海浪模型的matlab代码桑迪亚国家实验室-极端海州轮廓（SNL-ESSC） 抽象的 生成描述极端海洋状态的环境轮廓作为数值或物理模型模拟的输入，这是当前设计用于承受极端海洋状态的海洋结构的标准实践的一部分。 这些环境等高线的特征在于有效波高（Hs）与能量周期（Te）或峰值周期（Tp）值的组合，这些值是使用基于后验模拟或在足够长的时间内的浮标观测值的一组数据针对给定的重复间隔计算的记录。 逆一阶可靠性方法（I-FORM）的使用是生成环境轮廓的标准设计实践。 本文在开发I-FORM之前开发了增强的数据分析方法，包括使用主成分分析（PCA）创建所考虑变量的不相关表示形式以及新的分布和参数拟合技术。 这些修改更好地代表了测得的数据，因此，应有助于更极端地表现出极端海况的环境轮廓，以便确定海洋结构的设计载荷。 参考 下文描述了此代码中实现的方法。 如果您在工作中使用“极端海州轮廓”代码，我们请您引用本文： [1] Aubrey C. Eckert-Gallup，CédricJ. Sallaberry，Ann R. Dallman，Vincent S. Neary，“主成分分析（PCA）的应用和

数据保真：ALOS12.5米DEM数据，数据完整，附带行政边界。tif格式，WGS1984。解压后 1456MB。

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在过去的几十年里，人工智能技术迅猛发展，改变了每个人的日常生活，深刻改变了人类社会的进程。开发人工智能的目的是通过减少劳动、增加生活便利、促进社会公益来造福人类。然而，最近的研究和人工智能应用表明，人工智能可能会对人类造成意外伤害，例如，在安全关键的情况下做出不可靠的决定，或通过无意中歧视一个或多个群体而破坏公平。

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