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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。
雪微生物在雪融化后定居北极土壤
抽象的北极土壤经常受到空降，海洋或动物来源的微生物侵袭，这可能会影响当地的微生物群落和生态系统功能。然而，在冬季，北极土壤是从雪以外的外部来源分离出来的，这是微生物的唯一来源。通过雪微小的ISMS成功地殖民地殖民化，取决于入侵和居民社区的生存和竞争能力。使用浅shot弹枪元素测序和扩增子测序，本研究监测了整个雪融化的雪和土壤微生物群落，以研究北极土壤的定殖过程。由于观察到成功定殖的所有特征，因此可能发生微生物定植。源自雪的定植微生物已经适应了当地的环境条件，随后在北极土壤中经历了许多相似的条件。此外，与竞争相关的基因（例如运动和毒力）在雪样融化时在雪样中增加。总体而言，在土壤中发现了一百个潜在成功的殖民者，因此证明了熔融过程中土壤中雪微生物的沉积和生长。
雪监测的新兴技术
雪况调查可以追溯到 20 世纪初。如今，雪况监测活动已经扩展到更多地区，技术进步使得这些测量更加精确。雪况监测可以为从短期径流到季节性供水预报等一系列预报提供信息，监测技术的进步可以带来预报效益。然而，雪况以及融雪径流的时间和规模仍然存在不确定性。这些不确定性在一定程度上反映了监测西部雪况的挑战，西部的地貌非常多样，有海拔超过 14,000 英尺的高峰、广阔的平原、高地沙漠和森林茂密的地区。在私人土地、荒野地区和人迹罕至的地区测量雪况可能具有挑战性。雪况本身的多变性质以及经常伴随雪况的极端寒冷可能对有效、可靠的雪况监测构成挑战。雪况测量可以从不同的平台进行，从地面到飞机和卫星，或者使用建模工具进行估算。每个平台和每种特定的雪监测技术都需要在成本、空间覆盖范围、时间覆盖范围、准确度、精确度、分辨率、地理适用性和可靠性之间进行权衡。
无人机安装的雪雷达系统
摘要：机载地面穿透雷达系统提供了一种安全且效率的方法，可在挑战性地形中测量雪深和积雪地层，并具有潜在的雪崩危险。雪花龙是一种定制的雪测量系统，其中包含一个未螺旋的航空车辆（UAV）平台和雷达有效载荷。专门设计用于在各种雪覆盖场景上进行雪调查，该系统具有针对此类任务的性能属性。在这里，我们介绍了完整系统的技术实施，再加上在Svalbard上进行的三个广泛的现场活动的验证结果。此外，我们还提供了对雪地无人机获得的雪地层测量结果的见解，并原位获得了雪轮剖分以进行比较分析。通过将雷达观测值与1673的共同位置测量降雪深度相关联，范围从5到200 cm，并揭示了高度的一致性，从而产生了r = 0.938的相关系数。雪花源是可靠有效的工具，可在坡度范围内协助当地的雪崩危险评估，其中有关积雪深度和结构的信息至关重要。
