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使用在西AFR中的数据筛分的热带流域中使用分布式水文建模来预测全球变化对流量动态的影响
目前，全球水周期正在经历激进的转变，相关的全球水危机需要利益相关者的快速行动来减轻对人类和生态系统的不利影响。这种行动的紧迫性是由气候变化和土地使用土地覆盖变化（LULCC）的综合作用以及确保清洁水源的相关挑战所驱动的。气候变化所产生的全球变化正在使水的稀缺性变得更加严重，在水上压力的地方，导致更多的竞争，甚至在水资源上发生冲突。解决全球水危机的问题在全球南部的数据砂区域尤其具有挑战性，在该地区，水文过程的状况和水的可用性受到限制。在这里，通过强大的水文模型在水文预测中的进展仍在研究议程之上。全球南部，尤其是西非的一般是对热带集水区的有限的水文过程，随着土地覆盖的加速变化。该研究的重点旨在解决以下研究问题：•气候变化如何改变热带流域的水文过程，并且这是否改变了嵌套集水区的水流方案？•除了给定的西非地区的气候变化所驱动的变化外，LULCC在嵌套集水区的空间变化中的贡献和贡献是什么？为了解决上述问题，我们将依靠西非PRA河流域的数据。在本研究中，我们采用了Google Earth Engine（GEE）和随机森林分类器（RFC）来评估2007年至2023年期间PRA河流域的时空时空土地使用/覆盖变化和变化检测。专注于五（5）个LULCC分类对于该地区不管制的大型和小规模的采矿活动至关重要。使用归一化差异指数（NDWI）和改良的NDWI（MNDWI）有效地提取水表面区域，以进行PRA河流盆地的变化和压力，并处理
使用时间卷积网络的动态功能连通性分析，用于注意力缺陷/多动症疾病识别
活动）（美国精神病学协会等，2013）。估计，多动症影响大约7.2％的全球人（Thomas等，2015）。当前对ADHD的诊断主要依赖于行为评估和临床措施来量化该疾病的严重程度（Sayal等，2018; Chan等，2023），这是由于其病理机制和临床症状的复杂性而成为一项艰巨的任务（USAMI，2016年）。因此，高度可取的任何计算机辅助诊断方法的出现，该方法支持一种客观和定量方法以自动识别ADHD。静止状态功能磁共振成像（RS-FMRI）是一种非侵入性神经影像学技术，在休息时测量了血氧水平依赖性（BOLD）信号的自发性波动，已广泛用于研究人类的脑功能（Lee等人，2013; cortese et; cortese et and an e an e an e an e an e an。Functional connectivity (FC) derived from rs-fMRI is able to characterize brain function abnormality and thus has been widely used for diagnosis of psychiatric diseases, such as schizophrenia, autism spectrum disorders (ASD), and attention deficit/hyperactivity disorders (ADHD) ( Du et al., 2018 ; Wang et al., 2019c ; Canario et al., 2021 ）。在fMRI分析的领域中，通常假定大脑FC在整个扫描过程（通常几分钟）中是固定的。实际上，越来越多的证据表明，FCS在短时间内发生了很大变化（Zhang等，2016; Jie等，2018; Ding等，2022; Huang等，2023），并且静态FC分析不能充分地感知这些动态的这些动态变化。滑动窗口方法是量化动态FC（DFC）的常用技术。根据此方法，从每个主题中提取的粗体时间序列首先使用固定大小的滑动窗口将每个主题分配为多个重叠或非重叠段，然后将基于每个段的FC网络构建以进行后续分析。基于滑动窗口的DFC分析的现有方法可以大致分为两类：（1）传统的机器学习方法和（2）深度学习方法。In the first category, low-level measures (i.e., clustering coefficients) of FCs are first extracted as new representations of the data, and then the corresponding classifier (i.e., support vector machine, SVM) is trained for final prediction ( Wee et al., 2016 ; Jie et al., 2018 ; Wang et al., 2021 ).例如，Wee等人。（2016）提议使用融合的多组套索算法同时生成这些子细分市场的DFC网络。然后，从每个生成的FC网络计算聚类系数。最后，所有这些段的串联系数都用于训练SVM分类器进行疾病诊断。Jie等。 （2018）第一个从每个段构建了动态FC，然后从这些FC中提取时间和空间变化作为特征。 最后，使用多种正规化多任务特征学习和多内核学习技术来整合这些特征以进行疾病预测。 Luo等。 但是，基于传统的现有方法Jie等。（2018）第一个从每个段构建了动态FC，然后从这些FC中提取时间和空间变化作为特征。最后，使用多种正规化多任务特征学习和多内核学习技术来整合这些特征以进行疾病预测。Luo等。但是，基于传统（2023）提议计算时间微晶格动力学和光谱功率特征，以分析ADHD和正常对照（NCS）及其亚型之间的组差异。这些研究表明，考虑动态特性有助于改善疾病诊断的性能，而发现的FC的变化可能是将患者与正常对照区分开的潜在生物标志物。
Citation: K. Shi, W. Cai, S. Jiang, D. Zhu, K. Cao, Z. Guo, J. Wei, A. Du, Z. Li, Y. Huang, J. Yin, J. Åkerman, and W. Zhao, Observation of magnetic d
扭矩，其进动频率接近铁磁共振频率。这主要是由于磁滴模式的进动角较大[7,18,19]。然而，到目前为止，对磁滴的所有实验工作都集中在自旋阀（SV）结构[18,19,21-23]和自旋霍尔纳米振荡器（SHNO）[24,25]上。SV和SHNO中非常低的磁阻（MR）（约1％）限制了功率发射和基于STNO的任何进一步应用。相比之下，具有强PMA的磁隧道结 (pMTJ) 表现出较高的隧道磁阻 (TMR)，达到 249%，尤其是双 CoFeB 自由层 (DFL) pMTJ，它已成为基于 MTJ 的 MRAM 的主要结构 [26]。因此，人们可以期望在基于 pMTJ 的 NC-STNO 中观察到磁性液滴。然而，我们之前的实验表明，在单自由层 (SFL) MTJ 中很难形成稳定的液滴 [27]。这可能是由于均匀电流密度与空间变化磁化相互作用产生的较大张-力矩所致。相反，预计 DFL pMTJ 可以抑制这种大的张-力矩并有利于形成稳定的磁性液滴。在这里，我们通过实验观察和研究了 DFL pMTJ 中的稳定磁性液滴，同时伴随着同一器件中相对于类 FMR 模式进动的功率增强。此外，通过微磁模拟，我们认为磁隧道结中的磁性液滴之所以稳定，主要是因为低的Zhang-Li力矩和DFL中强的钉扎场共同作用的结果[28]。我们的研究结果为磁隧道结中磁性液滴的成核提供了全面的认识，为进一步优化磁隧道结中磁性液滴的使用奠定了基础。
p-ISSN: 2407-7275, e-ISSN: 2686-3251 原创研究论文 使用单电极 EEG 设备和 BCI 的大脑控制轮椅
这通过简单的 4 个步骤完成：步骤 1 使用显著障碍物识别算法来识别显著障碍物。为了识别显著障碍物，引入了动态过滤。我们逐个检查差异图像，我们设置一个边缘值，如果差异值更大，那么我们将这些点标记为障碍物。利用这种方式，大量的地面点被删除。对于由于参数选择不当而保留在显著障碍物图中的其余地面点，我们然后逐个部分执行。如果每个差异值的数量不完全是给定的极限，则将相关值设置为零。通过这种方式，删除地面点和小障碍物点。步骤 2 计算 3D 点云并优化显著障碍物识别。这个阶段很快，因此我们使用基于形态学模拟的区域填充算法。使用过滤器来删除剩余的噪声。由于部分检查以相同的高度移除景观，因此对突出障碍物地图和其余部分处理 3D 点云。然后获取最低高度，并将任何大于此高度的点归为显著点。阶段 3 使用改进的空间变化目标 (SVR) 算法来识别小障碍物。首先，在过滤时我们将目标减小 1/n。其次，算法检查测试的点，如果发现一个好点，则重新过滤截断三角形。第三，将比较的 3D 点彼此相距不超过欧几里得距离 f 的像素标记为障碍物点，从而识别出厚障碍物。阶段 4 合并突出障碍物地图和小障碍物地图以获得最终的障碍物识别算法结果。5. 结论构建了 BCI 接口，可以读取用于驾驶轮椅的 EEG 信号，而无需任何形式的物理输入。这些脑电图信号使用单个单极电极读取，并通过蓝牙接口输入计算机系统。计算机将信号分为 3 类，即
药物输送中的反应传递现象
每个器官有两个相邻的容器模型，容器之间由毛细管（壁）膜隔开。这是一个集中系统模型，不考虑膜以外的质量传递阻力。该模型的第一个改进是克罗格圆柱体。[4] 毛细血管簇形成毛细管网络。研究人员使用细胞模型，将单位或细胞（在本例中为毛细管）与集合隔离开来。克罗格圆柱体 [4] 表示细胞和分布式系统，可提供更多信息，例如溶质渗透到血管外组织的程度。鉴于克罗格绘制的包括毛细血管在内的血管草图[4]，他只能使用圆柱形模型（如图1所示）。此后，出现了其他更像网络的草图，但克罗格圆柱体仍可用作细胞。值得注意的是，在流经填料床时，Happel 的细胞模型 [5 ] 对于组成填料床的每个球体都非常适用，适用于整个系统。Pfeffer 将这种流体流动模型扩展到质量传递。[6 ] 与 Happel 的模型 [4 ] 类似，其中添加单元来表示填料床，假设 Krogh 圆柱体平行添加以组成器官。Brinkman 方程用于求解血管外组织中的流动。由于这些方程的线性，因此可以获得解析解，从而避免使用数值方法求解它们，因为这些方程非常僵硬。[7 ] 比率 ffiffiffi kp = L 非常小，其中 k 是血管外组织的渗透率，L 是毛细管的长度。已有许多关于 Krogh 圆柱体中的质量传递研究报告。 [8-14]然而，研究人员几乎从未考虑过血管外组织中流动的影响，也从未考虑过流场和浓度场的二维性。此前，我们曾考虑过 Krogh 圆柱中的流动，[7]其中血管外组织中的流动使用 Brinkman 方程建模，该方程允许流线弯曲和/或流动在横向具有空间变化。然而，我们几乎没有发现任何流动从小动脉末端离开毛细血管，又从小静脉末端返回，就像 Guyton 和 Hall 所建议的那样。[15]原因是图 1 中的血浆有两条平行的路径
ICAO CAEP/12评估报告：了解超音速飞机的潜在环境影响：更新
对以超音速速度飞行的商用和民用飞机的潜在发展产生了新的兴趣。噪声和排放影响首先在1970年代进行了广泛的研究，然后在1990年代和2000年代初期再次进行了研究。因此，有必要详细介绍我们对噪声的潜在影响以及与排放有关的环境问题的理解，尤其是对臭氧和气候的影响。正在考虑使用常规燃料的不同尺寸飞机的超音速运输（SST）机队，从业务飞机延伸到可以运输数百名乘客的较大飞机。科学家现在正在使用全球大气化学和物理学的最先进模型进行新的研究，以了解对平流层臭氧的潜在影响以及与SST机队相关的气候的辐射强迫。这些研究为超音速飞机潜在环境影响的下一代分析奠定了基础，这些分析获得了开发的考虑。以及长寿命二氧化碳（CO 2）的排放，气候的辐射强迫又取决于水蒸气浓度（H 2 O），臭氧（O 3），甲烷（CH 4）的空间变化气溶胶）。飞机舰队的排放尤其取决于车队的尺寸，飞行特性，马赫速度，巡航高度，巡航时的舰队燃料使用，无X排放指数以及有关燃料和烟灰排放中硫的假设。f或目前正在评估SST车队的飞机数量和类型的投影，在未来2 - 3年中，全球平均总臭氧的变化可能会少于1％，而根据特定的车队参数，这种变化是正面还是负数。气候效应也可能很小，导致全球平均表面温度的变化通常要小得多（总效应也取决于是否使用了可持续航空燃料）。已经取得了重大进展，以建模并减轻超音速飞行中声音繁荣的影响。正在进行的研究以评估对公众的影响的研究表明，未来的低吊杆超音速飞机设计将创造出比传统的声音繁荣不那么烦人的更安静的声音“重击”。尽管如此，对于完全评估特定飞机的噪声效应是必要的进一步研究。
心动周期中人体颅内脉动
背景：当今医学成像和计算资源的可用性为脑生物力学的高保真计算建模奠定了基础。脑及其环境的特点是组织、血液、脑脊液 (CSF) 和间质液 (ISF) 之间存在动态而复杂的相互作用。在这里，我们设计了一个用于颅内动力学建模和模拟的计算平台，并根据脑脉动的临床相关指标评估模型的有效性。方法：我们开发了人类脑环境中完全耦合的心脏诱发的脉动性脑脊液流和组织运动的有限元模型。三维模型几何形状源自磁共振图像 (MRI)，具有高水平的细节，包括脑组织、脑室系统和颅蛛网膜下腔 (SAS)。我们将器官尺度的脑实质建模为一种由细胞外液网络渗透的弹性介质，并将 SAS 和脑室中的脑脊液流动描述为粘性流体运动。分布在脑实质中的脉动净血流代表心动周期中的血管扩张，是运动的驱动因素。此外，我们还研究了模型变化对一组临床相关感兴趣量的影响。结果：我们的模型预测了脑脊液填充空间和多孔弹性实质在 ICP、脑脊液流量和实质位移方面的复杂相互作用。ICP 的变化主要由其时间幅度决定，但脑脊液填充空间和实质的空间变化都很小。受 ICP 差异的影响，我们发现脑室和颅脊脑脊液流量较大，颅 SAS 中有一些流量，脑实质中存在小的脉动 ISF 速度。此外，该模型预测在心动周期开始时，实质组织在背部方向会呈漏斗状变形。结论：我们的模型准确描述了颅内压、脑脊液流动和脑组织运动之间的复杂相互作用，与临床观察结果相符。它为详细研究生理和病理生理条件下颅内耦合动力学和相互作用提供了一个定性和定量平台。
寒区研究与工程实验室
是一个公认的事实，即地面的状态是由下降的太阳能和IR助焊剂在很大程度上驱动的。模型为预测地面的状态而开发的模型急剧取决于这些通量的初始化。当无法使用测量的太阳能和红外通量时，必须计算它们。我们已经比较了使用不同太阳通量初始化方案进行的热模型计算的接地温度。这些初始化方案使用了在智能武器可操作性增强（SWOE）野外程序中测量的太阳通量值，并从半经验模型（Shapiro的模型），平面平行模型（Modtran）和ARL的AIM（大气照明模块）模型中计算出的太阳通量值。我们研究了表面温度对不同太阳通量初始化方案的响应，而所有其他环境参数均保持恒定。我们发现，对于晴朗的天空，所有方案都产生了几乎相同的表面温度。对于部分多云和多云的天空，只有AIM模型才能模仿测得的太阳通量观察到的空间变异性。云场景仿真模型（CSSM）用于确定云的空间变异性。然后使用AIM使用云分布来产生表面太阳负荷的变化。cssm还具有在短时间内在云场中产生时间变化的能力。因此，可以使用CSSM并旨在在太阳负载中产生时间和空间变化。诸如AIM之类的模型经常承担巨大的计算负担。为了减轻与目标相关的计算负担，我们已经实施了几个新的程序。用于预测地面状态的分布式能量预算模型需要分布式环境参数才能初始化。这些参数中的许多可以从中尺度模型中获得，例如MM5或与IMET等程序相关的数据库。，据我们所知，这些模型或程序都没有提供分布式的太阳能或红外通量，这是能源预算模型的关键初始化参数。诸如与CSSM相关的AIM，或为此而言，任何提供有关大气条件的空间和时间分布信息的模型，都可以用于提供辐射通量的空间和时间分布。
DNA-甲基团的个体纵向变化鉴定了早期逆境的特征，并与后期结局相关
地热探索中的Play Fairway分析（PFA）源自石油行业中开发的系统方法，并基于确定地热系统的地质，地球物理和水文框架。我们量身定制了这种方法，以研究蛇河平原和周边地区的地热资源潜力，但可以适应其他地热资源环境。我们通过对控制可利用的水力热系统的关键要素进行分类，从而调整了PFA方法来探索地热资源探索，从而建立了风险矩阵，这些风险矩阵可以根据成功的可能性和知识水平来评估这些要素，并构建基于代码的“处理模型”以进行处理结果。地理信息系统用于编译一系列不同的数据类型，我们称为元素（例如，故障，通风口，热流等。），具有不同的特征和信心度量。脱离分散数据（点，线或多边形）的脱节，将每个元素的点，点，线或多边形转换为称为证据层的连续解释性2D网格表面。由于不同的数据类型具有不同的不确定性，因此大多数证据层都具有伴随的置信层，反映了这些不确定性的空间变化。此处定义的风险层是证据和置信层的产物，是用于构建常见风险段（CRS）地图的构件，用于加热，渗透率和密封，使用加权和渗透性和热量，但使用密封的方法不同。crs地图量化了与这些关键组件相关的可变风险。在最后一步中，三个CRS地图使用修改的加权总和合并为一个复合的共同风险段（CCR）地图，以揭示了对地热探索的有利区域的结果。还提供了其他地图，这些地图不会混合证据和信心（允许孤立的证据和置信度观点），以及使用组件的乘积而不是加权总和来计算优惠性的地图（以突出显示所有组件的位置）。我们的方法有助于确定第一阶段研究中西部和中央蛇河平原上高地热的领域，并在第二阶段的工作中有助于确定更精确的本地钻探目标。通过识别有利的领域，该方法可以帮助减少地热能探索和开发的不确定性。
环境遥感
陆地总初级生产力 (GPP) 在全球碳循环中发挥着重要作用，但光合作用的空间和时间变化的量化仍存在很大不确定性。我们的工作旨在研究遥感技术在精细空间分辨率下为植物光合作用提供新见解的潜力。这一目标是通过利用荧光探测器 (FLEX) 机载演示器 HyPlant 获得的高分辨率图像实现的。传感器飞过一片混合森林，收集的图像经过精心设计，获得了两个独立的植物光合作用指标。首先，成功获取了研究区域森林红光和远红光峰的太阳诱导叶绿素荧光 (F) 图，叶绿素荧光是植物光合作用的一种新指标 (r 2 = 0.89 和 p < 0.01，r 2 = 0.77 和 p < 0.01，与飞行过程中同步获取的冠层顶部地面测量值相比)。其次，使用定制版耦合生物物理模型呼吸地球系统模拟器 (BESS) 得出 GPP 和吸收光合有效辐射 (APAR) 图。该模型由机载关键森林特征图 (即叶叶绿素含量 (LCC) 和叶面积指数 (LAI)) 和气象数据驱动，为研究地点的感兴趣变量提供高分辨率快照。通过优化的基于查找表的 PROSPECT-4-INFORM 辐射传输模型反演，准确估算了 LCC 和 LAI（分别为 RMSE = 5.66 μg cm −2 和 RMSE = 0.51 m 2 m −2），确保准确表示生态系统功能决定因素的空间变化。然后分析测量的 F 和建模的 BESS 输出之间的空间关系，以解释区域尺度上生态系统功能的变化。结果表明，远红 F 在空间域中与 GPP（r 2 = 0.46，p < 0.001）和 APAR（r 2 = 0.43，p < 0.001）显着相关，并且这种关系是非线性的。相反，红光 F 与 GPP 或 APAR 之间没有发现统计学上显著的关系（p > 0.05）。在高分辨率下发现的空间关系为空间异质性在控制远红光 F 与 GPP 之间关系中的关键作用提供了宝贵的见解，表明需要在更粗的分辨率下考虑这种异质性。