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Precipitation Gravimetry01:03

Precipitation Gravimetry

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Precipitation gravimetry is based on converting an analyte into a sparingly soluble precipitate, which is separated by filtration and weighed. An ideal precipitate should be pure, insoluble, of known composition, and easily filtered from the reaction mixture.
In determining nickel by gravimetric analysis, a precipitant of ethanolic dimethylglyoxime is added to a hot nickel salt solution. This is quickly followed by the dropwise addition of dilute ammonia solution until precipitation occurs. A...
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Influence of Earth's Curvature and Atmospheric Refraction on Leveling01:26

Influence of Earth's Curvature and Atmospheric Refraction on Leveling

237
During leveling, the Earth's curvature and atmospheric refraction introduce deviations in the line of sight from a true horizontal reference. When the line of sight is leveled, it remains perpendicular to the plumb line only at a single point. Beyond this, it deviates due to the Earth’s curvature, represented by the correction C. For a sight distance D, the deviation can be derived using the relationship:This relationship shows that the deviation increases quadratically with distance.
237
Differential Leveling01:12

Differential Leveling

293
Differential leveling is a precise method in surveying used to determine the elevation difference between two points. Its primary goal is to establish accurate vertical measurements to create level surfaces or grade lines critical for designing and constructing infrastructures such as roads, bridges, and buildings.The procedure for differential leveling begins with setting up and leveling the instrument at a point where the benchmark can be seen. The level rod is held on the benchmark (BM), and...
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Erratum for the Research Article "Detecting supramolecular organic nanoparticles during heat wave".

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Computing in a memory with physics.

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Sismología de aprendizaje profundo

S Mostafa Mousavi1,2, Gregory C Beroza1

  • 1Department of Geophysics, Stanford University, Stanford, CA 94305, USA.

Science (New York, N.Y.)
|August 11, 2022
PubMed
Resumen
Este resumen es generado por máquina.

Los métodos de aprendizaje profundo están revolucionando la sismología al analizar las ondas sísmicas para comprender el interior de la Tierra. Esta visión general explora las tendencias, desafíos y oportunidades en la aplicación de estas poderosas técnicas de IA al análisis de datos sísmicos.

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Área de la Ciencia:

  • La geofísica
  • Sismología
  • Inteligencia artificial

Sus antecedentes:

  • Las ondas sísmicas son cruciales para sondear la estructura interna de la Tierra.
  • Los grandes conjuntos de datos sísmicos están cada vez más disponibles.
  • El aprendizaje profundo (DL) es muy prometedor para el procesamiento de datos sísmicos.

Objetivo del estudio:

  • Proporcionar una visión general sistemática de las aplicaciones de DL en sismología.
  • Identificar las principales tendencias, desafíos y oportunidades.
  • Resaltar las implicaciones más amplias para las geociencias y otros campos de investigación.

Principales métodos:

  • Revisión de las metodologías actuales de aprendizaje profundo aplicadas a la sismología.
  • Análisis de los flujos de trabajo de procesamiento de datos sísmicos utilizando DL.
  • Identificación de desafíos comunes y estrategias exitosas.

Principales resultados:

  • El aprendizaje profundo está avanzando en la investigación sismológica fundamental.
  • Las técnicas específicas de DL están demostrando ser efectivas para el análisis de datos sísmicos.
  • Los matices en la aplicación de DL requieren una cuidadosa consideración para obtener resultados óptimos.

Conclusiones:

  • El aprendizaje profundo ofrece un potencial significativo para avances sismológicos.
  • Comprender las sutilezas de la aplicación de DL es clave para las geociencias.
  • Este enfoque puede ofrecer ideas más amplias para otros dominios científicos.