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从十年的自适应途径研究中进行气候适应的课程
自适应途径计划是一种随着时间的推移绘制解决方案空间的方法，以告知不确定性下的决策。自10S中首次适应气候变化适应以来，几项研究和实际应用已使用并扩展了该方法，并讨论了其益处，限制和复杂性。我们从十年的自适应途径研究中学到了什么？本文详细阐述了有关自适应途径的使用，价值和弱点的经验教训，该方法是使用与决策背景，所使用的方法以及对决策做出的一系列指导问题进行决策的方法。根据我们的经验和文献综述，我们发现：a）自适应途径分析已被广泛应用，并且正在从理论到实践； b）自适应途径分析可以量身定制，通常遵循分阶段的方法； c）方法包括叙事，影响模型和利益相关者参与工具； d）由于多个参与者，价值观，危害和行动的各种尺度出于不同目的而导致的自适应途径的复杂性是一个挑战，并且通过各种扩展和与其他副本的组合来越来越多地考虑这一点。可以解决弱点和当前挑战的前进道路包括：在不同尺度上的多个参与者（例如，通过交互式和多级途径）之间的协同进化，并将自适应途径分析与视觉和背景方法相结合，以进行变革性适应和操作气候及格的发展途径。要在实践中实现进一步的申请，重要的是要共享经验和治理问题（例如长期计划和资金）已解决。
EU-GERMAN全球访问和贸易专业知识（... 肯尼亚西部农业食品部门的青年就业 废物流程图用户手册 佐治亚州：适应在农业中的经济影响 循环经济 农民服务中心（FSC） 加强伊拉克的包容性地方治理（ILG） 超越CC和能源政策... 气候变化和适应的经济范围内的影响... 棉花经济中的可持续性和增值 研究突尼斯“力量对X”的机会 领导向循环经济和宜居城市的过渡 公司尽职调查 - 全球公司的挑战和机会 部门简介纳米比亚：健康 用过电动电动电动电池的未开发的潜力 giz2023-en-jordan-circularity-circularity-growth.pdf 非洲疫苗： ACT MEP
柬埔寨对COVID-19大流行的弹性反应导致了强大的恢复和外国直接投资（FDI）。尽管面临全球挑战，但有利的投资法和持续的制造搬迁工作吸引了大量外国直接投资。值得注意的是，海关流程的数字化和蓬勃发展的电子商务市场说明了取得的进展。
用于突发 cVEP 脑机接口领域自适应的深度黎曼神经架构
代码调制视觉诱发电位 (cVEP) 在脑机接口 (BCI) 社区中越来越受欢迎 [1]。这种方法采用伪随机视觉闪烁，具有校准时间短等优势，因为只需要学习一个代码。其他解码方法，如按位解码 [2]，已经实现了具有灵活解码周期的自定节奏 BCI。尽管取得了这些进步，但基于 cVEP 的 BCI 仍然主要在实验室环境中进行研究，因为每次使用前都需要重新校准。这一限制与所有 BCI 范式共有的跨会话和跨受试者差异有关。BCI 的这些差异源多种多样 [3]，包括解剖学差异（例如灰质数量变化）、人为因素（例如教育水平和生活习惯差异）或生理因素（例如疲劳、注意力水平和压力水平）。此外，神经生理学差异（例如特定频率范围内频谱功率调制的变化）也会导致这些变化。为了解决这些变化源，人们进行了广泛的研究 [4, 3] 以提出新方法。评估迁移学习方法有两种主要设置，具体取决于目标对象可用的信息量。在最独立的设置中，称为领域泛化，没有来自目标对象的信息，因此模型是在数据上进行训练的
市政气候变化适应的议程制定和政策领导
气候变化对数十亿人和生态系统构成了普遍的全球威胁。全球缓解政策失败意味着我们现在必须紧急适应预计的气候影响。虽然地方政府被认为是在气候变化适应中发挥至关重要的作用，但地方政府实施适应性反应的能力正在发生重大崩溃。研究指出，两个关键因素的重要性是成功的市政气候变化适应 - 支持性领导和适应的授权环境。，但是很少有研究对这些因素以及它们在实践中的发挥作用提供深入分析。本文报告了解决这一知识差距的研究结果，该研究取决于对澳大利亚四个地方政府（市政委员会）领导的分析。采访了25名地方政府当选官员，执行领导人和需要执行领导者决定的工作人员。访谈检查了领导者在气候变化适应中的作用和影响，及其对主流化的接受。结果表明，领导者是否考虑对其政策议程的气候风险高度可变，并且受以下因素的影响：公众情绪和社区期望；发行显着；敬业的政策企业家在场以支持回应；并集中事件，以加剧适应性的紧迫性。我们确定了主流市政气候适应反应的三个具体机会：增强领导者的发行显着性；利用影响力网络；并加强市政气候治理的正式系统。
DDASR：域距离自适应的 MR 脑图像超分辨率重建
摘要 — 临床环境对高细节和快速的磁共振成像 (MRI) 序列有很高的要求，因为成像信息不足会导致诊断困难。MR 图像超分辨率 (SR) 是解决此问题的一种有前途的方法，但由于获取成对的低分辨率和高分辨率 (LR 和 HR) 图像的实际困难，其性能受到限制。大多数现有方法通过下采样 HR 图像来生成这些对，而这个过程通常无法捕捉到复杂的退化和特定于域的变化。在本研究中，我们提出了一个域距离自适应 SR 框架 (DDASR)，其中包括两个阶段：域距离自适应下采样网络 (DSN) 和基于 GAN 的超分辨率网络 (SRN)。DSN 在下采样过程中结合了未配对 LR 图像的特征，从而能够生成域自适应的 LR 图像。此外，我们提出了一种具有增强注意力 U-Net 和多层感知损失的新型 GAN。所提出的方法可产生视觉上令人信服的纹理，并成功恢复 ADNI1 数据集中过时的 MRI 数据，在感知和定量评估方面均优于最先进的 SR 方法。代码可在 https://github.com/Yaolab-fantastic/DDASR 上找到。
气候变化适应的数字双胞胎
气候变化适应（气候DT）的Destine Digital Twin通过提供创新的气候信息来支持适应活动。这是有史以来第一次尝试在几公里的分辨率下运营全球多年气候预测的生产，观察到许多气候变化的影响。它还使定制模拟可以解决有关新场景或迅速变暖的世界中极端事件的影响的“假设”问题。
气候变化适应的数字双胞胎
气候变化适应（气候DT）的Destine Digital Twin通过提供创新的气候信息来支持适应活动。这是有史以来第一次尝试在几公里的分辨率下运营全球多年气候预测的生产，观察到许多气候变化的影响。它还使定制模拟可以解决有关新场景或迅速变暖的世界中极端事件的影响的“假设”问题。
在预测气候变化对健康的影响时进行适应的核算：与温度相关的健康影响
暴露于高和低环境温度会对人类健康造成伤害。由于全球变暖，除非种群适合生活在温暖的世界中，否则与热量相关的健康影响可能会大大增加。适应温度可能通过生理适应，行为机制和计划的适应来进行。告知对气候变化反应的基本步骤是了解如何在估计未来健康负担时如何适当考虑适应。先前的研究模拟适应性的研究使用了多种方法，通常不清楚如何制作适应性的基本假设以及它们是否基于证据。因此，目前尚不清楚在健康影响预测中定量模型适应的最合适方法。随着Deci sionmaker对实施适应策略的兴趣越来越多，重要的是要考虑适应在预期未来的气候变化中的健康负担中的作用。为了解决这一问题，进行了使用系统范围范围方法的文献综述，以记录预测在气候变化下预测未来温度相关的健康影响的研究的定量方法，这些方法也考虑适应。研究中采用的方法被编码为方法论中的刺痛。在合成过程中讨论并在审阅者之间进行了完善。五十九项研究被包括在八个方法论类别中。最常见的模型适应方法是热门阈值移位和暴露的减少 - 响应斜率。在预测中纳入适应性的方法随着时间的流逝而发生了变化，而最新的研究结合了方法或基于特定的适应策略或社会经济条件进行改编。仅20％的研究被确定为使用基于干预的经验基础进行统计假设。包括预测中的适应大大减轻了未来预计的温度损失负担。研究人员应确保所有未来的影响评估都包括主管的适应不确定性和假设是基于经验证据。
债务 - 气候掉期：在债务负担较高的国家中解锁气候变化和适应的有争议的工具
o可能无法获得资源o技术失败o无法产生可持续的发展共同利益 - 由于谈判的结果，实施可能会外包给EING，不透明的利益相关者 - 不当动机不断增加债务，并再次陷入债务螺旋型 - 由于长期的债务 - 高额交易可能会吸收较长的交易，从而吸收了较长的交易范围，从而可能会受益于