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可再生能源预测的未来
随着风能和太阳能可再生能源发电量的增加，对这些能源的预测变得越来越重要。预测技能正在提高，但预测的使用方式也在提高。在本文中，我们简要概述了风能和太阳能预测的最新进展。我们描述了从几分钟到几天时间尺度的统计和物理建模方法，包括确定性和概率性预测。然后我们的重点转移到考虑可再生能源预测的未来。我们讨论了最近的进展，这些进展表明预测技能有巨大的改进潜力。除了预测本身，我们还考虑了在风险约束下辅助决策所需的新产品。未来的预测产品将需要包含概率信息，但要以适合最终用户及其特定决策问题的方式提供这些信息。随着越来越多的人在这个领域竞争，在这个领域运营的企业可能会看到商业模式的变化，不同的产品需要不同的技能、数据和建模组合。随着区块链技术的采用，数据交易本身可能会发生变化，区块链技术可以让提供商和最终用户以可信但去中心化的方式进行交互。最后，我们讨论了可再生能源大量使用的情况下的新行业要求和挑战。新的预测产品有可能模拟可再生能源对电力系统的影响，并帮助调度工具保证系统安全。
从文本到图像综合的前景 - 背景分割的无监督共同生成
文本对图像（T2I）合成是一项艰巨的任务，该任务是对文本和图像域及其关系进行建模。最近作品实现的图像质量的实质性改进为Nuberon应用程序铺平了道路，例如语言辅助图像编辑，计算机辅助设计，基于文本的图像检索和培训数据增强。在这项工作中，我们提出了一个简单的问题：与逼真的图像一起，我们是否可以以一种不受影响的方式获得任何有用的副产品（例如前景 /背景或多类分割掩码，检测标签，检测标签），这也将使其他计算机视觉任务任务和应用受益？试图回答这个问题，我们探索了从给定文本中的逼真的图像及其相应的前景 /背景分割掩码。为了实现这一目标，我们与GAN一起实验了共进行分割的概念。具体而言，提出了一种名为“共裂”启发的GAN（COS-GAN）的新型GAN结构，该结构同时从不同的噪声矢量中同时生成两个或多个图像，并利用图像特征之间的空间关注机制来生成逼真的分段掩码，以生成生成的Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Agens。这种架构的优点是两倍：1）生成的分割掩码可用于专注于前景和背景，以改善生成的图像的质量，2）分段蒙版可以用作其他任务的训练目标，例如访问本地化和分割。在CUB，Oxford-102和可可数据集上进行的广泛实验表明，Cos-Gan能够改善视觉质量，并为发电图像提供可靠的前景 /背景掩码。
The-Plough-Inn-商业计划和预测-13-5-2024.pdf
7.1. 本地................................................................................................................................................ 28
Subaru Forester
Subaru Forester的乘客舱室在额叶偏移测试中保持稳定。虚拟读数表明，为驾驶员和前排乘客提供了膝盖和股骨的良好保护。Subaru证明，将向不同大小的乘员以及位于不同位置的人提供类似的保护水平。保护对乘客的所有关键身体地区都是有益的。对测试期间冲击手推车减速的分析以及测试后对可变形屏障的分析表明，斯巴鲁·森林（Subaru Forester）将是额叶碰撞中的中等良性撞击伴侣。在全宽的刚性障碍测试中，根据压缩的虚拟读数，对后乘客的胸部的保护被评为弱，但保护对该乘员和驾驶员都有益。在侧面屏障测试和更严重的侧极撞击中，整个点都得到了所有关键身体区域的良好保护。控制偏移（从远端击中车辆的另一侧的身体的程度）是足够的。Subaru Forester有一种对策，可以减轻这种影响的对抗占领者的伤害。安全气囊在Euro NCAP的测试中表现良好，虚拟读数表明对驾驶员和乘客都有良好的保护。但是，安全气囊的性能不是对称的，当汽车在乘客方面撞到时表现较差，头部保护得分受到惩罚。后排座椅的几何分析也表明了良好的鞭打保护。在前排座椅和头部约束上进行的测试在后端碰撞时表现出良好的防止鞭打伤害。该汽车具有高级的Ecall系统，该系统在发生崩溃的情况下提醒紧急服务，并且是在汽车发生碰撞后预防次要影响的系统。Subaru证明，门和窗户将是可以打开的，以允许乘员在车辆淹没时逃脱。
LEAP亚季节预测Hackathon V2- 2025年1月
黑客马拉松目标：这项黑客马拉松挑战了数据科学专业的学生，在气候领域工作的专业人员以及有兴趣的社区成员，以建立创新的示范和机器学习解决方案，以供下季节的气候建模和预测。参与者将使用新发布的基准数据集Chaosbench（请在此处和此处阅读以获取描述），至1）说明当前预测工具的技能和局限性，2）探索此类预测对下游应用程序的价值，或3）3）通过集成机器学习，物理学和其他域知识来改善当前模型。团队可以用其他数据源来补充该数据集以丰富其项目。项目将根据现实世界中的相关性，机器学习与领域科学的创新整合，清晰的演示以及有效使用外部数据来评估。
NOUS41 KWBC 131500 PNSWSH服务更改通知...
John Opatz：检查METPLUS验证系统中R2O实施的成功Johnna Infanti：通过评估统一预测系统（UFS）和北美多模型集合（NMME）的降水技能（通过模型评估工具（Metplus）Gwen Chen Chen Chen Chen recia：实时海洋范围：环境建模中心Jason Levit的全球验证：EMC验证系统：统一预测系统（UFS）模型的实时验证
如何正确评估森林的价值
在气候变化的背景下，这项工作的当前主题是全球层面上的一个话题，即对森林（尤其是木材）的不可持续开发的强化，以及对生态系统资产库存的无知背景以及这些资产的无价价值。随着时间的流逝，这些趋势会导致资源的消耗，并随着它们的尤其是森林生态系统状态的不可逆转状态，总体上的生活质量。出于这些原因，本文旨在解决森林生态系统开发的当前问题，并概述了评估生态系统的模型，这些模型从对特定术语的良好知识和理解开始，从而提高了对森林的众多生态系统服务的认识，从而使森林的众多型号具有依赖的脚步，并且几乎是在脚下的依据。
林业学院
国际森林日由NAU林业学院的学生组织，但是，邀请Navsari农业大学的所有学院参加事先注册。计划将于上午7:30开始，并于2023年3月20日和2023年3月20日下午6.00关闭。学生必须携带他们的大学身份证。将在NAU的NAU中央考试厅组织五个不同的活动。有团队活动（1）感觉森林植物群（2）Phyto-Hunt（3）Taraney Fulo ki Yado Ke和（4）测验Cach团队的两个人将参加绘画/绘画比赛，它将基于主题森林和食物，仅提供绘图纸。或只有1个人只会单独参加绘画比赛。nodal官员 - SRC主席Jayesh Pathak博士，COF，NAU，NAVSARI。
经济前景是否如一年前预测的那样发展？
在劳动力市场，移民人数的增加推动了就业增长速度快于预期，而就业人口比率仍保持在历史高位，这得益于极高的职位空缺水平。与此相符的是，失业率的演变与过去一年的预期基本一致（图 B.4）。失业率和更广泛的闲置产能指标都表明，自 2022 年底以来，劳动力市场已经变得不那么紧张。与此相关的是，工资增长的演变与一年前的预测基本一致（图 B.5）。人口增长强于预期的供需效应似乎在总体上已经大致抵消，同时有助于缓解特定行业（如酒店业）的劳动力短缺。这有助于遏制一些受影响行业和地区的工资压力，尽管移民人数的增加并没有对总工资增长产生实质性影响。