XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System蒸发量
用物理编码的深度学习分布式水文建模：一般框架及其在亚马逊>中的应用
摘要虽然深度学习（DL）模型比传统的分布式水文模型（DHM）表现出较高的模拟精度，但它们的主要局限性在于不透明度和缺乏潜在的物理机制。DL和DHM之间对协同作用的追求是一个引人入胜的研究领域，但确定的路线图仍然难以捉摸。在这项研究中，一个新型框架无缝整合了编码为神经网络（NN）的基于过程的水文模型，一种用于绘制空间分布的额外NN，并从分水岭属性和基于NN的替换模型中的物理有意义的参数进行了核对，这些参数是开发的。多源观测被用作训练数据，并且该框架是完全可区分的，可以通过反向传播进行快速参数调整。基于框架建立了亚马逊盆地的混合DL模型（〜6×10 6 km 2），并且将全球尺度DHM的Hydropy编码为其物理骨架。与流量观测和重力恢复和气候实验卫星数据同时培训，混合模型的中位数NASH -SUTCLIFFE效率为0.83和0.77，分别用于流量和总水存储的动态和分布式模拟，比原始水疗模型高41％和35％。用替代NN替换原始的Penman – Monteith公式会产生更合理的潜在蒸发量（PET）估计，并在这个巨大的盆地中揭开PET的空间模式。解释了用于参数化的NN，以确定控制关键参数中空间可变性的因素。总的来说，这项研究为大数据时代的分布式水文建模提供了可行的技术路线图。
商品描述
。可以在0.2毫升标准96韦尔的两种类型的块中选择此设备，快速0.1ml 96 Well型号，所有块都可以在30分钟内操作快速协议。。96well样品块由至少三个毛毡轮胎块组成，并且块之间的最大温度偏差为25°C，并且在相邻块中的最大温度偏差最高可达5°C。。0.1ml 96孔盖模型支持10μl反应体积，设计为在0.2ml 96孔盖模型中使用10μL至100μL。4。设备是通过将其纠正到FAM™，SYBR®GreenI，Vic®，Ned，Aby，Jun，Jun，Tamra和Rox™染料。。设备中的曲线或哈利熔化发生在0.015°C≤t≤3.66°C之间的多种阶段。6。块的最大响应速度为每秒6.5ºC。7。平均寿命维持了5年以上，持续时间很长，并且光源至少具有60,000小时的寿命。8。可以在没有计算机连接的情况下单独操作操作。9。可以使用任何特殊插头的任何转换或要求。10。将反应液体的蒸发量最小化，该结构将反应液体的蒸发加热，该结构加热样品所在的板的顶部。11。本设备中使用的触摸屏界面可以存储协议以快速在没有计算机的情况下操作设备。12。触摸屏接口通过样本，目标和实验过滤，以通过各种扩增配置实现屏幕。13。之间。14。触摸屏允许自定义支持服务/更正的公告设置。15。触摸屏接口擅长通过保护方法来创建用户的访问代码。16。触摸屏接口可以在操作设备时停止。此过程中的用户