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惠勒-萨克陆军机场任务执行预测
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演员简报29- 2024年7月
这意味着要认识到个人和社区在达到净净的净净的重要作用。人们应该感受到变化的一部分 - 它需要与他们一起发生，而不是对他们进行。考虑人们与净零互动的不同方式：使用各种各样的公共参与方法使人们参与跨部门的人（例如业务，制造业，农业，医疗保健）；跨音阶（例如国家，地区，地方/社区）；以及他们不同的社会角色（例如消费者，公民，父母，雇员，粉丝）。鼓励合作和建立社区：支持已经在当地和公民领导的活动，与其他组织共同项目，并与与当地社区脱节的团体接触。例如，促进和资助社区食品计划（鼓励涉及当地，季节性农产品和减少食物浪费的饮食）可能会使低 -
提交给Pcast的书面公开评论
1。首先，我们需要收集数据。我知道这听起来不太令人兴奋和最新，但是我们需要有关井中的水位的信息，尤其是从公共水系统（小型人）（由一个可能不注意的人经营的小家伙）。我们是否需要每年至少每年在供应井中测量水的深度？我们可以为公共机构提供资金来衡量水位？2。我们确实需要能够模拟观察到的水位和溪流的最先进的地下水模型。我们的许多模型是开发的（几十年前），而无需考虑充电的来源，它们只是超级位置模型，它可以评估从一个从一个地方移动到另一个地方的流对流的影响。我们需要了解整个系统的工作原理以及气候变化的影响……对于新墨西哥州，每十年的充电和流流量下降了5％（Dunbar等人，2022年，> http://mainstreamnm.mm.org/wp-/wp-content/wp-content/uploads/uploads/2y24/01/eap------- <）3。我们需要在对数值模型有任何信心之前对所有用水量进行衡量。4。补给率很难测量，但是改进和额外的流量程可能会有所帮助。我们的大部分充值发生在山的前沿和阿罗约斯沿线以及溪流的损失部分。5。我们的水基础设施容易受到气候变化的影响，如果他们的井井干了，我们许多小型社区供水系统（公共和私人）就不会紧急供应。改进的含水层地图对于理解我们的地下水供应也至关重要。）。有关影响弹性的因素的更多信息，请参见> http://maintreamnm.org/wp- content/uploads/2024/01/resilienceassessmentAnalysis_final.pdf <6。为NM的含水层映射程序（含水层映射程序（AMP）7。
威斯康星州经济预测 – 2024 年 5 月
2024 年第一季度美国实际 GDP 增长从 2023 年最后一个季度的强劲 4.1% 放缓至 1.6%。预测仍预计从 2024 年底开始将出现一段缓慢增长期，以将通胀率降至美联储期望的范围。自 2024 年底以来低于趋势的 GDP 增长将逐渐提高失业率，到 2027 年，就业率将放缓至年增长率 0.2%。3 月份美国个人收入增长了 0.5%，受工资和薪金增长 0.7% 的推动，工资和薪金比一年前高出 5.9%。第一季度收入增长率为 7.2%，是两年来最快的，这得益于工资的强劲增长和个人转移收入的年度增长。自 2023 年中期以来，支出增长速度快于可支配收入，从而减少了个人储蓄。此外，通货膨胀在第一季度进一步侵蚀了储蓄。
MAKS AAF 天气飞行任务执行预测 (MEF)
时间 13-14Z 14-15Z 15-16Z 16-17Z 17-18Z 18-19Z 19-20Z 20-21Z 21-1Z 时间 13-14Z 14-15Z 15-16Z 16-17Z 17-18Z 18-19Z 19-20Z 20-21Z 21-1Z G G G G G G G G G G G G G G G G G G N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A G G G Y Y Y G G G G G G Y Y Y G G G N/A N/A N/A TSTM TSTM TSTM N/A N/A N/A N/A N/A N/A TSTM TSTM TSTM N/A N/A N/A G G G G G G G Y R G G G G G G G Y R N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A TSTM TSTM N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A TSTM TSTM
锂离子电池SOH预测，深度学习通过可解释的机器学习增强
本研究中使用的方法可以帮助电池开发人员将不同的操作策略与电池老化联系起来。We use inputs such as temperature (T), current (I), and state of charge (SOC) and utilize a feature transforma- tion technique which generates histogram-based stressor features representing the time that the battery cells spend under operational conditions, then investigate the performance of DNN models along with explainable machine learning (XML) techniques (e.g., SHapley Additive exPlanations) in predicting LiB SOH.比较分析利用了广泛的开源数据集来评估LSTM，GRU和FNN等深度学习模型的性能。预测以两种不同的模式执行：一个将预测的周期限制为520，另一个将预测扩展到了电池第一寿命的结束（SOH = 80％）。
MAKS AAF 天气飞行任务执行预报 (MEF)
时间 1-2Z 2-3Z 3-4Z 4-5Z 5-6Z 6-7Z 7-8Z 8-9Z 9-13Z 时间 1-2Z 2-3Z 3-4Z 4-5Z 5-6Z 6-7Z 7-8Z 8-9Z 9-13Z GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGN/AN/AN/AN/AN/AN/AN/AN/AN/AN/AN/AN/AN/AN/AN/AN/AN/AGGGGGGGGGGGGGGGGGGN/AN ...
惠勒-萨克陆军机场任务执行预测
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MAKS AAF 天气飞行任务执行预报 (MEF)
时间 13-14Z 14-15Z 15-16Z 16-17Z 17-18Z 18-19Z 19-20Z 20-21Z 21-1Z 时间 13-14Z 14-15Z 15-16Z 16-17Z 17-18Z 18-19Z 19-20Z 20-21Z 21-1Z GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGN/AN/AN/AN/AN/AN/AN/AN/AN/AN/AN/AN/AN/AN/AN/AN/AN/AGGGGGGGGGGGGGGGGGGN/AN ...