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平均气温、降雨量和相对湿度之间的关联...
先前的研究已经指出气候变化与新发现的 2 型糖尿病 (T2D)、高血压 (HTN) 和肥胖症之间存在关联。然而，关于该主题的研究仍然很少，需要在其他地理位置进行进一步研究，特别是在菲律宾等热带国家。因此，在这项研究中，我们确定了温度、湿度和降雨量与菲律宾中吕宋岛新发 T2D、HTN 和肥胖症发病率之间的关联。这三种疾病的二手数据来自菲律宾卫生部的年度现场卫生服务信息系统。同时，气候数据来自菲律宾大气、地球物理和天文服务管理局的气候和农业气象数据科。然后将所有数据合并到结构化的 Microsoft Excel 电子表格中并进行统计分析。还使用 QGIS 绘制了该省疾病分布的热图。使用 Spearman 相关性，我们表明新发 T2D 与测试的所有三个气候变量显着相关，并且与平均温度具有很强的相关性。另一方面，新发高血压与平均气温和降雨量有显著相关性。未发现肥胖与此有任何关联，热图中也没有发现明显的疾病分布模式。据我们所知，这是菲律宾第一项探讨生活方式疾病与气候变量之间关系的研究。我们的研究结果表明，气候因素会影响疾病的发生，尤其是高血压和 2 型糖尿病。然而，需要进一步的纵向研究来验证这些说法。
平均平衡对流的冷池尺寸。第一部分
摘要：以降水为导向的冷池在组织热带对流中起着重要作用。先前在辐射对流平衡（RCE）设置中对热带对流的研究发现，冷池倾向于相互碰撞并触发新的对流。目前尚不清楚为什么大多数冷池没有足够的空间就可以消散而没有碰撞。，我们将其解释为较小的平均冷池半径Req，而最大电势半径r最大。后者表示冷池的浮力所需的半径是通过表面加热来消除的。应用能量平衡约束会导致其比率R Max / R EQ的分析解决方案，该解决方案取决于Bowen比率，表面降水量 - 蒸发比和雨水沉积效率。该理论预测，在海洋热带对流方面，鲍恩比率远小于一个，r eq不能达到最大，而冷池必须经常碰撞。使用不同的降雨蒸发率，大型模拟支持了这一预测。在第二部分中，我们将能量平衡约束与对流生命周期模型相结合，以获得平均冷池半径Req的理论。
Fedorchak方式和手段证词
我们有机会对此做些事情。旨在对新兴技术暂时的清洁产量税收抵免已成为市场激励措施。没有它，可再生能源仍然具有竞争力。自2010年以来，陆上风和太阳能的成本分别下降了66％和79％。在同一时期内，陆上风项目的寿命增加了五年，从而使更多的资本成本得以收回。和风能设施继续变得更加高效。平均风能因子从2004年的31％增长到2021年的40％。在我的状态下，容量因素达到50％或更高。，干净的产量税收抵免额不允许可再生能源以这些优点竞争，而是以不可持续的节奏激励对可再生能源的投资，使美国人的公用事业账单膨胀，使对联邦补贴的依赖性永久化，从而增加了我们不断增长的债务，并危及可靠性。这意味着对美国人的可靠和负担得起的能量较低。除非首先是负担得起和可靠的，否则不能可持续。
自然的意义
WCPA 出版各种研究成果，包括良好实践指南、技术报告和技术说明。WCPA 问题论文简明扼要，主题鲜明。它们探讨了保护区和 OECM 的政策、挑战和管理方法，以提供信息并引发辩论。问题论文将填补 WCPA 投资组合的空白，使我们能够解决更多现有系列中未涵盖的政策相关问题。有关所有 WCPA 出版物的更多信息，请参阅：https://www.iucn.org/our- union/commissions/world-commission- protected-areas/our-work/wcpa-publications 有关在 WCPA 上发表文章的信息，请参阅：https://www.iucn.org/our-union/commissions/world- commission-protected-areas/our-work/wcpa-publications/publishing-wcpa 补充资源可在以下网址获取：www.30x30.solutions 为保护地球的能力建设做出贡献，请访问：www.protectedplanet.net
TEDCO 简报众议院筹款委员会
• 与州长 Wes Moore、马里兰州商务部长 Kevin Anderson 共进午餐发表主题演讲 • 与主席 Vanessa Atterbeary、代表 Stephanie Smith 和 TEDCO 董事会成员 John Bohanan 进行炉边谈话 • 与马里兰州劳工部长 Portia Wu 参加关于马里兰州网络劳动力发展计划的小组会议 • 等等……
随机对照试验中的均值回归
当以这种方式确定项目目标时，可能会出现均值回归；即使没有接受治疗，滞后结果值较高的个体也可能会随着时间的推移而好转。RCT 中的零结果可能意味着干预措施确实对任何人都不起作用（尖锐零假设），但这也与干预措施对一部分结果不会自行改善的受试者有效相一致；即那些长期符合该项目资格的受试者。这就引发了一个问题：是否有可能确定哪些具有极端滞后结果值的受试者可能出现均值回归，哪些受试者可能对治疗有反应。如果可能的话，它可以更清楚地解释 RCT 结果，并允许更具成本效益地确定治疗目标。
摘要 - 生成扩散模型（GDMS），在对各种域的复杂数据分布进行建模方面取得了显着的进步。同时，D
摘要 - 生成扩散模型（GDMS），在对各种域的复杂数据分布进行建模方面取得了显着的进步。与此同时，深度加固学习（DRL）在优化Wi-Fi网络性能方面已显示出重大改进。Wi-Fi优化问题对于数学上的模型来说是高度挑战性的，DRL方法可以绕过复杂的数学建模，而GDMS在处理复杂的数据建模方面表现出色。因此，将DRL与GDM相结合可以相互增强其功能。Wi-Fi网络中当前的MAC层访问机制是分布式协调函数（DCF），它在大量端子中大大降低了性能。在这项研究中，我们提出了深层扩散确定性策略梯度（D3PG）算法，该算法将扩散模型与深层确定性策略梯度（DDPG）框架集成在一起，以优化Wi-Fi网络性能。据我们所知，这是在Wi-Fi性能优化中应用这种集成的第一项工作。我们提出了一种基于D3PG算法的共同调整争议窗口和聚合框架长度的访问机制。通过模拟，我们证明了这种机制在密集的Wi-Fi方案中显着优于现有的Wi-Fi标准，即使用户数量急剧增加，也保持了性能。
