Questo sito documenta la mia ultima ricerca sulla storia di analisi dei gas di biossido di carbonio. Il mio lavoro era stato pubblicato da diverse riviste ed era stato presentato a congressi nazionali e internazionali. In letteratura si possono trovare più di 200 000 direttamente misurati di CO 2 dei dati a partire dal 1800 da cui ho stima che le medie di fondo di CO2 annue dal 1826 al 1960 alla fine delle misurazioni con metodi chimici. IPCC preferisce ricostruzioni carote di ghiaccio. Questo nuovo set di dati rivela notevole coerenza con le altre timeseries geofisici. Non esitate a controllare i dati, i metodi, le stazioni e letteratura storica. I commenti sono benvenuti. Figura. 1 atmosferica di CO 2 a livello di fondo 1826 1960. CO 2 MBL stima 1826- 1960 da dati direttamente misurati (Beck 2009) riga nera smussata da un filtro Savitzky-Golay, zona grigia margine di errore stimato).Savitzky Golay parametri di livellamento. larghezza della finestra mobile: 5, ordine: 2 passaggi: 3. (GT 400 articoli, GT200 000 campioni grezzi, GT 100 000 selezionato per la stima MBL) di CO 2 livello di fondo e la temperatura della superficie del mare (SST) di CO 2 di fondo del 1826 al 2008 mostra una buona correlazione (r 0719 utilizzando i dati dal 1870) per SST globali (Kaplan, KNMI), con un ritardo di CO 2 di 1 anno a dietro SST da correlazione incrociata (massima correlazione: 0,7204). Kuo et al. 1990 derivato 5 mesi di ritardo dai dati MLO solo rispetto alla temperatura dell'aria. Figura. 2. atmosferica livello annuale di CO 2 sfondo 1856-2008 rispetto al SST (Kaplan, KNMI) linea rossa, la ricostruzione di CO 2 MBL 1826-1959 (Beck 2010) di CO 2 1960-2008: (Mauna Loa) linea blu, SST annuo (Kaplan ) dal 1856 temperatura della superficie del mare -2003 SST il livello di fondo di CO 2 o MBL (Marine Boundary livello) Sembra una certa confusione in quanto il livello di fondo di CO 2 in atmosfera è diversa per i livelli di CO 2 vicino a terra. Il atmosferico concentrazione di fondo di CO 2 era stato ipotizzato da C. Keeling dal 1955 ed era stato misurato con lui dal 1958 presso l'osservatorio di Mauna Loa (Hawaii, a 4 km di altitudine). Esso rappresenta il livello di CO 2 superiore troposfera e vicino superficie del mare (MBL marino strato limite), come misurato in rete in tutto il mondo NOAA elencati in WDCGG. Vicino a terra i livelli di CO 2 sono fortemente influenzate da fonti locali, quindi, le loro concentrazioni mostrano grandi variazioni soprattutto oltre i continenti. Nel corso del mare la superficie di assorbimento d'acqua forniscono un piccolo SEAS (variazione stagionale). I profili verticali di CO 2 sono la chiave per stimare i livelli di fondo da misurazioni a terra vicino. Questi sono caratterizzati da grande fluttuazione stagionale (SEAS) vicino a terra in continenti in ambienti non ben misti e piccole variazioni nella troposfera superiore o più di superficie del mare (MBL) in ambienti ben misti. Poiché tutte le fonti di CO 2 si presume provenire da lithosphere c'è una connessione fisica da terra agli strati superiori. Figura. 1 mostra la più importante a livello globale di CO 2 sorgenti e pozzi nello strato di confine atmosfera lithosphere-. fonti antropogeniche e altri sotto 1 del totale delle emissioni secondo la quarta IPCC 2007 erano stati omessi. All'interno l'atmosfera esiste un gradiente di CO 2 con una concentrazione leggermente inferiore e una migliore miscelazione nella troposfera superiore. Figura. 3 CO 2 sorgenti e pozzi nello strato limite della litosfera-troposfera. 1: marino degassingabsorption, 2: la fotosintesi, 3: respirazione, 4: immergere degasaggio geologica 5: calcare atmosferici, 6: l'ossidazione della superficie del carbone, 7: degassamento vulcanico e subduzione degasaggio, 8: l'assorbimento delle precipitazioni, 9: respirazione del suolo. CO2 flusso lt 1 delle emissioni totali (IPCC) omessi. I principali controllori globalmente efficaci per CO 2 flusso nel sistema lithosphereatmosphere sono gli oceani (1) e la biomassa (2, 3, 9). Il fitoplancton nello strato superficiale degli oceani agiscono come agente di controllo per l'oceano legato CO 2. La quantità di flusso superficiale geologico della CO 2 da continente è notevolmente sottovalutato in base alle Mrner e Etiope 2002. Calcare agenti atmosferici, l'ossidazione del carbone di superficie e non-vulcanica degasaggio non vengono quantificati in dettaglio nel ciclo del carbonio IPCCs. Anche i flussi immergere negli oceani non è stato quantificato. IPCC 2007. Fonti locali e pozzi di controllo rapporti di miscelazione locali. Diamo un'occhiata alla stazione continentale tipica lontano da influenza umana, Harvard Forest (USA), una stazione di parte NOAA GlobalViewCO2 della rete globale WDCGG CO 2. Vicino a terra i parametri atmosferici sono misurati su una torre a differenti altezze, NOAA ha misurato dalla quota di 500 metri a 8 km in aereo in quella posizione. Dalle GlobalView-CO2 posizioni di campionamento NOAA NOAA 2009 ho scelto la verticale di CO 2 pendenza dal sito di Harvard Foresta come esempio per una posizione continentale tipica di vegetazione in una tipica latitudine (lat 42,547N, lon -72,17E). Figura. 4 profilo verticale di CO2 (deviazioni da 0) della Harvard Forest (USA), 42,54N lat, lon -72,17E, misurate in aereo a diverse altitudini di 500, 1500, 2500, 3500, 4500, 5500, 6500 e 7500 m. (dati NOAA GlobalView-CO2 2009) Fig. 4 mostra la grande fluttuazione SEAS vicino a terra (500 m, 21,5975 ppm) e la variazione più piccolo dei livelli di fondo ad alta quota (7500 m: 7.138 ppm). La media SEAS è quasi identica per 500 m: 0, 0,099225 e 7500 m: -0,00551667 (0,1047 differenza ppm). La Figura 5 mostra i SEAS misurati vicino a terra (29 m) alla stazione di Harvard Foresta Stati Uniti d'America (Ameriflux), una stazione continentale tipico con forte influenza vegetazionale. Si prega di notare le grandi variazioni stagionali nell'ordine di 100 ppm fino a 500 ppm massimo. Poiché la media annuale dei mari vicino a terra è molto vicino al livello di fondo nella troposfera superiore possiamo easiliy calcolare utilizzando semplici metodi di regressione lineare del livello di CO 2 MBL secondo il NOAA in circa 1 precisione. MBL media 1991-2007 (NOAA): 367,56 ppm di CO 2 approssimazione - Vento-velocità-background-(CWBA) per 1991-2007 si traduce in 372 ppm. Errore: 1,19 (Fig. 4) del codice sorgente avanzato. Com. Clicca qui per scaricare. L'iride di ogni occhio è unico. Non ci sono due iridi uguali nella loro dettagli matematici - anche tra gemelli identici e triplette o tra quelli proprio sinistro e occhio destro. A differenza della retina, tuttavia, è chiaramente visibile da lontano, consentendo l'acquisizione delle immagini facile senza intrusione. L'iride rimane stabile per tutta la vita quelli, salvo malattia rara o traumi. I modelli casuali dell'iride sono l'equivalente di un complesso barcode quothuman, quot creato da un reticolo aggrovigliato del tessuto connettivo e altre caratteristiche visibili. Il processo di riconoscimento dell'iride inizia con l'acquisizione di immagini video-based che individua l'occhio e iris. I confini della pupilla e iride sono definiti, occlusione palpebrale e riflessione speculare sono scontati, e la qualità di immagine è determinata per l'elaborazione. Il pattern dell'iride viene elaborato e codificato in un record (o quottemplatequot), che viene memorizzato e utilizzato per il riconoscimento quando un diaframma vivo è presentato per il confronto. Metà delle informazioni nel record descrive digitalmente le caratteristiche dell'iride, l'altra metà del record controlla il confronto, eliminando riflessione speculare, caduta palpebre, ciglia, ecc Un sistema biometrico fornisce l'identificazione automatica di un individuo sulla base di una caratteristica unica o caratteristica posseduto dall'individuo. Il riconoscimento dell'iride è considerato come il sistema di identificazione biometrica più affidabile e accurato disponibile. La maggior parte dei sistemi di riconoscimento dell'iride commerciali utilizzano algoritmi brevettati sviluppati da Daugman, e questi algoritmi sono in grado di produrre tassi di riconoscimento perfetti. risultati, tuttavia, sono stati pubblicati generalmente prodotte in condizioni favorevoli, e non ci sono stati studi indipendenti della tecnologia. Il sistema di riconoscimento dell'iride è costituito da un sistema di segmentazione automatica che si basa sulla trasformata di Hough, ed è in grado di localizzare l'iride circolari e regione pupilla, occludendo palpebre, ciglia, e riflessioni. La regione iris estratto fu poi normalizzata in un blocco rettangolare con dimensioni costanti per tenere conto di incongruenze imaging. Infine, i dati di fase da filtri 1D Log-Gabor è stato estratto e quantizzato a quattro livelli per codificare il modello unico dell'iride in un modello biometrico bit per bit. La distanza di Hamming è stato impiegato per la classificazione dei modelli di iris, e due modelli che corrispondono se un test di indipendenza statistica è stata fallita. Il sistema eseguito con riconoscimento perfetto su una serie di 75 immagini dell'occhio tuttavia, prove su un'altra serie di 624 immagini provocato falsi accettare e falsi gli scarti di 0,005 e 0,238, rispettivamente. Pertanto, riconoscimento dell'iride è dimostrato di essere una tecnologia biometrica affidabile e preciso. Termini: iris, di riconoscimento, di verifica, Gabor, di riconoscimento degli occhi, di corrispondenza, di verifica. Figura 1. immagine Iris A codice sorgente semplice ed efficace per riconoscimento dell'iride. Questo codice è basato sul Libor Maseks eccellente implementazione disponibile qui. Libor Masek, Peter Kovesi. Codice sorgente MATLAB per un sistema di identificazione biometrica sulla base di modelli Iris. La School of Computer Science e Ingegneria del Software, la University of Western Australia, 2003. La nostra implementazione può accelerare il processo di riconoscimento riducendo programma tempo di esecuzione di circa 94 (più di 16 volte più veloce). Ulteriori ottimizzazioni sono disponibili su richiesta. Tutti i test sono stati eseguiti con CASIA Iris Database Immagine disponibile presso cbsr. ia. ac. cnIrisDatabase. htm. Advanced codice sorgente. Com 2015/10/31 Matlab codice sorgente per il riconoscimento biometrico è stato aggiornato. Riduzione dei costi. tutto il software viene fornito con grossi sconti, molti codici sono offerti gratuitamente. migliori prestazioni. alcuni bug minori sono Beed fisso. funzionalità software avanzate. molti codici sono stati migliorati in termini di velocità e di gestione della memoria. Seguici su Twitter Seguici su Facebook Seguici su YouTube Seguici su LinkedIn aiuto in tempo reale. connetterci ora con WhatsApp 393207214179 Video tutorial. software è intuitivo, facile da capire e ben documentato. Per la maggior parte dei codici di molti tutorial video sono stati pubblicati sul nostro canale YouTube. Abbiamo anche sviluppare software on-demand. Per qualsiasi domanda si prega di contattarci via email. Partecipa us21.06.2005 Un sistema biometrico può essere visto come un sistema di riconoscimento modello composto da tre moduli principali: il modulo sensore, il modulo estrazione delle caratteristiche e il modulo funzione corrispondente. La progettazione di un tale sistema è studiato nel contesto di molte modalità di uso comune biometrici - impronte digitali, volto, parola, canto, iris. saranno presentati vari algoritmi che sono stati sviluppati per ciascuna di queste modalità. 16.05.2006 Una rete neurale è un gruppo interconnesso di neuroni biologici. Nell'uso moderno il termine può anche riferirsi a reti neurali artificiali, che sono costituiti da neuroni artificiali. Così il termine Neural Network specifica due concetti distinti: - Una rete neurale è un plesso di neuroni collegati o funzionalmente collegati nel sistema nervoso periferico o del sistema nervoso centrale. - Nel campo delle neuroscienze, il più delle volte si riferisce a un gruppo di neuroni da un sistema nervoso che sono adatte per analisi di laboratorio. reti neurali artificiali sono stati progettati per modellare alcune proprietà delle reti neurali biologiche, se la maggior parte delle applicazioni sono di natura tecnica rispetto a modelli cognitivi. Le reti neurali sono fatte di unità che sono spesso presume essere semplice, nel senso che il loro stato può essere descritto dai numeri singoli, i loro valori di attivazione. Ogni unità genera un segnale di uscita sulla base della sua attivazione. Le unità sono collegate tra loro in modo specifico, ogni connessione avente peso individuale (nuovo descritto da un singolo numero). Ogni unità invia il proprio valore di uscita di tutte le altre unità a cui hanno una connessione in uscita. Attraverso questi collegamenti, l'uscita di una unità può influenzare le attivazioni delle altre unità. L'unità ricevente calcola i collegamenti sua attivazione prendendo una somma pesata dei segnali di ingresso (ossia moltiplica ciascun segnale di ingresso con il peso corrispondente a quella connessione e aggiunge questi prodotti). L'uscita è determinata dalla funzione di attivazione basato su questa attivazione (ad esempio l'unità genera output o incendi se l'attivazione è superiore ad un valore di soglia). Reti apprendono cambiando i pesi delle connessioni. In generale, una rete neurale è composto da un gruppo o gruppi di neuroni collegate fisicamente o funzionalmente associati. Un singolo neurone può essere collegato a molti altri neuroni e il numero totale di neuroni e connessioni in una rete può essere estremamente grande. Connessioni, chiamati sinapsi sono di solito formate da assoni a dendriti, anche se microcircuiti dendrodentritic e altre connessioni sono possibili. Oltre alla segnalazione elettrica, ci sono altre forme di segnalazione che derivano da neurotrasmettitore diffusione, che hanno un effetto sul segnale elettrico. Così, come altre reti biologiche, reti neurali sono estremamente complessi. Mentre una descrizione dettagliata dei sistemi neurali sembra attualmente irraggiungibile, raggiungere progressivamente una migliore comprensione dei meccanismi di base. L'intelligenza artificiale e la modellazione cognitiva cercare di simulare alcune proprietà delle reti neurali. Mentre simile nelle loro tecniche, il primo ha l'obiettivo di risolvere compiti particolari, mentre la seconda mira a costruire modelli matematici di sistemi neurali biologici. Nel campo dell'intelligenza artificiale, le reti neurali artificiali sono stati applicati con successo per il riconoscimento vocale, l'analisi delle immagini e controllo adattativo, per costruire agenti software (in computer e video giochi) o robot autonomi. La maggior parte delle reti neurali artificiali attualmente impiegati per l'intelligenza artificiale sono basati su stima statistica, ottimizzazione e teoria del controllo. Il campo modellizzazione cognitiva è la modellazione fisico o matematico del comportamento dei sistemi neurali che vanno dal livello neurale individuale (es modellare le curve di risposta picco di neuroni ad uno stimolo), attraverso il livello di cluster neurali (es modellare il rilascio e gli effetti della dopamina nei gangli basali) all'organismo completa (es modellazione comportamentale della risposta agli stimoli organismi). 11.06.2007 Gli algoritmi genetici costituiscono una classe di ricerca, l'adattamento, e tecniche di ottimizzazione sulla base dei principi di evoluzione naturale. Gli algoritmi genetici sono stati sviluppati da Olanda. Altri algoritmi evolutivi sono le strategie di evoluzione, la programmazione evolutiva, sistemi classificatori, e programmazione genetica. Un algoritmo evolutivo mantiene una popolazione di soluzioni candidate e valuta la qualità di ciascun candidato soluzione secondo una funzione di fitness specifico problema, che definisce l'ambiente per l'evoluzione. Le nuove soluzioni candidate sono creati selezionando i membri relativamente fit della popolazione e ricombinandoli attraverso vari operatori. Specific algoritmi evolutivi dier nella rappresentazione di soluzioni, il meccanismo di selezione ei dettagli degli operatori di ricombinazione. In un algoritmo genetico, soluzioni candidate sono rappresentati come stringhe di caratteri di una data alfabetico (spesso binario). In un particolare problema, una mappatura tra queste strutture genetiche e lo spazio soluzione originale è da sviluppare, e una funzione di fitness deve essere definito. La funzione di fitness misura la qualità della soluzione corrispondente ad una struttura genetica. In un problema di ottimizzazione, la funzione di fitness calcola semplicemente il valore della funzione obiettivo. In altri problemi, fitness potrebbe essere determinato da un ambiente coevolutivo costituito da altre strutture genetiche. Per esempio, si potrebbe studiare le proprietà di equilibrio dei problemi della teoria dei giochi quale una popolazione di strategie evolve con l'idoneità di ogni strategia definita come il guadagno medio contro gli altri membri della popolazione. Un algoritmo genetico inizia con una popolazione di soluzioni candidate generati casualmente. La prossima generazione si crea ricombinando candidati promettenti. La ricombinazione coinvolge due genitori scelti a caso dalla popolazione, con le probabilità di selezione sbilanciata in favore dei candidati relativamente in forma. I genitori vengono ricombinati tramite un operatore di crossover, che divide le due strutture genetiche Oltre aa caso scelto posizioni, e si unisce un pezzo da ciascun genitore per creare una prole (come salvaguardia contro la perdita di diversità genetica, mutazioni casuali sono occasionalmente introdotti nel prole). L'algoritmo valuta l'idoneità della prole e sostituisce uno dei membri relativamente inadatti della popolazione. Le nuove strutture genetiche vengono prodotte fino al completamento della generazione. generazioni successive vengono creati nello stesso modo fino a criterio di terminazione ben definita è soddisfatta. La popolazione finale fornisce un insieme di soluzioni candidate, uno o più dei quali può essere applicata al problema originale. Anche se gli algoritmi evolutivi non sono garantiti per trovare l'ottimo globale, possono trovare una soluzione accettabile in tempi relativamente brevi in una vasta gamma di problemi. Gli algoritmi evolutivi sono stati applicati a un gran numero di problemi in ingegneria, informatica, scienza cognitiva, economia, scienza del management, e altri campi. Il numero di applicazioni pratiche è stato in costante aumento, soprattutto dopo la fine del 1980. applicazioni aziendali tipiche riguardano la pianificazione della produzione, del lavoro-negozio di pianificazione, e di altri problemi combinatori difficili. Gli algoritmi genetici sono stati applicati anche alle domande teoriche nei mercati economici, per la previsione di serie temporali, e per la stima econometrica. algoritmi genetici String-based sono stati applicati alla ricerca di strategie di mercato-temporali sulla base dei dati fondamentali per i mercati azionari e obbligazionari. 23.04.2006 Un elenco di linguaggi di programmazione matrice a base di: Scilab - Scilab è un pacchetto software scientifico per calcolo numerico che forniscono un potente ambiente di elaborazione aperto per applicazioni di ingegneria e scientifiche. Sviluppato a partire dal 1990 da ricercatori provenienti da INRIA e ENPC, è ora mantenuta e sviluppata dal Consorzio Scilab dalla sua creazione nel maggio 2003. Il progetto R per il calcolo statistico - R è un ambiente software gratuito per il calcolo statistico e la grafica. Si compila e gira su una vasta gamma di piattaforme UNIX, Windows e MacOS. Octave - Octave è un linguaggio di alto livello, destinati in primo luogo per il calcolo numerico. Essa fornisce una comoda interfaccia a riga di comando per la risoluzione di problemi lineari e non lineari numericamente, e per l'esecuzione di altri esperimenti numerici usando un linguaggio che è per lo più compatibile con Matlab. Esso può essere utilizzato anche come un linguaggio batch-oriented. Python - Python è un linguaggio di programmazione dinamico orientato agli oggetti che può essere utilizzato per vari tipi di sviluppo software. Offre un forte sostegno per l'integrazione con altri linguaggi e strumenti, è dotato di ampie librerie standard, e può essere imparato in pochi giorni. Molti programmatori Python riportano aumenti di produttività ed una sensazione di lingua incoraggia lo sviluppo di qualità superiore, il codice più gestibile.
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