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LSTM 与Informer 融合预测冠层区域温度
摘 要： 针对传统温度预测方法难以充分捕捉多尺度信息，导致模型预测性能不佳等问题，该研究提出了一种基于 Informer 架构和长短时记忆网络（ long short-term memory, LSTM ）与多源数据融合的冠层区域温度预测模型。在编码层 中，采用稀疏注意力机制提取输入因子的多尺度信息及其与长时序数据之间的耦合关系；在解码层中，利用 LSTM 提取 短期时序依赖，以增强时间序列的连贯性，同时引入改进的反向残差前馈网络（ improved residual feedforward network, IRFFN ）以优化模型结构。首先采用孤立森林法对数据进行异常值清理，并进行了归一化处理；然后使用斯皮尔曼相关 系数法对冠层区域温度进行相关性分析，并选择相关程度较高的环境因子作为模型的输入特征；最终通过网格搜索法对 超参数进行优化，并通过迭代训练实现模型的最优配置。通过与其他 4 种主流算法进行对比分析，提出的 Informer- LSTM 在冠层区域温度预测方面表现出更高的精度，其平均绝对误差（ mean absolute error, MAE ）、均方根误差（ root mean square error, RMSE ）和决定系数（ R 2 ）分别达到了 0.166 、 0.224 ℃和 97.8% ，与基础模型 Informer 相比，冠层区 域温度的预测精度提高了 32.36% 。该模型在时间序列预测方面具有较高的精度，为区域气象温度的中短期精准预测提 供了一种新的技术方法。 关键词： 冠层 ； 温度 ； 非线性时间序列 ； 长短期记忆神经网络 ； Informer doi ： 10.11975/j.issn.1002-6819.202409001 中图分类号： TP18 ； S165 文献标志码： A 文章编号： 1002-6819(2025)-07-0001-11
拓扑层结构中的光学双稳态及其在光神经网络中的应用*
材料Sio 2。在拓扑模式下，电场高度局部位于分层结构的反转中心（也称为界面），并成倍地衰减到批量上。因此，当从战略上引入非线性介电常数时，出现了非线性现象，例如Biscable状态。有限元数值模拟表明，当层周期为5时，最佳双态状态出现，阈值左右左右。受益于拓扑特征，当将随机扰动引入层厚度和折射率时，这种双重状态仍然存在。最后，我们将双态状态应用于光子神经网络。双态函数在各种学习任务中显示出类似于经典激活函数relu和Sigmoid的预测精度。这些结果提供了一种新的方法，可以将拓扑分层结构从拓扑分层结构中插入光子神经网络中。
在热带和亚热带全球海洋中的跨层区域跨微生物网络
微生物相互作用对于维持海洋生态系统功能至关重要，但是它们的动态性质和复杂性在很大程度上尚未探索。在这里，我们使用关联网络来研究古细菌，细菌和picoeukaryotes之间在热带和亚热带全球海洋的不同深度和地理区域中的生态相互作用。我们的发现表明，潜在的微生物相互作用随深度和地理规模而变化，表现出高度异质的分布。有几种潜在的相互作用是全球性的，这意味着它们发生在相同深度的区域，而11-36％的区域是特定深度的区域。巴基流动带的全球关联比例最低，区域关联随深度的增加。此外，我们观察到，尽管微生物垂直分散，大多数地表水关联并不持续在更深的海洋层中。我们的工作有助于更深入地了解热带和亚热带全球互动，这对于应对全球变化带来的挑战至关重要。
物联网的实用跨层射频基于射频的身份验证方案
摘要常染色体显性症（AD）高IGE综合征（HIE）的抽象患者患有一系列表现形式，包括复发细菌和真菌感染，严重的特应性和骨骼异常。这种情况通常是由单相关的显性阴性（DN）STAT3变体引起的。在2020年，我们描述了来自八名具有DN IL6st变体的八种幼虫的患者，导致了一种新形式的AD HIE。这些变体编码了截短的GP130受体，具有完整的细胞外和跨膜结构域，但缺乏细胞内回收基序和四个STAT3结合残基，导致无法循环和激活STAT3。我们在这里报告了三个无关的HIS-AD家庭中IL6ST的两个新的DN变体。这些变体的生化和临床影响与先前报道的变体的生化和临床影响不同。p。（Ser731Val f s*8）变体，在来自两个家族的7例患者中鉴定出来，缺乏回收基序和所有STAT3结合残基，但其在细胞表面的水平仅略有升高，并且它的基础是轻度生物学表型，具有可变的临床表达性。p。（arg768*）在单个患者中鉴定出的变体缺乏回收基序和三个最远端的STAT3结合残基。这种变体在细胞表面积聚，并构成严重的生物学和临床表型。p。（Ser731Val f s*8）变体表明，在细胞表面上以接近正常水平表达的DN GP130可以是异质临床表现的基础，范围从轻度到重度。p。（arg768*）变体表明，截短的GP130蛋白保留了一种STAT3结合残基可以是严重HIE的基础。
跨...
摘要：在电缆中的绝缘层的交联聚乙烯（XLPE）的广泛使用可能归因于其出色的机械和介电性能。为了定量评估热老化后XLPE的绝缘状态，建立了加速的热老化实验平台。极化和去极化电流（PDC）以及在不同老化持续时间下XLPE绝缘裂纹时的伸长率。XLPE绝缘状态取决于断裂保留率（ER％）的伸长率。基于扩展的Debye模型，本文提出了稳定的松弛电荷数量和0.1 Hz的耗散因子，以评估XLPE的绝缘状态。结果表明，XLPE绝缘的ER％随着衰老程度的增长而降低。XLPE绝缘的极化和去极化电流将随着热老化而明显增加。电导率和陷阱水平密度也将增加。扩展Debye模型的分支数量增加，并出现新的极化类型。在本文提出的0.1 Hz处的稳定的松弛电荷量和耗散因子与XLPE绝缘的ER％具有良好的拟合关系，可以有效地评估XLPE绝缘的热老化状态。
跨职位、跨公司、跨空间的远程工作
感谢 Yabra Muvdi 提供的出色研究协助，他创建并估算了分类算法，并感谢 Miaomiao Zhang 和 Kelsey Shipman 为数据分析提供支持。Hansen 非常感谢 ERC Consolidator Grant 864863 的资金支持，感谢伦敦政治经济学院 STICERD 博士研究基金和英联邦奖学金委员会的 Lambert 的资金支持，感谢 Smith Richardson 和 John Templeton 基金会的 Bloom 的资金支持，感谢 Templeton 基金会和芝加哥大学布斯商学院的 Davis 的资金支持，感谢哈佛商学院的 Sadun 的资金支持。本文附带的精选可视化和数据可在 www.WFHmap.com 上找到。本文表达的观点为作者的观点，并不一定反映美国国家经济研究局的观点。
录用稿件，非最终出版稿 - 工程科学学报
因此，跨个体、跨场景的脑电分析方法逐渐成为研究热点。越来越多的研究人员将广泛应用脑 电信号分析的特征于跨个体、跨场景的脑电信号分析研究中。 Touryan 等人采用经典的独立成分分 析的特征分析方法描述特征空间，计算功率谱密度（ Power Spectral Density ， PSD ），并采用顺序 前向浮动选择方法识别频谱特征中的独立成分集，结果表明该方法可以识别出跨场景脑电信号中的 共同成分 [88] 。 Kakkos 等人采用了特征融合的方法，将 PSD 与功能连接特征相结合，提高了跨场景 分类的性能，并证明了脑特征融合在跨场景中的应用更为有效 [89] 。 Xing 等人将模糊熵特征用于跨 场景脑电信号分析，发现模糊熵特征相对于其他特征更能适合跨场景 [90] 。卷积神经网络 （ Convolutional Neural Networks ， CNN ）和递归神经网络（ Recurrent Neural Networks ， RNN ）等基 于深度学习的新型跨任务模型在跨场景脑电分析中展现了巨大潜力。这些模型能够自动提取特征和 学习复杂的脑电特征，从而有效地缩小不同任务和场景之间的差距，提高模型的泛化能力 [91][92][93] 。 近年来，一些跨学科的方法被创新性地应用于跨场景研究， Zhao 等人提出了一种跨学科的对齐多 源域自适应方法，用于跨个体的 EEG 疲劳状态评估，显著提高了模型的泛化能力 [94] ， Zhou 等人在 此基础上进行改进，提出了一种跨任务域自适应方法，有效提升了跨场景认知诊断的性能 [95] 。