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气候适应力设计指南 - NYC.gov
指南的主要目标是将前瞻性的气候变化数据纳入城市资本项目的设计中。规范设施设计的规范和标准已经纳入了历史天气数据，以确定如何针对当今的条件进行设计。但是，历史数据并不能准确代表未来风暴、海平面上升、热浪和降水的预计严重程度和频率。气候已经在变化，并且将在当今设计的设施的整个使用寿命期间继续发生重大变化，如果这些设施不是为未来条件而设计的，则有可能破坏资本投资并阻碍关键服务。随着科学的发展，指南的未来版本将与纽约市气候变化小组 (NPCC) 协调探索更多的气候压力因素。指南补充了现有规范和标准中历史数据的使用，为工程师、建筑师、景观建筑师和规划人员提供了一致的方法，以设计能够适应不断变化的气候条件的设施（见图 1）。
气候适应性设计指南
该指南的主要目标是将前瞻性的气候变化数据纳入城市资本项目的设计中。规范设施设计的规范和标准已经纳入了历史天气数据，以确定如何针对当今的条件进行设计。但是，历史数据并不能准确地代表未来风暴、海平面上升、热浪和降水的预计严重程度和频率。气候已经在发生变化，并且将在今天设计的设施的整个使用寿命期间继续发生重大变化，如果这些设施的设计不适应未来条件，则有可能破坏资本投资并阻碍关键服务。随着科学的发展，该指南的未来版本将与纽约市气候变化小组 (NPCC) 协调，探索更多的气候压力因素。该指南补充了现有规范和标准中历史数据的使用，为工程师、建筑师、景观设计师和规划师提供了一致的方法，以设计能够适应不断变化的气候条件的设施（见图 1）。
利用机器学习模型来增强启动协作和驱动技术opreneurship
在初创企业的动态和竞争领域中，识别和培养效率合作对于持续成功至关重要。这项研究评估了机器学习（ML）技术如何通过分析历史数据来推进决策过程来增强启动协作。采用SMARTPLS方法论，这项研究收集了来自220个利益相关者的数据，其中包括207名积极参与利用或集成ML技术的初创公司。调查重点是理解ML模型，历史数据的重要性以及协作的维度对初创企业的成功至关重要。通过与PLS-SEM分析，发现ML模型显着增强了开始间的协同作用以及协作努力的有效性。结果为行业实践和战略决策者提供了重要的见解，提供了实用的策略来利用ML来优化协作并确保技术领域内的可持续增长。本研究不仅强调了ML在培养合作企业方面的好处，而且还旨在完善对初创生态系统必不可少的战略框架。
在持续的联合学习中使用扩散模型作为生成重播 - 将会发生什么？
联合学习（FL）已成为分散学习的基石，在许多情况下，传入的数据分布会随着时间的流逝而动态变化，引入持续学习（CL）问题。这项连续的联合学习（CFL）任务提出了独特的挑战，尤其是关于灾难性遗忘和非IID输入数据的挑战。现有解决方案包括使用重播缓冲区来存储历史数据或利用生成对抗网络。尽管如此，由于生成任务的扩散模型的最新进展，本文介绍了DCFL，这是一个量身定制的新型框架，旨在应对动态分布式学习环境中CFL的挑战。我们的方法利用条件扩散模型在通信过程中在每个本地设备上生成综合历史数据的功能，从而有效地减轻动态数据分布输入的潜在变化。我们为拟议的CFL框架提供了融合，并在多个数据集中展示了其有希望的性能，从而展示了其在解决CFL任务复杂性方面的有效性。
更新的指导：澳大利亚降雨和径流的气候变化考虑
“尽管频率分析将继续用于设计洪水估算和模型对历史数据的校准，但气候变化会影响一系列以高度非线性方式影响洪水量的洪水驱动因素。因此，很难在不参考气候变化影响洪水量的因果过程的情况下直接调整洪水信息。”
通过 AI Express 将数据转化为智能 - 万事达卡
Brighterion AI 将使用您的历史数据构建您的个性化模型，以确保立即节省开支。这些数据和未来的数据来自任何来源，格式也各不相同，Brighterion AI 使用人工智能和机器学习来丰富这些数据。无监督和监督学习会随着时间的推移改善结果，创建随着欺诈者不断变化的行为而成长和成熟的 AI 模型。
2024 年第二季度
* 智利于 2024 年第二季度加入该计划。目前没有历史数据，数据未经季节性调整。** 由于冲突不断升级，以色列于 2023 年底进行了进一步的数据收集。由于这些数据是在 2024 年第一季度发布后收集的，因此 2024 年第一季度的部分全球数据可能与之前的版本略有不同。
风险管理中的人工智能（AI）简介
高效风险管理策略的核心是强化组织的决策能力。通过处理大量历史数据，人工智能可以更精确地预测潜在结果。例如，人工智能可以通过查看交易模式来提高欺诈检测系统的有效性。此外，保险公司可以使用人工智能处理他们已有的大量数据集，例如索赔历史和环境模式，以创建准确的风险和定价模型。
2022 年 EPA 汽车趋势报告
本技术报告不一定代表 EPA 的最终决定、立场或制造商向 EPA 报告的合规性数据的验证。本报告旨在使用当前可用且可能会发生变化的数据对问题进行技术分析。历史数据已在适当时进行调整，以反映 EPA 合规性调查的结果或为保持数据完整性而需要的任何其他更正。
前维克多维尔第五精确轰炸靶场
1943 年至 1944 年间，维克多维尔第 5 精确轰炸靶场被驻扎在前维克多维尔陆军航空兵场的飞行员用作练习轰炸靶场。通过历史数据调查和现场考察，已确定前维克多维尔精确轰炸靶场#5 的某个区域可能存在潜在爆炸危险。已知或怀疑在靶场使用的弹药包括带有炸药的练习炸弹。