2011 년 지니 카지노 이후 뉴질랜드 크라이스트 처치 도로의 싱크 구멍과 액화. 크레딧 : Wikimedia Commons를 통한 CC By-SA 2.0 Martin Luff.
우리의 집과 사무실은 그 아래의 땅만큼 견고합니다. 지니 카지노이 발생하는 동안 때때로 발생하는 단단한 땅이 액체로 변하면 건물과 교량을 넘어 설 수 있습니다. 이 현상은 액화로 알려져 있으며, 이는의 주요 특징이었습니다.2011 뉴질랜드 크라이스트 처치에서의 지니 카지노, 185 명을 죽이고 수천 개의 집을 파괴 한 크기 6.3 지니 카지노.
크라이스트 처치 지니 카지노의 상승점은 그것이 역사상 가장 잘 문서화 된 것 중 하나라는 것이었다. 뉴질랜드는 지니 카지노 적으로 활동적이기 때문에 도시에는 지니 카지노 모니터링을위한 수많은 센서가있었습니다. 이벤트 후 정찰은 토양이 도시 전역에 어떻게 반응했는지에 대한 풍부한 추가 데이터를 제공했습니다.
오스틴에있는 텍사스 대학교 (University of Texas)의 두 연구원은 크라이스트 처치 지니 카지노으로 인해 토양이 강도를 잃고 주변 환경에 비해 힘을 잃을 때 발생하는 측면 운동의 양을 예측하는 기계 학습 모델을 개발했습니다.
결과는 온라인으로 게시되었습니다지니 카지노 스펙트럼2021 년 4 월.
“우리 지구 공학 분야에서 최초의 기계 학습 연구 중 하나입니다. "이것은 우리 분야에 대한 엄청난 양의 데이터입니다. 수천 개의 데이터 포인트가 있다면 트렌드를 찾을 수있을 것입니다."
Durante and Ellen Rathje, Janet S. Cockrell Centennial 의장 UT Austin의 공학 의장 및 국립 과학 재단 자금 지니 카지노의 주요 수사관DesignSafe사이버 인프라는 먼저 이진 분류와 함께 임의의 산림 접근법을 사용하여 특정 위치에서 측면 확산 이동이 발생했는지 여부를 지니 카지노했습니다. 그런 다음 멀티 클래스 분류 접근 방식을 적용하여 변위량을 지니 카지노하지 못하면 변위량을 1 미터 이상으로 지니 카지노했습니다.
23338_23561
Durante와 Rathje는 경험이 풍부한 피크 그라운드 흔들림 (액화의 트리거), 수도 테이블의 깊이, 지형 경사 및 기타 요인과 관련된 데이터를 사용하여 모델을 교육했습니다. 전체적으로, 도시의 작은 영역에서 7,000 개 이상의 데이터 포인트가 훈련 데이터에 사용되었습니다. 이전 지반 기계 학습 연구가 200 개의 데이터 포인트 만 사용했기 때문에 큰 개선입니다..
그들은 지니 카지노의 진원지 주변의 250 만 사이트에서 도시 전역에서 모델을 테스트하여 변위를 결정했습니다. 그들의 모델은 액화가 80% 정확도로 발생했는지 여부를 예측했다. 변위량을 결정하는 데 70% 정확했습니다.
연구원들은 세계에서 가장 빠른 Texas Advanced Computing Center (TACC)의 Frontera 슈퍼 컴퓨터를 사용하여 모델을 훈련하고 테스트했습니다. TACC는 DesignSAFE 프로젝트의 핵심 파트너로서 자연스러운 지니 카지노 엔지니어링 커뮤니티에 컴퓨팅 리소스, 소프트웨어 및 스토리지를 제공합니다.
Frontera에 대한 액세스는 Durante 및 Rathje 지니 카지노 러닝 기능을 이전에 필드에서 사용할 수 없었던 규모로 제공했습니다. 최종 지니 카지노 러닝 모델을 도출하려면 2,400 개의 가능한 모델을 테스트해야했습니다.
24756_24944
