网格适应在CFD中至关重要,对于动态完善并优化计算网格,增强了捕获复杂流动特征的精度。基于度量的网格适应性,虽然在数学上健壮,但通常依赖于伴随解决方案来进行误差估计,这可以显着增加计算需求。为了应对这一挑战,这项研究旨在开发一种机器学习驱动的方法来改编CFD,从而消除了对计算强度密集的伴随解决方案的需求。在追求此目标时,我们采用集合模型和图形卷积网络(GCN)来预测在适应过程中每个单元格的局部误差估计器。我们的发现表明,GCNS胜过各向同性网格的集合模型,而两个模型在各向异性网格中产生相似的结果。这些结果表明,我们的机器学习驱动的方法消除了求解伴随方程的误差估计的需要,为在复杂的流动方案中为更有效的CFD模拟铺平了道路。
该报告列出了对包容性,弹性和可持续基础设施进行投资的明确财政案例 - 灰色,绿色,蓝色和混合动力。需要超过1万亿美元的额外的年度基础设施投资才能达到可持续发展目标,而新兴经济体(EMDES)则超过70%。但是,新的和现有的基础架构具有弹性至关重要。根据世界银行的数据,估计在EMDES的基础设施中,估计每年至少要花费3900亿美元。在这些系统中建立弹性的额外成本仅占整体投资需求的3%,而总体净收益为4.2万亿美元。结束投资和弹性差距需要有效且一致的财政政策。几位作者指出,无论是在降低重建和恢复的成本,对关键服务和税收的中断以及长期发展,就业和增长方面的破坏,对此类投资的重大收益。
特别集合:通过机器学习和人工智能进行心理评估,全文提交截止日期为2025年4月30日,我们很高兴地宣布即将推出的特别收集的心理测试适应和发展(PTAD),题为“通过机器学习和人工智能来推进心理评估”。这个特别的收藏旨在在心理评估与机器学习/人工智能(AI)的交集上促进对话和创新。目标和范围机器学习和生成AI正在通过为测试开发,评分和评估提供新的方法来改变心理和教育评估领域。这个特殊的收藏品旨在探索这些进步,并强调其补充传统心理测量方法的潜力。提交应集中于如何以丰富心理和教育评估的方式应用这些技术来生成和分析数字,文本和视觉数据。感兴趣的主题我们邀请提交提交的话题,但不限于以下主题:
包括经营超过50年的植物。为了确保一致的可靠性,我们希望用更有效和弹性的基础来负责任地替换这些资产,这也使我们能够大大减少碳排放。我们的能源基础设施投资将使我们能够在2050年达到实现净零汽车排放的目标。我们正在趋向于2030年发电的二氧化碳排放量减少50%。随着我们发展系统以满足客户的需求,我们在净零排放方面的进步将是恒定的,但不是线性的。我们将继续与利益相关者合作,因为我们寻求必要的规范保守党批准,以便在2035年之前退休我们的老龄化煤炭资产,并将新的,高效的发电资源带到线上 - 以维护客户的负担能力和可靠性。在我们的天然气业务中,我们仍然致力于到2030年实现零甲烷排放的目标。这些能源基础设施投资了我们的工作,以继续使我们的系统与日益严重的天气和其他与气候有关的风险加强。
工作记忆 (WM) 表示暂时存储在大脑中的信息,是人类认知领域的基础研究课题。脑电图 (EEG) 可以监测大脑的电活动,已广泛应用于测量 WM 水平。然而,一个关键挑战是个体差异可能会导致无效的结果,特别是当建立的模型遇到不熟悉的受试者时。在本文中,我们提出了一种具有空间注意的跨受试者深度适应模型 (CS-DASA),以推广跨受试者的工作量分类。首先,我们将 EEG 时间序列转换为包含空间、光谱和时间信息的多帧 EEG 图像。首先,CS-DASA 中的受试者共享模块从源受试者和目标受试者接收多帧 EEG 图像数据并学习共同的特征表示。然后,在特定主题模块中,实施最大平均差异来测量再生核希尔伯特空间中的域分布差异,这可以为域自适应添加有效的惩罚损失。此外,采用主题到主题的空间注意机制来关注目标图像数据中的判别性空间特征。在包含 13 个主题的公共 WM EEG 数据集上进行的实验表明,所提出的模型能够实现比现有最先进方法更好的性能。
在审查了现有文件后,市议会与内部人员和外部利益相关者进行了咨询研讨会。研讨会参与者使用了空间映射工具来评估气候风险暴露和脆弱性,对每种形式的自然灾害。他们评估了理事会服务和社区的风险,评估了理事会的准备,并确定了潜在的差距,适应措施和协作机会。
在气候变化上加速行动的见证障碍之一与数据库,变量和模型的构建以及数据提取有关。根据格兰瑟姆气候变化和环境研究所的说法,人工智能的几个子领域找到了模式,以支持完成特定任务以打击气候变化的模式。通过增强数据驱动的决策来进行气候行动,收集,完成和解释大型和完成数据集。但是,也认识到AI的负面。学习算法,以了解AI的气候影响如何超越其排放量以及技术进步如何促进打击气候变化的过程,研究AI与气候变化之间的融合以及使用高水平技术及其碳效应的积极和负面影响及其碳效应在这项研究中至关重要的。在这项研究中,该研究将通过本研究进行定性分析方法,例如在第二个数据中依赖于第二个数据。关于气候变化和AI,国家科学院出版社的报告,包括: MESO,微观和宏观理论,从环境部收集传播和信息技术部的数据,并考虑到使用与气候变化有关的道德原则声明的重要性。对使用人工智能抵抗埃及气候变化的负面影响和积极影响呈现全面的观点。本文认为,人工智能在全球影响气候变化。