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对流 - 渗透的区域气候模型是否为地中海流量的投影带来了新的观点？
摘要。洪水是法国地中海地区的主要自然危害，每年造成损害和致命。这些流量是由以时间和空间范围有限的特征的重大预言事件（HPE）触发的。已经开发了新一代的区域气候模型，在公里量表上已经开发出来，允许对对流的深度表示，并对诸如HPE等局部规模现象的模拟进行了明确表示。对流 - 渗透区域气候模型（CPM）几乎没有用于水文影响研究中，而区域气候模型（RCMS）仍然不确定地中海流量的实体投影。在本文中，我们使用CNRM-AROME CPM（2.5 km）及其驾驶CNRM-Aladin RCM（12 km）在每小时的时间表上模拟位于法国地中海地区的Gardon d'Anduze流域上的浮游。气候模拟通过CDF-T方法纠正。使用了两个水文模型，一个集体和概念模型（GR5H）和一个基于过程的分布式模型（CREST），该模型已使用CPM和RCM的历史和未来气候模拟强迫。与RCM相比，CPM模型证实了其更好地产生极端小时降雨的能力。该附加值在流量峰的繁殖中传播在流量模拟上。未来的预测在水文模型之间是一致的，但两个气候模型之间有所不同。使用CNRM-Aladin RCM，
布伦塔公民天文台的成本效益分析……
通过由第七框架计划 (FP7-ENV- 2012 编号 308429) 资助的 WeSenseIt 研究项目 (http://staffwww.dcs.shef.ac.uk/people/F.Ciravegna/wsi-site/wesenseit.eu/index.html，最后访问时间：2020 年 12 月 2 日)，我们与意大利北部的上亚得里亚海盆地管理局合作制定了洪水风险管理合作计划。该合作计划的目的是收集公民在实地的观察结果，并在洪水事件发生前和期间更广泛、更迅速地了解事态发展。该合作计划涉及许多利益相关者，他们关注巴奇廖内河流域的水资源管理和使用以及与水有关的危害。主要参与者包括地方市政当局、区域和地方民防机构、环境机构和灌溉当局。阿尔托阿德里亚蒂科水务局 (AAWA) 为受过严格训练的公民观察员群体（即民防志愿者）提供了便利，他们作为志愿者活动的一部分进行观察（即使用带有二维码的标尺测量水位并报告水道障碍物；见图 1）。项目期间还从意大利红十字会、国家阿尔卑斯山骑兵协会、意大利陆军警察和其他民防组织招募了其他志愿者，共有 200 多名志愿者参加了 CO 试点项目。为志愿者组织了培训课程，以传播和解释智能手机应用程序和电子协作平台的使用，这些应用程序和平台是作为 WeSenseIt 项目的一部分开发的。除了低成本的传感设备外，CO 还使用了物理传感器的数据，这些传感器由 AAWA 与区域土壤保护部、环境保护局和民防局合作运营，包括：三个声纳传感器（河流水位）、四个气象站（风速和风向、降水量、气温和湿度）和五个土壤湿度传感器。传感器的组合可视化（包括威尼斯环境局现有的传感器）可在在线电子协作平台上获得。在 WeSenseIt 项目期间，研究了众包数据对水文建模的价值（Mazzoleni 等人，2017 年、2018 年），发现它可以补充传统的传感器网络。该试点后来被欧洲共同体采纳为应用 2007/60/EC 指令的“良好实践”示例。在 WeSenseIt 获得积极经验后，欧洲共同体提供了资金来开发洪水风险 CO
每周应用列表 05.06.24
成员须知 根据授权协议的条款，成员们请注意，如果他们希望将任何申请转交给区域规划委员会，他们应征得主席的同意并填写形式文件，该文件应转发给开发和规划主管或通过电子邮件发送至 planapps@westberks.gov.uk，并注明委员会召集。不属于适合授权的类别的提案将自动与收到相应数量反对意见的申请一起报告给委员会。还请注意，后缀为 PAD56、PASSHE、PACOU、DEMO、AGRIC、PIP、LDO、TPW、TPC、OOD 或 CERTP 的申请需要在 7 天内将任何意见提交给案件官员，并且不能被召集到委员会，因为确定期限有法定限制，或者它们仅涉及事实和法律。
Edgar Dobriban：Vitae -Wharton教师平台
•Stat 991：现代统计学习的主题（2022年春季）。开发了一门有关统计学习的新课程，重点是机器学习中的不确定性量化。现代机器学习方法在各种问题上可能具有很高的预测准确性，但正确量化其不确定性仍然具有挑战性。最近有大量的工作为此问题开发方法。这是当代统计中最快的发展中领域之一。本课程调查各种不同的问题和方法，例如校准，预测间隔（和集合），共形推理，OOD检测等。它讨论了经验成功/流行的方法以及理论上的理由。材料可在https：//github.com/dobriban/topics-in-modern-statistity-learning上公开免费获得。
南方的伊甸园
编辑任务是由R anee Pruitt和一支由当地历史学家组成的敬业团队所付诸实践的：这本书的com pletion的荣誉归功于Jam Es（Jim）Mples，他们是布局设计E di tor。这本书不可能完成。特别感谢副编辑Richard SM Allw Ood和Jacquelyn Procter Gray，这是该项目背后的指导力量。.W e也感谢N Ancy R Ohr对我们的项目的奉献精神。除了对编辑的协助外，她还证明了M anuscript。t汉克斯也对艺术家丹尼斯·W·奥尔德罗普（Dennis W Aldrop），他在大弹簧上设计和绘制了约翰·H·乌特（John H Unt）的封面。
213721orig1s000 -AccessData.fda.gov
Regulatory Project Manager Idara Udoh Pharmacology/Toxicology Reviewer(s) Emily Wearne Pharmacology/Toxicology Team Leader(s) Whitney Helms Office of Clinical Pharmacology Reviewer(s) Amal Ayyoub, Youwei Bi, Melkamu Getie Kebtie Office of Clinical Pharmacology Team Leader(s) Hong Zhao, Jiang Liu, Stanley Au Clinical Reviewer Lee Pai-Scherf（功效）Janice Kim，Diana Bradford（安全）临床团队负责人Erin Larkins安全分析师（如果适用）Min Wang统计审稿人Somak Chatterjee统计团队负责Rahman部门主任（OB）Shenghui Tang部门主任（OOD）Harpreet Singh办公室主任（或指定的签署机构）MARC THEORET
可见干涉测量法的光子芯片
摘要。视频时间基础旨在确定与给定自然语言查询最相关的未修剪视频中的视频片段。现有的视频时间本地化模型依靠特定的数据集进行培训，数据收集成本很高，但在跨数据库和分发（OOD）设置下表现出较差的概括能力。在本文中，我们提出了一种降雨，以利用预先训练的大型模型的能力，从而利用了EDEO T EMPORAL G圆形（TFVTG）方法。天真的基准是在视频中列举建议，并使用预先训练的视觉语言模型（VLM）根据视觉语言对齐来选择最佳建议。然而，大多数Exting VLM都经过图像文本对或修剪的视频剪辑对训练，这使得（1）抓住关系并区分同一视频中多个事件的时间边界； （2）在视频中理解并敏感事件的动态过渡（从一个事件到另一个事件的过渡）。要解决这些问题，首先，我们建议利用大型语言模型（LLMS）分析查询文本中包含的多个子事件，并分析这些事件之间的时间顺序和关系。其次，我们将一个子事件分为动态过渡和静态状态部分，并使用VLMS提出动态和静态评分功能，以更好地评估事件和描述之间的相关性。代码可在https://github.com/minghangz/tfvtg上找到。最后，对于LLMS提供的每个子事件描述，我们使用VLMS定位与描述最相关的TOP-K提案，并利用LLMS提供的子事件的OR-DER和关系来过滤和集成这些建议。我们的方法在Charades-STA和ActivityNet字幕数据集上的零照片视频基础上实现了最佳性能，而无需进行任何培训，并在跨数据库和OOD设置中展示了更好的通用功能。
1300-4 AO 指南 - 军官餐厅轮换计划.pdf - MyNavyHR
行政官员指南：军官餐厅轮换计划简介在 AO 指南 1300-1（人力与人员配备）中，我们讨论了军官和士兵在指挥部的分配。军官人力/人员配备规划需要仔细考虑。此规划通过军官餐厅轮换计划 (WRP) 促进。推荐的方法是创建一个跟踪器，按师、部门和/或船舶结构化，每栏代表一个月和一年。在月份下面，应注明与指挥部相关的重要事件。每一行都应以识别信息（姓名、PRD 和指示符）开头，然后是他们的巡回里程碑（例如 OOD、EOOW、NAVSupe）。附件 (1) 提供了从军官安置处获得的活动人员配备名单 (AMSL) 的说明性示例，它可帮助制定 WRP，可由您的 XO（或 AO）获得。
m~xso n's CORV~LLlS - 科瓦利斯-本顿县公共图书馆
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SMART 计划封面 (PDF)
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