Este site documenta minhas pesquisas mais recentes sobre a história da análise de gás carbônico. Meu trabalho foi publicado em diversas revistas e foi apresentado em encontros nacionais e internacionais. Na literatura podemos encontrar mais de 200 000 dados de CO2 directamente medidos desde 1800 a partir dos quais eu tenho estimado as médias de fundo CO2 anual desde 1826 a 1960, o fim das medições por métodos químicos. O IPCC prefere reconstruções de núcleos de gelo. Este novo conjunto de dados revela uma notável coerência com outras séries de tempo geofísicas. Por favor, sinta-se livre para verificar dados, métodos, estações e literatura histórica. Os comentários são bem-vindos. FIG. 1 Atmospheric CO 2 nível de fundo 1826 1960. CO 2 MBL estimativa 1826- 1960 a partir de dados medidos diretamente (Beck 2009) linha preta alisada por um filtro Savitzky-Golay, área cinzenta erro estimado gama).Savitzky Golay alisamento parâmetros. Largura da janela em movimento: 5, ordem: 2 passagens: 3. (gt 400 papéis, gt200 000 amostras brutas, gt 100 000 selecionados para MBL estimativa) CO 2 nível de fundo ea temperatura da superfície do mar (SST) Para 2008 mostra uma correlação muito boa (r 0,719 com os dados desde 1870) com a SST global (Kaplan, KNMI), com um atraso de CO 2 de 1 ano após a SST a partir da correlação cruzada (correlação máxima: 0,7204). Kuo et ai. 1990 derivado de 5 meses de atraso de MLO dados sozinho em comparação com a temperatura do ar. FIG. 2. Nível de fundo atmosférico anual de CO2 de 1856 a 2008 em comparação com a linha vermelha SST (Kaplan, KNMI), reconstrução de CO 2 MBL de 1826 a 1959 (Beck 2010) CO 2 1960-2008: (Mauna Loa) linha azul, SST anual (Kaplan ) A partir da temperatura da superfície do mar SST de 1856-2003 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 tinha sido especulada por C. Keeling desde 1955 e tinha sido medida por ele desde 1958 no observatório Mauna Loa (Havaí, 4 km de altitude). Representa os níveis de CO 2 na superfície troposférica mais elevada e na superfície próxima do mar (camada limite marítima MBL), medida em rede mundial pela NOAA listada na WDCGG. Próximo do solo, os níveis de CO 2 são altamente influenciados por fontes locais, portanto, suas concentrações mostram grandes variações, especialmente nos 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 os níveis de fundo das 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 misturados. Como todas as fontes de CO 2 são assumidas como provenientes da litosfera há uma conexão física do solo com as camadas mais altas. FIG. 1 mostra as fontes e sumidouros de CO 2 mais importantes a nível mundial na camada fronteira litosfera-atmosfera. Fontes antropogênicas e outras abaixo de 1 das emissões totais segundo 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 mais elevada. FIG. 3 fontes de CO 2 e sumidouros na camada limite da litosfera-troposfera. 1: absorção de desgaseificação do oceano, 2: fotossíntese, 3: respiração, 4: desgaseificação geológica submersa 5: erosão de calcário, 6: oxidação de carvão de superfície, 7: desgaseificação vulcânica e desgaseificação por subducção, 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 litosfera são os oceanos (1) e a biomassa (2, 3, 9). O fitoplâncton na camada superficial dos oceanos atua como agente de controle para CO 2 ligado ao oceano. A quantidade de fluxo geológico de superfície de CO 2 do continente é muito subestimada de acordo com Mrner e Etiope 2002. A erosão de calcário, a oxidação superficial de carvão e as propriedades não volcânicas Desgaseificação não são quantificados em pormenor no ciclo de carbono do IPCC. Também os fluxos submersos nos oceanos não foram quantificados. IPCC 2007. Fontes e sumidouros locais controlam os índices de mistura locais. Vamos dar uma olhada na estação continental típica longe de influência humana, Harvard Forest (EUA), uma estação NOAA GlobalViewCO2 parte da rede mundial de CO 2 WDCGG. Perto do solo, os parâmetros atmosféricos são medidos em uma torre em alturas diferentes, a NOAA mediu a partir de altitudes de 500 m a 8 km por avião naquele local. A partir dos locais de amostragem do NOAA Globalview-CO2, NOAA 2009, escolhi o gradiente vertical de CO 2 do sítio da Floresta de Harvard como exemplo para um local continental típico com vegetação a uma latitude típica (lat 42,547N, lon -72,17E). FIG. 4 Perfil vertical de CO2 (desvios de 0) na Floresta de Harvard (EUA), lat 42,54N, lon -72,17E, medido por avião a diferentes altitudes de 500, 1500, 2500, 3500, 4500, 5500, 6500 e 7500 M. (Dados da NOAA Globalview-CO2 2009) Fig. 4 mostra a maior flutuação do SEAS perto do solo (500 m, 21,5975 ppm) ea menor variação dos níveis de fundo em altitudes mais altas (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 as SEAS medidas perto do solo (29 m) na estação da Floresta de Harvard USA (Ameriflux), uma estação continental típica com forte influência vegetacional. 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 do nível de fundo na troposfera mais alta, podemos facilmente calcular utilizando métodos de regressão não linear simples o nível de CO 2 MBL de acordo com a NOAA dentro de cerca de 1 precisão. Média de MBL 1991-2007 (NOAA): 367,56 ppm Aproximação do vento-fundo-velocidade-CO2 (CWBA) para 1991-2007 resulta em 372 ppm. Erro: 1,19 (fig. 4) Código fonte avançado. Com. Clique aqui para baixar. A íris de cada olho é única. Não há duas íris são iguais em seus detalhes matemáticos - mesmo entre gêmeos idênticos e trigêmeos ou entre os próprios olhos esquerdo e direito. Ao contrário da retina, no entanto, é claramente visível a partir de uma distância, permitindo fácil aquisição de imagem sem intrusão. A íris permanece estável ao longo de sua vida, exceto doenças raras ou traumatismos. Os padrões aleatórios da íris são o equivalente a um código de barras complexo quothuman, criado por uma malha emaranhada de tecido conjuntivo e outras características visíveis. O processo de reconhecimento da íris começa com a aquisição de imagem baseada em vídeo que localiza o olho ea íris. Os limites da pupila e da íris são definidos, a oclusão da pálpebra ea reflexão especular são descontadas ea qualidade da imagem é determinada para processamento. O padrão de íris é processado e codificado em um registro (ou quottemplatequot), que é armazenado e usado para reconhecimento quando uma íris viva é apresentada para comparação. Metade das informações no registro descreve digitalmente as características da íris, a outra metade do registro controla a comparação, eliminando a reflexão especular, inclinação da pálpebra, cílios, etc. Um sistema biométrico fornece identificação automática de um indivíduo com base em uma característica única Ou característica possuída pelo indivíduo. O reconhecimento da íris é considerado o sistema de identificação biométrico mais confiável e preciso disponível. A maioria dos sistemas comerciais de reconhecimento de íris usa algoritmos patenteados desenvolvidos pela Daugman, e esses algoritmos são capazes de produzir taxas de reconhecimento perfeitas. No entanto, os resultados publicados geralmente foram produzidos em condições favoráveis, e não houve ensaios independentes da tecnologia. O sistema de reconhecimento de íris consiste em um sistema de segmentação automático baseado na transformação de Hough e capaz de localizar a íris circular ea região da pupila, ocluindo pálpebras e cílios e reflexos. A região da íris extraída foi então normalizada em um bloco retangular com dimensões constantes para contabilizar inconsistências de imagem. Finalmente, os dados de fase dos filtros 1D Log-Gabor foram extraídos e quantificados em quatro níveis para codificar o padrão único da íris em um modelo biométrico bit-wise. A distância de Hamming foi empregada para a classificação de modelos de íris, e dois modelos foram encontrados para corresponder se um teste de independência estatística falhou. O sistema realizado com reconhecimento perfeito em um conjunto de 75 imagens de olho no entanto, testes em outro conjunto de 624 imagens resultou em falsas taxas de aceitação e falsa rejeição de 0,005 e 0,238, respectivamente. Portanto, o reconhecimento da íris é mostrado como uma tecnologia biométrica confiável e precisa. Termos de indexação: íris, reconhecimento, verificação, gabor, reconhecimento de olhos, correspondência, verificação. Figura 1. Imagem da íris Um código fonte simples e eficaz para Iris Recognition. Este código baseia-se na excelente implementação do Libor Maseks disponível aqui. Libor Masek, Peter Kovesi. MATLAB Código fonte para um sistema de identificação biométrica baseado em padrões de íris. A Universidade de Western Australia, 2003. A nossa implementação pode acelerar o processo de reconhecimento reduzindo o tempo de execução do programa de cerca de 94 (mais de 16 vezes mais rápido). Otimizações adicionais estão disponíveis mediante solicitação. Todos os testes foram realizados com a Base de Dados de Imagens da IRA CASIA, disponível em cbsr. ia. ac. cnIrisDatabase. htm. Código Fonte Avançado. Com 31.10.2015 Matlab código fonte para reconhecimento biométrico foi atualizado. Custos reduzidos. Todo o software é fornecido com grandes descontos, muitos códigos são oferecidos gratuitamente. Melhores performances. Alguns pequenos bugs foram corrigidos. Recursos aprimorados de software. 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 WhatsApp 393207214179 Vídeo tutorial. Software é intuitivo, fácil de entender e bem documentado. Para a maioria dos códigos, muitos tutoriais em vídeo foram publicados em nosso canal do YouTube. Também desenvolvemos software sob demanda. Para qualquer pergunta por favor envie um e-mail. Join us21.06.2005 Um sistema biométrico pode ser visto como um sistema de reconhecimento de padrões composto por três módulos principais: o módulo sensor, o módulo de extração de características eo módulo de correspondência de características. O projeto de tal sistema é estudado no contexto de muitas modalidades biométricas comumente usadas - 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 pode também referir-se a redes neurais artificiais, que são constituídas por neurónios 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, refere-se mais frequentemente a um grupo de neurônios de um sistema nervoso que são adequados para análise laboratorial. Redes neurais artificiais foram projetadas para modelar algumas propriedades das redes neurais biológicas, embora a maioria das aplicações sejam de natureza técnica, em oposição aos modelos cognitivos. As redes neurais são feitas de unidades que são freqüentemente 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 na sua ativação. As unidades são ligadas umas às outras muito especificamente, cada ligação tendo 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 dessas conexões, a saída de uma unidade pode influenciar as ativações de outras unidades. A unidade que recebe as ligações calcula a sua activação tomando uma soma ponderada dos sinais de entrada (isto é, multiplica cada sinal de entrada com o peso que corresponde a essa ligação e adiciona estes produtos). A saída é determinada pela função de activação com base nesta activação (por exemplo, a unidade gera saída ou dispara se a activação está acima de um valor de limiar). As redes aprendem mudando o peso das conexões. Em geral, uma rede neural é composta por um grupo ou grupos de neurônios fisicamente conectados ou associados funcionalmente. Um único neurônio pode ser conectado a muitos outros neurônios eo número total de neurônios e conexões em uma rede pode ser extremamente grande. As conexões, chamadas sinapses, geralmente são formadas de axônios a dendritos, embora sejam possíveis microcircuitos dendro-dentríticos e outras conexões. Além da sinalização elétrica, existem outras formas de sinalização que surgem da difusão do neurotransmissor, que têm um efeito sobre a sinalização elétrica. Assim, como outras redes biológicas, as redes neurais são extremamente complexas. Enquanto uma descrição detalhada dos sistemas neurais parece atualmente inatingível, o progresso é feito para uma melhor compreensão dos mecanismos básicos. Inteligência artificial e modelagem cognitiva tentam simular algumas propriedades das redes neurais. Embora semelhante em suas técnicas, o primeiro tem o objetivo de resolver tarefas específicas, enquanto o segundo pretende construir modelos matemáticos de sistemas neurais biológicos. No campo da inteligência artificial, as redes neurais artificiais têm sido aplicadas com sucesso ao reconhecimento de fala, análise de imagem e controle adaptativo, a fim de construir agentes de software (em computador e videogames) ou robôs autônomos. A maioria das redes neurais artificiais utilizadas atualmente para a inteligência artificial baseiam-se em estimativas estatísticas, otimização e teoria de controle. O campo de modelagem cognitiva é a modelagem física ou matemática do comportamento de sistemas neurais que vão desde o nível neural individual (por exemplo, modelando as curvas de resposta de pico de neurônios a um estímulo), através do nível de cluster neural (por exemplo, modelagem da liberação e efeitos da dopamina No gânglio basal) para o 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. 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 à solução e avalia a qualidade de cada candidato à solução de acordo com uma função de aptidão específica do problema, que define o ambiente para a evolução. Os novos candidatos à solução são criados através da selecção de membros relativamente aptos da população e da sua recombinação 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 à solução são representados como cadeias de caracteres de um determinado alfabeto (geralmente binário). Em um problema particular, um mapeamento entre essas estruturas genéticas eo espaço original da solução tem que ser desenvolvido, e uma função de aptidão precisa ser definida. A função fitness mede a qualidade da solução correspondente a uma estrutura genética. Em um problema de otimização, a função de aptidão simplesmente calcula o valor da função objetivo. Em outros problemas, a aptidão pode ser determinada por um ambiente coevolutivo que consiste em outras estruturas genéticas. Por exemplo, pode-se estudar as propriedades de equilíbrio dos problemas teóricos de jogo, em que uma população de estratégias evolui com a aptidão de cada estratégia definida como a recompensa média contra os outros membros da população. Um algoritmo genético começa com uma população de candidatos à solução gerada 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 aptos. Os pais são recombinados através de um operador 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 salvaguarda contra a perda da diversidade genética, as mutações aleatórias são ocasionalmente introduzidas no descendência). O algoritmo avalia a aptidão da prole e substitui um dos membros relativamente impróprios da população. Novas estruturas genéticas são produzidas até a geração ser completada. 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 à solução, uma ou mais das quais podem ser aplicadas ao problema original. Mesmo que algoritmos evolucionários não são garantidos para encontrar o ideal global, eles podem encontrar uma solução aceitável relativamente rapidamente em uma ampla gama de problemas. Algoritmos evolutivos têm sido aplicados a um grande número de problemas em engenharia, ciência da computação, ciência cognitiva, economia, ciência de gestão e outros campos. O número de aplicações práticas tem vindo a aumentar de forma constante, especialmente desde o final dos anos 80. Aplicativos de negócios típicos envolvem planejamento de produção, programação de job-shop e outros problemas combinatórios difíceis. Algoritmos genéticos também foram aplicados a questões teóricas nos mercados econômicos, à previsão de séries temporais e à estimação econométrica. Algoritmos genéticos baseados em cordas foram aplicados para encontrar estratégias de market timing baseadas em dados fundamentais para mercados de ações e títulos. 23.04.2006 Uma lista de linguagens de programação baseadas em matrizes: Scilab - Scilab é um pacote de software científico para computações numéricas que fornece um poderoso ambiente de computação aberta para engenharia e aplicações científicas. Desenvolvido desde 1990 por pesquisadores do INRIA e ENPC, é mantido e desenvolvido pelo Scilab Consortium desde sua criação em maio de 2003. O Projeto R para Computação Estatística - R é um ambiente de software livre para computação estatística e gráficos. Ele compila e é executado em uma ampla variedade de plataformas UNIX, Windows e MacOS. Octave - Octave é uma linguagem de alto nível, destinada principalmente a cálculos numéricos. Ele fornece uma interface de linha de comando conveniente para resolver problemas lineares e não-lineares numericamente e para realizar outras experiências numéricas usando uma linguagem compatível com Matlab. Ele também pode ser usado como uma linguagem de lote. Python - Python é uma linguagem de programação orientada a objetos dinâmica que pode ser usada para muitos tipos de desenvolvimento de software. Ele oferece um forte apoio para a integração com outros idiomas e ferramentas, vem com extensas bibliotecas padrão, e pode ser aprendido em poucos dias. Muitos programadores do Python relatam ganhos substanciais de produtividade e sentem que a linguagem incentiva o desenvolvimento de código de qualidade superior e mais sustentável.
No comments:
Post a Comment