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这是英国著名印刷去年去世的肯·坎贝尔

艺术家书籍坎贝尔被认为是本世纪最有影响力的书籍艺术家之一图书馆是世界上为数不多的拥有完整坎贝尔作品的机构之一。阅览室里散布着古典建筑、高高的天花板、枝形吊灯、摆着小灯的学习桌房间里充满了窃窃私语和谈话声还有迪米尼翁在任期间收集的多本其他书籍和印刷材料展示了图书馆的文化底蕴和历史。这张桌子上放着伽利略的《星空信使》第一版出版于年这是这位改变世界的意大利天文学家的重要著作图书馆于年获得。以下是迪米尼翁的叙述风格解释了这本书的重要意义。与国会图书馆馆长的论坛“年月日黄昏伽利略将望远镜转向月球方向……”就是这样《迪穆纳奇轶事》一个令人震惊的具体场景一个在发现时刻的著名人物……瞧几个世纪后这本书就在创作者的手中就在你的面前。

旁边的桌子上还放着另一件令人

愉快的藏品爱德华·戈里迷人险恶的《》的第一版这是年的一系列深色钢笔素描通过即将去世的孩子引导读者浏览字母表。这本书打开了其中最著名的一页“代表因倦怠而死的纳威。”这本书的页面是年收购的戈里收藏的一部分书中展示了不幸的小内维尔窗台上方只能看到他的黑点眼睛和头顶凝视着一个灰色的世界。这既悲伤又有趣又奇怪又超现实。其间从大厅一直延伸到罗森沃尔德阅览室陈列着来自多个世纪的书 阿曼 电话号码 籍和论文其中包括世纪兼作临时剧场的儿童读物、世纪哈莱姆文艺复兴时期的书籍和艺术书籍。几乎由所有材料制成包括皮革和钢材。胡安·米罗ó的英尺长卷轴“”就在那里但只是部分展开。迪米尼翁是明尼苏达人在一个乌克兰家庭长大深受祖父母移民文化的熏陶。他对地图、历史和更广阔的世界着迷。

从加州大学伯克利分校获得历史学硕

士学位后他的专业领域变成了世纪和世纪的英美印刷。他从康奈尔大学来到图书馆。从那时起他就经常成为图书馆最公开的面孔之一。他在善本学校教授研讨会出现在历史频道的“国会图书馆的隐藏宝藏”的几集中在博物馆和图书活动中发表了数十场讲座并经常撰写出版文章包括这个博客。他还为图书馆的客人举办了数十场甚至数百场展示和讲述活动。当演员、魔术师兼作家尼尔·帕特里克·哈里斯 阿富汗电话号码列表 出现在年国家图书节礼物活动中时展示了图书馆的一些胡迪尼藏品令他惊叹不已。其他知名嘉宾则在更为低调的环境中参观。在开放日上他向一小群人讲述了爱尔兰演员皮尔斯·布鲁斯南晋级的故事。迪穆尼斯了解他的听众在边桌上放了一本罕见的爱尔兰同胞詹姆斯·乔伊斯的《尤利西斯》。布鲁斯南立即认出了那本罕见的蓝色封面并惊呆了要求看一看。

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地震学家推进深度学习模型来预测地震

加州大学的研究人员提出了一种能够预测地震余震的深度学习模型。这一突破可能会改变地震学家预测未来地震活动的方法。 该模型被命名为经常性地震预报(RECAST)。它的贡献在于管理大量历史和当前地震数据,这将使更准确地预测大地震可能发生的余震成为可能。 该开发在管理约 10,000 个事件及更多事件的地震目录信息方面超越了当前的流行型余震序列 (ETAS)流程。 地震 墨西哥成为第一个通过地震测量海底旋转的国家 墨西哥国立自治大学的科学家历史上首次测量了淹没在海洋中的地壳缓慢地震产生的旋转,这代表了预测毁灭性地震的重要进展。 该研究的主要作者 Kelian Dascher-Cousineau 博士解释说:“ETAS 模型方法是为 20 世纪 80 年代和 90 年代的研究而设计的,当时我们试图根据极少的观测数据建立可靠的预测。

今天的全景图这是非常不同的

凭借更灵敏的监测设备和更强的数据存储能力,地震目录现在更加庞大和详细。这些条件超越了以前的模型。根据地震学家团队的说法,这项研究的主要挑战不是设计 RECAST。最大的挑战是让 ETAS 使用庞大的数据集来比较两个流程的准确性。 为了测试新模型的有效性,研究人员使用 ETAS 模型模拟了大地震目录。然后,他们使用南加 电话数据 州的真实地震清单数据测试了 RECAST。结果是,随着信息量的增加,RECAST 在精度和速度上都超过了 ETAS 的副本预测。研究中提出的模型需要更少的时间和计算资源来处理更大的数据集。来自加利福尼亚大学的教授,也是该研究的合著者。

深度学习可能是预测地震的关键

“ETAS 模型是一个脆弱的东西,有很多非常微妙和微妙的方式可能会失败。因此,我们花了很多时间来确保与实际模型开发相比,我们没有搞砸我们的基准,库西诺说。 过去,科学界曾使用机器学习系统来尝试预测地震活动,但直到最近,该技术才为更有效地使 单位电话号码的完整列表 用它提供了合适的条件。该领域的进步使 RECAST 模型更加精确,并且可以轻松适应不同的地震目录。该过程的灵活性使该模型成为开发地面运动预测应用程序的更现实的替代方案,即使在研究很少的领域也是如此。 达舍尔-库西诺说:“我们可以在新西兰、日本、加利福尼亚州进行训练,并拥有一个模型,该模型实际上非常适合在数据可能不那么丰富的地方进行预测。” 进一步将深度学习模型应用于余震预测需要一个更好的基准测试系统来考虑所有可用信息。地球与行星科学教授艾米丽·布罗德斯基(Emily Brodsky)说:“我们一直在记录地面运动。因此,下一个层次是使用所有这些信息,而不是担心我们是否称其为地震,而是充分利用它们。