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World File Search System网格单元
模拟由柔性吸引子对齐的网格单元
抽象的内嗅网格细胞以六边形周期性实现空间代码，这标志着动物在环境中的位置。网格图属于同一模块的细胞共享间距和方向，仅在相对二维空间相之间有所不同，这可能是由于路径积分引导的二维吸引子的一部分而导致的。但是，这种体系结构的构造和刚性的缺点，路径积分，允许与六角形模式（例如在各种实验操作下观察到的六边形模式）的偏差。在这里，我们表明一个较简单的一维吸引子足以使网格单元对齐。使用拓扑数据分析，我们表明所得的人口活动是圆环的样本，而地图的合奏保留了网络体系结构的特征。这种低维吸引子的灵活性使其能够用进料输入协议代表歧管的几何形状，而不是施加它。更普遍地，我们的结果代表了原理证明，即直觉，即吸引子的体系结构和表示歧管是具有相同维度的拓扑对象，这对整个大脑吸引者网络的研究含义。
空间表示形式的自我监督学习生成多模块化网格单元
为了解决映射，定位和导航的空间问题，Mam-Malian血统开发了惊人的空间表示。一个重要的空间表示是诺贝尔奖的获奖网格细胞：代表自我位置的神经元，局部和多个周期性的数量，看似奇异的非本地和空间周期性活性模式的几个离散时期。为什么Mam-Malian血统学会了这种特殊的网格表示？数学分析表明，这种多周期表示具有良好的特性，作为具有高容量和内在误差校正的代数代码，但迄今为止，在深度复发神经网络中的多模型网格细胞的合成仍然不存在。在这项工作中，我们首先要确定四个方法的关键见解，以回答网格单元格问题：动态系统，编码理论，功能的启发和监督深度学习。然后，我们利用我们的见解提出了一种新的方法，将所有四种方法的优势优雅结合在一起。我们的方法是从规范的角度进行的，无需访问监督职位信息而动机，包括数据，数据，损失功能和网络体系结构，包括数据，数据，损失功能和网络体系结构。没有对内部或读取表示的假设，我们表明，多个网格单元模块可以在我们的SSL框架上训练的网络中出现，并且网络超出其训练分布的范围很大。这项工作包含对对网格细胞起源感兴趣的神经科学家以及对新型SSL框架感兴趣的机器学习研究人员的见解。
调和欧盟森林，生物多样性和气候策略
fi g u r e 2该方法的可视化，该方法为整个建模区域计算一个投资组合的集合。（a）对于每个网格单元，为N RCPS模拟M管理选项，从而产生N×M模型模拟。（b）ESI是从模型输出得出的，汇总至2100-2130，并归一化。因此，对于每个网格单元，有一个表包含所有RCP和管理选项的归一化值。（c）对所有网格单元进行的一个优化，并配置为欧洲范围的约束（d）计算（e）一组优化的投资组合。在网格单元中，这确保了所有RCP中所有ESI的最佳平衡提供，并且根据约束的性质，以每个网格细胞的基础或欧洲范围内满足约束，请参见第2.3节。（d）参数휆∈[0，1]
ingo meirold-mautner的风能超越风能
步骤：•Windsim运行（直至“ Windfields”）•从气象站（域内）计算每个部门的V50•计算每个网格单元（从speed_2d文件）相对于MET到MET的每个扇区的加速。站点位置•将MET的速度（每个部门）应用于V50。站在每个网格单元处获得V50（每个部门）•从所有部门中获取最大
使用机载激光雷达数据预测和绘制速生桉树林人工林地上碳含量的脉冲密度和网格单元大小的综合影响
摘要背景：LiDAR 遥感是一种快速发展的技术，用于量化各种森林属性，包括地上碳 (AGC)。脉冲密度影响 LiDAR 的采购成本，网格单元大小影响使用基于地块的方法进行的 AGC 预测；然而，很少有研究评估 LiDAR 脉冲密度和单元大小对预测和绘制快速生长的桉树人工林 AGC 的影响。本研究的目的是使用机载 LiDAR 和现场数据评估 LiDAR 脉冲密度和网格单元大小对地块和林分水平的 AGC 预测精度的影响。我们使用随机森林 (RF) 机器学习算法，使用来自 LiDAR 收集的 5 和 10 个脉冲 m − 2（RF5 和 RF10）和 5、10、15 和 20 m 的网格单元大小的 LiDAR 衍生指标对 AGC 进行建模。结果：结果表明，在这些快速生长的人工林中，5 脉冲 m − 2 的 LiDAR 脉冲密度提供的 AGC 预测精度与使用 10 脉冲 m − 2 的数据集时相似。RF5 和 RF10 的相对均方根误差 (RMSE) 分别为 6.14% 和 6.01%。等效性测试表明，训练和验证模型预测的 AGC 与观察到的 AGC 测量值相同。在本系统中，从 5 到 20 的制图网格单元大小也不会显著影响林分级别的 AGC 预测精度。结论：使用 5 脉冲 m − 2 和 5 m 的网格单元大小，LiDAR 测量可用于预测和绘制不同年龄桉树人工林的 AGC，具有足够的精度和准确度。本研究中 AGC 建模的良好结果将使人们更有信心将 AGC 估计值与桉树人工林的不同 LiDAR 采样密度进行比较，并有助于做出更具成本效益和效率的森林资源清查决策。关键词：碳模型、遥感、建模、森林资源清查、随机森林
模拟粗大沙漠尘埃颗粒 - ACP - 最近
其中 𝑀 𝑛,𝑘,𝑙 , 𝜌 𝑘 , 𝐷 𝑒𝑓𝑓,𝑘 和 𝑄 𝑒𝑥𝑡550,𝑘 分别为网格单元尘埃质量浓度（单位为 g/m 3 ）、颗粒密度（单位为 g/m 3 ）、有效 265
多区域大脑模型，以阐明海马在空间嵌入式决策任务中的作用
我们提出了一个多区域大脑模型，该模型探讨了内部海马区域在空间嵌入决策任务中的作用。利用累积的任务，我们模拟了反映hippocampus Ca1区域内形成的认知图的决策过程。我们的模型集成了将网格和位置单元格结合的两分记忆支架结构，并与复发性神经网络（RNN）一起基于感觉输入和网格单元格表示，以模拟动作选择。我们证明，在模型中内侧内侧皮层（MEC）和CA1中的位置和证据信息的联合编码复制了对位置细胞行为的实验观察，并迅速学习。我们的发现表明网格单元被共同调节以定位和证据。
基于生物学的计算：神经细节和动力学如何适用于实现各种算法
摘要：神经工程框架 (Eliasmith & Anderson, 2003) 是一种长期存在的方法，用于实现受低级神经生物学细节约束的高级算法。近年来，这种方法已经得到扩展，以纳入更多生物学细节并应用于新任务。本文将这些正在进行的研究线索汇集在一起，在一个共同的框架中呈现它们。我们扩展了 NEF 的核心原则：(a) 指定模型不同部分中神经元所需的调谐曲线，(b) 定义模型不同部分中神经元所代表的值之间的计算关系，以及 (c) 找到将导致这些计算和调谐曲线的突触连接权重。特别是，我们展示了如何将其扩展为包括复杂的时空调谐曲线，然后应用这种方法来生成大脑中的网格单元、时间单元、路径积分、稀疏表示、概率表示和符号表示的功能计算模型。
区域MOM6：用于自动生成模块化海洋模型6型区域配置的Python软件包
区域海洋模型仅在规定的地区模拟海洋，这是全球海洋的一个子集。为此，我们需要在该地区边界上应用开放的边界条件，也就是说，我们需要施加模仿我们不模拟的海洋流量的条件（Orlanski，1976）。例如，图1显示了使用区域MOM6封装配置的塔斯曼海地区海洋模拟的表面电流。图1中描述的域的边界被强迫从全球海洋重新分析产物的海洋流动。高分辨率的区域海洋模型改善了较小规模运动的表示，例如潮汐束，混合，中尺度和次级尺度尺度循环，以及对较小的测深或沿海特征的海洋反应（例如较小的测深或沿海特征）（例如岬角，山地，岛屿，海上，海面，海底或下层峡谷）和表面上（例如表面上）和强度的前进。区域建模进一步允许粗分辨率全球海洋或气候模型的“降尺度”，从而允许在当地条件下的变化表示，否则这些变化只能包含在少数（甚至是一个！）在全局模型中模型网格单元。