今天的气候变化研究依赖于过去的气候信息。温度观察的历史气候记录形成了全球网格数据集,例如在IPCC报告中进行了检查。但是,将测量记录结合的数据集在过去很少,分辨率很低。我们发现,最近成功的图像介绍技术,例如在智能手机上找到的,以摆脱不需要的物体或照片中的人,在这里很有用。使用丢失的值观察掩码,衍生的AI网络能够在任何给定的月份在网格空间中人为地裁剪版本。因此,我们已经通过AI找到了一种技术,从而为我们提供了过去从未用仪器测量的数据。这些技术在气候建模过程中和周围的集成,尤其是在德国气候计算中心(DKRZ)中,展示了它们增强,补充和在某些情况下的潜力,并彻底改变了传统的建模方法。AI通过先进的降压技术在改善气候模型分辨率方面的作用展示了其完善模型模拟的能力。深度学习技术包括U-NET,扩散和视觉变压器模型。
12月𝟐𝟕𝐭𝐡,1898年,出生于Dist村的Kadam家族。Amravati。1906-1910教皇教育1910年至1918年在Karanja的中学教育和Amravati的高中教育。 1918年至1920年在浦那弗格森学院的大学教育,1920年8月𝟐𝟓1920年去了英国接受高等教育。 9月𝟐𝟏1920年在剑桥大学入学。 1921年10月通过了法律考试。 Jan。 𝟐𝟓𝟐𝟓𝟐𝟓1925年授予博士学位。 学位。 他的研究主题是``在吠陀时期的宗教的起源与发展''。 获得了法律的程度。 1925年7月在接受教育后返回印度。 成功地恳求“国家敌人”。 1926年12月,Shri Shraddhanand为贫困学生提供了旅馆,并提供了免费的住宿和寄宿。 为年轻学生创办了体育馆。 在马拉松高中担任老师。 8月𝟐𝟖1927开始运动,因为将哈里安人和不可触摸的人纳入了安巴·德维神庙。 11月𝟏𝟑1927在阿姆拉瓦蒂举行了会议,以与Babasaheb Ambedkar博士一起取消了不社交的情况,并继续运动进入Amba Devi Temple,并成功地与受托人讨论了这些问题。 11月𝟐𝟔1927年嫁给了KU。 Vimalabai Vaidya。 这是一场互联网婚姻。 1928-1930 1)建立了Shetkari Sanghatana。 2)当选为阿姆拉瓦蒂地区议会主席。 3)将塞斯(Cess)表格18佩斯(Paise)提高到27佩斯(Paise),以发展初等教育。1906-1910教皇教育1910年至1918年在Karanja的中学教育和Amravati的高中教育。1918年至1920年在浦那弗格森学院的大学教育,1920年8月𝟐𝟓1920年去了英国接受高等教育。9月𝟐𝟏1920年在剑桥大学入学。1921年10月通过了法律考试。Jan。 𝟐𝟓𝟐𝟓𝟐𝟓1925年授予博士学位。 学位。 他的研究主题是``在吠陀时期的宗教的起源与发展''。 获得了法律的程度。 1925年7月在接受教育后返回印度。 成功地恳求“国家敌人”。 1926年12月,Shri Shraddhanand为贫困学生提供了旅馆,并提供了免费的住宿和寄宿。 为年轻学生创办了体育馆。 在马拉松高中担任老师。 8月𝟐𝟖1927开始运动,因为将哈里安人和不可触摸的人纳入了安巴·德维神庙。 11月𝟏𝟑1927在阿姆拉瓦蒂举行了会议,以与Babasaheb Ambedkar博士一起取消了不社交的情况,并继续运动进入Amba Devi Temple,并成功地与受托人讨论了这些问题。 11月𝟐𝟔1927年嫁给了KU。 Vimalabai Vaidya。 这是一场互联网婚姻。 1928-1930 1)建立了Shetkari Sanghatana。 2)当选为阿姆拉瓦蒂地区议会主席。 3)将塞斯(Cess)表格18佩斯(Paise)提高到27佩斯(Paise),以发展初等教育。Jan。𝟐𝟓𝟐𝟓𝟐𝟓1925年授予博士学位。学位。他的研究主题是``在吠陀时期的宗教的起源与发展''。获得了法律的程度。1925年7月在接受教育后返回印度。成功地恳求“国家敌人”。1926年12月,Shri Shraddhanand为贫困学生提供了旅馆,并提供了免费的住宿和寄宿。为年轻学生创办了体育馆。在马拉松高中担任老师。8月𝟐𝟖1927开始运动,因为将哈里安人和不可触摸的人纳入了安巴·德维神庙。11月𝟏𝟑1927在阿姆拉瓦蒂举行了会议,以与Babasaheb Ambedkar博士一起取消了不社交的情况,并继续运动进入Amba Devi Temple,并成功地与受托人讨论了这些问题。11月𝟐𝟔1927年嫁给了KU。Vimalabai Vaidya。这是一场互联网婚姻。1928-1930 1)建立了Shetkari Sanghatana。2)当选为阿姆拉瓦蒂地区议会主席。3)将塞斯(Cess)表格18佩斯(Paise)提高到27佩斯(Paise),以发展初等教育。12月𝟏𝟔1930被任命为旧的中央邦和贝拉部长担任部长,担任教育,农业,合作和公共工程部长。1931年当选为中央邦立法委员会。1931-32建立了Amravati的Shri Shivaji教育协会。1933年辞去了部长的抗议,以抗议种姓主义政治。1935 - 38年,与海得拉巴的科尔哈普尔亲王和尼扎姆建立了关系,并获得了阿姆拉瓦蒂·什里·希瓦吉教育学会的发展经济援助。1939年,马拉松·希克山(Maratha Shikshan Parishad)主席,并表达世俗的观点。1942-44曾担任德瓦斯州大臣和德瓦斯亲王的顾问和德瓦斯委员会成员。1944年辩护了自由战士和阿扎德·赫德·塞纳(Azad Hind Sena)的案子。1946年阿姆拉瓦蒂地区国会委员会主席。1948-1952 1)参议院那格浦尔大学的成员,并被授予荣誉法学博士学位。
发展中经济体的流行病防控与不平等摘要我们将典型的 SIR 流行病学模型整合到一个一般均衡框架中,该框架包含高技能和低技能工人,每个工人都选择在工作地点(现场)或家中(远程)工作。现场劳动力和远程劳动力是不完美的替代品,但高技能工人相对于低技能工人更具替代性。将模型校准到印度经济后,我们发现不同的防控政策通过限制现场劳动力,对低技能工人的影响不成比例地高于高技能工人,从而加剧了已经存在的不平等。此外,防控政策在控制低技能工人中的疾病传播方面效果较差,因为与高技能工人相比,低技能工人更愿意选择在现场工作。最后,我们表明,旨在消除封锁造成的不平等加剧的低技能工人的有条件转移,提高了各种遏制政策的有效性,并成功减少了高技能和低技能工人之间的健康结果差距。_ 关键词 : COVID-19、遏制、不平等、转移
本演示文稿中讨论的某些事项可能包含有关公司市场机会和业务前景的陈述,这些陈述单独和整体上都是前瞻性陈述。此类前瞻性陈述并非对未来业绩的保证,并且受已知和未知风险、难以预测的不确定性和假设的影响。这些风险和不确定性包括但不限于印度经济和各个国际市场经济的表现、印度和全球行业的表现、竞争、公司成功实施其战略的能力、公司未来的增长和扩张水平、技术实施、变化和进步、收入、收益或现金流的变化、公司的市场偏好及其面临的市场风险以及其他风险。公司的实际结果、活动水平、业绩或成就可能与本演示文稿中表达或暗示的结果存在重大差异。公司不承担更新本演示文稿中包含的任何前瞻性信息的义务。本演示文稿中任何第三方做出的前瞻性陈述和预测均不被本公司采纳,且本公司对此类第三方陈述和预测不承担任何责任。
Covidmemory.lu 是“一个收集来自生活或工作在卢森堡的普通人的 COVID19 相关照片、视频、故事和访谈的平台”。2 该平台由卢森堡当代和数字历史中心 (C 2 DH) 开发。该网站由我们的同事 Sean Takats 在 2020 年 3 月第一次封锁开始时发起,于 2020 年 4 月 3 日上线。它允许用户上传文本和媒体来记录他们在疫情中的日常经历,并探索其他人的分享内容。我们仍鼓励人们上传。他们可以通过一个简单的在线表格来上传,表格中询问他们经历的日期、姓名和电子邮件地址(这三个字段是必填的,但后两个字段不公开),以及可选的昵称和位置。继承历史研讨会的传统,像 covidmemory.lu 这样的快速反应收集旨在打破国家档案馆的沉默,并保护那些原本无法保存的材料。 3
Covid-19爆发使所有人感到惊讶。大流行在镇定和死亡方面一直是毁灭性的,并使经济停顿了(见Phan&Narayan,2020年)。大流行导致了无与伦比的政策反应 - 锁定,社会疏远和刺激套餐 - 揭开了全球(Iyke,2020b)。围绕这些政策回应的确定性是巨大的,因为政策制定者和其他经济因素不是反应是暂时的还是永久的,干预措施在多大程度上影响投资和消费活动,经济将需要多长时间的经济康复等等(请参阅Altig等,2020)。图1的面板A显示,除日本和印度以外,亚洲国家的EPU索引在Covid-19-demic期间经历了极端的向上波动。为了透视事物,图1的B小组表明,全球经济政策从来没有像目前那样确定,甚至甚至2007 - 2009年的全球金融危机也能够引起这种不太艰难的水平。我们发现大流行在中国和韩国向上引起的EPU的强烈经验支持,但在其他国家中则不太如此。对于日本和印度,我们发现Covid-19对EPU没有影响,这反映了图1中这些国家的EPU的中等模式。我们表明,我们的估计值在Covid-19 Pan DemIC的规格和度量方面都是可靠的。
摘要AI的发展为传播者(即,对话代理人),已经为AI在人们的社会世界中的位置以及人类和机器之间的感知过程,尤其是自闭症患者,尤其是可能从这种互动中受益的人。当前的研究旨在在1-4周内探索六个自闭症和六个非自闭症成年人与对话虚拟人(CVH/对话剂/聊天机器人)的相互作用。使用半结构化访谈,对话性聊天案和研究后的在线问题,我们介绍了与人类chatbot互动,聊天机器人人性化/DEHU MANIVIANGE和CHATBOT的自闭症/非独立性特征有关的发现。发现表明,尽管自闭症用户愿意与聊天机器人交谈,但没有迹象表明与聊天机器人建立关系。我们的分析还强调了自闭症用户对聊天机器人的同理心的期望。对于非自动用户的情况,他们试图通过不断测试AI对话/认知技能来扩展对话代理的能力。此外,非自动用户对Kuki的基本对话技能感到满意,而在Con Trary,自闭症参与者中,他们期望更多的深度对话,因为他们更信任Kuki。这些发现提供了针对自闭症用户的新型人与chatbot互动模型的见解,以通过陪伴和社交联系来支持他们。
原始引用:Zhang,X.,Kang,L.,Zhang,Q.,Meng,Q.,Pan,Y.,Yu,Yu,Z.,Shi,N.,Jackson,S.,Zhang,X.,Wang,H.,H.功能和综合基因组学。ISSN印刷:1438-793X在线:1438-7948(在印刷中)
研究人员使用高分辨率MERRA-2数据以及统计方法来评估耦合模型对比度项目(CMIP5和CMIP6)的性能,以模拟降水,最高温度(TMAX)和最低温度(TMIN)。他们应用了双线性插值将数据集标准化为0.25°×0.25°的分辨率。对于未来的气候预测,除了CMIP5方案外,它们还融合了CMIP6场景。根据Panj River Basin的独特地形特征的适用性选择了总共八个通用循环模型。
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