 和 Schmidhuber, J. (2018)。世界模特。 arXiv。 https://arxiv.org/abs/1803.10122 Han, K., Wang, Y., Chen, H., Chen, X., Guo, J., Liu, Z., Tang, Y., Xiao, A., Xu, C., Xu, Y., Yang, Z., Zhang, Y., & Tao, D. (2020 年)。关于视觉变压器的调查。 arXiv。 https://arxiv.org/abs/2012.12556 Higgins, I., Amos, D., Pfau, D., Racaniere, S., Matthey, L., Rezende, D., 和 Lerchner, A. (2018)。迈向解开表征的定义。 arXiv。 https://archiv. org/abs/1812.02230 美国国立卫生研究院（AI）（2020 年）。 2020 年人工智能市场：5 年历史的人工智能创新和 5 年历史的临床试验 LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015 年)。深度学习。自然，521，436-444。 http://dx.doi.org/10.1038/nature 14539 Mansimov, E., Parisotto, E., Ba, JL 和 Salakhutdinov, R. (2015)。利用注意力机制根据标题生成图像。 arXiv。 https://archiv.org/abs/1511.02793 纽约（2015 年）。 我的一位朋友是角川家族的成员（2016年）（2016年）。 http://dx.doi.org/10.1037/0033-295X.101.1.13 McCulloch, WS 和 Pitts, W. (1943)。神经活动中蕴含的观念的逻辑演算。数学生物物理公报，5（4），115-133。 https://doi.org/10.1007/BF02478259 Nakkiran, P.、Kaplun, G.、Bansal, Y.、Yang, T.、Barak, B. 和 Sutskever, I. (2019)。深度双重下降：更大的模型和更多的数据会带来危害。 arXiv。 https://arxiv.org/abs/ 1912.02292 Perez, J.、Marinkovic, J. 和 Barcelo, P.（2019 年 5 月 6-9 日）。论现代神经网络架构的图灵完备性。 ICLR 2019：第七届学习表征国际会议。路易斯安那州新奥尔良。美国。 Radford , A.、Kim , JW、Hallacy , C.、Ramesh , A.、Goh , G.、Agarwal , S.、Sastry , G.、Askell , A.、Mishkin , P.、Clark , J.、Krueger , G. 和 Sutskever , I. (2021)。从自然语言监督中学习可转移的视觉模型。 arXiv。 https://arxiv.org/abs/2103.00020 Ramachandran, P., Zoph, B., 和 Le, QV (2017)。寻找激活函数。 arXiv。 https://arxiv.org/abs/ 1710.05941 Razavi, A., van the Word, A. 和 Vinyals, O. (2019)。使用 VQ-VAE-2 生成各种高保真图像arXiv。 https://arxiv.org/abs/1906.00446 Reed, S.、Akata, Z.、Yan, X.、Logeswaran, L.、Schiele, B. 和。
打击深度伪造
数字水印可以嵌入媒体中，这有助于检测后续的深度伪造。一种形式的水印会添加计算机可检测但人类无法察觉的像素或音频模式。这些模式会在任何被修改的区域中消失，从而使所有者能够证明媒体是原始媒体的更改版本。另一种形式的水印会添加一些功能，使使用该媒体制作的任何深度伪造看起来或听起来都不真实。 元数据（描述媒体中数据的特征）可以以加密安全的方式嵌入。缺失或不完整的元数据可能表明媒体已被更改。 区块链。将媒体和元数据上传到公共区块链会创建一个相对安全的版本，该版本无法更改，否则其他用户会发现更改。然后任何人都可以将文件及其元数据与区块链版本进行比较，以证明或反驳真实性。
使用深度学习
vi。总结，将深度学习方法的整合到医学剥离识别领域是一种变革性的进步，对药物实践产生了深远的影响。精心构建和注释的数据集成为开发强大的深度学习模型的基础，该模型表现出令人印象深刻的性能指标。定量分析不仅表明了高度准确性，还表明了精确度，回忆和F1得分，强调了该模型精确识别关键信息的能力，例如药物名称，剂量规格和有关多种药物条的到期日期。定性评估进一步阐明了该模型在现实情况下的功效，展示了成功识别和提取相关细节的实例。这些例子不仅强调了该模型的实用性，而且还为其优势和潜在的改进领域提供了宝贵的见解。但是，必须认识到，数据集本身和注释过程都带有固有的挑战，包括偏见和局限性。解决这些方面对于确保模型的普遍性和最大程度地降低了现实世界中的任何意外后果。这种向深度学习的转变不仅表示该领域的范式变化，而且还强调了更广泛的医疗自动化应用的潜力。
脑电图的深度学习方法（...
摘要：在深度学习中，由于时间序列数据的随机性和非线性特性，寻找最佳算法可能具有挑战性。本研究致力于解决采用深度学习算法的 10 类分类和二元分类问题所带来的挑战。我们收集了参与 Corsi Block Tapping 任务的参与者的脑电图 (EEG) 数据，利用多层卷积神经网络 (CNN)、长短期记忆 (LSTM) 和双向 LSTM (BiLSTM) 模型的各种组合，以在不同频带（即 beta 波段 (14-30 Hz)、alpha 波段 (8-13 Hz)、theta 波段 (4-8 Hz) 和 delta 波段 (0.5-4.35 Hz)）上实现最高精度。我们在 10 类分类问题中的研究结果突出了 1 CNN + 4 线性层模型的卓越性能，准确率高达 64.47%。在二元分类领域，1 LSTM + 4 线性层模型表现最佳，准确率高达 93.30%。值得注意的是，β 波表现出增强的预测能力。这些结果对脑机接口实验的设计具有重要意义，特定大脑区域可以以更高的准确率预测反应。此外，未来的应用可能包括认知系统的开发，其中时间和准确性都起着关键作用。
经济深度探讨
谈到一些主要世界经济体，基金组织预计，由于高通胀和货币政策收紧，英国 GDP 增长将在 2022 年放缓至 3.6%，2023 年放缓至 0.3%。同样，预计美国经济增长将在 2022 年放缓至 1.6%，2023 年放缓至 1%，这主要是由于通胀上升拖累了消费者需求，而激进的货币政策收紧对支出，尤其是住宅投资造成了影响。预计欧元区的增长也将放缓，因为乌克兰战争和货币政策收紧对经济活动造成了压力。预计中国将在 2022 年实现四十年来的最低增长（不包括 2020 年 COVID-19 的初始影响），增长率为 3.2%，原因是封锁以及房地产危机的加剧，然后在 2023 年小幅上升至 4.4%。
经济深度探讨
• 我们预测未来一年英国经济将出现温和衰退，产出从峰谷下降幅度相对较小，为 0.7%。 • 2022 年第三季度，GDP 环比下降 0.3%，商业调查显示第四季度基础活动将进一步减弱。从 9 月份额外银行假期导致的数据波动来看，我们认为英国实际上已进入衰退。 • 我们预计 2023 年经济将同比收缩 0.4%，低于我们 6 月份预期的 1% 的增长。在 2022 年家庭实际收入出现历史性下降之后，价格压力在 2023 年才会逐渐消退，导致家庭支出全年下降。 • 我们认为，随着全球价格压力逐渐消退、国内经济活动减弱，价格制定的压力逐渐减弱，以及基数效应逐渐减弱（尤其是在能源账单和燃料价格方面），我们将看到通胀从 2022 年 10 月的峰值回落。尽管如此，按近期历史标准来看，通胀率仍然很高，到 2023 年底将达到 3.9%（几乎是英国央行 2% 目标的两倍）。 • 2024 年前景将有所改善，届时通胀将充分降温，家庭收入压力将得到缓解，进而支持私营部门投资。因此，我们预计经济将同比增长 1.6%。 • 我们预计，由于经济活动减少和政府的超额扣除在第二季度结束，2023 年大部分时间商业投资将下降。尽管随后 GDP 和实际收入的复苏意味着投资将在 2024 年开始再次增长，但到年底，投资仍比新冠疫情前的水平低 9%。 • 英国经济在新冠疫情之前就存在的大部分结构性弱点仍然存在。生产率依然低迷，仍比疫情前（已经很弱的）趋势低 2%。GDP 也明显低于 2010 年代的趋势（8%）。 • 我们的预测受到许多相当大的不确定因素的影响。最值得注意的是，乌克兰战争进一步升级的可能性以及中国最近放弃零新冠政策可能会扰乱全球供应链和大宗商品市场。此外，在利率上升的背景下，全球金融环境收紧，可能会导致一些公司的贸易条件艰难。