Este site documenta minhas últimas pesquisas sobre a história da análise de dióxido de carbono. Meu trabalho foi publicado por várias revistas e foi apresentado em reuniões nacionais e internacionais. Na literatura, podemos encontrar mais de 200 000 dados de CO 2 medidos diretamente desde 1800, dos quais eu avaliei as médias anuais de base de CO2 desde 1826 até 1960, o fim das medições por métodos químicos. O IPCC prefere reconstruções do núcleo de gelo. Este novo conjunto de dados revela uma notável coerência com outros times horários geofísicos. Sinta-se à vontade para verificar dados, métodos, estações e literatura histórica. Os comentários são bem-vindos. FIG. 1 Nível de fundo de CO 2 atmosférico 1826 1960. Estimativa de CO 2 MBL 1826- 1960 a partir de dados diretamente medidos (Beck 2009) linha preta alisada por um filtro Savitzky-Golay, faixa de erro estimada da área cinzenta). Parâmetros de suavização de Savitzky Golay. Largura da janela em movimento: 5, ordem: 2 passes: 3. (gt 400 papéis, gt200 000 amostras em bruto, gt 100 000 selecionados para estimativa de MBL) nível de fundo de CO 2 e temperatura da superfície do mar (SST) CO 2 background de 1826 Para 2008 mostra uma correlação muito boa (r 0,719 usando dados desde 1870) para SST global (Kaplan, KNMI), com um atraso de CO 2 de 1 ano atrás da SST a partir da correlação cruzada (correlação máxima: 0,7204). Kuo et al. 1990 derivou o atraso de tempo de 5 meses dos dados do MLO sozinho em comparação com a temperatura do ar. FIG. 2. Nível anual anual de fundo de CO 2 atmosférico de 1856 a 2008 em comparação com a linha vermelha SST (Kaplan, KNMI), CO 2 MBL reconstrução de 1826 a 1959 (Beck 2018) CO 2 1960-2008: (Mauna Loa) linha azul, SST anual (Kaplan ) De 1856 -2003 Temperatura da superfície do mar SST O nível de fundo de CO 2 ou MBL (nível de limite marinho) Parece haver alguma confusão no que o nível de fundo de CO 2 na atmosfera é diferente dos níveis de CO 2 perto do solo. A concentração atmosférica de fundo de CO 2 foi especulada por C. Keeling desde 1955 e foi medida por ele desde 1958 no observatório Mauna Loa (Havaí, 4 km de altitude). Representa os níveis de CO 2 na troposfera superior e na superfície do mar próximo (camada de limite marinho MBL), conforme medido em rede mundial pela NOAA, listada no WDCGG. Perto do solo, os níveis de CO 2 são altamente influenciados por fontes locais, portanto, suas concentrações mostram grandes variações, especialmente sobre os continentes. Sobre a superfície do mar, a absorção de água fornece um SEAS pequeno (variação sazonal). Os perfis verticais de CO 2 são a chave para estimar níveis de fundo a partir de medições próximas do solo. Estes são caracterizados por uma grande flutuação sazonal (SEAS) perto do solo em continentes em ambientes não bem misturados e pequenas variações na troposfera superior ou sobre a superfície do mar (MBL) em ambientes bem mistos. Como todas as fontes de CO 2 são assumidas como provenientes da litosfera, existe uma conexão física do solo às camadas mais altas. FIG. 1 mostra as mais importantes fontes globais de CO 2 e sumidouros na camada limite litosfera-atmosfera. Fontes antropogênicas e outras abaixo de 1 de emissões totais de acordo com o IPCC IPCC 2007 foram omitidas. Dentro da atmosfera, existe um gradiente de CO 2 com uma concentração um pouco menor e uma melhor mistura na troposfera superior. FIG. 3 fontes de CO 2 e sumidouros na camada limite da litosfera-troposfera. 1: absorção de desgaste do oceano, 2: fotossíntese, 3: respiração, 4: desgaste geológico desgaseificante 5: intempéries calcárias, 6: oxidação superficial do carvão, 7: desgasificação vulcânica e desgasificação de desgaste, 8: absorção de precipitação, 9: respiração do solo. Fluxo de CO2 lt 1 das emissões totais (IPCC) omitido. Os principais controladores globalmente efetivos para o fluxo de CO 2 no sistema de atmosferas litosas são os oceanos (1) e a biomassa (2, 3, 9). O fitoplâncton na camada superficial dos oceanos atua como agente de controle do CO 2 ligado ao oceano. A quantidade de fluxo de superfície geológica do CO 2 do continente é amplamente subestimada de acordo com Mrner e Etiope 2002. Resistência à calcário, oxidação superficial do carvão e não vulcânica A desgaseificação não é quantificada em detalhes no ciclo de carbono do IPCC. Também os fluxos submersos nos oceanos não foram quantificados. IPCC 2007. As fontes locais e os coletores controlam os índices de mistura locais. Dê uma olhada na estação continental típica longe da influência humana, Harvard Forest (EUA), uma estação NOAA GlobalViewCO2 parte da rede WDCGG CO 2 global. Perto do solo, os parâmetros atmosféricos são medidos em uma torre em diferentes altíssimas, a NOAA mediu de altitudes de 500 m a 8 km por avião nesse local. Nas áreas de amostragem NOAA Globalview-CO2 NOAA 2009 escolhi o gradiente vertical de CO 2 do site da Harvard Forest como exemplo de uma localização continental típica com vegetação em uma latitude típica (lat 42,547N, lon -72,17E). FIG. 4 Perfil vertical de CO2 (desvios de 0) em Harvard Forest (EUA), lat 42,54N, lon -72,17E, medido por avião em diferentes altitudes de 500, 1500, 2500, 3500, 4500, 5500, 6500 e 7500 M. (Dados da NOAA Globalview-CO2 2009) Fig. 4 mostra a flutuação maior do SEAS perto do solo (500 m, 21,5975 ppm) ea menor variação dos níveis de fundo em altitudes mais elevadas (7500 m: 7,138 ppm). A média SEAS é quase idêntica para 500 m: 0, 0,099225 e 7500 m: -0,00551667 (diferença de 0,1047 ppm). A Figura 5 mostra a SEAS medida perto do solo (29 m) na estação de Harvard Forest USA (Ameriflux), uma estação continental típica com forte influência vegetativa. Observe grandes variações sazonais na ordem de 100 ppm até 500 ppm no máximo. Como a média anual do SEAS perto do solo é muito próxima ao nível de fundo na troposfera superior, podemos calcular facilmente usando métodos simples de regressão não linear o nível de CO 2 MBL de acordo com NOAA dentro de cerca de 1 precisão. MBL média 1991-2007 (NOAA): 367,56 ppm CO 2 - aproximação de velocidade-velocidade-fundo (CWBA) para 1991-2007 resulta em 372 ppm. Erro: 1,19 (figura 4) Código fonte avançado. Com 31.10.2017 O código fonte Matlab para reconhecimento biométrico foi atualizado. Custos reduzidos. Todo o software é fornecido com grandes descontos, muitos códigos são oferecidos gratuitamente. Melhores performances. Alguns pequenos erros foram corrigidos. Capacidades de software aprimoradas. Muitos códigos foram melhorados em termos de velocidade e gerenciamento de memória. Siga-nos no Twitter Siga-nos no FaceBook Siga-nos no YouTube Siga-nos no LinkedIn Ajuda em tempo real. Conecte-nos agora com o tutorial de vídeo WhatsApp 393207214179. O software é intuitivo, fácil de entender e bem documentado. Para a maioria dos códigos, muitos tutoriais em vídeo foram publicados no nosso canal do YouTube. Também desenvolvemos softwares sob demanda. Para qualquer dúvida, envie-nos um e-mail. Junte-se a nós21.06.2005 Um sistema biométrico pode ser visto como um sistema de reconhecimento de padrões composto por três módulos principais: o módulo de sensor, o módulo de extração de recursos e o módulo de correspondência de recursos. O design de tal sistema é estudado no contexto de muitas modalidades biométricas de uso comum - impressão digital, face, fala, mão, íris. Vários algoritmos que foram desenvolvidos para cada uma dessas modalidades serão apresentados. 16.05.2006 Uma rede neural é um grupo interconectado de neurônios biológicos. No uso moderno, o termo também pode se referir a redes neurais artificiais, que são constituídas de neurônios artificiais. Assim, o termo Rede Neural especifica dois conceitos distintos: - Uma rede neural biológica é um plexo de neurônios conectados ou funcionalmente relacionados no sistema nervoso periférico ou no sistema nervoso central. - No campo da neurociência, muitas vezes se refere a um grupo de neurônios de um sistema nervoso que são adequados para análise laboratorial. As redes neurais artificiais foram projetadas para modelar algumas propriedades das redes neurais biológicas, embora a maioria das aplicações seja de natureza técnica em oposição aos modelos cognitivos. As redes neurais são feitas de unidades que muitas vezes são assumidas como simples no sentido de que seu estado pode ser descrito por números únicos, seus valores de ativação. Cada unidade gera um sinal de saída com base em sua ativação. As unidades são conectadas entre si de forma muito específica, cada conexão com um peso individual (novamente descrito por um único número). Cada unidade envia seu valor de saída para todas as outras unidades às quais eles têm uma conexão de saída. Através destas conexões, a saída de uma unidade pode influenciar as ativações de outras unidades. A unidade que recebe as conexões calcula sua ativação tomando uma soma ponderada dos sinais de entrada (isto é, multiplica cada sinal de entrada com o peso que corresponde a essa conexão e adiciona esses produtos). A saída é determinada pela função de ativação com base nesta ativação (por exemplo, a unidade gera saída ou incêndios se a ativação estiver acima de um valor de limiar). As redes aprendem mudando os pesos das conexões. Em geral, uma rede neural é composta por um grupo ou grupos de neurônios fisicamente conectados ou funcionalmente associados. Um único neurônio pode ser conectado a muitos outros neurônios e o número total de neurônios e conexões em uma rede pode ser extremamente grande. As conexões, chamadas de sinapses, geralmente são formadas de axônios a dendritos, embora sejam possíveis microcircuitos dendrodentriticos e outras conexões. Além da sinalização elétrica, existem outras formas de sinalização que surgem da difusão do neurotransmissor, que tem um efeito na sinalização elétrica. Assim, como outras redes biológicas, as redes neurais são extremamente complexas. Embora uma descrição detalhada dos sistemas neurais pareça inatingível, o progresso é feito para uma melhor compreensão dos mecanismos básicos. A inteligência artificial e a modelagem cognitiva tentam simular algumas propriedades das redes neurais. Embora semelhante nas suas técnicas, o primeiro tem como objetivo resolver tarefas específicas, enquanto o último visa construir modelos matemáticos de sistemas neurais biológicos. No campo da inteligência artificial, as redes neurais artificiais foram aplicadas com sucesso ao reconhecimento de fala, análise de imagem e controle adaptativo, para construir agentes de software (em computadores e videogames) ou robôs autônomos. A maioria das redes neurais artificiais atualmente empregadas para inteligência artificial são baseadas em estimativa estatística, otimização e teoria de controle. O campo de modelagem cognitiva é a modelagem física ou matemática do comportamento de sistemas neurais que variam do nível neural individual (por exemplo, modelando as curvas de resposta de espuma dos neurônios para um estímulo), através do nível do cluster neural (por exemplo, modelando a liberação e os efeitos da dopamina Nos gânglios basais) ao organismo completo (por exemplo, modelagem comportamental da resposta dos organismos aos estímulos). 11.06.2007 Os algoritmos genéticos constituem uma classe de técnicas de busca, adaptação e otimização baseadas nos princípios da evolução natural. Os algoritmos genéticos foram desenvolvidos pela Holanda. Outros algoritmos evolutivos incluem estratégias de evolução, programação evolutiva, sistemas classificadores e programação genética. Um algoritmo evolutivo mantém uma população de candidatos de solução e avalia a qualidade de cada candidato de solução de acordo com uma função de aptidão específica do problema, que define o ambiente para a evolução. Novos candidatos de solução são criados selecionando membros relativamente adequados da população e recombinando-os através de vários operadores. Algoritmos evolutivos específicos dier na representação de soluções, o mecanismo de seleção e os detalhes dos operadores de recombinação. Em um algoritmo genético, os candidatos da solução são representados como cordas de caracteres de um determinado alfabeto (muitas vezes binário). Em um problema particular, um mapeamento entre essas estruturas genéticas e o espaço de solução original deve ser desenvolvido, e uma função de fitness deve ser definida. A função de fitness mede a qualidade da solução correspondente a uma estrutura genética. Em um problema de otimização, a função de fitness simplesmente calcula o valor da função objetivo. Em outros problemas, a aptidão física pode ser determinada por um ambiente coevolutivo que consiste em outras estruturas genéticas. Por exemplo, pode-se estudar as propriedades de equilíbrio dos problemas da teoria do jogo, em que uma população de estratégias evolui com a aptidão de cada estratégia definida como a remuneração média contra os outros membros da população. Um algoritmo genético começa com uma população de candidatos a soluções geradas aleatoriamente. A próxima geração é criada pela recombinação de candidatos promissores. A recombinação envolve dois pais escolhidos aleatoriamente da população, com as probabilidades de seleção tendenciosas em favor dos candidatos relativamente adequados. Os pais são recombinados através de um operador de crossover, que divide as duas estruturas genéticas separadas em locais escolhidos aleatoriamente e junta uma peça de cada pai para criar uma prole (como uma proteção contra a perda de diversidade genética, ocasionalmente são introduzidas mutações aleatórias no descendência). O algoritmo avalia a aptidão da prole e substitui um dos membros relativamente inaptos da população. Novas estruturas genéticas são produzidas até a conclusão da geração. As gerações sucessivas são criadas da mesma maneira até que um critério de terminação bem definido seja satisfeito. A população final fornece uma coleção de candidatos a soluções, uma ou mais das quais podem ser aplicadas ao problema original. Mesmo que os algoritmos evolutivos não sejam garantidos para encontrar o ótimo global, eles podem encontrar uma solução aceitável de forma relativamente rápida em uma ampla gama de problemas. Algoritmos evolutivos foram aplicados a um grande número de problemas em engenharia, informática, ciência cognitiva, economia, ciência gerencial e outros campos. O número de aplicações práticas vem aumentando de forma constante, especialmente desde o final da década de 1980. As aplicações comerciais típicas envolvem o planejamento da produção, o agendamento de trabalhos e outros problemas combinatórios difíceis. Os algoritmos genéticos também foram aplicados a questões teóricas nos mercados econômicos, à previsão de séries temporais e à estimativa econométrica. Os algoritmos genéticos baseados em cordas foram aplicados para encontrar estratégias de timing de mercado baseadas em dados fundamentais para mercados de ações e títulos. 23.04.2006 Uma lista de linguagens de programação baseadas em matriz: Scilab - Scilab é um pacote de software científico para computação numérica que oferece um poderoso ambiente de computação aberta para aplicações científicas e de engenharia. Desenvolvido desde 1990 por pesquisadores do INRIA e da ENPC, agora é mantido e desenvolvido pelo Consórcio Scilab desde sua criação em maio de 2003. O Projeto R para Computação Estatística - R é um ambiente de software livre para computação e gráficos estatísticos. Ele compila e funciona em uma grande variedade de plataformas UNIX, Windows e MacOS. Octave - Octava é uma linguagem de alto nível, principalmente destinada a computação numérica. Ele fornece uma conveniente interface de linha de comando para resolver problemas lineares e não-lineares numericamente e para realizar outros experimentos numéricos usando um idioma que seja mais compatível com o Matlab. Também pode ser usado como uma linguagem orientada para o lote. Python - Python é uma linguagem dinâmica de programação orientada a objetos que pode ser usada para vários tipos de desenvolvimento de software. Oferece um forte suporte para a integração com outros idiomas e ferramentas, vem com extensas bibliotecas padrão e pode ser aprendido em alguns dias. Muitos programadores Python relatam ganhos substanciais de produtividade e sentem que o idioma incentiva o desenvolvimento de código de maior qualidade e mais sustentável.
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