干旱是世界各地自然灾难的主要原因(Bekele等人2019)。气候变化对几个因素有重大影响,包括水文周期,生物多样性,领土生态学,水资源,环境,农业和粮食安全以及人类健康(Gupta 2015)。降雨量是主要因素之一,它对农业,能源平衡,水力发电,工业和粮食安全的水可用性的时间和空间模式产生了影响(Ayehu等人2018)。科学证据现在表明,随着地球表面温室气体浓度的上升,地球大气的平均温度将继续升高。虽然预计温度会始终如一地升高,但根据各种气候模型和排放场景,降水表现出可变的结果(IPCC 2014; Tessema等。2021)。中纬度和亚热带干燥区域有望在RCP8.5场景下降水下降,而高纬度,赤道pacifife,赤道和湿区的降水有望增加(Sesana等人。2019)。例如,IPCC(2021)指出,除非CO 2和其他温室气体排放的显着减少,否则在21世纪将超过1.5和2°C的变暖。21世纪非洲的预期温度高于平均全球温度(IPCC 2013)。世界不同等地受到气候变化的影响(Thornton等人2008; Kotir 2011)。 2017)。2008; Kotir 2011)。2017)。非洲是气候变化最大的大陆(Collier等人2008);特别是,撒哈拉以南非洲是最脆弱的地区,因为使用雨水农业种植了所有农作物中的96%,这可能会加剧问题(Serdeczny等人。 物理和经济缺乏的缺乏对非洲大角(GHA)具有复杂的影响,经常导致严重的水和粮食短缺(Nicholson 2014; Awange等人 2016)。 该地区的未来水稀缺问题可能会因该地区的迅速扩大和高度不可预测的气候而加剧(Hirpa等人。 2019)。 在东非,来自各种GCM场景的降雨揭示了不确定的幅度和趋势(Getahun等人。 2020)。 例如,在接下来的几年中,尼罗河流域的流流量有望减少(Haile等人 2017),还有其他研究发现(Worqlul等人 2018)表明,尼罗河流域的流流量估计在未来几十年中会增加。 Haile等人报道。 (2017)有力的证据表明,埃塞俄比亚的气候变化在过去50年中发生了变化。 在2007年气候变化国家适应计划(NAPA)下,前埃塞俄比亚国家气象局(NMA)确定国家平均年度年度温度在1960年至2006年之间。。。 这一数字表明,在过去的46年中,每十年增加0.28°C。 根据这项研究的发现,在主要潮湿季节中最引人注目的是,当增长最为明显时。2008);特别是,撒哈拉以南非洲是最脆弱的地区,因为使用雨水农业种植了所有农作物中的96%,这可能会加剧问题(Serdeczny等人。物理和经济缺乏的缺乏对非洲大角(GHA)具有复杂的影响,经常导致严重的水和粮食短缺(Nicholson 2014; Awange等人2016)。该地区的未来水稀缺问题可能会因该地区的迅速扩大和高度不可预测的气候而加剧(Hirpa等人。2019)。在东非,来自各种GCM场景的降雨揭示了不确定的幅度和趋势(Getahun等人。2020)。例如,在接下来的几年中,尼罗河流域的流流量有望减少(Haile等人2017),还有其他研究发现(Worqlul等人2018)表明,尼罗河流域的流流量估计在未来几十年中会增加。Haile等人报道。 (2017)有力的证据表明,埃塞俄比亚的气候变化在过去50年中发生了变化。 在2007年气候变化国家适应计划(NAPA)下,前埃塞俄比亚国家气象局(NMA)确定国家平均年度年度温度在1960年至2006年之间。。Haile等人报道。(2017)有力的证据表明,埃塞俄比亚的气候变化在过去50年中发生了变化。在2007年气候变化国家适应计划(NAPA)下,前埃塞俄比亚国家气象局(NMA)确定国家平均年度年度温度在1960年至2006年之间。这一数字表明,在过去的46年中,每十年增加0.28°C。根据这项研究的发现,在主要潮湿季节中最引人注目的是,当增长最为明显时。粗略的全球气候模型(GCM)决议无法捕获小规模的降雨模式,GCM和RCM降雨预测的高度不确定性,以及使用东非的测量流流缺乏模型验证,所有的水都具有水力影响研究(Otieno and Anyah 2013; Shiferaw eyh and Anyah and Anyah and any Anyah and anyah and anyah and y. shiferaw et al.2018; Endris等。2019)。一般气候模型(GCM)(CMIP; Chen等人。2022)。广泛应用缩小的GCM由于对潜在的未来气候场景的准确和信任而获得了受欢迎程度(Bhatta等人。2019; Bermúdez等。2020; Touseef等。2020; Ji等。2021)。不同气候模型的偏见和内部变异性可能会产生对未来Climeate的完全不同的投影。结果,为了更好地表征结构不确定性并改善气候预测,首选气候模型的集合而不是单个模型(Gaur等人。2021)。在埃塞俄比亚的12河盆地中,Awash River盆地(ARB)是最脆弱和广泛的剥削(Tadese等人2019)。增加人口,定居点,加强农业实践,高地侵蚀和污染物都导致了ARB淡水供应量的下降(Bekele等人2019)。由于多种原因,选择了Kessem流域来研究气候变化对流流的影响。Bekele等。首先,凯塞姆河是奥瓦斯河的一条小支流,为下游的用水使用者提供了更大的流动。第二,在凯西姆流域的下游地区,计划每年有一个25,000公顷的政府拥有的灌溉项目,每年生产500,000吨糖(Hailu 2020)。第三,流域是许多人的家园,他们的生计受到潜在的雨季和气候变化下降的负面影响(CSA 2011)。使用代表性浓度途径(RCP)在ARB的不同子囊中研究了气候变化(例如2019; Daba&You 2020; Getahun等。2020)。这些研究的预测表明,气候变化对ARB的流流动变化具有很大的影响。 但是,气候变化方案随着时间而变化。 目前,共享的社会经济道路(SSP)情景是根据全球发展开发的,导致缓解和适应气候变化的不同挑战(O'Neill等人。 2017)。表明,气候变化对ARB的流流动变化具有很大的影响。但是,气候变化方案随着时间而变化。目前,共享的社会经济道路(SSP)情景是根据全球发展开发的,导致缓解和适应气候变化的不同挑战(O'Neill等人。2017)。
从使用卷积网络的传统行为克隆[1]到基于变压器的学习结构[2],广泛的研究已经对视觉场景的机器人动作轨迹进行了建模。最新的作品基于扩散模型[3]的成功,以生成运动轨迹以捕获多模式动作分布。流匹配是另一种新颖的生成方法。与随机的扩散概率模型共享理论相似性,流匹配旨在回归确定性矢量场,以将样品流向目标分布。证明,与解决扩散模型中的复杂随机微分方程相比,流动匹配目标的简单性可以在稳定的训练和发电质量中表现出色。尽管在图像生成方面取得了最新进展[4],但在机器人域中的流量匹配的应用仍未得到充满反感[5,6,7]。我们提出了流程匹配策略,以从原始视觉输入中学习模拟和现实世界的机器人行为并进行系统评估。
扩散模型通过学习扭转扩散过程来将噪声转换为新的数据实例,已成为当代生成建模的基石。在这项工作中,我们在离散时间内开发了基于流行的基于扩散的采样器(即概率流ode Sampler)的非反应收敛理论,假设访问(Stein)得分函数的ℓ2-2-准确估计值。对于R d中的分布,我们证明D/ε迭代(模拟一些对数和低阶项)足以将目标分布近似于ε总变化距离。这是为概率流ode采样器建立几乎线性维依赖性的第一个结果。仅对目标数据分布的最小假设(例如,没有施加平滑度假设),我们的结果还表征了ℓ2分数估计误差如何影响数据生成过程的质量。与先前的作品相反,我们的理论是基于基本而多功能的非反应方法而开发的,而无需求助于SDE和ODE工具箱。
摘要 保护关键基础设施资产是一项重要但极其困难且昂贵的任务。从历史上看,诱饵已被非常有效地用于分散攻击者的注意力,在某些情况下,还可以说服攻击者透露他们的攻击策略。一些研究人员提出使用蜜罐来保护可编程逻辑控制器,特别是关键基础设施中使用的控制器。但是,大多数这些蜜罐都是等待潜在攻击者的静态系统。为了有效,蜜罐诱饵需要尽可能逼真。本章介绍了一个概念验证蜜罐网络流量生成器,它模拟了正在运行的真实控制系统。使用西门子 APOGEE 楼宇自动化系统对单子网和双子网实例进行的实验表明,所提出的流量生成器支持诱饵楼宇自动化网络中的蜜罐集成、流量匹配和路由。
AST(先进空间技术有限公司)开发了一种紧凑型流体管理系统设计,以实现高度可扩展且经济高效的电力推进模块解决方案。利用其高压流量控制单元(HP-FCU),设计了一个高度集成的流量控制和分配系统,并已集成到目前太空中的数百个 EP 子系统中。对成本改进和工业稳健性的需求引入了基于氪和其他惰性气体的推进器开发,这些气体需要更高的储存压力来弥补其较低的气体密度。因此,需要压力高于 300 bar MEOP(预期最大工作压力)的气体储存和分配系统,从而导致 HP-FCU 的设计升级。本文将总结资格状态。在示例性电力推进模块设计的基础上,本文描述了 HP-FCU 在 EP 系统应用的架构和操作方面。描述了控制电子设备、HP-FCU 和推进器之间的相互作用以及流体系统集成的各个方面。1. 简介
为了支持客户的传感解决方案,FCI 提供全面的工程和技术支持,以满足飞机制造商的最高标准。文档、飞行测试资格、制造、使用特定管道或管线模拟车辆条件和安装均属于任何 FCI 项目的范围。FCI 还运营着一个世界一流的流量校准实验室,在 19 个不同的流量台上进行校准,使用可追溯到 NIST(美国国家标准与技术研究所)和 ISO/IEC 17025(测试实验室质量体系国际标准)的设备,并满足 ANSI/NCSL Z540 要求。FCI 不断投资于工程工具和开发系统,为您带来最有效的测量产品解决方案,同时最大限度地减少您的投资。通过应用计算机设计、建模和分析,FCI 能够大幅缩短开发时间、提供更完善的诊断并消除过多的原型设计,从而为您生产出更好的产品并节省大量成本。
ittc.info › media › report-of-resistance-a... PDF 作者:T Suzuki · 被引用次数:10 — 作者:T Suzuki · 被引用次数:10 aircraft industry has stimulated much of the research and development in ... procedures and working practices. ... reliability of CFD and is considered in. 76 页
前言 航空运输业在世界经济活动中发挥着重要作用,必须在全球、地区和地方层面维护安全、高效和环境可持续的空中航行系统。为了实现这一目标,需要实施空中交通管理 (ATM) 系统,以最大限度地利用技术进步带来的增强功能。未来的 ATM 需要一个具有大量信息内容的协作环境。本手册旨在提出将于 2025 年实施的“飞行和流量——协作环境信息”(FF-ICE) 的概念。本手册的制定特别注重实现《全球空中交通管理运行概念》(Doc 9854) 中概述的愿景并满足《空中交通管理系统要求手册》(Doc 9882) 中概述的要求。FF-ICE 概念说明了与 ATM 运行组件相关的流量管理、飞行计划和轨迹管理信息。本手册将被 ATM 界用作制定国际民航组织标准和建议措施 (SARP) 的基础,以确保 FF-ICE 概念能够在全球范围内以一致的方式实施。 未来发展 欢迎所有参与 FF-ICE 开发和实施的各方就本手册提出意见。这些意见应寄送至: 国际民用航空组织秘书长 999 University Street Montréal, Quebec, Canada H3C 5H7 电子邮件:icaohq@icao.int _____________________
印度乌代浦伊德浦迪普尔ECE系的助理教授5摘要:智能交通管理是一个重要的问题,在现代城市中变得越来越重要。交通拥堵是全球许多城市的主要问题,导致长时间延误,高油耗和增加空气污染。传统的交通管理系统在应对这些挑战方面存在局限性。智能交通管理领域有可能通过使用量子计算来彻底改变量子计算,这是一种有希望的新技术,它根据量子力学原理运行。在本文中,我们讨论了交通管理中量子计算的潜力,包括其优势,挑战和未来的方向。我们还回顾了有关此主题的现有文献,并为该领域的未来研究提供了见解。关键字:智能交通管理,空气污染,量子计算。
,尽管鉴于正确的应用,但它们有一个位置,但他们的利基市场非常狭窄。您可能可以猜测流量电池取决于流体的流量来充电和排放。在这种情况下,流体是两个半细胞(阳极和阴极)的活性盐的水溶液。溶液分别称为厌氧酶和天主电解质(每种是电解质)。像大多数化合物的溶液一样,它们被高度稀释,这解释了流量电池非常差的往返效率,高能源成本,最重要的是,其高价(大泵和坦克)。因此,这些电池在网格存储中具有非常狭窄的利基市场。好消息是它们的可扩展性:他们可以很高兴地涵盖应用程序,至少可以涵盖高达100兆瓦。