Denna webbplats dokumenterar min senaste forskning om koldioxidgasanalysens historia. Mitt arbete hade publicerats av flera tidskrifter och hade presenterats vid nationella och internationella möten. I litteraturen kan vi hitta mer än 200 000 direktmättade CO 2 - data sedan 1800, från vilken jag har beräknat årliga CO2-bakgrundsgenomsnitt sedan 1826 till 1960, mätningens slut med kemiska metoder. IPCC föredrar iskärnrekonstruktioner. Denna nya dataset avslöjar anmärkningsvärd sammanhängning med andra geofysiska timeseries. Titta gärna på data, metoder, stationer och historisk litteratur. Kommentarer är välkomna. Fig. 1 Atmosfärisk CO 2 bakgrundsnivå 1826 1960. Kold MBL-estimering 1826-1960 från direkt uppmätt data (Beck 2009) svart linje jämnad med ett Savitzky-Golay filter, grått område beräknat felområde).Savitzky Golay utjämningsparametrar. bredd på det rörliga fönstret: 5, beställning: 2 pass: 3. (gt 400 papper, gt200 000 råprover, gt 100 000 valt för MBL uppskattning) CO 2 bakgrundsnivå och havsytemperatur (SST) CO 2 bakgrund från 1826 till 2008 visar en mycket bra korrelation (r 0,719 använder data sedan 1870) till globala SST (Kaplan, KNMI), med en CO 2 - lagd på 1 år bakom SST från korskorrelation (maxkorrelation: 0,7204). Kuo et al. 1990 härledd 5-månaders tidsfördröjning från MLO-data ensam jämfört med lufttemperatur. Fig. 2. Årlig atmosfärisk CO 2-bakgrundsnivå från 1856 till 2008 jämfört med SST (Kaplan, KNMI) röd linje, CO 2 MBL-rekonstruktion från 1826 till 1959 (Beck 2010) CO 2 1960-2008: (Mauna Loa) blå linje, årlig SST (Kaplan ) från 1856 -2003 SST havytemperaturen CO 2-bakgrundsnivån eller MBL (marin gränsenivå) Det förefaller viss förvirring på hur CO 2-bakgrundsnivån i atmosfären skiljer sig från CO 2 - nivåerna nära marken. Den atmosfäriska CO 2 - bakgrundskoncentrationen hade spekulerats av C. Keeling sedan 1955 och hade uppmätts av honom sedan 1958 vid Mauna Loa observatoriet (Hawaii, 4 km höjd). Den representerar CO 2 - nivåerna i högre troposfären och nära havsytan (MBLs marina gränsvikt), mätt i världsomspännande nätverk av NOAA som anges i WDCGG. Nära marken är CO 2 - nivåerna starkt influerade av lokala källor, därför visar deras koncentrationer stora variationer, särskilt över kontinenterna. Över havsytan ger vattenabsorptionen en liten SEAS (säsongsvariation). De vertikala CO 2 - profilerna är nyckeln för att uppskatta bakgrundsnivåer från nära markmätningar. Dessa kännetecknas av stor säsongssvängning (SEAS) nära marken på kontinenter i otillblandade miljöer och små variationer i högre troposfären eller över havsytan (MBL) i blandade miljöer. Eftersom alla CO 2 - källor antas komma från litosfären finns en fysisk anslutning från marken till de högre skikten. Fig. 1 visar de viktigaste globala CO 2 - källorna och sänkorna i litosfäratmosfärgränsskiktet. Antropogena källor och andra under 1 av totala utsläpp enligt IPCC IPCC 2007 hade utelämnats. Inom atmosfären finns en CO 2 - gradient med en något lägre koncentration och bättre blandning i den högre troposfären. Fig. 3 CO2-källor och sänkor i gränsskiktet i litosfär-troposfären. 1: oceanavgasningabsorption, 2: fotosyntes, 3: andning, 4: nedsänkt geologisk avgasning 5: kalkstenförväxling, 6: ytkoloxidation, 7: vulkanisk avgasning och subduktionsavgasning, 8: nederbördsupptagning, 9: Koldioxidflöde 1 av de totala utsläppen (IPCC) utelämnades. De viktigaste globalt effektiva kontrollerna för CO 2 - flöde i litosfäratmosfärsystemet är oceanerna (1) och biomassan (2, 3, 9). Fytoplanktonet i oceanens ytskikt fungerar som kontrollmedel för havsbaserad CO 2. Mängden geologiskt ytflöde av koldioxid från kontinenten är kraftigt underskattat enligt Mrner och Etiope 2002. Kalkstenförväxling, ytkoloxidation och icke-vulkanisk avgasning kvantifieras inte i detalj i IPCC: s koldioxidcykel. Även de submerse flödena i oceanerna har inte kvantifierats. IPCC 2007. Lokala källor och sänkor kontrollerar lokala blandningsförhållanden. Låt oss titta på den typiska kontinentala stationen långt ifrån mänsklig påverkan, Harvard Forest (USA), en NOAA GlobalViewCO2-station del av det globala WDCGG CO 2-nätverket. Nära marken mäts de atmosfäriska parametrarna på ett torn vid olika höjder. NOAA har mätt från höjder på 500 m till 8 km med flygplan på den platsen. Från NOAA Globalview-CO2-provtagningsplatserna NOAA 2009 har jag valt den vertikala CO 2 - graden från Harvard Forest-platsen som ett exempel på en typisk kontinentala plats med vegetation vid en typisk latitud (42 477 N, -72,17 E). Fig. 4 Vertikal profil av CO2 (avvikelser från 0) vid Harvard Forest (USA), lat 42,54N, lon -72,17E, mätt med flygplan vid olika höjder av 500, 1500, 2500, 3500, 4500, 5500, 6500 och 7500 m. (data från NOAA Globalview-CO2 2009) Fig. 4 visar den större SEAS-fluktuationen nära marken (500 m, 21,5975 ppm) och den mindre variationen av bakgrundsnivån vid högre höjder (7500 m: 7 138 ppm) . SEAS-genomsnittet är nästan identiskt för 500 m: 0, 0,099225 och 7500 m: -0,00551667 (0,1047 ppm skillnad). Figur 5 visar den uppmätta SEAS nära marken (29 m) vid Harvard Forest Station USA (Ameriflux), en typisk kontinentalstation med starkt vegetativt inflytande. Observera stora säsongsvariationer i storleksordningen 100 ppm upp till 500 ppm maximalt. Eftersom det årliga genomsnittet av SEAS nära marken ligger mycket nära bakgrundsnivån i den högre troposfären kan vi enkelt beräkna med hjälp av enkla olinjära regressionsmetoder CO 2 MBL-nivån enligt NOAA inom ca 1 noggrannhet. MBL-genomsnitt 1991-2007 (NOAA): 367,56 ppm CO2-vindhastighet-bakgrunds-approximation (CWBA) för 1991-2007 resulterar i 372 ppm. Fel: 1,19 (fig 4) Avancerad källkod. Com. Klicka här för att ladda ner. Iris i varje öga är unik. Inga två iris är lika i sin matematiska detalj - även mellan identiska tvillingar och tripletter eller mellan egna egna vänster och höger ögon. Till skillnad från näthinnan är det dock klart synligt från ett avstånd, vilket möjliggör ett enkelt bildförvärv utan intrång. Irisen förblir stabil under hela sin livstid, uteslutande sällsynta sjukdomar eller trauma. Iris slumpmässiga mönster motsvarar en komplex quothuman streckkod, citerad av ett sammanfogat nätverk av bindväv och andra synliga egenskaper. Irisigenkänningsprocessen börjar med videobaserat bildförvärv som lokaliserar ögat och iris. Elevernas och iris gränser definieras, ögonlocket ocklusion och spegelreflektion diskonteras och bildkvaliteten bestäms för behandling. Irismönstret bearbetas och kodas in i en post (eller quottemplatequot), som lagras och används för erkännande när en levande iris presenteras för jämförelse. Halvdelen av informationen i posten beskriver digitalt irisens egenskaper, den andra hälften av posten styr jämförelsen, eliminerar spegelreflektion, ögonlocket, ögonfransar, etc. Ett biometriskt system ger automatisk identifiering av en individ baserat på en unik egenskap eller karaktäristiska besatt av individen. Iris-erkännande anses vara det mest tillförlitliga och exakta biometriska identifieringssystemet tillgängligt. De flesta kommersiella irisigenkänningssystem använder patenterade algoritmer som utvecklats av Daugman, och dessa algoritmer kan producera perfekta genkänningsgrader. Men publicerade resultat har vanligtvis producerats under gynnsamma förhållanden, och det har inte funnits några oberoende försök av tekniken. Irisigenkänningssystemet består av ett automatiskt segmenteringssystem som är baserat på Hough-transformen och kan lokalisera cirkulär iris och pupilregion, ockluderande ögonlock och ögonfransar och reflektioner. Det extraherade irisområdet normaliserades sedan till ett rektangulärt block med konstanta dimensioner för att ta hänsyn till avvikande inkonsekvenser. Slutligen extraherades fasdata från 1D Log-Gabor-filter och kvantiserades till fyra nivåer för att koda det unika mönstret av irisen i en bitvis biometrisk mall. Hammingsavståndet användes för klassificering av irismallar, och två mallar befanns matcha om ett test av statistiskt oberoende misslyckades. Systemet utfördes med perfekt erkännande på en uppsättning 75 ögonbilder, men testen på en annan uppsättning 624 bilder resulterade i falsk acceptans och falsk avvisningshastighet av 0,005 respektive 0,238. Därför visas irisigenkänning för att vara en pålitlig och korrekt biometrisk teknik. Index Villkor: iris, erkännande, verifiering, gabor, ögonigenkänning, matchning, verifiering. Figur 1. Iris-bild En enkel och effektiv källkod för Iris-erkännande. Denna kod är baserad på Libor Maseks utmärkta genomförande tillgängligt här. Libor Masek, Peter Kovesi. MATLAB Källkod för ett biometriskt identifieringssystem baserat på irismönster. Skolan för datavetenskap och programteknik, University of Western Australia, 2003. Vår implementering kan påskynda erkännandeprocessen, vilket minskar programmets körtid på cirka 94 (mer än 16 gånger snabbare). Ytterligare optimeringar finns tillgängliga på begäran. Alla tester utfördes med CASIA Iris Image Database tillgänglig på cbsr. ia. ac. cnIrisDatabase. htm. Advanced Source Code. Com 31.10.2015 Matlab källkod för biometrisk erkännande har uppdaterats. Minskade kostnader. all programvara är försedd med stora rabatter, många koder erbjuds gratis. Bättre prestanda. några mindre buggar har fixats. Förbättrad programvara. många koder har förbättrats när det gäller hastighet och minneshantering. Följ oss på Twitter Följ oss på FaceBook Följ oss på YouTube Följ oss på LinkedIn Realtidshjälp. Anslut oss nu med WhatsApp 393207214179 Video handledning. Programvaran är intuitiv, lätt att förstå och väl dokumenterad. För de flesta koder har många videotutorials publicerats på vår YouTube-kanal. Vi utvecklar även programvara på begäran. För någon fråga, vänligen maila oss. Gå med oss21.06.2005 Ett biometriskt system kan ses som ett mönsterigenkänningssystem som består av tre huvudmoduler: sensormodulen, funktionen extraktionsmodul och funktionen matchningsmodul. Utformningen av ett sådant system studeras i samband med många vanliga biometriska modaliteter - fingeravtryck, ansikte, tal, hand, iris. Olika algoritmer som har utvecklats för var och en av dessa modaliteter kommer att presenteras. 16.05.2006 Ett neuralt nätverk är en sammankopplad grupp biologiska neuroner. I modern användning kan termen också referera till artificiella neurala nätverk, som utgörs av artificiella neuroner. Således anger termen Neural Network två separata begrepp: - Ett biologiskt neuralt nätverk är en plexus av anslutna eller funktionellt relaterade neuroner i perifert nervsystem eller i centrala nervsystemet. - På neurovetenskapsområdet refererar det oftast till en grupp neuroner från ett nervsystem som är lämpade för laboratorieanalys. Konstgjorda neurala nätverk utformades för att modellera vissa egenskaper hos biologiska neurala nätverk, även om de flesta av ansökningarna är av teknisk art i motsats till kognitiva modeller. Neurala nätverk är gjorda av enheter som ofta antas vara enkla i den meningen att deras tillstånd kan beskrivas med enstaka siffror, deras aktiveringsvärden. Varje enhet genererar en utsignal baserat på dess aktivering. Enheterna är mycket specifikt kopplade till varandra, varje anslutning har en individuell vikt (igen beskrivet med ett enda nummer). Varje enhet skickar sitt utgångsvärde till alla andra enheter som de har en utgående anslutning till. Genom dessa anslutningar kan utmatningen från en enhet påverka aktiveringen av andra enheter. Den enhet som tar emot anslutningarna beräknar dess aktivering genom att ta en vägd summa av ingångssignalerna (dvs multiplicerar varje ingångssignal med den vikt som motsvarar den anslutningen och adderar dessa produkter). Utsignalen bestäms av aktiveringsfunktionen baserat på denna aktivering (t ex enheten genererar utsignal eller bränder om aktiveringen är över ett tröskelvärde). Nätverk lär sig genom att ändra vikten på anslutningarna. I allmänhet består ett neuralt nätverk av en grupp eller grupper av fysiskt anslutna eller funktionellt associerade neuroner. En enda neuron kan kopplas till många andra neuroner och det totala antalet neuroner och anslutningar i ett nätverk kan vara extremt stor. Anslutningar, som kallas synapser, bildas vanligtvis från axoner till dendriter, även om dendrodentritiska mikrokretsar och andra anslutningar är möjliga. Bortsett från den elektriska signaleringen finns det andra former av signalering som uppstår vid neurotransmitterdiffusion, som har effekt på elektrisk signalering. Såsom andra biologiska nätverk är således neurala nätverk extremt komplexa. Även om en detaljerad beskrivning av neurala system verkar för närvarande ouppnåelig görs framsteg mot en bättre förståelse av grundläggande mekanismer. Konstgjord intelligens och kognitiv modellering försöker simulera några egenskaper hos neurala nätverk. Medan liknande i sin teknik har den förra målet att lösa särskilda uppgifter, medan den senare syftar till att bygga matematiska modeller av biologiska neurala system. På det artificiella intelligensområdet har konstgjorda neurala nätverk applicerats framgångsrikt för taligenkänning, bildanalys och adaptiv kontroll för att konstruera mjukvaruagenter (i datorspel och videospel) eller autonoma robotar. De flesta av de nuvarande konstgjorda neurala näten för artificiell intelligens är baserade på statistisk uppskattning, optimering och kontrollteori. Det kognitiva modelleringsfältet är den fysiska eller matematiska modelleringen av uppförandet av neurala system som sträcker sig från den individuella neurala nivån (t ex modellering av spikresponskurvorna för neuroner till en stimulans), genom den neurala klusternivån (t. ex. modellering av frisättning och effekter av dopamin i basala ganglierna) till hela organismen (t. ex. beteendemodellering av organismerna respons på stimuli). 11.06.2007 Genetiska algoritmer utgör en klass av sök-, anpassnings - och optimeringstekniker baserade på principerna om naturlig utveckling. Genetiska algoritmer utvecklades av Holland. Andra evolutionära algoritmer inkluderar utvecklingsstrategier, evolutionär programmering, klassificeringssystem och genetisk programmering. En evolutional algoritm upprätthåller en befolkning av lösningskandidater och utvärderar kvaliteten på varje lösningskandidat enligt en problemspecifik träningsfunktion som definierar miljön för utvecklingen. Nya lösningskandidater skapas genom att välja relativt passande medlemmar av befolkningen och rekombinerar dem genom olika operatörer. Specifika evolutionära algoritmer djur i representationen av lösningar, urvalsmekanismen och detaljerna hos rekombinationsoperatörerna. I en genetisk algoritm representeras lösningskandidater som teckensträngar från ett givet (ofta binärt) alfabet. I ett visst problem måste en kartläggning mellan dessa genetiska strukturer och det ursprungliga lösningsutrymmet utvecklas, och en träningsfunktion måste definieras. Fitnessfunktionen mäter kvaliteten på lösningen som motsvarar en genetisk struktur. I ett optimeringsproblem beräknar fitnessfunktionen bara värdet av objektivfunktionen. I andra problem kan fitness bestämmas av en koevolutionär miljö bestående av andra genetiska strukturer. Till exempel kan man studera jämviktsegenskaperna hos spelteoretiska problem, varigenom en population av strategier utvecklas med lämpligheten för varje strategi definierad som den genomsnittliga utdelningen mot de andra medlemmarna av befolkningen. En genetisk algoritm börjar med en population av slumpmässigt genererade lösningskandidater. Nästa generation skapas genom att kombinera lovande kandidater. Rekombinationen involverar två föräldrar som valts slumpmässigt från befolkningen, med valmöjligheterna som är förspända till förmån för de relativt passande kandidaterna. Föräldrarna rekombineras genom en crossover operatör, som delar de två genetiska strukturerna från varandra i slumpmässigt utvalda platser och förenar en bit från varje förälder för att skapa en avkomma (för att skydda mot förlusten av genetisk mångfald kommer slumpmässiga mutationer ibland in i avkomma). Algoritmen utvärderar avkommans lämplighet och ersätter en av de relativt oförskämda medlemmarna av befolkningen. Nya genetiska strukturer produceras tills generationen är avslutad. Efterföljande generationer skapas på samma sätt tills ett väldefinierat uppsägningskriterium är uppfyllt. Den slutliga befolkningen ger en samling lösningskandidater, av vilka en eller flera kan tillämpas på det ursprungliga problemet. Trots att evolutionära algoritmer inte garanteras att hitta det globala optimala, kan de hitta en acceptabel lösning relativt snabbt i ett brett spektrum av problem. Evolutionära algoritmer har tillämpats på ett stort antal problem inom ingenjörsvetenskap, datavetenskap, kognitiv vetenskap, ekonomi, managementvetenskap och andra områden. Antalet praktiska tillämpningar har stigit stadigt, särskilt sedan slutet av 1980-talet. Typiska affärsapplikationer innefattar produktionsplanering, planering av jobbaffärer och andra svåra kombinatoriska problem. Genetiska algoritmer har också tillämpats på teoretiska frågor på ekonomiska marknader, prognoser för tidsserier och ekonometrisk uppskattning. Strängbaserade genetiska algoritmer har tillämpats för att hitta marknadsstrategier baserade på grundläggande data för aktie - och obligationsmarknader. 23.04.2006 En lista över matrisbaserade programmeringsspråk: Scilab - Scilab är ett vetenskapligt mjukvarupaket för numeriska beräkningar som ger en kraftfull öppen databehandling för tekniska och vetenskapliga tillämpningar. Utvecklat sedan 1990 av forskare från INRIA och ENPC, är det nu underhållet och utvecklat av Scilab Consortium sedan starten i maj 2003. R-projektet för statistisk databas - R är en fri mjukvarumiljö för statistisk databehandling och grafik. Den sammanställer och körs på en mängd olika UNIX-plattformar, Windows och MacOS. Octave - Octave är ett språk på hög nivå, främst avsedd för numeriska beräkningar. Det ger ett bekvämt kommandoradsgränssnitt för att lösa linjära och olinjära problem numeriskt och för att utföra andra numeriska experiment med ett språk som är mest kompatibelt med Matlab. Det kan också användas som ett partiorienterat språk. Python - Python är ett dynamiskt objektorienterat programmeringsspråk som kan användas för många typer av mjukvaruutveckling. Den erbjuder starkt stöd för integration med andra språk och verktyg, levereras med omfattande standardbibliotek och kan läras om några dagar. Många Python-programmerare rapporterar betydande produktivitetsvinster och känner till att språket uppmuntrar till utveckling av högre kvalitet, mer underhållbar kod.
No comments:
Post a Comment