通过模拟不同的方案,利益相关者(例如车队运营商,用户和城市行政管理)可以使用相关的关键绩效指标(KPI)分析未来的发展。这些基于模拟的见解支持数据驱动的决策,并为移动性转变做出了重要贡献。STF因此可以实现面向目标的计划,从而使自动驾驶汽车可持续有效地整合到现有的运输系统中,并为连接的,防止未来的公共交通系统铺平了道路。
情景制定考虑了气旋发生的概率、气旋登陆时的角度、气候变化导致的海平面上升、潮汐的昼夜变化、潮汐的季节性变化、堤坝溃坝的位置以及溃坝的几何特性。孟加拉国沿海圩田的堤坝正在根据沿海堤坝改善项目 (CEIP) 进行重新设计 (BWDB, 2012)。CEIP 第一阶段对 17 个沿海圩田(包括 48 号圩田(研究区))的堤坝进行了重新设计,该阶段于 2013 年完成 (Islam et al., 2013)。在 CEIP 下,这 17 个沿海圩田的临海堤坝针对 25 年一遇的风暴潮气旋进行了重新设计 (Islam et al., 2013)。因此,本论文使用 25 年一遇的风暴潮气旋进行情景制定。气旋的角度影响研究区域的风暴潮高度。风暴潮高度随着风暴与海岸线的角度而增加(Azam 等人,2004 年)。潮汐条件影响风暴潮高度。研究区域高潮位和低潮位的风暴潮相差 1.2 米(Azam 等人,2004 年)。潮汐也会随季节变化。雨季和旱季的潮汐平均变化为 1.3 米。选择决口位置时考虑到没有红树林、沙丘、宽阔的海滩等防御风暴潮的设施。研究区域有 20 公里的临海堤坝。日本土木工程师学会(JSCE)团队进行的调查表明,研究区域的临海堤坝在气旋锡德(2007 年)期间被淹没(Hasegawa,2008 年)。因此,研究区临海堤坝的东、西和中部选择了三个溃坝位置(图 6.13)。这三个位置没有红树林、沙丘和宽阔的海滩。堤坝溃坝的几何形状和形成主要取决于风暴潮高度和堤坝的土壤特性。孟加拉国的沿海堤坝通常是土堤。堤坝溃坝的几何特性和溃坝所需的时间是按照美国垦务局(Zagonjolli,2007)的指示计算的。为了生成概率洪水图(PFM),我们结合不同的参数生成了一个由 72 个场景组成的场景矩阵(表 6-3),为了确定堤坝溃坝的关键位置,我们开发了三种最坏情况场景(表 6-4)。第 6.3 节介绍了所开发场景的详细信息。4.7. 分析和比较不同场景的结果
13。鉴于在考虑文档CBD/COP/16/L.34关于资源动员的文档时暂停了会议(项目11),因此可以预见,罗马的实质性讨论将与该议程项目开始,并继续以所建议的工作组织中指示的序列(请参阅附件)。但是,据了解,许多政党认为该决定草案以及在监视框架上的昆明 - 蒙特利尔全球生物多样性框架以及用于计划,监控,报告和审查的机制,一旦在全体会议上审查和同意,都应将它们一起采用。还指出,关于资源动员的决定草案与财务机制密切相关。
摘要 - 多模式大语言模型(MLLM)在许多自动驾驶任务中都表现出令人满意的效果。在本文中,MLLM可用于解决联合语义场景的理解和风险本地化任务,而仅依靠前视图像。在拟议的MLLM-SUL框架中,双分支视觉编码器首先旨在从两种分辨率中提取特征,并且丰富的视觉信息有助于语言模型,以准确描述不同尺寸的风险对象。然后,对于语言生成,美洲驼模型进行了微调,以预测场景描述,其中包含驾驶场景的类型,风险对象的动作以及驱动意图和自我车辆的建议和建议。最终,基于变压器的网络结合了回归令牌,以定位风险对象。在现有的戏剧 - 罗利人数据集和扩展的戏剧-SRIS数据集上进行了广泛的实验表明,我们的方法是有效的,超过了许多基于图像的最新和基于视频的方法。具体来说,我们的方法在现场理解任务中获得了80.1%的BLEU-1分数和298.5%的苹果酒得分,而本地化任务的精度为59.6%。代码和数据集可在https://github.com/fjq-tongji/mllm-sul上找到。
Greenbriar at Whittingham VOICE 是新泽西州门罗镇 Greenbriar at Whittingham 居民出版的月刊。所有要出版的编辑材料应在出版月份前一个月的 3 号或之前提交给编辑部。Greenbriar at Whittingham 居民可以将材料投递到位于 Towne Centre 图书馆的 GW VOICE 邮箱。Greenbriar at Whittingham VOICE 对可能出现的任何印刷错误概不负责,包括其展示或分类广告中的印刷错误,以及广告空间成本。注意:据 The VOICE 和 Princeton Editorial 所知,Greenbriar at Whittingham VOICE 中的广告准确呈现了所提供的产品和服务。但是,The VOICE 或任何其他方不代表或暗示认可。所有材料的接受由出版商自行决定。我们保留编辑所有材料的权利
Accenture是一家领先的全球专业服务公司,可帮助世界领先的组织建立其数字核心,优化其运营,加速收入增长并增强服务,从而在速度和规模上创造有形价值。我们是一家人才和创新领导的公司,在120多个国家 /地区为客户提供服务约774,000人。技术是当今变革的核心,我们是世界领导者之一,通过牢固的生态系统关系帮助推动这一变化。我们将技术和领导力的力量与云,数据和人工智能领域的领导力相结合,以及无与伦比的行业经验,功能专业知识和全球交付能力。我们跨战略与咨询,技术,运营,行业X和歌曲的各种服务,解决方案和资产,以及我们共同成功和致力于创造360°价值的文化,使我们能够帮助客户重塑和建立可信赖的持久关系。我们通过为客户,股东,合作伙伴和社区创造的360°价值来衡量我们的成功。
地中海盆地是一个以其生物多样性而闻名的地区,由于气候模式的变化而经历了前所未有的生态变化。这项研究采用生态利基建模来评估历史,当前和未来气候场景对36种特有两栖动物的气候适用性模式的影响。这项研究将各种环境变量纳入了跨重要气候事件的潜在地理分布,包括最后的冰川间,最后一次冰川最大和中世,以及在各种代表性浓度途径(RCP)下的2050年和2070年未来的预测。由此产生的模型强调了预测的富含物种区域与已建立的生物多样性热点的一致性,并强调了降水对两栖动物分布的影响。值得注意的是,该研究揭示了整个地中海景观各个地区的生物多样性重要性的潜在转变,某些地区预计将从热点过渡到冷点,反之亦然,以应对未来的气候变化。这些见解有助于更广泛的关于保护优先级的论述,强调需要适应气候变化的生物多样性的动态性质的适应性策略。这项研究的结果是保存地中海生物多样性的行动呼吁,为在这个关键的热点中提供了数据驱动的基础,以提供知情的保护计划。
越来越多的客户和患者的期望,关怀模型的扩散以及对精确医学和患者为中心的越来越重视正在推动医疗器械公司加速产品创新。越来越多的医疗设备制造商利用数据和AI来支持产品设计过程,并开发了可以支持新的主动,个性化的护理模型的数字启用的连接健康解决方案和产品;提高设备性能和安全性;并扩大患者获得救生解决方案的机会。这需要掌握新的数据驱动能力,以在实际或近乎实际的时间内有效利用多源的多模式数据,利用新兴的数据源并利用行业生态系统。通过利用各种数据来源,医疗设备制造商可以更深入地了解患者状况和产品效率,从而使设计更安全,更有效的产品设计,最终为患者和医疗保健提供者提供了增强的体验。
公司特定的结果为监管机构提供了有价值的信息,以与他们有关气候变化对其承保,业务和再保险策略的影响的有意义的讨论。监管机构将使用嵌入“财务分析手册”和“财务状况考官手册”程序中的现有偿付能力框架进行这些讨论。6。结果会汇总并用来为政策制定提供信息吗?