如果`w`是有限值，标题除了包含最小距离`dist`和斜率权重 `s`外，还会显示窗口宽度 `w`，方便用户了解当前计算的关键参数。刻度与标签：`plt.xticks(range(len(x)), x)` 将`x` 轴的刻度设置为序列`x`的索引范围，同时把序列。轴标签 ：`plt.xlabel('x')`和`plt.ylabel('y')`分别为 `x`轴和 `y` 轴添加了标签，path[0]

动态地球物理现象建模是地球与环境研究的核心。在人工智能（AI）全球普及且地球大数据涌现的背景下，主要依赖物理表征的地球科学界可能需要更深入地采用 AI 工具。物理 - 人工智能混合方法的新视角是一个宏伟愿景，但此类方法的实现仍是地球科学领域的开放性问题。本研究提出了一种提升 AI 地球科学认知的通用方法，将时间动态地球科学模型等物理方法作为特殊的循环神经层融入深度学习架构。

动态地球物理现象建模是地球与环境研究的核心。在人工智能（AI）全球普及且地球大数据涌现的背景下，主要依赖物理表征的地球科学界可能需要更深入地采用 AI 工具。物理 - 人工智能混合方法的新视角是一个宏伟愿景，但此类方法的实现仍是地球科学领域的开放性问题。本研究提出了一种提升 AI 地球科学认知的通用方法，将时间动态地球科学模型等物理方法作为特殊的循环神经层融入深度学习架构。

基于水文相似性的流域分类有助于理解水文行为的控制因素。然而，由于缺乏长期且广泛分布的流量数据，中国陆地流域的水文行为与其影响因素之间的关系尚未明确。因此，本研究旨在通过分类方法识别中国流域水文行为的控制因素。研究基于量化流域水文行为的流量特征，采用模糊 C 均值聚类（FCM）方法将有观测数据的流域划分为若干类别；利用分类回归树（CART）从聚类结果中学习规律，进而获得无观测流量数据流域的类别；

准确的水库出库流量模拟对水资源管理至关重要。然而，传统基于机器学习的模拟方法未充分考虑水库运行的物理约束，可能导致负流量、水位超出水库自身限制等不切实际的问题。本研究利用 Sigmoid 函数将物理约束融入随机森林（RF）模型，构建了用于梯级水库出库流量模拟的物理约束随机森林模型（PC-RF）。采用基于水文年类型的分层抽样策略构建训练集和验证集，以决定系数（R²）和均方根误差（RMSE）作为评价指

本文主要研究深度学习在水文要素模拟与预测方面的应用效果，通过构建Conv-TALSTM模型和Seq2Seq模型，分别对径流和水位进行模拟与预测，并与传统物理模型和机器学习模型进行对比分析。

discriminative_guided_warp：基于类别的动态时间规整增强方法，目的是利用相似类别的样本来进行时序数据的增强。scaling：通过随机的放大或缩小，改变数据的尺度（比如对时间序列的每个维度进行比例缩放）。spawner：将数据切割成两部分，进行拼接生成新的数据，通常用于模拟某种数据的组合模式。magnitude_warp：对数据的幅度进行变换（例如，通过插值改变数据的曲线形状

不同 Linux 发行版版本，内核版本、软件包管理系统、系统库版本等有差异，CUDA Toolkit 需适配保证稳定性；不同版本软件生态（依赖库安装方式、默认软件包等 ）不同，适配多版本满足用户软件生态需求；原文链接：https://blog.csdn.net/DCCCY/article/details/142760151。参考链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/583

本文主要研究深度学习在水文要素模拟与预测方面的应用效果，通过构建Conv-TALSTM模型和Seq2Seq模型，分别对径流和水位进行模拟与预测，并与传统物理模型和机器学习模型进行对比分析。

这些代码的主要目的是对时间序列数据进行 ADF 检验，以判断数据的平稳性。函数对除date列之外的所有列进行检验，函数对指定的目标列进行检验，archADF函数计算除第一列之外所有列 ADF 检验统计量的平均值。