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基于冰核记录的反向建模
格陵兰岛在公元86年至1997年的2厘米分辨率下，年度为NS1-2011年年表。Pangea，272 https://doi.org/10.1594/pangaea.940553; Colle Gnifetti：Sigl，Michael；艾布拉姆（Nerilie J）加布里里（Jacopo）；詹克（Jenk），273西奥（Theo M）；奥斯蒙特，迪米特里； Schwikowski，Margit（2018）：Black Carbon（RBC），Bismuth，Lead和274个从1741年至2015年的公元174个年度记录，来自Colle Gnifetti Ice Core（瑞士/意大利阿尔卑斯山）。Pangea，275 https://doi.org/10.1594/pangaea.894785；山Elbrus：doi：10.5194/acp-17-3489-2017;通过加拿大极地数据目录：TTPS：//www.po- 277 lardata.ca/pdcsearch/pdcsearch.jsp？可以根据要求从通讯作者那里获得后处理278个代码。279
大气二氧化碳的冰核记录
在南极的表面下方是数十万年来大气组成的变化的完美记录。这个独特的档案使我们能够在1950年代现代大气监测开始之前重建大气CO 2，准确率仅为百万分之几。数据揭示了大气中的自然变化在冰川间冰期，千禧一代和百年纪念尺度上，因此随着时间的推移提供了可靠的辐射性重建。此外，可以以足够精度测量CO 2的稳定同位素，以在这些相同的时间尺度上量化CO 2的源和下沉。组合，CO 2的浓度和同位素组成使我们能够约束过去的气候灵敏度（即气候如何响应CO 2的变化）和碳气候反馈（即碳循环如何响应气候变化的碳循环））。
adb-brief-316-碳化值 - 链碳链。 ...
尼泊尔的温度升高预计将高于全球平均水平。年平均温度预计到本世纪中叶的平均平均升高为2.9°C，在最高排放方案下，到本世纪末，平均范围为2.9至4.3°C，与1986 - 2005的基线周期相比。降水。尼泊尔已经在1天降水的持续时间，强度和频率以及为期5天的降水事件和预测中显着增加。短期和长期的平均年降水量可能会增加。在长期（2036-2065）中，中期（2016- 2045年）的平均年度降水可能会增加2％–6％（2016- 2045年），而年平均降水量可能会增加8％–12％。耦合模型比较项目阶段5（CIMP5）集成模型在所有排放途径下，到2080 - 2099年预计的年度干旱概率至少为10％，干旱概率的增加。河流流量：降水增加将增加平均河流流量；但是，干旱事件的频率和严重程度已经发生，这种趋势将在气候变化下继续。除拉贾普尔以外的所有副标题都由非冰川河喂养，不会受到雪和冰川融化的影响。项目组件对气候和天气状况高度敏感，包括：Rajapur的水的供应非常复杂，这条大型编织的河流的水可用性主要受到东岸流量的可用性的影响；卡纳利河盆地气候变化的长期建模表明，由于温度升高和代表性浓度途径下的降雨平均排放量（RCP）4.5将增加6.4％2046至2070和8.4％2070至2099年。
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摘要：由于技术的进步，学习的各种方法学可能性在教育领域获得了动力，这成为调查的肥沃基础。在这个问题中，这项工作的指导目标出现了，因为以其核心衡量和理解与技术资源相关的神经学习的一些贡献的机会，作为教学学习过程的指标。Neuro -Learning开辟了理解认知过程的方法。首先，对与技术使用相关的神经学习的基础进行了分析，特别是在学生的形成背景下。此外，通过图像（媒体和代表）等数字资源在网络文化中如何进行教学学习的各个方面。为此，研究具有探索性特征，从方法上讲是一项定性研究，得到了书目研究的支持，作为理论支持作者，为这一研究贡献了这一研究。从书目贡献中产生的数据，通过该数据可以得出结论，与技术相关的神经学习可以帮助大量学习，但是需要仔细的计划来提供简化学习的方法。关键字：神经学习；技术；教学实践。
基于环氧链的链酸（PLA）
语义细分是计算机视觉中的核心任务，它允许AI模型交互和了解其周围环境。与人类在潜意识中的场景相似，这种能力对于场景的场景至关重要。但是，许多语义学习模型面临的挑战是缺乏数据。现有的视频数据集仅限于不代表现实示例的简短，低分辨率视频。因此，我们的关键贡献之一是徒步旅行数据集的自定义语义细分版本，其中包含来自不同城市之旅的长达一个小时，高分辨率的真实世界数据。此外，我们评估了在我们自己的自定义数据集中开放的开放式语义模型的性能，并讨论未来的含义。关键字