Different machine learning (ML) models are trained on SCADA and meteorological data collected at an onshore wind farm and then assessed in terms of fidelity and accuracy for predictions of wind speed, turbulence intensity, and power capture at the turbine and wind farm levels for different wind and atmospheric conditions. ML methods for data quality control and pre-processing are applied to the data set under investigation and found to outperform standard statistical methods. A hybrid model, comprised of a linear interpolation model, Gaussian process, deep neural network (DNN), and support vector machine, paired with a DNN filter, is found to achieve high accuracy for modeling wind turbine power capture. Modifications of the incoming freestream wind speed and turbulence intensity, $TI$, due to the evolution of the wind field over the wind farm and effects associated with operating turbines are also captured using DNN models. Thus, turbine-level modeling is achieved using models for predicting power capture while farm-level modeling is achieved by combining models predicting wind speed and $TI$ at each turbine location from freestream conditions with models predicting power capture. Combining these models provides results consistent with expected power capture performance and holds promise for future endeavors in wind farm modeling and diagnostics. Though training ML models is computationally expensive, using the trained models to simulate the entire wind farm takes only a few seconds on a typical modern laptop computer, and the total computational cost is still lower than other available mid-fidelity simulation approaches.

Three main points: 1. Data Science (DS) will be increasingly important to heliophysics; 2. Methods of heliophysics science discovery will continually evolve, requiring the use of learning technologies [e.g., machine learning (ML)] that are applied rigorously and that are capable of supporting discovery; and 3. To grow with the pace of data, technology, and workforce changes, heliophysics requires a new approach to the representation of knowledge.

In the Earth's magnetosphere, there are fewer than a dozen dedicated probes beyond low-Earth orbit making in-situ observations at any given time. As a result, we poorly understand its global structure and evolution, the mechanisms of its main activity processes, magnetic storms, and substorms. New Artificial Intelligence (AI) methods, including machine learning, data mining, and data assimilation, as well as new AI-enabled missions will need to be developed to meet this Sparse Data challenge.

开发有效的自动分类器将真实来源与工件分开，对于宽场光学调查的瞬时随访至关重要。在图像差异过程之后，从减法伪像的瞬态检测鉴定是此类分类器的关键步骤，称为真实 - 博格斯分类问题。我们将自我监督的机器学习模型，深入的自组织地图（DESOM）应用于这个“真实的模拟”分类问题。 DESOM结合了自动编码器和一个自组织图以执行聚类，以根据其维度降低的表示形式来区分真实和虚假的检测。我们使用32x32归一化检测缩略图作为底部的输入。我们展示了不同的模型训练方法，并发现我们的最佳DESOM分类器显示出6.6％的检测率，假阳性率为1.5％。 Desom提供了一种更细微的方法来微调决策边界，以确定与其他类型的分类器（例如在神经网络或决策树上构建的）结合使用时可能进行的实际检测。我们还讨论了DESOM及其局限性的其他潜在用法。

ICECUBE是一种用于检测1 GEV和1 PEV之间大气和天体中微子的光学传感器的立方公斤阵列，该阵列已部署1.45 km至2.45 km的南极的冰盖表面以下1.45 km至2.45 km。来自ICE探测器的事件的分类和重建在ICeCube数据分析中起着核心作用。重建和分类事件是一个挑战，这是由于探测器的几何形状，不均匀的散射和冰中光的吸收，并且低于100 GEV的光，每个事件产生的信号光子数量相对较少。为了应对这一挑战，可以将ICECUBE事件表示为点云图形，并将图形神经网络（GNN）作为分类和重建方法。 GNN能够将中微子事件与宇宙射线背景区分开，对不同的中微子事件类型进行分类，并重建沉积的能量，方向和相互作用顶点。基于仿真，我们提供了1-100 GEV能量范围的比较与当前ICECUBE分析中使用的当前最新最大似然技术，包括已知系统不确定性的影响。对于中微子事件分类，与当前的IceCube方法相比，GNN以固定的假阳性速率（FPR）提高了信号效率的18％。另外，GNN在固定信号效率下将FPR的降低超过8（低于半百分比）。对于能源，方向和相互作用顶点的重建，与当前最大似然技术相比，分辨率平均提高了13％-20％。当在GPU上运行时，GNN能够以几乎是2.7 kHz的中位数ICECUBE触发速率的速率处理ICECUBE事件，这打开了在在线搜索瞬态事件中使用低能量中微子的可能性。

产量估计是葡萄园管理中的强大工具，因为它允许种植者微调实践以优化产量和质量。但是，目前使用手动抽样进行估计，这是耗时和不精确的。这项研究表明，近端成像的应用与深度学习相结合，以进行葡萄园中的产量估计。使用车辆安装的传感套件进行连续数据收集，并使用商业收益率监控器在收获时结合了地面真实收益数据的收集，可以生成一个23,581个收益点和107,933张图像的大数据集。此外，这项研究是在机械管理的商业葡萄园中进行的，代表了一个充满挑战的图像分析环境，但在加利福尼亚中央山谷中的一组常见条件。测试了三个模型架构：对象检测，CNN回归和变压器模型。对象检测模型在手工标记的图像上进行了训练以定位葡萄束，并将束数量或像素区域求和以与葡萄产量相关。相反，回归模型端到端训练，以预测图像数据中的葡萄产量，而无需手动标记。结果表明，在代表性的保留数据集上，具有相当的绝对百分比误差为18％和18.5％的变压器和具有像素区域处理的对象检测模型。使用显着映射来证明CNN模型的注意力位于葡萄束的预测位置附近以及葡萄树冠的顶部。总体而言，该研究表明，近端成像和深度学习对于大规模预测葡萄群的适用性。此外，端到端建模方法能够与对象检测方法相当地执行，同时消除了手工标记的需求。

合成孔径雷达（SAR）数据中的异常值（异常值）的存在以及统计图像模型中的错误指定可能导致推断不准确。为了避免此类问题，提出了基于强大的估计过程的瑞利回归模型，作为模拟此类数据的更现实的方法。本文旨在获得瑞利回归模型参数估计量与异常值的存在。提出的方法考虑了加权最大似然法，并使用模拟和测量的SAR图像提交了数值实验。使用蒙特卡洛模拟来评估有限信号长度中提出的可靠估计器性能，对离群值的敏感性和分解点。例如，非稳定估计器显示相对偏置值$ 65 $ - 折叠比损坏信号中强大方法提供的结果大。在灵敏度分析和分解点方面，强大的方案在两种措施的平均绝对值中分别降低了约96美元\％$和$ 10 \％$，以同情非稳定估计器。此外，使用两个SAR数据集比较了所提出的强稳定方案的地面类型和异常检测结果与文献中的竞争方法。

近年来，生成设计技术已在许多应用领域，尤其是在工程领域中牢固地建立。这些方法证明了由于前景有希望的增长。但是，现有方法受到考虑的问题的特异性受到限制。此外，它们不提供所需的灵活性。在本文中，我们为任意生成设计问题制定了一般方法，并提出了名为Gefest（编码结构的生成进化）的新颖框架。开发的方法基于三个一般原则：采样，估计和优化。这样可以确保方法调整特定生成设计问题的方法的自由度，因此可以构建最合适的方法。进行了一系列实验研究，以确认Gefest框架的有效性。它涉及合成和现实情况（沿海工程，微流体，热力学和油田计划）。 Gefest的柔性结构使得获得超过基线溶液的结果。

本文基于Loeffler离散余弦变换（DCT）算法引入了矩阵参数化方法。结果，提出了一类新的八点DCT近似值，能够统一文献中几个八点DCT近似的数学形式主义。帕累托效率的DCT近似是通过多准则优化获得的，其中考虑了计算复杂性，接近性和编码性能。有效的近似及其缩放的16和32点版本嵌入了图像和视频编码器中，包括类似JPEG的编解码器以及H.264/AVC和H.265/HEVC标准。将结果与未修饰的标准编解码器进行比较。在Xilinx VLX240T FPGA上映射并实现了有效的近似值，并评估了面积，速度和功耗。

数字双胞胎已成为优化工程产品和系统性能的关键技术。高保真数值模拟构成了工程设计的骨干，从而准确地了解了复杂系统的性能。但是，大规模的，动态的非线性模型需要大量的计算资源，并且对于实时数字双胞胎应用而言是高度的。为此，采用了减少的订单模型（ROM），以近似高保真解决方案，同时准确捕获身体行为的主要方面。本工作提出了一个新的机器学习（ML）平台，用于开发ROM，以处理处理瞬态非线性偏微分方程的大规模数值问题。我们的框架被称为$ \ textit {fastsvd-ml-rom} $，利用$ \ textit {（i）} $单数值分解（SVD）更新方法，以计算多效性解决方案的线性子空间仿真过程，$ \ textIt {（ii）} $降低非线性维度的卷积自动编码器，$ \ textit {（iii）} $ feed-feed-feed-forderward神经网络以将输入参数映射到潜在的空间，以及$ \ textit {（iv） ）} $长的短期内存网络，以预测和预测参数解决方案的动力学。 $ \ textit {fastsvd-ml-rom} $框架的效率用于2D线性对流扩散方程，圆柱周围的流体问题以及动脉段内的3D血流。重建结果的准确性证明了鲁棒性，并评估了所提出的方法的效率。